日本举国押注AI4S战略,发布《AI for Science基本战略方针》

摘要：日本确立 AI4S国家战略应对科研衰退。计划2026至2030年升级超算、整合数据并培养三千人才，目标2035年论文影响力重返世界前三，实现科学复兴。

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日本举全国之力推进“AI for Science（AI4S）”国家战略

根据公开信息表明，面对基础研究实力下滑与少子老龄化导致的科研人力短缺，日本正举全国之力推进“AI for Science（AI4S）”国家战略，将其视为重写国家“科研操作系统”的核心抓手。

主要背景如下：

战略紧迫性：日本高被引论文排名已从世界第4跌至第13，叠加科研组织封闭、数据基建滞后及人才断层，倒逼其必须通过AI实现科研范式转型。

顶层设计与目标：日本于2025年出台《AI法》，并于2026年正式确立AI4S基本战略，设定了到2035年将Top10%论文影响力重返世界前三、算力提升10倍以上等硬性指标。5年内培育3000名以上人工智能高端科研人才。

核心布局逻辑： 采取“双轨制”策略——一方面推动公共科研数据“AI-Ready”化以加速开放共享，另一方面对半导体、生物等敏感数据实施严格封闭管控；同时强调“AI4S”与“Science for AI”双向赋能，既用AI提速材料与药物研发，又用数理科学破解AI“黑箱”难题。

落地举措：规划“富岳NEXT”超算，设立高额专项基金构建AI自驱实验室，并锁定材料、聚变能源、半导体等六大战略领域重点突破。

日本文部科学省发布“AI for Science”基本战略方针

近年来，通过将人工智能融入科研工作，能够大幅拓展研究边界、提升研究效率的“AI for Science”，正从创造性和效率性等方面给科学研究的方式带来迅速且根本的变革。

2026年2月9日，日本文部科学省发布智能科学（AI for Science）基本战略方针，旨在在日本实施第7期科技与创新基本计划的5年间，充分发挥日本优势，率先推进智能科学发展，实现“科学复兴”，确保日本的国际竞争力。

日本的优势：

①信息基础设施方面：拥有世界顶尖的信息流通基础设施（SINET）、研究数据基础设施（NII RDC）及计算基础设施（富岳、富岳NEXT、HPCI等）。

②科研基础设施方面：具备世界顶尖的基础科研能力、多元化的科研人才队伍、科研仪器与大型研究设施，及大量可靠性高的实验及观测数据。

③社会基础设施方面：拥有世界前列的经济规模、精密制造与测量技术、机器人技术，具备现场协同与隐性知识相融合的实践经验，并且日本社会产业对AI的需求也很旺盛。

（2）政策目标：

①强化科研能力并保障人才供给：包括促进AI应用，推动科研流程变革；确保并发展AI技术；构建AI专家与领域专家协同合作机制；培养新一代AI人才，为青年科研人员提供支持。

②构建支撑智能科学的科研基础：包括整合计算资源、研究数据基础设施及数据流通基础设施，打造科研平台；建立一体化的整合与分配系统，确保所有人员均能灵活获取计算资源；以AI应用为前提，构建利用高质量数据且可持续生成的系统。

（3）具体措施：

①推动科研能力提升与人才培养：双轮驱动，即一方面推动智能科学在各领域的普及与振兴，另一方面立足日本优势领域并加大投入；与全球尖端领域联合开展战略性国际研究；强化包括AI基础研究在内的AI本体研究（含风险应对）；通过国际合作与产学研合作，吸引并培养精通AI、计算资源与数据处理的人才，优化评价体系与待遇机制。

②增强计算资源并提升使用便捷性：包括开发世界顶级水平的新一代AI与超算融合平台“富岳NEXT”；扩充AI共享计算资源，提升灵活性、可及性、互操作性；通过与产业界及国际合作，高效利用计算资源。

③高质量数据生成与一体化管理：包括识别与构建具有高战略价值的数据集；配备自动化、自主化的研究设备，规范研究数据的生成流程；构建适应AI时代的新一代信息基础设施，实现数用一体化。

日本文部科学省制定《推进“AI for Science”的基本战略方针》

2026年3月31日制定了《推进“AI for Science”的基本战略方针》（以下简称“《方针》”）。《方针》将2026年到2030年的5年定位为“集中改革期”，并梳理了将“AI for Science”作为国家战略系统性推进的总体方向，同时明确了具体的实施路径与行动方案。

《方针》把第七期《科技创新基本计划》周期内的2026至2030年定为“集中改革期”，其核心目标是充分发挥日本自身优势，率先落地应用“AI for Science”，以此实现“科学复兴”，巩固并提升日本的国际竞争力。《方针》还明确了将“AI for Science”作为国家战略而系统推进的基本方向。

《方针》共分为“总论”与“分论”两部分。总论部分梳理了日本的优势与现存短板、未来发展方向及核心目标；作为实现目标的具体手段，设立了三大核心支柱，分别为“研究能力的提升与人才培养的推进”、“计算资源的战略性增强与易用性提升”、“高质量数据的生产与其一体化运用”，重点覆盖了第七期《科技创新基本计划》选定的17个领域。

分论部分则阐述了各项基础工作的实施思路与具体行动方案，针对人工智能相关人才，明确提出“加快各层级人才的培养与获取”。如：在人工智能领域及人工智能与其他学科的交叉融合领域，通过科研经费扶持等方式重点培育博士后期课程学生与青年科研人员；打造具备全球吸引力的优质科研环境，依托战略性国际合作，将科研水平与人才实力提升至世界顶尖水准。

此外，《方针》还以附件形式列明行动清单，设定了20项具体举措。文件提出，要通过推进“AI for Science”，产出引领全球的科研成果，并确立了一系列指标：在2035前，将被引次数前10%论文中的日本的与人工智能相关的论文数提升至世界第三；将日本与人工智能相关的论文占比从全球第十提升至第五；5年内培育3000名以上人工智能高端科研人才等