今年的诺奖，某种意义上可以说是AI的胜利。诺贝尔化学奖，一半授予开创了蛋白质结构设计的David Baker；另一半则授予来自DeepMind的两位科学家，以表彰他们「在蛋白质结构预测方面的成就」。物理学奖的两位得主，也都是因为其在深度学习和人工神经网络方面的贡献而获奖。
今天这期节目关注的是过去我们甚少讨论的话题——传统科学与计算科学的交融。AI在本届诺奖的“大获全胜”，是否预示着AI正逐步在科学殿堂中占据核心位置？学界与业界在科学进程的推动中扮演怎样的角色？基础科学的研究方式，是会被AI攻城略池、还是会在AI的帮助下开启新纪元？
我们特别邀请了纪源资本的两位相关专业出身的投资人——范超和吕一然。他们都是博士出身，范超的专业领域是生化研究，吕一然则深耕材料计算。藉由他们的学术与专业视角，我们将一起探讨AI与基础科学的融合现状、未来趋势，以及更广阔的应用可能。
【04：19】AI为科学界开辟了一条崭新的道路
【05：24】“诺贝尔奖更看重的是一个结果”
【07：25】仅靠人力很难找到蛋白质的合适“口袋”，但AI降低了门槛
【11：12】基础物理学在近几年进入了低潮期吗？
【13：40】用AI来预测蛋白质结构的技术路线
【16：00】在全球，AI forScience正助力科学发展
【17：19】为什么AI算出来的值，离现实应用还是有一定差距？
【23：09】跨学科的专家越来越少了吗？
【26：47】2024年的诺奖是一次「开源精神的胜利」
【27：45】目前在AI forScience领域关注哪些机会？
【28：58】AI制药公司的商业模式是怎样的？
【32：05】从科研走向创业，要跨越哪些gap？
【33：58】评论区抽取听众送出纪源资本的新周边
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