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来源：中国信通院/中国人工智能产业发展联盟
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前 言
当今世界正经历新一轮科技革命与产业变革，科技创新正从“要素驱动”加速转向“知识驱动”。大量理论与实践表明，科学研究与技术创新并非经济活动的附属品，而是支撑长期增长与国家竞争力跃升的内生动力；研发投入强度的长期分化，正在把创新优势固化为结构性竞争力差距。在此背景下，人工智能与科研活动深度融合，推动科研范式从以人为中心的线性流程，迈向数据一模型一计算一实验协同的闭环体系，科研智能由此成为全球科技竞争的新焦点。
面向这一战略赛道，各主要经济体纷纷出台专项政策与重大计划，通过“顶层战略牵引一算力与数据底座一组织化科研投入一场景任务牵引”联动布局，形成面向基础科学突破与产业研发转化的系统性支持框架。与此同时，科研智能关键技术也在快速演进：科研模型正从通用大模型走向面向科学知识表达、科学推理与科学对象表征的增强体系；科研智能体将“理解一规划一工具使用一环境交互”贯通为可迭代的科研工作流；自动化实验室则把算法决策与实验执行深度耦合，推动“干湿闭环”从概念走向工程化实践，上述技术共同推动了科研范式向“第五范式”的加速跃迁。在生物医药、新材料、半导体与先进制造等关键领域，一批代表性进展正在拓展对关键机理与规律的理解边界，并通过提升设计与验证效率，逐步改善产业研发长期面临的高成本、长周期与低成功率问题。
本报告旨在系统梳理科研智能的发展背景、政策举措、关键技术体系与典型应用，服务政府部门、科研机构与产业界把握趋势、识别路径、凝聚共识，并为相关战略制定与工程落地提供参考。报告自2025年9月启动编制，综合采用文献研究、案例调研与专家访谈等方法，力求在宏观格局与关键细节之间取得平衡。需要指出，科研智能仍处在快速演化期，本报告相关研判以2025年底公开资料与专家观点为基础，期望以阶段性研究抛砖引玉，推动各方在实践中不断校准、迭代与完善。
一、科研智能的战略定位与范式演进
科研智能（AI for Research and Development, AI4RD）代表了科学研究范式的第五次重大变革。当前正从传统的"要素驱动"加速转向"知识驱动"，人工智能与科研活动的深度融合正在推动科研范式从以人为中心的线性流程，迈向"数据-模型-计算-实验"协同的闭环体系。
科研范式演进历程
根据报告梳理，科研范式经历了四个历史阶段的演进：
第一范式（经验科学）：基于观察、实验与归纳，典型代表如第谷行星观测
第二范式（理论科学）：依托数学与演绎，如牛顿力学体系
第三范式（计算科学）：计算机模拟与仿真，如全球气候模型
第四范式（数据密集型科学）：大规模数据挖掘与分析，如人类基因组计划
当前正在形成的第五范式（科研智能） 的核心特征是形成"生成-验证-迭代"的完整闭环，推动科研活动向可追溯、可复现、可持续迭代的系统化流程转变。
二、关键技术体系架构
科研智能构建了五大关键技术支柱，形成完整的赋能体系：
1. 科研数据层
聚焦数据的可发现、可获取、可互操作、可复用（FAIR原则）。关键技术包括：
数据采集与生成：通过智能采集软件、自动化实验室实现高通量数据获取
科研数据治理：全生命周期质量管理，如PANGAEA数据仓库的标准化流程
科研知识图谱：将知识要素以图结构组织，支持关联发现与推理分析
2. 科研计算层
突出"科研友好型算力供给"，重点技术包括：
异构计算：CPU+GPU协同架构成为主导形态
资源调度：批处理调度与云原生调度的融合演进
算力网络化：国家超算互联网构建一体化算力服务平台
3. 科研模型层
形成三类核心模型体系：
科研大语言模型：面向文献理解与证据链推理
领域科研大模型：面向科学对象结构化表征
多模态科研大模型：实现跨模态对齐与联动
4. 科研智能体
构建"AI科学家"能力，关键技术包括：
自动推理与工具使用：形成可检查的推理步骤
自动实验设计与执行：与自动化实验室深度集成
多智能体协同：分工协作解决复杂课题
5. 自动化实验室
实现"干湿闭环"的物理执行，包括：
自动化硬件系统：机器人与自动控制装置
实验调度管理：任务规划与资源优化
数据管理平台：标准化数据格式与共享机制
三、典型应用场景与突破性成果
生命科学领域
蛋白质结构预测：AlphaFold3将预测范围扩展到蛋白-核酸-小分子复合体
药物研发：AI设计药物在临床试验中显示出显著效率提升，I期过渡成功率87.5%（行业平均52%）
材料科学领域
虚拟筛选：GNoME项目预测220万个新晶体结构
闭环研发：A-Lab在17天内成功合成41种新材料，成功率71%
地球与空间科学
气象预报：GenCast实现50+个集合预报的快速生成
空间天气预测：Surya模型可提前2小时预测太阳耀斑
数学研究
自动定理证明：DeepSeek-ProverV2在MiniF2F测试集通过率88.9%
IMO竞赛：AI系统达到金牌水平（35/42分）
四、全球政策布局与竞争格局
主要经济体通过"顶层战略-算力数据底座-组织化投入-场景牵引"联动布局：
美国
创世纪计划（2025）：国家级工程化牵引
NAIRR计划：AI研发资源"民主化"
国家AI研究院：跨机构长期研究网络
欧盟
科学人工智能战略：全欧资源统一调配
AI工厂与超级工厂：算力基础设施升级
地平线欧洲：系统化资金支持体系
中国
"人工智能+"行动：列为六大重点行动之首
国家超算互联网：算力网络一体化
项目群+平台化：组织化投入机制
五、发展挑战与未来展望
当前核心挑战
数据与知识基础薄弱：高质量科学数据稀缺，知识图谱建设滞后
算法可靠性不足：机理与智能融合尚未突破"黑箱"困境
工程化基础薄弱：从原型到产品的"最后一公里"尚未打通
组织人才匹配不足："AI+X"复合型人才稀缺
治理框架不成熟：伦理安全边界有待厘清
未来发展趋势
范式自主化：从人机协同迈向自主科研
模型协同化：大小模型协同与多模态深度融合
基础设施服务化：科研资源即服务（RaaS）模式
产业化规模化：千亿级应用赛道崛起
治理体系化：构建负责任创新生态
六、战略意义与影响评估
科研智能正在重塑国家科技竞争格局，其核心价值体现在三个层面：
科学发现加速度
通过降低试错成本、缩短研发周期，显著提升科研投入产出比。在生物医药、新材料等领域，研发效率有望提升数倍至数十倍。
产业竞争力重构
推动研发范式从"经验驱动"转向"数据驱动"，改变传统产业研发的高成本、长周期、低成功率困境。
创新生态变革
打破学科壁垒，促进跨领域知识融合，推动形成更加开放、协同、高效的创新生态系统。
科研智能不仅是一场技术革命，更是科研组织方式、资源配置模式和创新文化的深刻变革，将重新定义未来科技竞争的规则和格局。
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