科研智能（AI4R&D）是人工智能在科学研究与产业研发中的应用，旨在通过AI技术加速科研进程、拓展研究边界，并推动技术向产业应用的转化。这一领域在全球范围内迅速发展，中国亦积极参与其中，通过发布相关报告与政策支持，推动科研智能生态的构建与创新。
科研智能发展态势
科研智能作为科学智能的延伸，融合了AI在基础研究与产业研发中的作用，旨在加速科学发现与技术创新。全球多个国家，包括欧盟、美国与中国，均在政策层面推动科研智能的发展，通过设立专项研究、提供算力支持、构建数据平台等方式，促进AI在科学领域的应用。
科研智能产业发展情况
科研算力
- 高效运行：科研算力整合了智能算力与超算算力，支持高精度计算与AI模型训练，为科学研究提供强大支持。
- 资源获取：通过公有云平台、政府与企业建设的算力中心及一体机形式交付，科研智能算力服务日趋多元化。
- 挑战与建议：面临高端AI芯片获取限制、技术生态建设不足等问题，建议建立算力资源保障机制、促进资源共享与优化资源配置。
科研数据
- 多样性与质量：科研数据来源广泛，类型多样，质量要求高，涵盖观测、实验、文献等多种形式。
- 数据集建设：国内外均有丰富的公开数据集，如生命科学、材料科学、气象等领域，为科研创新提供基础。
- 数据共享：我国在数据集建设与共享方面取得进展，但仍需加强数据战略规划、激励机制建立和统一数据空间建设。
开发工具链
- AI框架：主流AI框架如TensorFlow、PyTorch等支持科研智能算子库、计算库与计算加速。
- 算法库：聚焦特定领域算法库的开发，如DeePMD、NeuralUQ等，提供高效稳定算法集合。
- 开发套件：集成模型开发全流程，简化科研流程，降低技术门槛，推动科研智能的普及与应用。
科研智能应用发展情况
基础科学研究
- 拓展研究边界：AI加速科研进程，推动生命科学、物理等领域的前沿探索。
产业研发创新
- 产业升级变革：AI在材料研发、气象预测、工业设计等领域加速技术创新，推动产业升级。
科研智能生态建设情况
产业组织与社区建设
- 合作与交流：政府、企业、高校等多主体参与，构建科研智能生态体系。
教学培训与标准布局
- 人才培养：通过培训与教育活动，培养AI与科研交叉领域人才。
- 标准建设：推动科研智能相关标准的制定，促进规范化发展。
总结与展望
科研智能作为科技创新的新范式，展现了巨大的发展潜力和应用场景。中国通过政策引导、技术支持与生态建设，正加速推进科研智能领域的创新与发展。未来，随着AI技术的不断进步与应用深化，科研智能将在推动科学研究与产业研发的融合中发挥更为重要的作用，为科技强国建设贡献力量。
