配体相互作用的 理解提供了新的视角。 这三篇论文代表了 2024 年生物分子结构预测和设计领域最前沿的突破，它们 共同将生物分子研究从单一的蛋白质结构预测推向了 “全原子生物分子系统建模” 的新纪元。这些研究成果标志着 AI 在生物分子结构预测与设计领域取得了重大进 展，这些工具将极大地加速新药研发、合成生物学和材料科学的发展，使得“理 性设计”取代“大规模筛选”成为研发的主流范式。未来，AI new measure of relationship between two documents”的论文介绍了一 种新的研究方法⸺“共被引分 析”，将描述科学学科结构的研究 带入了一个新纪元 [11]。Small 利用 两篇论文被共同引用的次数来描述 这两篇论文的相似程度，换句话说 就是统计“共被引频率”来确认相 似度。他利用当时新发表的粒子物 理领域的论文分析来阐述自己的方

协同发展的技术路径、制度框 架与实践蓝图，提出 AI 可 信数据空间的顶层设计与创新架构，希望借此推动产业共识，联合各界探索数据要素市 “ 场化改革的灯塔，共同开启 数据可信即 AI ” 未来 的新纪元。 05 数据空间与人工智 能协同发展 挑战 1、数据空间发展与挑战 1.1 数据空间国内外发展趋势 国际 数 据空间（IDS, International Data Space） 的概