范式革新：AI4S 驱动科学研究高质量发展的路径与前沿

引言

人工智能驱动的科学研究（AI for Science，简称 AI4S）正以颠覆性力量重塑全球科研格局，成为各国抢占科技竞争制高点、培育新质生产力的核心战略抓手。在生命科学、材料科学、化学等领域，AI4S 已实现密集突破，从蛋白质结构预测到重大疾病诊断，从化学材料合成到新型功能材料开发，其应用不断延伸，推动实验科学、理论科学与计算科学传统范式加速变革。当前，全球主要经济体纷纷将 AI4S 上升为国家级战略工程，通过专项政策、算力布局与资源整合构建竞争优势。我国正处于实现高水平科技自立自强的关键阶段，深入把握 AI4S 的发展脉络、战略价值与实施路径，既是破解科研瓶颈、提升自主创新能力的必然选择，也是助力中医药等优势领域现代化转型、服务国家科技强国战略的重要支撑。

本文立足全球战略动向，剖析 AI4S 核心特征与应用场景，结合我国发展实际，提出针对性实施策略，为推动科学研究高质量发展提供参考。

一、AI4S 的核心内涵与全球战略布局

（一）核心内涵：从工具赋能到范式革命

AI4S 并非简单的技术叠加，而是以人工智能技术和方法为核心驱动力，贯穿科学研究全流程的变革性研究范式。其核心在于以“数据+模型双驱动”替代传统范式的单一依赖，无需预设假设即可从大规模多模态数据中自动挖掘隐藏规律，实现假设生成、实验设计、规律发现与验证闭环的全流程智能化。相较于传统科研依赖经验归纳、理论建模或计算模拟的局限，AI4S 具备五大核心特征：一是数据驱动的全流程智能化，整合多维度数据构建自动化平台，大幅提升研究效率；二是模型驱动的自主发现，借助概率推理与深度学习应对复杂系统问题；三是人机融合的闭环验证，形成“假设-实验-反馈”的自动化循环；四是跨学科知识图谱构建，打破学科壁垒推动实时协同；五是伦理与工程化协同发展，确保技术合规落地。

从科学范式演进视角看，AI4S 正成为继实验、理论、计算、数据密集型之后的 “第五科研范式”，标志着智能驱动科学时代的正式确立。这一范式革命不仅提升科研效率，更重构学科边界，推动基础学科与 AI 深度融合，催生颠覆性创新成果。

（二）全球战略动向：差异化布局与共性趋势

2025 年以来，全球 AI4S 进入战略加速布局新阶段，主要经济体结合自身资源禀赋与制度差异，形成差异化发展路径，但呈现出三大共性趋势：科研流程实体自动化、科学数据资产化、主权型科研基础设施建设。

美国依托国家动员体系巩固科技霸权，通过《国家人工智能倡议法案》将 AI4S 纳入国家战略，能源部、NIH 等设立专项计划，聚焦生物医药、材料科学等领域，依托国家实验室与科技巨头在基础模型上实现突破。欧盟秉持“可信 AI”理念，通过 Horizon Europe 计划加大投资，构建泛欧协同机制整合算力与数据资源，重点布局基础科研、公共卫生与环境保护领域。英国采取优势领域敏捷突围策略，锁定工程生物学、核聚变能源等五大领域，设立主权AI部门，推动自主实验室实体自动化建设。日本以理论驱动和标准引领构建竞争优势，聚焦材料信息学与机器人科学，推动 LADS 标准制定，部署实体化自主实验网络。

我国同步加快战略布局，2025年8月国务院发布《关于深入实施 人工智能+”行动的意见》，将“人工智能 +”科学技术列为重点行动之首。《北京市加快人工智能赋能科学研究高质量发展行动计划（2025—2027 年）》等地方政策相继出台，北京、江苏、上海、广东等地区形成总体领先优势，陕西、湖北、四川等省份在特定学科领域展现差异化特色。我国 AI4S 创新成果总量快速增长，地球科学、物理学、材料、能源等领域逐步形成全球优势，正构建 “底座模型突破-科研能力迁移-产业场景落地” 的全链条发展格局。

二、AI4S 的核心应用场景与实践价值

（一）核心应用场景：从技术突破到领域赋能

AI4S 的应用已覆盖多学科领域，其中生命科学与中医药领域的突破尤为显著，成为技术落地的重要标杆。

在生命科学领域，AI4S 推动研究范式从“试错驱动”向“数据-模型-实验”闭环转变，实现跨尺度、跨模态研究突破。蛋白质结构预测方面，DeepMind 的 AlphaFold 等模型已精准解析大量蛋白质结构，为疾病机制研究提供支撑。药物研发领域，AI 可实现活性分子精准筛选与优化，将临床前候选物发现时间从2-3年压缩至6-12个月，成功率从5-10%提升至30-40%。自驱动实验室的普及，使机器人日处理实验能力大幅提升，推动药物研发进入端到端自主化时代。此外，AI 在精准患者招募、试验设计、多组学数据整合等环节的应用，进一步提升生命科学研究效率与精准度。

中医药领域作为我国特色优势学科，正借助 AI4S 破解传统发展瓶颈，实现从“经验主导”到“数智化创新”的转型。通过整合中药文献、临床数据与化学成分资源，构建全息知识库，实现信息检索效率提升 90%；利用 AI 算法从海量中药资源中快速识别活性分子，筛选成功率提升，缩短新药发现周期缩短。在全产业链质控方面，AI 结合物联网、机器视觉构建溯源系统，将中药质量稳定性、均一性、可控性提升。同时，AI 辅助核心理论，通过构建成分- 靶点-疾病关联网络，为中医药理论现代化提供数字化诠释。

此外，AI4S 在材料科学领域实现新型功能材料快速设计，在化学领域推动反应路径优化与催化剂开发，在地球科学领域助力气候模拟与灾害预测，应用场景持续拓展。

（二）实践价值：效率革命与能力跃升

AI4S 带来的核心价值在于三大变革：一是效率革命，推动材料、药物等领域研发周期显著缩短，研发成本降低 60%-80%，实现科研效率指数级提升；二是范式革新，突破传统科研在复杂系统、高维参数优化等方面的局限，实现“数据驱动”与“假说驱动”研究范式深度融合；三是自主创新能力提升，通过自主可控的技术体系与数据生态，降低对外部技术依赖，保障国家科研安全。

对我国而言，AI4S 是实现新质生产力培育的关键引擎，也是推动中医药等优势领域走向世界的重要路径。通过有组织科研整合跨学科资源，可加速科研成果转化，提升我国在全球科研格局中的话语权。

三、我国 AI4S 发展的挑战与实施策略

（一）面临的核心挑战

尽管我国 AI4S 发展取得显著进展，但仍面临多重挑战：一是高质量标准化数据稀缺，存在数据存储数量与质量不匹配、开源共享不足、数据孤岛等问题，制约模型训练效果；二是核心技术与标准有待突破，通用大模型领域存在先发优势差距，科学专用模型、算法框架与实验室自动化接口标准自主可控能力不足；三是跨学科人才短缺，缺乏既懂 AI 技术又深谙科学问题的复合型人才，科研评价体系难以适配 AI4S 发展需求；四是生态体系不完善，产学研协同机制不健全，科学数据资产化制度与伦理规范尚未完全建立。

（二）针对性实施策略

强化顶层设计，构建战略推进机制。将 AI4S 作为“十五五”时期系统性战略任务，纳入国家科技发展总体规划，建立跨部门协同机制，设立国家级攻关清单与时限目标。发挥新型举国体制优势，统筹算力网、能源网与科研网建设，升级“东数西算”为国家级科研底座，优先在能源富集地区部署 AI 科学计算基地，构建自主可控的主权型科研基础设施。扩大“人工智能驱动的科学研究”专项规模，引导企业、高校、科研机构联合攻关，形成“有组织科研”合力。

攻坚核心技术，完善数据生态。聚焦科学专用大模型、可解释性算法、实验室自动化设备等关键领域，开展核心技术攻关，避免“唯数据量论”，走“质量优于数量”的技术路径。制定科学数据标准，激活实验室过程数据与阴性数据，建立国家级科学数据资产化机制，推动数据开放共享与标准化管理。推广 “算力券” 制度，优化算力资源调度，提高现有算力资产利用率，降低中小科研团队参与门槛。

培育特色优势，打造垂直领域标杆。立足我国学科优势，重点布局中医药、先进材料、生物制造等垂直领域，组建创新联合体，形成非对称竞争优势。以中医药领域为突破口，打造 AI 赋能中药研发、质控、临床应用的全链条示范工程，推动中医药理论数字化阐释与现代化转型。设立目标明确的国家重大科技任务，通过揭榜挂帅机制集结跨学科攻关团队，在“100 天研发新药” 等工程化任务中打磨科学大模型。

构建人才生态，完善治理体系。将“AI4S 胜任力”纳入科研人员培养与评价核心指标，加强“AI+科学”交叉学科建设，培养贯通科学与工程的复合型人才与战略科学家。完善人工智能治理体系，强化科技伦理审查，防范生物安全与数据安全风险。鼓励开源创新，支持自主可控的科学工具链与模型开源，降低行业研发门槛，构建开放协同的创新生态。

四、结语与展望

AI4S 作为全球科研范式变革的核心驱动力，正深刻改变科学研究的底层逻辑与发展路径。我国正处于战略机遇期，需立足全球格局，正视自身挑战，以顶层设计为引领、核心技术为支撑、特色优势为突破、人才生态为保障，推动 AI4S 高质量发展。

未来，随着技术持续迭代与生态不断完善，AI4S 将进一步实现科研流程全自动化、科学数据深度资产化、跨学科融合常态化。在中医药领域，AI4S 将助力传统智慧与现代科技深度融合，推动中医药理论创新与产业升级，为人类健康事业贡献中国方案。在全球层面，我国应秉持开放合作理念，向全球南方国家输出科学模型与技术方案，推动建立以中国标准为核心的全球科研协作新生态，为新质生产力发展与科技强国建设注入持久动力。

AI4S 的发展之路既是技术创新之路，也是战略突围之路。唯有坚持自主创新、协同攻坚、开放包容，才能在新一轮科技革命中占据主动，以智能驱动科学，以科学赋能发展，为实现中华民族伟大复兴的中国梦提供坚实科技支撑。