近日，在2026年3月27日的中关村论坛AI for Science青年论坛上，中国科学技术信息研究所联合多家权威机构发布了《AI for Science创新图谱2026》。这份报告以可视化形式系统梳理了全球人工智能赋能科学研究的最新进展，揭示出AI正从工具型赋能向驱动科研范式转型的深刻变革。以下带你深度解读核心趋势。
全球战略布局加速，科学研究进入智能新时代
报告指出，当前AI for Science已进入战略提升和创新加速的新阶段。中国、美国、欧盟、英国、日本等主要科技体纷纷出台高层级战略，从资金支持、资源建设到科研组织模式创新，全面推动AI与科学的深度融合。聚焦领域从基础科学向先进制造、关键材料、核聚变、半导体、工程生物学和量子信息等前沿科技拓展，彰显出体系化推动的科研新特征。
学术研究活跃度攀升，多领域实现爆发式增长
基于学术论文数据的分析显示，近五年全球AI for Science论文发表量增长超一倍，人工智能与各学科融合不断深化。生命科学、物理、化学、地球科学、材料科学等领域活跃度最高，而航空航天、量子科技、材料科学等领域增速尤为迅猛，年均增长率超过30%。这反映出AI新范式正快速渗透至科学研究的各个角落。
国际合作深化，中国贡献突出
面对生命健康、能源变革、气候变化等全球性挑战，AI for Science领域的国际合作日益紧密。2024年国际合作论文量同比增长约15%，中国与美国、欧盟等主要科技体在生命科学、物理学、地球科学等领域的合作持续深化。中国科研团队打造了多款有影响力的AI4S基础平台与工具链，为全球科研提供开放共享的公共产品。
报告强调，由文献数据、实验数据、模拟数据和模型数据构成的AI for Science数据生态初具雏形。各类数据通过深度关联形成结构化、可解释的AI-Ready体系，成为科学发现的知识底座。同时，开源项目作为核心驱动力，从框架层、套件层到模型层，一批代表性开源工具日趋成熟，中国的开源影响力显著提升。
AI for Science开源项目体系日趋丰富
开源项目作为知识共享与协作创新的核心载体，已成为AI for Science发展的核心驱动力之一。《报告》对AI for Science领域当前重要开源项目进行了梳理，发现从框架层、套件层到模型层，一批代表性的AI for Science开源模型和开源工具日趋成熟，中国的开源模型和工具开源影响力持续提升。
中国创新成果显著，区域产业亮点纷呈
我国在AI for Science领域创新成果总量快速增长，地球科学、物理学、材料、能源、航空航天等领域已形成全球优势。北京、江苏、上海、广东等省市总体领先，陕西、湖北、四川等地在航空航天、地球科学等特定领域表现突出。各地依托原始创新、产业融合或基础建设等路径，形成了差异化发展策略。
未来展望：科研与产业融合加速
平台化的AI for Science基础设施正在打破产学研壁垒，推动“从科学发现到产业转化”的全链条协同。在生命科学、材料科学、地球科学等领域，全链路协同的产业新形态加速显现，预示着智能科研范式将驱动新一轮产业升级。AI for Science不仅是一场技术革命，更是一次科研范式的历史性跨越。随着全球创新的深化，人工智能有望在更多前沿领域破解重大科学难题，为人类知识边界拓展开启新的可能。【本文基于《AI for Science创新图谱2026》公开报告整理，旨在传播前沿科学趋势。】
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