[智能应用]人工智能塑造科研服务新业态 [复制链接]

AI for Science（人工智能驱动的科学研究，以下简称“AI4S”）如何推动更多社会资源投向科学研究，形成科研服务新业态？在日前中国科协立项支持，中国科技新闻学会主办的“AI4S场景创新”研讨活动上，多位专家对此进行了解读。
“AI4S首先带来了科研的自动化，将科研人员从文献分析、试验模拟、数据分析等科研活动中解放出来，从事更需要创造力的工作。同时，AI4S降低了科研的门槛，更大量、更多元的新主体得以从事科研，大批初创企业和行业龙头企业有能力开展高水平的科研活动。”北京市长城企业战略研究所副总经理黄波认为，在AI4S的科研范式中，大模型和大数据正在成为科研突破的关键。
“AI4S致力于解决海量科研投入与极其有限的科学发现之间的不平衡，缓解科学生产力供给不足的问题。”北京深势科技副总裁刘会师认为，AI4S应该让科学家有适宜的工具去发展科学。“未来，我们希望科研智能体能够帮助科学家在刚刚产生灵感或思路的时候，就可以快速利用AI完成方案模拟和实验验证。”刘会师说。
AI4S正在应用于更多前沿科学领域。例如在材料发现领域，谷歌DeepMind利用GNoME模型，预测了数百万种全新稳定晶体结构，并成功指导实验室合成了数百种新材料。在生物医药领域，其应用更是不胜枚举。
在我国，AI4S的科研服务已在制药领域获得全面应用。一些制药领域的上市公司、独角兽企业以及多个获得高额融资的初创企业，已经能够提供AI蛋白质设计平台、生命科学大模型、自动化实验室等AI4S平台服务。
用AI来进行虚拟临床试验，将“试错”在计算机上完成，再到真实试验中进行“验真”——未来，AI将大幅提升药物研发的效率。中科计算技术西部研究院研究员赵宇介绍，目前中国科学院计算技术研究所计算医学团队从全部人类基因组数据出发，将疾病模型、功能信息、细胞特征等内容数字化，形成个体数字孪生患者，这使得原本需要基于人体进行的大量临床试验，可以在数字孪生的患者模型中预先进行虚拟临床试验，进而筛选出适宜进行临床试验的患者。
在AI4S带来的激励下，商业、资本有更多可能参与科研投资。“这种情况下，科技与商业的融合速度显得非常重要。比如，当科学界发现一个具有制药潜力的新分子时，谁能够率先进行商业化的落地，谁就能抢得先机。”黄波说。“AI4S催生的科研成果还需要一个能够赚钱的商业机制和市场环境。只有‘从0到1’的科研成果能够赚到钱，企业才有创新的动力，才能投入更多资源，支持原始创新。这是AI4S产业化需要面对的问题。”清华大学药学院教授、原副院长尹航说。

人工智能正以技术赋能、范式变革、生态重构为核心，深度塑造科研服务新业态，推动科学研究从“经验驱动”向“智能驱动”、从“封闭实验室”向“开放协同”转型，具体表现为以下五大特征：

一、科研范式：从“线性流程”到“数据驱动的并行网络”
传统科研遵循“观察-假设-验证”的线性逻辑，受限于人类认知边界与实验条件。人工智能通过海量数据挖掘、复杂关系建模、自主推理，将这一流程转化为“数据采集-模式识别-假设生成-多维度验证”的并行网络，实现从“经验依赖”到“智能驱动”的跨越。例如，蛋白质结构预测领域，人工智能模型通过分析海量生物数据，直接生成高精度结构预测，突破了人类百年的科研积累；新材料发现中，大模型可模拟数百万种晶体结构，快速筛选出具有应用价值的新材料，将“试错法”转变为“精准预测法”。

二、服务模式：从“单一辅助”到“全流程赋能”
人工智能不再是科研的“工具配角”，而是参与科研全链条的“超级智囊团”，覆盖“问题发现-方案设计-实验验证-成果转化”全环节：

解放重复性劳动：通过自然语言处理、计算机视觉等技术，自动完成文献分析、试验模拟、数据分析等重复性工作（如整理海量科研文献、处理实验数据），让科研人员专注于“假设提出、创意设计”等创造力强的环节；
提供智能工具：研发“科研智能体”“数字孪生模型”等工具，帮助科学家快速模拟方案、验证实验。例如，数字孪生患者模型可在虚拟环境中进行临床试验，减少人体试验风险；科研智能体可根据科学家的灵感，快速生成实验方案并模拟结果，缩短研发周期（如火星制氧催化剂研究中，AI将2000年的实验时间缩短至6周）。
三、参与主体：从“科研院所主导”到“多元主体协同”
人工智能降低了科研对传统资源（如高端设备、大量人力）的依赖，扩大了科研服务的参与主体：

企业成为科研重要力量：初创企业、行业龙头企业可通过AI平台（如AI蛋白质设计平台、生命科学大模型），无需投入巨额资金建立传统实验室，就能开展高水平科研。例如，制药企业通过AI服务快速筛选新药分子，缩短新药研发周期；
市场资源注入科研：商业资本、产业资源加速进入科研领域，推动“科技-商业”融合。例如，当科学界发现具有制药潜力的新分子时，企业可通过AI加速商业化落地，抢占市场先机。
四、应用场景：从“单一学科”到“多学科深融合”
人工智能推动科研服务向多学科、跨领域方向发展，覆盖材料、生物医药、能源、考古等多个领域：

材料科学：通过大模型预测新材料结构（如谷歌DeepMind的GNoME模型预测了数百万种稳定晶体结构，成功合成数百种新材料）；
生物医药：数字孪生患者用于虚拟临床试验，AI蛋白质设计平台加速新药研发（如新冠疫苗研发中，AI帮助快速筛选抗原结构）；
能源领域：AI模型优化能源系统（如火星制氧催化剂研究，AI分析5万篇论文找到最优解）；
考古学：虚拟修复技术实现文物碎片拼接（如通过人机协同智能技术，在不干预文物实体的前提下，完成碎片拼接、矫形，提升研究效率）。
五、生态重构：从“封闭实验室”到“开放协同网络”
人工智能推动科研服务生态向开放、协同方向发展：

数据与模型共享：大模型、大数据成为科研突破的核心资源，通过“科研开源”“数据共享平台”（如欧洲开放科学云计划），动态汇集全球资源，实现24小时不间断跨国协作；
产学研用协同：企业、科研院所、高校、政府形成协同创新网络，通过“场景创新-数据积累-技术迭代”的正向循环，推动科研服务持续升级（如华为云盘古大模型整合多学科知识，在30多个行业落地，助力产业研发智能升级）。
综上，人工智能塑造的科研服务新业态，本质是以智能技术为核心，重构科研的“生产关系”与“生产力”，推动科学研究从“小众精英”向“大众参与”、从“经验驱动”向“智能驱动”转型，为解决全球性难题（如气候变化、疾病防治）提供了新的路径。

AI for Science（AI4S）如何推动社会资源投向科研并形成新业态？

AI for Science（AI4S）作为科学研究的“第五范式”，正通过自动化科研流程、降低准入门槛、拓展应用场景等方式，深刻改变科研生态，吸引更多社会资源（包括资本、企业、人才）投入科学研究，并催生了一系列科研服务新业态。以下结合专家解读和实际案例，详细阐述其推动机制：
一、 科研自动化与效率提升：解放人力，聚焦创新

AI4S的核心价值之一在于将科研人员从重复性、机械性的劳动中解放出来，使其专注于更具创造性的工作。

1.  自动化科研流程：
文献分析与综述：AI工具可快速处理海量学术文献，提取关键信息、识别研究趋势、发现潜在关联，帮助科研人员高效把握领域前沿。
实验设计与模拟：AI能够辅助设计实验方案，并通过计算机模拟进行初步验证，减少不必要的实体实验次数和成本。例如，在材料科学中，AI可以预测材料性能，指导实验方向。
数据分析与可视化：面对PB级甚至EB级的科研数据，AI算法能高效进行清洗、分析、建模和可视化，从中挖掘隐藏规律。

2.  提升科研效率：
    北京市长城企业战略研究所副总经理黄波指出，AI4S“致力于解决海量科研投入与极其有限的科学发现之间的不平衡”。通过自动化和智能化，科研周期大幅缩短，单位投入的产出比得到提升。北京深势科技副总裁刘会师强调，AI4S应“让科学家有适宜的工具去发展科学”，未来科研智能体将能快速完成方案模拟和实验验证，加速从灵感到成果的转化。
二、 降低科研门槛：多元化主体参与，激发创新活力

AI4S打破了传统科研对高端设备、庞大团队和深厚经验的高度依赖，降低了科研参与的门槛。

1.  赋能初创企业和中小企业：
    黄波提到，“更大量、更多元的新主体得以从事科研，大批初创企业和行业龙头企业有能力开展高水平的科研活动。” AI4S平台服务（如云计算、开源大模型、标准化工具链）为缺乏雄厚资金和技术积累的小型团队提供了强大的科研基础设施支持。

2.  “公有云+API”模式的普及：
    开源大模型和云服务的结合，使得企业可以低成本、高弹性地获取算力和先进算法。例如，谷歌云助力Midjourney等初创企业快速推出新产品；Mistral模型在Azure云平台上部署后迅速获得优质客户。这种模式将创新成本降低至传统私有化部署的1/10，极大地鼓励了应用创新。
三、 应用场景拓展与新业态形成：从基础研究到产业服务

AI4S在多个前沿科学领域展现出强大应用潜力，并催生了新的科研服务业态。

1.  材料科学领域：
案例：谷歌DeepMind利用GNoME模型预测了数百万种全新稳定晶体结构，并成功指导实验室合成了数百种新材料。这彻底改变了传统“试错法”材料研发模式。
新业态：材料基因组工程平台、AI驱动的材料设计与筛选服务。国内如东阳光与深势科技合作成立AI4S新材料研发联合实验室，长三角创新中心等共建量子科技+AI新材料研发体系。

2.  生物医药领域：
    这是AI4S应用最为成熟和广泛的领域之一。
药物研发全流程赋能：
靶点发现与验证：AI通过NLP和知识图谱分析海量生物医学数据，发现潜在药物靶点。
化合物设计与筛选：AI进行虚拟筛选和端到端化合物生成，加速先导化合物发现。
蛋白质结构预测：AlphaFold系列模型的成功是标志性事件。
虚拟临床试验：中科计算技术西部研究院的“个体数字孪生患者”模型，可在计算机上进行虚拟临床试验，筛选合适患者，大幅降低真实临床试验的成本和风险。
新业态：AI蛋白质设计平台、生命科学大模型服务、自动化实验室（Lab-as-a-Service）、CRO/CDMO中的AI解决方案。国内晶泰科技、美迪西等企业已提供相关平台服务，并获得高额融资。

3.  其他领域：
    在气候模拟、能源优化、量子计算辅助研究等方面，AI4S也开始崭露头角，推动跨学科融合创新。
四、 商业资本涌入与市场化机制构建：形成可持续发展生态

AI4S的巨大潜力吸引了商业资本的高度关注，形成了“科研-资本-产业”的良性循环。

1.  资本参与科研投资的热情高涨：
    黄波指出，“在AI4S带来的激励下，商业、资本有更多可能参与科研投资。” 科技与商业的融合速度加快。当一个具有制药潜力的新分子被发现时，谁能率先实现商业化落地，谁就能抢占先机。

2.  构建“赚钱”的商业机制是关键：
    清华大学药学院教授尹航强调，“AI4S催生的科研成果还需要一个能够赚钱的商业机制和市场环境。只有‘从0到1’的科研成果能够赚到钱，企业才有创新的动力，才能投入更多资源，支持原始创新。” 这意味着需要打通科研成果转化的最后一公里，建立清晰的知识产权保护、收益分配和市场推广机制。

3.  典型案例：
晶泰科技作为全球AI for Science行业领头羊，在港股18C规则下上市，并与协鑫集团合作提供新能源材料研发订单化服务。
复旦大学智能医学研究院与张江生命科学国际创新峰会合作举办国际智能医学会议，推动产学研结合。
阿里巴巴通过“云和AI服务”支持50多所院校机构在生物、农业、天文等领域开展科研创新，并通过魔搭社区构建开源生态。
五、 基础设施与生态建设：支撑新业态发展
算力普惠与开源开放：公共云提供的大规模算力和开源大模型（如DeepSeek、Meta的开源项目）降低了创新门槛。王坚院士强调开放科学的重要性，互联网在数据共享、协作交流中发挥关键作用。
多模式合作：阿里AI4S摸索出基础设施服务模式、专业平台模式（如智慧育种平台）、联合研究模式、模型开源模式等多种合作模式。
人才培养：复旦大学等高校开设“AI大课”，推动“AI+有组织育人”，培养具备跨学科能力的AI4S人才。
总结

AI4S通过自动化提升效率、降低门槛扩大参与主体、在材料和生物医药等领域催生新应用，并通过吸引商业资本构建可持续发展模式，正在深刻改变传统科研格局。它不仅推动了基础科学研究的突破，更重要的是形成了以数据、算力、算法为核心驱动力的科研服务新业态。未来，随着技术的不断成熟和生态的持续完善，AI4S将进一步整合社会资源，在更多科学领域引发范式变革，加速科技创新步伐，并为经济社会发展注入新动能。正如专家所言，AI4S正帮助更多人加入创新阵列，让科学探索变得更加高效和普惠。