【研究报告】《AI for Science创新图谱2026》

一、全球发展：战略布局全面提速，学术创新与国际合作双向升级

全球AI for Science已迈入国家战略密集布局、创新发展加速进阶的新阶段，人工智能技术正成为破解多领域科学难题的核心驱动力，从新药创制到宇宙探索，从量子科技到材料研发，为重大科学问题的探索提供了全新路径与方法。2025年以来，中国、美国、欧盟、英国、日本等主要国家和地区密集出台AI for Science高层级战略部署，围绕先进制造、核聚变、半导体、工程生物学等前沿领域，从资金支持、资源建设、科研组织等方面创新政策措施，加大基础设施投入，同时探索构建适配智能科研时代的治理新规则。

图片来源：中国科学技术信息研究所

• 学术研究爆炸式增长：当近五年相关学术论文发表量实现翻倍增长，人工智能与各学科领域的融合持续深化，应用范围不断拓展。报告选取12个典型领域分析发现，生命科学、物理、化学、地球科学、材料科学为领域内活跃度最高的五大方向；航空航天、量子科技、材料科学等领域发展增速亮眼，年均增速均超过30%。

图片来源：中国科学技术信息研究所

• 国际合作不断深化：AI for Science作为破解生命健康、能源变革、气候变化等全球性科学挑战的关键方向，让跨国家、跨区域的科研协作需求愈发迫切。2024年全球AI for Science领域国际合作论文量较上年增长约15%，其中中国与美国、英国等主要国家在生命科学、物理学、地球科学等核心领域的学术合作持续走深向实。同时，中国科研团队打造的一批有影响力的AI4S科研基础平台与工具链，以开放共享的形式成为全球科研公共产品，为国际科研协作提供了重要支撑。此外，以七十七国集团为代表的全球南方国家正加速布局AI for Science，各学科领域创新团队快速成长，机构间深度协作不断深化，推动AI for Science实现跨区域科研赋能。

图片来源：中国科学技术信息研究所

二、中国发展：成果量质齐升，区域与学科形成差异化竞争优势

近年来我国AI for Science创新发展成效显著，论文年产出量、论文引用量占全球的比重均呈快速提升态势，在地球科学、物理学、材料科学、能源科学、航空航天等多个领域已形成全球竞争优势。

• 头部引领、特色突破的格局：北京、江苏、上海、广东四地凭借综合科研实力，在领域内形成总体领先优势；陕西、湖北、四川等省份则依托自身科研特色，在特定学科领域实现差异化突破，其中陕西省在航空航天领域、湖北省在地球科学与能源科学领域的研究实力均位居国内前三。各地结合自身发展基础，分别围绕原始创新先导、产业生态融合、基础能力建设等方向制定专项创新支持政策，推动一批区域性重点领域产业创新落地见效。

• AI4S赋能跨学科融合创新：人工智能技术的深度应用正加速国内跨学科交叉融合，化学、物理、材料科学等学科间的交叉碰撞催生了大量前沿科学新问题。AI for Science成为推动知识跨学科流动、融合迁移的重要载体，有效激发科研创新动能，成为破解前沿科学难题的关键路径。

  

  图片来源：中国科学技术信息研究所

三、技术演进：前沿技术深度融合，推动科研模式体系化重构

• 体系化科研体系初现，智能体技术深度应用：当前，以智能体为调度中枢、多模态领域模型为知识内核、具身智能驱动的自动化设备为物理执行载体的新型科研体系形态已初步显现，实现了从 “单点技术突破” 到 “体系化能力升级” 的跨越，具备文献阅读、实验设计、实验操作、科学发现等科研全流程自主能力。而智能体技术凭借便捷灵活的技术框架和Skill技能体系，在科研领域的推广应用速度持续加快，国内外科研团队针对不同科研场景研发的专业化智能体和技能库蓬勃发展，未来各领域科学家可借助智能体工具重新设计科研任务，大幅提升科研效率。

• AI4S数据体系成型，多维融合筑科研知识底座：在科学数据体系建设方面，由文献数据、实验数据、模拟数据和模型数据共同构成的AI for Science科学数据体系已初具形态，四类数据相互转化、相互促进，形成良性数据生态。基于文献数据的内容解析可抽取结构化信息形成模型训练用的实验数据，模型数据沉淀大量科学知识，同时依托模型可生成更丰富的模拟数据，各类数据通过深度关联与一体化融合，正逐步构建起结构化、可解释、可推理的全局AI-Ready数据体系，成为支撑科学发现的核心知识底座。

四、产业赋能：开源体系日趋成熟，基础设施打通产学研协同链路