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来源：中国信息通信研究院（CAICT）与中国人工智能产业发展联盟联合发布
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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、 报告定位与核心逻辑
报告开篇明义，将科研智能置于“新一轮科技革命与产业变革”以及“知识驱动经济增长”的宏观背景下。其核心逻辑链条非常清晰：
科研是内生动力：首先论证科学研究与技术创新是经济长期增长与国家竞争力的核心内生动力（援引内生增长理论），研发投入的差距正在固化为结构性竞争力差距。
传统范式遇到瓶颈：接着指出，在科研问题日益复杂、数据爆炸的当下，依赖人类认知的的传统科研范式（经验、理论、计算、数据密集型）面临效率低下、成本高昂的深刻局限。
AI成为破局关键：因此，引入人工智能以克服人类局限、驾驭复杂性、实现“数据-模型-计算-实验”闭环的科研智能（第五范式），成为全球科技竞争的新焦点。
报告后续所有章节——发展历程、全球政策、关键技术、典型应用、挑战展望——都是对这一核心逻辑的展开与实证。
二、 发展背景与范式演进：从“辅助”到“引擎”
报告系统回顾了科研智能“三步走”的演进路径，这实质上是AI在科研中角色从“工具”到“合作伙伴”再到“驱动引擎”的深刻转变：
阶段一（辅助分析）：AI作为基于规则或传统机器学习的“数据分析助手”，处理人类预设好的任务。
阶段二（深度突破）：以深度学习（特别是AlphaFold2为代表）攻克特定科学难题，AI成为“问题解决者”，但流程仍由人类主导。
阶段三（生成验证，当前阶段）：以生成式AI、大模型和自动化实验室融合为特征，AI开始主动生成假设、设计实验并形成验证闭环，推动科研向“设计-验证-迭代”的自动化、系统化流程演进。
这种范式的跃迁，是理解当前所有技术进展（如生成模型、智能体）和政策紧迫性的基础。
三、 全球政策布局：系统性竞赛与路径差异
报告揭示了主要经济体已将科研智能上升为国家级战略，并通过“顶层设计-资源底座-组织机制”进行系统性布局，但路径各有侧重：
美国：强调“国家工程化”与“资源普惠”。以“创世纪计划”为标志，体现曼哈顿工程式的国家动员；通过NAIRR计划推动算力、数据资源的“民主化”共享。
欧盟：侧重“一体化协同”。以“欧洲科学人工智能战略”和“欧洲科学人工智能资源”为核心，旨在整合分散在成员国的资源，构建跨域协同的科研能力网络。
中国：实施“战略-资源-项目-区域”联动。国家层面以“人工智能+”行动牵引；资源侧建设“国家超算互联网”；通过专项和项目群组织攻关；地方则承担场景试点和生态汇聚角色。
其他：英国、日本、韩国等也纷纷出台专项战略，聚焦算力基建和重点领域（如英国聚焦五大优先方向）。
分析：全球竞争已从单纯的技术竞赛，升级为包含政策设计、基础设施、组织生态和应用场景的系统性能力竞赛。各国都在构建本国的“科研智能创新体系”。
四、 关键技术体系：构建“第五范式”的五大支柱
报告将关键技术归纳为五大领域，它们共同构成了支撑新范式的技术闭环：
科研数据：强调从“可存可取”到“可发现、可获取、可互操作、可复用”的FAIR原则，是AI的“生产资料”。
科研计算：涵盖传统科学计算与AI算力，异构计算（CPU+GPU）和高效资源调度是关键。
科研模型：分为三类——处理文献的“科研大语言模型”、处理科学对象（如分子、材料）的“领域科研大模型”、以及连接文本与对象的“多模态科研大模型”。模型正从通用走向深度融合科学知识。
科研智能体：能自主执行科研活动的AI代理系统，是模型能力的“执行者”和“组织者”，正从“AI助理”向“AI合作者”演进。
自动化实验室：实现物理实验自动化的“手”和“脚”，与智能体结合形成“干湿闭环”，是验证虚拟生成结果的关键。
分析：这五大技术并非孤立，而是构成了一个从数据准备 -> 模型训练与推理 -> 任务规划与调度 -> 物理世界验证的完整闭环。科研智能体在其中扮演“大脑”和“指挥官”的角色，串联起其他四项技术，是实现自主科研的关键。
五、 典型应用赋能：从“发现不可能”到“逆转不经济”
报告通过大量案例，展现了科研智能在两大方面的革命性影响：
驱动基础科学突破：在生命科学、化学、地球与空间科学、数学等领域，AI正在帮助科学家应对高维搜索、复杂系统模拟和海量数据挖掘的经典挑战。例如：
生命科学：从AlphaFold3的“结构预测”走向ESM3、RFdiffusion的“蛋白生成与设计”，并结合实验验证。
数学：AI不仅在自动定理证明上达到高水平，更在IMO竞赛中取得金牌成绩，并开始自动生成数学猜想。
加速产业研发进程：旨在解决产业界研发的“成本、周期、成功率”三大痛点。
医药研发：AI用于靶点发现、分子生成，报告引用数据称AI设计药物的临床阶段转化率可能优于行业平均水平（但提示需谨慎看待样本偏倚）。英矽智能的案例展示了研发周期的大幅压缩。
材料研发：结合虚拟筛选（如GNoME）、自动化实验（A-Lab）和逆向设计（MatterGen），加速新材料发现。微软与PNNL合作发现新型固态电解质是“AI筛选-实验验证”的完整示范。
先进制造与半导体：生成式设计（如NASA、Divergent案例）实现轻量化和性能优化；AI在芯片设计（如DSO.ai, Cerebrus）中优化功耗、性能、面积，已成为主流工程工具。
分析：应用部分充分体现了科研智能的“双向价值”：向上攀登，拓展人类认知边界（基础科学）；向下扎根，提升产业创新效率与确定性（产业研发）。报告中引用的具体量化数据（如研发周期缩短比例、成功率对比）使得其论述非常扎实。
六、 发展挑战与未来展望：机遇与约束并存
报告没有回避挑战，清醒地指出了五大发展瓶颈：
数据与知识基础薄弱：高质量、标准化、可共享的科学数据稀缺，领域知识非结构化。
算法可靠性不足：模型缺乏机理嵌入，可解释性差，“黑箱”特性与科研的严谨性要求存在张力。
工程化与产业化基础弱：工具链碎片化，与现有基础设施集成难，缺乏标准化和可持续商业模式。
组织与人才匹配不足：缺乏“AI+X”复合型人才，传统科研评价体系与组织模式不适应跨学科工程化攻关。
伦理与治理框架不成熟：存在“双重用途”风险、学术不端隐患、知识产权界定等新问题。
基于此，报告展望了五大演进趋势：科研范式走向自主化、模型体系走向大小协同与机理融合、基础设施走向平台化与服务化、产业化形成千亿级赛道，以及必须构建可信治理体系。
七、 总结性评价
系统性：本报告超越了单纯的技术罗列，构建了一个涵盖“宏观背景-历史范式-全球政策-技术体系-产业应用-挑战治理”的完整分析框架，体现了强大的系统思维。
前瞻性与务实性并存：既描绘了“自主科研”、“RaaS”等未来图景，也深刻剖析了数据、可靠性、工程化等现实“卡点”，具有重要的战略参考价值和实践指导意义。
信息密度极高：报告浓缩了全球范围内大量的政策信息、技术进展和产业案例，并附有详实的参考文献，本身就是一个高质量的科研智能“知识库”。
战略导向明确：作为中国智库的报告，其根本目的是服务于中国在科研智能这一战略赛道的布局，通过清晰的国际对标和现状分析，为政策制定者、科研机构及产业界提供了关键的决策参考。
总而言之，这份《科研智能发展报告（2025年）》是一份兼具广度、深度和战略高度的权威文献。它清晰论证了科研智能作为“第五科研范式”的必然性，全景式扫描了其技术生态与应用前沿，并冷静指出了迈向未来所必须穿越的“峡谷”。对于任何关注未来科技发展趋势、国家创新战略或产业研发变革的读者而言，都是一份必读的“时代注脚”和“行动指南”。
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