《科学智能白皮书2025》揭示AI如何重塑人类科学未来 | 推广

自然科研智讯（Nature Research Intelligence）联合复旦大学、上海科学智能研究院重磅发布《科学智能白皮书2025》

图注：报告中文封面

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，各领域科研与应用均迎来前所未有的变革与机遇。由深度学习、生成式AI和强化学习推动的AI浪潮，在科研、医疗、工程技术等领域的智慧升级中，展现出显著的“头雁效应”，也让科学智能（AI for Science, AI4S）应运而生。

科学智能是面向科学研究的人工智能创新和人工智能驱动的科学研究的总和，体现了人工智能创新与科学研究双向促进与深度融合。一方面，AI驱动的科学研究正在加快科学发现。其中，以DeepMind的AlphaFold为代表的AI技术，在蛋白质结构预测、新药研发及疫苗设计领域实现重大突破；谷歌的GraphCast模型、华为“盘古”模型、复旦大学-上海科学智能研究院“伏羲”模型等AI气象模型，显著提升了全球天气预报的准确性和时效性；AI驱动的核聚变等离子体控制与自动实验室技术，也为能源与材料科学研究带来革新。

另一方面，科学基础理论和层出不穷的科学突破也推动AI底层技术和架构的不断创新，比如根植于概率论和随机过程的扩散模型，又如将先验知识融入深度学习的前沿研究，在增强模型可解释性的同时，也显著提高了AI模型的泛化能力。

为深入探索AI技术与科学研究的融合趋势和前沿进展，自然科研智讯（Nature Research Intelligence）联合复旦大学、上海科学智能研究院近期重磅发布《科学智能白皮书2025》，全面剖析AI如何驱动科研范式的转型，并推动前沿领域的技术突破。

报告覆盖了AI技术在数学、物质科学、生命科学、地球与环境科学、工程科学以及人文与社会科学等多个领域的创新应用。报告指出，科学智能正深刻重塑传统科学研究范式，通过模型和数据驱动更有效地探索解空间从而生成假设，以及自动与智能化实验等方式，赋能科学发展全流程，显著提升科学发现的效率与精准性。

同时，报告探讨了科学智能在多个基础科学中的关键问题及突破路径，例如如何构建跨尺度、超学科的科学智能模型、提升AI模型在科学研究中的泛化性和可解释性，又如，如何推动AI拓展科学发现的创新边界。为解决这些问题，科学家提出融合先验知识的跨尺度建模、利用生成式模型和合成数据来弥补数据稀缺、建立跨学科知识图谱与闭环强化学习系统，推动科学智能的进一步发展。此外，报告也重点关注了AI安全和AI伦理治理，强调构建内生安全机制和“以人为本”，确保AI技术在研发初期即嵌入安全防护能力，并和人类对齐。

报告基于数据分析了AI和科学智能的全球发展态势。对2015-2024年全球AI相关出版物进行了系统性分析后发现，科学智能领域的学术出版物总量快速增长，带动了2020年后整个AI领域研究的井喷，2020前科学智能学术出版物年均增长10.5%，2020后年则以19.3%的速度扩张，其中以工程科学和生命科学最为突出。

中国的AI科研产出迅速增长，包括科学智能在内的AI出版物总量从2015年的6.01万篇上升至2024年的27.39万篇，占全球总量的28.7%。而中国在AI 应用领域的创新实现了从“跟随者”到“引领者”的跨越，至2024年，中国AI出版物在专利、政策文档与临床试验中的引用已领先全球。

报告旨在为科研工作者、决策者与产业界提供关键洞察，推动AI技术的持续创新与科学研究的深度融合，助力解决全球面临的重大科学与技术挑战。

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