前 言
生物医药：商业化最快的赛道
材料科学：从发现到制造的范式跃迁
生命科学基础研究：智能化工具的渗透
物理AI：下一个前沿阵地
短期（1-3年）：医药领跑，材料接力
中期（3-5年）：平台化与生态整合
长期（5年以上）：科学研究范式的根本性重构
行业研究|AI4S:从能力验证到产业重构的科学新范式
2026-04-24 19:08
行业研究|AI4S:从能力验证到产业重构的科学新范式AI for Science (AI4S)，即人工智能驱动的科学研究，正迅速从辅助工具演变为重塑科研范式的核心引擎。它通过深度融合人工智能、量子物理计算与高通量机器人实验，破解了传统“试错式”科研在效率与精度上的瓶颈，尤其在生命科学、材料科学、新能源等领域展现出巨大的颠覆性潜力。当前，AI4S已跨越概念验证阶段，进入商业化加速落地期，头部企业已实现盈利，全球科技巨头与跨国药企纷纷布局。本报告将系统分析AI4S的内涵、行业现状、核心应用场景、技术实现路径及未来发展趋势。 01 AI4S是什么：重新定义科学发现的底层逻辑 AI4S（AI for Science）是一种以人工智能为核心驱动力的科学研究新范式。它不同于将AI简单作为辅助工具的“赋能”思路，而是通过算法、算力与实验数据的深度融合，从根本上重构了从假设提出、实验设计到结果验证的全流程。上海财经大学数字经济研究院在其预研报告中指出，智能经济的实质是“能力经济”，而AI4S正是这种“原力”在科学领域的集中体现——它不仅提升效率，更创造出传统范式无法企及的新能力。 从科研范式演进的视角看，AI4S被广泛视为继实验归纳、理论推导、计算模拟、数据驱动之后的“第五范式”。其核心突破在于打破了“实验发现”与“手工推导方程”的局限，通过AI的强大算力跨越量子力学到宏观力学的计算瓶颈，将物理、化学、生物及材料科学连接为一个可建模、可预测、可优化的统一体系。AI4S正从单点辅助工具加速演进为重构科研与产业研发范式的底层能力，在生物医药、材料科学与物理系统等方向持续打开应用空间。 这一范式转变的深层意义在于，它让科学研究从“描述现象”迈向“机制解析”与“精准干预”。传统的科学发现依赖于研究者的经验和偶然性，而AI4S通过系统性探索化学空间、蛋白质构象和材料晶型，使得“按需设计”成为可能。正如微软研究院MatterGen所展示的，材料研发正从“在已知库中筛选”转向“在无限可能中定向创造”。 02 供需格局：万亿级赛道的加速起跑 从需求端看，AI4S面对的是一个由医药研发困境、材料创新瓶颈和能源转型需求共同驱动的巨大市场。以医药领域为例，一款新药从研发启动到商业化落地通常需耗时十年以上，其中药物发现阶段就需要4-6年。传统“试错法”的效率和成本已触及天花板，跨国药企对前端创新效率提升的需求极为迫切。据弗若斯特沙利文数据，全球药物发现外包市场预计从2023年的123亿美元增长至2030年的325亿美元，年复合增长率达14.9%，其中中国市场增速更高达19.6%。 从供给端看，经过近十年的技术积累，AI4S的核心能力已从实验室走向产业化。以晶泰控股为代表的头部企业构建了“量子物理计算+AI模型预测+机器人实验验证”三位一体的技术闭环，累计开发超200个全链路垂类AI模型，机器人实验覆盖80%以上常见药化反应。2025年，晶泰控股首次实现年度盈利，经调整净利润达2.58亿元，成为AI4S领域首家盈利的港股上市公司，标志着产业从模式探索进入业绩兑现的转型期。 算力基础设施的完善进一步加速了供给能力的释放。中科曙光提供的6万卡AI4S计算集群已在郑州投入使用，国家超算互联网平台已构建起国内规模最大的AI4S计算基础设施，总计链接超300万CPU核和超20万GPU卡。这为高校、科研院所和企业提供了普惠化的AI4S算力服务，有效降低了技术应用门槛。 03 行业整体现状：商业化验证与生态成型 当前AI4S行业正处于从“能力验证”走向“规模化应用”的关键拐点。三大积极信号已经显现： 盈利模式初步跑通。晶泰控股2025年实现营收8.03亿元，同比增长201.2%，其药物发现解决方案收入增长超4倍，美国市场成为第一大收入来源。公司与Dovetree达成的59亿美元潜在里程碑合作，以及与礼来的3.45亿美元多靶点合作，验证了“平台+管线”双轮驱动商业模式的可行性。 生态闭环加速形成。AI4S已从单点工具发展为覆盖“模型预测—实验执行—数据反馈—模型迭代”的全链条体系。国盛证券在其化工行业报告中指出，AI4S的研发范式打破了传统局限，通过高通量机器人实验室的真实世界数据与AI模型进行闭环交互，技术飞轮已进入自主进化快车道。 跨界渗透持续扩大。AI4S的应用版图正从医药研发这一“最先成熟”的领域，向新能源、化工、新材料等物质科学领域快速延伸。晶泰控股与晶科能源共建的全球首条钙钛矿叠层电池AI全闭环智造线，以及与巴斯夫在智能配方、催化材料研发方面的合作，标志着AI4S正从单一赛道迈向万亿级大赛道。 04 应用细分场景：多线突破，各有节奏 AI制药是AI4S领域商业化程度最高、验证案例最丰富的方向。2026年以来，行业呈现出两大显著趋势： 从小分子向大分子加速扩展。AI制药的应用正从传统的小分子药物快速扩展至大分子生物药，尤其是抗体药物。核心驱动力在于多尺度建模能力的提升——通过融入群论和等变性等物理对称性约束，AI能够更精准地模拟大分子之间的相互作用。2026年1月，赛诺菲与Earendil Labs将AI抗体合作范围从两款双特异性抗体扩大至多个项目，合作总价值从18.45亿美元提升至25.6亿美元，验证了跨国药企对AI驱动大分子药物研发的投入正迅速深化。 临床验证进入规模化阶段。晶泰控股合作管线中已有5+款创新管线进入临床或IND阶段，覆盖肿瘤、自免、罕见病等多个高价值领域。其与溪砾科技合作开发的RTX-117已实现中美双地IND获批并完成首例患者给药。英矽智能的核心管线ISM001-055作为全球首款由AI发现靶点并设计的小分子抑制剂，也即将启动IIb/III期关键临床研究。这意味着AI制药正从“能设计出分子”向“能通过临床验证”的关键阶段迈进。 AI新材料是AI4S最具想象力的应用方向之一，其核心价值在于将材料研发从“大海捞针”式的试错升级为“按需定制”。微软MatterGen的突破性意义在于，它能够根据导电性、磁性等应用需求从零生成物理属性稳定的新材料，而非从既有数据库中筛选。同等计算成本下，MatterGen发现的合格新材料数量远超传统方法数量级。 在产业化层面，AI+材料的闭环验证正在加速。2026年1月，晶泰控股与晶科能源子公司达成战略合作，共建全球首个“AI决策-机器人执行-数据反馈”全闭环叠层电池智造线。该产线将上百种材料配方与工艺参数编码化，构建多模态AI引擎实现材料筛选与性能预测的进化迭代，并通过千平米级实验线实现每日1000片的高通量验证。这一模式有望从光伏钙钛矿向固态电池电解质、高温超导材料、半导体光刻胶等更高附加值领域复制。 在基因组学、转录组学、蛋白质组学等基础研究领域，AI4S正从“辅助工具”升级为“科研伙伴”。诺禾致源自主研发的AI4S科研助手平台已全面投入使用，采用主从式多智能体架构，融合大语言模型和知识图谱，覆盖从假设生成、实验设计、实验执行到结果分析解读及报告撰写的科研全流程。该系统集成了5个智能体，在单细胞组学分析等场景中显著提升了科研效率。 在蛋白组学领域，AI赋能的Olink平台实现了fg/mL级超灵敏度检测，动态范围覆盖近10个数量级，1μL样本即可完成高通量分析。诺禾致源成为全球首家具备国内外双中心同步交付Olink蛋白组项目的服务商，标志着多组学服务正从“数据产出”向“智能解读”升级。 物理AI是AI4S向“执行层”延伸的重要方向，其核心在于让AI模型能够理解并操控物理实体。英伟达Cosmos世界基础模型平台已形成“训练-仿真-推理”三位一体的技术闭环，支持从单张图像生成30秒高保真多机位视频，并能从分割图、深度图等结构化输入生成逼真的合成数据。谷歌则将工业机器人软件公司Intrinsic并入，与DeepMind和Gemini深度耦合，构建覆盖“感知-理解-规划-执行-反馈”的完整物理AI闭环。 2026年有望成为物理AI加速发展的关键阶段。从富士康AI机器人电子组装线到建筑业的自主打桩系统，物理AI在制造、物流、能源等重资产行业正实现从试点到规模化的跨越，企业客户需求正从“效率优化”升级为“柔性制造能力”。 05 核心挑战 尽管进展显著，AI4S仍面临多重挑战： 数据质与量的双重约束。AI模型的高质量训练依赖于大量标准化、可追溯的实验数据，但科学研究中普遍存在数据孤岛、标准不一、负样本缺失等问题。诺禾致源的应对策略是通过全流程自动化实验室积累标准化数据，同时利用知识图谱技术整合文献数据，形成高质量数据集。 跨尺度建模的精度挑战。从量子力学到宏观力学的多尺度衔接仍是技术难点。当前主流方案是通过物理信息嵌入（如群论、等变性约束）提升模型泛化能力，并结合高精度量子化学计算（如XFEP自由能微扰）进行验证。 安全与伦理风险。AI4S在药物设计、材料研发中的深度应用引发了对“设计滥用”的担忧。“智能以人类为本”和“超级对齐”，要求确保AI系统的发展始终服务于人类福祉并处于人类掌控之下。 05 未来发展趋势：从工具到基础设施 AI制药将继续保持商业化最快、验证案例最多的领先地位，行业将呈现小分子药物合作深化与大分子抗体合作爆发的双轮驱动格局。预计更多大型药企将跟进AI抗体领域的战略合作，相关License-out交易的首付款及潜在总合作额有望创下新高。同时，AI新材料将在光伏钙钛矿等已验证场景的基础上，向固态电池电解质、高温超导等方向加速渗透。 AI4S将从“项目制”向“平台化”演进，头部企业的技术平台将成为行业基础设施。具备“AI模型+机器人实验+数据积累”全栈能力的企业将形成显著的飞轮优势，行业集中度可能提升。同时，AI4S与自动化、物联网的深度融合将催生“无人实验室”新业态，实验效率有望实现数量级跃升。 当AI4S技术足够成熟时，科学研究将进入“假设生成—AI模拟—机器人验证”的自主循环模式。上海财经大学预研报告指出，智能科技正从“战略母科技”演变为所有产业的能力底座，AI4S将成为驱动科技创新的核心引擎。届时，科学研究的竞争将从“谁拥有更好的实验设备”转向“谁拥有更强的AI建模能力和更高质量的数据资产”。 结 语 AI4S正处于从“概念验证”到“产业重构”的历史拐点。医药领域的商业化突破已证明其价值创造能力，材料科学的跨界渗透则打开了更广阔的想象空间。然而，技术的成熟只是必要条件，如何处理好发展与规范、效率与公平、加速与对齐的关系，将决定AI4S能否真正成为“人类社会的解决方案”。对于中国而言，智能科技与新兴未来产业“两个超级周期”的叠加是“国运级”机遇，把握AI4S这一战略母科技，培育现代产业群，有望在新一轮科技革命中实现从“跟跑”到“领跑”的跃迁。 以上内容希望能为您提供有价值的行业洞察，欲了解详情或有引用不当之处，请联系我们。 来源 | 公司行业研究中心 编审 | 李佳 核发 | 王大千