“时代呼唤勇于站在技术前沿的战士，他们一定能够创造出这样的战士。 作为深势力的创始人和首席科学家，张林峰一直执着于攀登技术的巅峰，构建从底层创新到产业落地的AI for Science（AI驱动科研）生态链。
目前，人工智能驱动的科学研究已成为全球人工智能的新前沿。 为贯彻落实国家《新一代人工智能发展规划》，科技部会同国家自然科学委今年启动了“人工智能驱动科研”专项部署，布局了“人工智能驱动科研”的前沿科技研发体系。
张林峰带领团队，成为了这种科研范式的践行者。 2024年，中国科学院院士鄂维楠在北京大学组织了一场以AI for Science为主题的会议，同样拥有数学、物理和计算机科学背景的张林峰看到了人工智能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打通。 目前的基础设施建设将像80年代的EDA软件（即电子设计自动化软件）一样，为未来材料、药品等相关领域和产业的发展提供动力源泉。 张林峰说。
这样的发现，让张林峰既兴奋又微微害怕。 “创新+业务链条的一端是深入基础学科的创新，另一端是连通各行业的具体问题。 而这样的机会，需要在市场中找到真正的需求，解决现实的问题，接受市场的考验和洗礼。 ”
从普林斯顿大学应用数学博士学位毕业后，张决定回到中国创业。 他说：“志同道合的伙伴可以跳出框框思考，定义问题，可以成为不同学科之间的'翻译者'和'桥梁'，不断探索和学习。 尽管面临理论认知、技术实践、团队建设、人才吸引等诸多障碍，张林峰和他的团队在使命感的驱使下，共同克服了重重困难。
2024年，张林峰的科研生涯迎来了高光时刻。 他带领的团队因其对新一代分子模拟方法的研究成果，获得了被誉为“超级计算行业诺贝尔奖”的“戈登·贝尔”奖。该成果还入选2024年中国十大科技进步之一，与“量子计算优势”里程碑、中国最高参数“人造太阳”完成并驾齐驱。
目前，还身处科研一线的张林峰，最迫切希望AI科技的科技平台和技术生态能够做得更有系统、更有条理。 “如果有足够的数据，我们就可以运行训练模型，运行训练模型会开辟更大的应用场景，而更大的应用场景会带来更多的反馈，更多的数据积累，这样我们就可以更大规模地开发模型，这是一个非常快速的迭代过程。 ”
在科研的道路上，驱动张林峰不断输出成果的动力是“好奇心”，正如他所说：“往往最纯粹的好奇心，才能让我们最有动力、最有激情去真正探索那些没人研究过的地方。 “好奇心与选择创新道路的勇气是相辅相成的。 走在追求爱情的道路上，能够将自己正在做的事情与好奇心和责任感所驱使的追求结合起来，是非常幸运的，在张林峰看来。
*：人民网）。