“时代呼唤勇立技术潮头的搏击者，也一定能造就这样的搏击者。”作为深势科技创始人兼首席科学家，张林峰一直执着于攀登技术巅峰，打造AI for Science（人工智能驱动的科学研究）从底层创新到行业落地的生态链。
当前，人工智能驱动的科学研究成为全球人工智能新前沿。为贯彻落实国家《新一代人工智能发展规划》，科学技术部会同国家自然科学基金委员会在今年启动了“人工智能驱动的科学研究”专项部署工作，布局“人工智能驱动的科学研究”前沿科技研发体系。
张林峰带领着团队，成为这场科学研究范式的践行者。2018年，中国科学院院士鄂维南在北京大学组织了一场主题为AI for Science的会议，同时拥有数学、物理、计算机专业背景的张林峰看到了AI与学科模型相结合的潜力。“从底层创新到快速落地的链条正在被打通。当下的基础设施建设，将如同80年代的EDA软件（即电子设计自动化软件），为未来材料、药物等相关领域和产业的发展提供源动力。”张林峰说。
这样的发现让张林峰既激动又略有惶恐。“创新+商业的链条一端深入到基础学科的创新，一端对接到一个个产业的具体问题。而这样的机会，需要在市场中发现真需求，解决真问题，接受市场的检验和洗礼。”
从普林斯顿大学应用数学系博士毕业后，张林峰决定回国创业。他说：“志同道合的伙伴们能够跳出套路定义问题，能够成为不同学科之间的‘翻译’和‘桥梁’，持续探索、互相学习。”尽管面临着理论认知、技术实践、团队组建、人才吸引等诸多方面的阻碍，张林峰和他的团队在使命感的驱动下，一起克服重重困难。
2020年，张林峰的科研事业迎来高光时刻。由他带领的团队，凭借新一代分子模拟方法研究成果获得当年度具有“超算界诺贝尔奖”之称的“戈登·贝尔”奖。该成果还与科学家达到“量子计算优越性”里程碑、我国最高参数“人造太阳”建成等一起入选2020中国十大科技进展。
目前，依旧坚守在科研一线的张林峰最迫切希望的是更加系统性、有组织地把AI for Science技术平台、技术生态做好。“数据足够多就能运行训练模型，运行训练模型会打开更大的应用局面，更大的应用局面就会促成更多反馈、更多数据的积累，从而让我们在更大的尺度上发展模型，这是非常快的迭代过程。”
在科研这条道路上，促使张林峰持续输出成果的源动力正是“好奇心”，正如他所说：“往往最为纯粹的好奇心下能够让我们最有动力、最有热爱地去真正探索那些无人研究的地方。”与好奇心相伴而生的，是选择创新道路的勇气。走在追求热爱的道路上，能把正在做的事情和好奇心、责任心驱动下的追求结合在一起，在张林峰看来，是非常幸运的事情。
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(责编：王志军、贺迎春)
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