12月22日，中国科学院院士，北京大学材料科学与工程学院教授张锦一行前来深势科技进行调研考察。深势科技创始人、CEO孙伟杰及创始人、CSO张林峰等与调研团就AI for Science新范式及其在材料设计领域的应用进行了深入交流和探讨。

首先，孙伟杰向调研团一行介绍了深势科技一直以来引领和践行的AI for Science新范式，以及发展现状、产业应用等基本情况。孙伟杰表示：AI for Science新范式的逻辑是把行业问题进一步地抽象成一系列的科学原理，我们用 AI 先去学习这些科学原理，解决底层的科学问题，再进一步解决这些工业领域所面临的行业问题。以药物设计、材料设计为代表的微尺度工业，本质是探究电子、原子、分子之间的相互作用。从生命的基本组成（蛋白质）到世界工业的基本要素（材料）到各个科学技术领域，AI for Science不只是解决具体问题的有力工具，更是重新定义科学问题的系统性思路。

随后，张林峰以算法案例展示了深势科技在材料领域的核心算法成果。张林峰介绍道，当前在不同尺度下，虽然逐渐形成了相应尺度上的理论模型，然而由于“维数灾难”的存在，计算精度和速度难以统一，使我们难以将物理规律转变为对现实问题的求解。深势科技核心成员发展的深度势能方法，将物理建模、机器学习与高性能模拟相结合，用 AI 学习性原理的模型，学习到它计算的精度，同时大大提升它的计算速度，可以系统性解跨尺度建模和计算模拟问题，实现计算精度与效率的统一。该方法曾在2020年获全球高性能计算领域的最高奖戈登贝尔奖，并入选中国十大科技成果及全球人工智能领域十大科技进展。

现场，孙伟杰向调研团展示了深势科技已推出的Hermite®药物计算设计平台、Bohrium®微尺度科学计算云平台等微尺度工业设计基础设施。目前，全球已经有超过1000个课题组的1万多名科学家使用深势科技团队开发的AI for Science 方法进行科学研究，除了计算化学、计算材料学等常见领域，甚至还覆盖了天文学、地质学等我们想象不到的研究领域。

张锦院士表示， AI for Science的出现，使得量子力学、分子动力学等这些关键模型得以与AI结合，有助于解决很多微观尺度下的工业设计问题。希望双方能够探索开展合作，共同发展AI for Science的新范式，为强化国家战略科技力量建设作出新的贡献。

会上，双方还就跨尺度问题、机理问题、表征问题等材料研究领域所关心的问题进行了交流与分享，现场气氛十分热烈。未来，深势科技将不断夯实底层技术能力，驱动AI for Science新范式服务更多科研、产业场景。