摘要：人工智能驱动的科学研究（AI for Science, AI4S）正引发一场深刻的科研范式革命。本报告系统梳理了全球AI4S产业的发展现状，指出其已从概念探索步入以“多模态大模型+自动化实验”为特征的应用落地加速期。在政策、资本与技术的多重驱动下，中国已在该领域形成从基础设施、平台工具到行业应用的完整生态，并在应用型创新上展现出引领态势。展望未来，AI4S将从“科研辅助工具”演变为“自主科研伙伴”，通过重塑研发流程、催生新业态，最终主导生物医药、材料科学、能源化工等关键产业链的智能化变革。
一、 发展现状：从理念到产业，生态格局初步形成
AI4S的核心是通过人工智能技术，如深度学习、强化学习与大模型，解决传统科学方法难以攻克的复杂问题，实现从“数据驱动”到“模型与数据双驱动”的科研范式跃迁。当前，全球AI4S产业已迈过初期孵化阶段，呈现出以下特征：
1. 技术范式：从工具到智能体，迈向“干湿闭环”AI4S的应用正从单点工具（如数据分析、文献阅读）向多智能体协同的“自驱动实验室”演进。其高级形态是实现“计算-设计-实验-验证”的全流程自动化闭环，即“干湿闭环”。例如，深度原理（Deep Principle）的ReactiveAI平台，集成了生成式AI设计、高通量计算筛选与自动化实验验证，将材料研发从“试错”变为“理性设计”。深势科技推出的Uni-3DAR模型，则致力于统一3D科学数据的表示与生成，为微观尺度研究提供通用基础模型。
2. 产业生态：梯度格局显现，六大细分业态成型中国AI4S赛道已形成“龙头+独角兽+高成长企业”的梯度格局，企业总数超过60家。产业链条清晰，衍生出六大细分业态：
技术软件服务：如深势科技的科学计算平台。
实验外包服务：自动化实验室（如晶泰科技）。
知识产权开发服务：专注于分子、材料设计的公司。
基础数据服务：构建高质量科学数据库。
自动化实验室：提供机器人实验执行能力。
科研算力服务：如“知算”平台，提供智能算力调度解决方案。
3. 应用落地：聚焦工程侧领域，商业化案例涌现AI4S的应用正优先在靠近工程化、产业化一侧的领域取得突破，如制药、先进材料、化学工业等。在生物医药领域，AI制药已形成从靶点发现到临床前研究的完整链条，并出现上市公司与独角兽企业。在材料领域，AI不仅用于加速研发（如志特新材与中科大合作研发隔热材料），更开始创造直接商业价值，如深势科技为小米SU7的“泰坦合金”提供AI仿真筛选支持。
4. 基础设施与政策：中国构建系统性优势中国通过顶层设计，正在构建全球领先的AI4S基础设施。国家级平台如“玻尔科研空间站”集成了文献、数据、计算与实验资源，用户已超175万，并孵化出“SciMaster”等通用科研智能体。政策层面，国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》将“人工智能+科学技术”列为首要任务，为产业发展提供了明确战略指引。
5. 资本与创新：进入技术与产业共振爆发期资本市场对AI4S的热情高涨，标志着该领域进入产业化爆发期。2025年，明星企业“深度原理”完成亿元级Pre-A轮融资，联想创投、百度风投等头部机构入局，旨在加速其技术平台在材料、能源、医药等领域的落地。同时，中国在AI4S领域的学术产出与创新影响力快速提升。2015至2024年间，中国AI出版物总量全球占比从约10%跃升至29%，并在专利、政策文档等应用型创新指标的引用量上位居全球第一。
二、 未来趋势：重塑科研与产业，迈向“AI科学家”时代
未来5-10年，AI4S将从“科研加速器”进化为“认知破局者”乃至“自主探索者”，引发以下变革：
1. 科研范式变革：从“人类主导”到“人机共融”未来的实验室将是“超级实验室”，AI智能体承担从提出假设、设计实验到分析结果的大部分流程性工作，科学家则更专注于提出关键科学问题、评判结果意义及进行创造性思考。科研评价体系也将随之重构，从“唯论文”转向对思想、数据、工具等全链条贡献的多元评价。
2. 技术发展路径：走向跨尺度、可解释与自动化
跨尺度模型：发展能统一微观原子、宏观材料乃至生命系统等多尺度科学规律的基础模型，是核心挑战与方向。
可解释AI：提升AI模型在科学研究中的可解释性与泛化能力，是赢得科学家信任、解决本质科学问题的关键。
自动化发现：实现开放世界的自主科学发现（Automated Discovery），是AI4S的终极愿景之一，目前已在部分领域展开探索。
3. 产业影响深化：从赋能研发到主导产业链变革AI4S的影响将超越研发环节，全面重塑产业链：
研发环节：实现“材料即服务”（MaaS）、“药物即服务”，企业可按需订阅AI设计的新分子或新材料方案。
生产与供应链：AI通过优化工艺参数实现“零缺陷”制造，并基于精准性能预测，推动供应链向柔性化、数字化库存转型。
产业格局：拥有核心AI4S平台和高质量数据的企业将占据价值链顶端，传统企业若不能转型，可能沦为代工产能。同时，将催生专注于AI设计验证、数据标注等的新兴服务业态。
4. 社会与伦理挑战：机遇与风险并存AI4S在带来巨大生产力的同时，也面临挑战：数据壁垒与质量、跨学科复合型人才短缺、AI提出科学发现的归属与伦理，以及初始投入高昂可能加剧科技鸿沟。建立开源共享的数据与模型生态、改革科研教育体系、构建前瞻性的伦理与治理框架，是产业健康发展的必要保障。
三、 结论
AI4S不仅是技术进步，更是一场重塑人类知识生产方式的革命。它正在将科学研究从依赖直觉与经验的“手工业”，转变为数据与模型驱动的“现代工业”。当前，产业生态已初步成形，并在工程应用侧率先开花结果。
展望未来，AI4S必将成为国家科技竞争力的核心支柱。它不仅能极大加速基础科学发现，更将通过深度赋能乃至主导材料、医药、能源等关键产业的研发与制造，决定未来全球经济格局。对于中国而言，凭借在政策支持、基础设施和规模化应用场景上的优势，完全有能力在这一历史性变革中实现“换道超车”，引领全球智能科研新范式。
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