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（图片由AI生成）
AI科学：基础科学的全域学科范式变革
作者：贾海东
摘要：
人工智能迭代升级催生全新的第五科研范式，彻底打破了传统基础科学的固有研究框架与认知边界。数学、物理学、化学、生物学等经典基础学科，不再局限于传统推演与实验体系，正在发生全域性、根本性的范式变革，催生AI数学、AI物理学、AI化学、AI生物学四大全新平行学科。区别于浅层技术赋能，基础科学的AI变革是科研范式、认知逻辑、学科体系的底层重构，形成传统基础科学与AI基础科学双轨并行的全新格局，实现基础科学体系的翻倍扩容。本文系统剖析基础科学AI范式变革的必然逻辑、核心内涵与发展特征，筑牢全域AI科学体系的理论根基，并为应用科学的全域体系分化重构埋下研究伏笔。
一、范式跃迁：基础科学AI范式变革的必然逻辑
人类科学发展历经经验归纳、理论推演、计算机仿真、大数据科学四大范式，如今全面迈入AI驱动的第五科研范式，AI for Science成为基础科学突破瓶颈、实现跨越式发展的核心核心路径[1]。在人工智能发展初期，仅作为辅助计算、数据拟合的工具服务于基础科学研究，无法改变学科底层范式与核心体系。但随着大模型、智能算子、机器推理技术的成熟，AI已然突破工具属性，具备了重塑基础科学底层逻辑的核心能力，推动基础科学从「工具辅助研究」全面转向「全域范式变革」，这是科学发展的必然趋势，具备不可逆转性。
从学科成型的核心维度来看，基础科学的AI范式变革已完全落地。其一，重塑专属研究范畴，AI数学聚焦机器自动定理证明、大模型数理机理；AI物理学深耕智能方程求解、未知物理规律反向挖掘；AI化学与AI生物学专注智能分子设计、蛋白质结构推演与生命规律智能解析，构建起区别于传统学科的全新研究体系。其二，革新核心科研范式，摒弃传统「提出假设—人工实验—验证结论」的单一模式，形成「数据预训练—机器自主推演—人机协同核验—理论迭代更新」的新型科研流程[2]，重构基础科学的研究逻辑。其三，形成独立学术生态，全球高校与科研院所持续布局专项研究方向，专属学术会议、期刊、科研成果不断产出，为全域范式变革筑牢学术根基。
二、四大基础学科AI范式变革的核心内涵
（一）AI数学：数理认知范式的颠覆性变革
传统数学分为纯数学与应用数学两大体系，依托人类逻辑推演完成定理证明、规律探索。AI数学的诞生彻底变革了传统数理研究范式，成为基础数学第三大核心分支。一方面，依托泛函分析、拓扑学、概率论等经典理论解析AI模型底层逻辑；另一方面，借助机器智能突破人类数理推演局限，自主推导全新定理、简化复杂证明、攻克疑难数理猜想。以AlphaGeometry、Lean证明助手为代表的技术成果，可自主完成高阶几何推理与奥数难题求解⁽²⁾，构建「人类公理体系+机器智能推演」的全新数理范式，彻底颠覆传统数学的研究模式，实现数理学科的范式革新[3]。
（二）AI物理学：物理规律探索范式的全面升级
传统物理学依赖人工公式推导、实体实验与传统数值计算，面对复杂量子系统、流体力学、天体物理场景存在求解瓶颈。AI物理学以物理信息神经网络（PINN）为核心载体，完成物理学科研究范式的全域变革[4]。其不仅能够极速求解各类复杂偏微分方程，算力与效率远超传统研究手段，更能依托海量天文、粒子物理观测数据，反向挖掘人类无法感知的隐性物理规律，在量子物理、凝聚态物理、天体物理等前沿领域实现颠覆性突破[5]，彻底革新人类探索物质、能量与时空规律的核心范式。
（三）AI化学与AI生物学：物质与生命研究范式的重构
传统化学以人工试错合成、实验观测为核心范式，研发效率低、随机性强；传统生物学依托样本观测、实验分析探索生命规律，存在极大认知局限。AI化学彻底重构物质研究范式，依托图神经网络实现分子智能生成、反应路径精准预测、新材料定向研发。AI生物学以AlphaFold高精度蛋白质预测技术为核心突破[6]，实现基因组解析、蛋白结构设计、生命演化规律推演的智能化升级。二者彻底打破传统实验驱动的研究模式，推动物质科学与生命科学完成底层范式变革，同时带动AI天文学、AI地质学等基础分支同步发展。
三、AI基础学科的发展定位与现存约束
基础科学的全域AI范式变革，并非对传统学科的替代，而是双向赋能的体系升级。传统基础科学夯实底层公理与核心定律，为AI范式革新提供理论根基；AI基础学科以全新科研范式拓展人类认知边界，突破传统科研的能力瓶颈，二者并行共生、互补发展。当前，AI基础范式落地仍存在部分约束，模型黑箱、结论可解释性不足、学科规范不统一、人机科研权责模糊等问题，延缓了学科成熟速度，但完全无法逆转基础科学全域范式变革的必然趋势[7]。
结语：
人工智能驱动的第五科研范式，推动数学、物理、化学、生物等经典基础科学完成全域性学科范式变革，重塑了基础科学的研究逻辑、认知维度与学科体系，实现基础科学的体系翻倍升级。基础科学的范式革新是全域AI科学体系的核心根基，将持续向外赋能各类应用科学，推动应用科学完成系统性的体系分化重构，形成基础与应用双向联动、全覆盖的AI科学新格局。
参考文献：
[1] 李国杰. 智能化科研(AI4R)：第五科研范式[R]. ChinaXiv预印本, 2023.
[2] 鄂维南. AI助力打造科学研究新范式[J]. 中国科学院院刊, 2024, 39(1):10‑16.
[3] Wang H,Fu T,Du Y,et al. Scientific discovery in the age of artificial intelligence[J]. Nature,2023,620:47‑60.
[4] Jumper J,Evans R,Pritzel A,et al. Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold[J]. Nature,2021,596(7873):583‑589.
[5] Raissi M,Perdikaris P,Karniadakis G E. Physics‑informed neural networks:A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations[J]. Journal of Computational Physics,2019,378:686‑707.
[6] Silver D,et al. AlphaGeometry:Solving olympiad geometry problems without human demonstrations[J]. Nature,2024,631:344‑349.
[7] Royal Society. Science in the age of AI:How artificial intelligence is changing the nature and method of scientific research[R]. London:The Royal Society,2023.
（2026年8月8日）
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