【導語】2024年諾貝爾物理(lǐ)學(xué)獎(jiǎng)與(yǔ)化(huà)學(xué)獎(jiǎng)相(xiāng)繼(jì)授(shòu)予人工智能領域先鋒，標誌“AI+科研”浪潮正式來襲，AI正從輔助工具躍升為科學發現的核心驅動力。政策、學術與產業三端協同發力，中國“AI4S”（人工智能驅動的科學研究）賽道加速成型，應用場景多點開花，但科研誠信、算法偏差等挑戰亦隨之浮現。

2024年，在全球矚目下，諾貝爾兩大科學獎項頒給了“人工智能”。先是物理學獎頒給了曾獲圖靈獎的機器學習先(xiān)驅(qū)，緊(jǐn)接(jiē)著(zhe)化學獎也將一半頒給了“程序員”。這(zhè)在(zài)全球(qiú)科研領域引發了廣泛熱議，也讓更多人看到，人工智能（AI）技術重塑科研生態的巨大潛力。

“AI+科研”浪潮來襲

AI不再僅僅是輔助工具，而是能夠催生具有裏程碑意義的科學發現的核心驅動力。

當AI浪潮席卷而來，各行各業正在經曆著前所未有的改變。對於以前沿創新為本質的科研領域，這一變革的步伐似乎更快。2024年諾貝爾獎的結果，也無疑為積極擁抱“AI+科研”的領域從業者打了一劑“強心針”。

2024年諾貝爾物理學獎授予了美國科學家約翰·霍普菲爾德和英裔加拿大科學家傑弗裏·辛頓，以表彰他們“通過人工神經網絡實現機器學習的基礎性發現和發明”。

（圖源：瑞典皇家科學院）

2024年諾貝爾化學獎的一半授予了戴維·貝克，以表彰其在計算蛋白質設計方麵的貢獻；另一半則共同授予了英國倫敦穀歌旗下人工智能公司“深層思維”（DeepMind）的德米斯·哈薩比斯和約翰·江珀，以表彰其在蛋白質結構預測方麵的貢獻。

哈薩比斯和江珀的成果，展現出AI技術賦能科學研究的無限可能。他們開發的人工智能模型AlphaFold 2，讓一個曾經遙不可及的夢想成為現實。模型能夠準確預測蛋白質結構，並且已經成功預測了大約兩億種蛋白質的結構，對藥物研發等領域具有革命性的意義。

事實上，這一變革並非新近出現。

2018年，中國科學院院士鄂維南(nán)提(tí)出(chū)“AI4S”的(de)概(gài)念(niàn)，即(jí)“人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)驅(qū)動(dòng)的(de)科(kē)學(xué)研(yán)究(jiū)（AI for Science）”。其(qí)指(zhǐ)的(de)是(shì)以(yǐ)AI為(wèi)核(hé)心(xīn)技(jì)術(shù)，通(tōng)過(guò)大(dà)規(guī)模(mó)數(shù)據(jù)分(fēn)析(xī)、智(zhì)能(néng)推(tuī)理(lǐ)、自(zì)動(dòng)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與(yǔ)執(zhí)行(xíng)，輔(fǔ)助乃至主導科學發現過程的一種新型科研範式。

“以今年為節點，‘AI4S’逐漸從理念和工具形態發展形成新賽道。‘AI4S’的應用場景逐漸落地，新範式效應逐步顯現。”黃波表示。

“AI4S”的中國實踐

“AI4S”的快速發展離不開國家政策築牢的發展基座。

近日，國務院印發《關於深入實施“人工智能+”行動的意見》，提出加快實施“人工智能+”科學技術行動，加快科學發現進程，率先建立基於AI的新型科研和研發範式，推動我國科技創新走在世界前列。

今年7月，北京出台全國首個科學智能專項地方政策，明確了“AI4S”的發展路線圖。《北京市加快人工智能賦能科學研究高質量發展行動計劃（2025-2027年）》由北京市科委、中關村管委會，北京市發展改革委，北京市經濟和信息化局，海澱區人民政府聯合發布。計劃指出，未來三年，北京市將以科學智能前沿技術研發和深度應用為主線，並圍繞關鍵技術攻關、基礎設施建設、領域應用落地、創新生態營造四個維度，提出17項具體任務。

學術層麵，2025中關村論壇年會期間，由中國科學技術信息研究所(suǒ)編寫的《AI for Science創新圖譜》正式發布。報告顯示，中美兩(liǎng)國(guó)是(shì)當前AI for Science研究大國，近五年間，中國論文發表超過10萬篇，是美國的近兩倍，但美國論文篇均被引量更高。

“在科研界已經形成了這樣的共識，在科學研究的一般環節，從發現問題、提出方案、開展實驗，到數據分析的各個環節，都應引入AI技術手段。”黃波以長城戰略谘詢發布的《企業研究報告-AI for Science：科研的新範式、新賽道》（以下簡稱《報告》）為依據，表達了對於“AI4S”發展趨勢的研判。

《報告》基於長城戰略谘詢新物種企業數據庫，結合政策、市場與技術數據，係統分析“AI4S”的科研範式革新、產業賽道特征及發展瓶頸，提出地方培育“AI4S”服務能力的對策建議，為科研創新與產業升級提供參考。

“AI4S”應用場景開始落地

黃波進一步表示，“‘AI4S’的應用場景開始落地，新範式的效益已經初步顯現。”在應用場景層麵，AI手段在新藥研發、蛋白質設計、新材料開發和前沿科學研究方麵發揮的作用更為顯著。

《報告》顯示，“AI4S”賽道企業數量持續增長，近五年，累計完成121筆融資，賽道新物種企業總數60多家，分布在新藥研發、蛋白質設計、材料研發、工業仿真和數據服務等領域，並且出現了六大細分業態，分別為“技術軟件服務”“實驗外包服務”“知識產權開發服務”“基礎數據服務”“自動化實驗室”和“科研算力服務”。

對於“AI4S”賽道的發展趨勢，黃波認為主要表現在五個方麵。總體而言，“AI4S”賽道的創業已經相當活躍，已形成“龍頭+獨角獸+高成長企業”的梯度格局。“其中，靶點發現、蛋白質設計和自動化生物實驗室等細分場景創新尤為活躍。”他補充道。

其次，“AI4S”已率先在AI製藥領域獲得全麵應用。“該領域已經出現上市公司、獨角獸企業，以及許多獲得高額融資的初創企業。”黃波解釋道。

此外，分子篩選和蛋白質設計是當前發展迅速的“AI4S”新場景。與此同時，行業大企業積極擁抱“AI4S”，形成“國際藥企+中國平(píng)台(tái)”的(de)合(hé)作(zuò)新(xīn)格(gé)局(jú)。麵(miàn)向(xiàng)未(wèi)來(lái)，“AI4S”的(de)應(yīng)用正加速(sù)向(xiàng)更多前沿科學領域延伸，拓展了人工智能在科學探索中的廣度與深度。

就“AI4S”企業分布而言，以北京、上海、杭州的賽道企業數量最多，分別為14家、13家、9家；此外，該領域企業還分布在深圳、蘇州、廣州、寧波等城市。北京的“AI4S”企業技術原創性表現優異，專注於研發生命科學大模型和材料科學大模型。

聚焦“AI4S”體係本身的價值

在黃波看來，除了推動賽道形成與應用場景落地外，“AI4S”體係本身更具備獨特的價值。“糖心免费视频說互聯網、AI技術是一種通用技術手段，能夠賦能千行百業；但就目前的表現和研究結論來看，‘AI4S’能夠改變科學進步的軌跡，有望把人類的科技創新推到更高的水平，對整個社會經濟發展的影響將不可估量。”他表示。

▲圖片以“AI助力科學研究、變革科研範式”為主題，由豆包生成

具體而言，這樣的變革表現在四個方麵，即新的工具帶來科研的自動化；新的主體帶來科研的多元化；新的模式帶來科研的商業化；新的基礎帶來科研的平台化。

就科研自動化而言，工具的自動化將作用於科研過程中文獻分析、實驗室操作以及數據分析等環節，從而讓洞見、獨特的模型和數據成為科(kē)研(yán)突(tū)破(pò)的(de)關鍵。“以(yǐ)往(wǎng)這(zhè)些(xiē)環(huán)節(jié)需要依靠高水平的科研人員、學者慢慢開展，極其耗費體力和精力(lì)

在(zài)‘AI4S’工(gōng)具(jù)加(jiā)持(chí)下(xià)，如(rú)果(guǒ)這(zhè)些(xiē)領(lǐng)域都(dōu)實(shí)現(xiàn)智(zhì)能(néng)化(huà)、自(zì)動(dòng)化(huà)，可(kě)能(néng)會(huì)帶(dài)來(lái)科(kē)研(yán)競(jìng)爭(zhēng)關鍵點(diǎn)的(de)變(biàn)化(huà)。”黃(huáng)波(bō)補(bǔ)充(chōng)道(dào)。

就(jiù)科(kē)研(yán)多(duō)元(yuán)化(huà)而言，“AI4S”工具將降低科研的門檻，使得大量新主體湧入，使跨界與綜合成為科研發展的新空間。具體來說，借助“AI4S”工具，更多大學實驗室將能夠開展高水平的科研活動；初創企業有能力開展高水平的科學研究；IT企業借由算法和技術優勢，通過提供關鍵性工具或平台，將有機會跨界進入醫藥、材料等科研領域；此外，大企業依托數據優勢和行業資源，將有機會與科技企業聯合開展科研，重新獲得創新優勢。

就科研商業化而言，“AI4S”有望開辟瞄著商業目標部署科研活動的路徑，使科技與(yǔ)商(shāng)業的融合速度成為競爭的關鍵。

就科研平台化而言，隨著“AI4S”成為科研的基礎條件，科研組織的平台化將加速，從而導致科研的競賽成為生態之間的競爭。

對此，黃波呼籲，應(yīng)強(qiáng)化(huà)開(kāi)源(yuán)算(suàn)法(fǎ)，提(tí)供(gōng)高(gāo)質(zhì)量(liàng)數(shù)據(jù)，支(zhī)持(chí)創(chuàng)業(yè)企(qǐ)業(yè)，並提供足夠的應用場景，加速上述變革的進程。

“AI4S”存在的挑戰

誠然，AI技術對於科研範式的轉變讓未來已來，讓變革可期。然而，這一過程中產生的科研誠信、算法偏差等問題也不容忽視。

在9月22日舉辦的第三屆中瑞科研誠信研討會上，清華大學新聞與傳播學院教授、清華大學圖書館館長金兼斌帶來了相關內容的分享。他指出，當前學術誠信已經麵臨較為嚴重的問題，需要研究者、出版商、相關機構的共同努力，以及評價體係的優化完善，從而有效遏製。“如未采取強有力的手段，當品牌(pái)誠信受到影響，最終科學界可能麵臨繞過或者拋開以出版物為主要學術績效評價依據的現實。”他表示。

北京大學教授田麗也(yě)分(fēn)享(xiǎng)了(le)AI在糾正科研偏向方麵的潛力與局限。她表示，AI在幫助克服科研偏向上有三方麵的潛力，分別是解決數據問題的潛力、偏差檢驗方麵的潛力，以及促進科學開放的潛力。她同時指出，這些貢獻也存在著局限性，主要體現在算法本身的偏差，導致在推薦係統中，也許會存在“強者越強”的現象。

從AlphaFold 2破解蛋白質結構預測的半個世紀的難題，到AI模型加速藥物研發進程，人工智能重塑科研範式的趨勢已無可逆轉。科研的終極目標是探求真理、造福人類，人工智能將成為實現這一目標的強大工具。

未來，唯有以誠信為錨，以向善為舵，方能讓人工智能在科研領域的航船行穩致遠，讓人工智能成為科技創新“破繭成蝶”的重要支撐，帶來持續深化的科研生態重塑。

采訪專家：黃波（北京市長城企業戰略研究所副總經理）

參考資料：

1.科技日報.全麵加快AI for Science發展的步伐.2025-08-27:http://www.ncsti.gov.cn/kjdt/kjrd/rgzn_kjrd/202508/t20250827_217296.html

2.科情(qíng)智(zhì)庫.《AI for Science創新圖譜》發布.2025-03-31:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1MDI5ODkwMA==&mid=2247506289&idx=1&sn=c551cc92600756dca8561cd49e067386&chksm=e8a5e9fea045bc8094122a8c7b77740326a763e897d33e6d473e3f44a6be7f346f6ed751c62b&scene=27

3.人民網-北京頻道.北京出台全國首個科學智能專項地方政策 明確AI for Science發展路線圖.2025-07-11:http://bj.people.com.cn/n2/2025/0711/c14540-41288505.html

4.中國經濟網-《經濟日報》.用好AI這個科研超級助手.2025-10-23:http://views.ce.cn/view/ent/202510/t20251023_2532997.shtml

5.北京科技報.專項答題｜2024年諾貝爾獎揭曉，哪些科學家登上了科學巔峰？2024-10-14:http://baijiahao.baidu.com/s?id=1812852462587570756&wfr=spider&for=pc

來源：北京科技報

撰文：記者 賈朔榮(róng)