2025年中国AI for Science行业概览：创新驱动：AI如何助力科学创新的无限可能

中国AIfor Science産業 概览标签：AIfor Science、算力基础设施、高通量实验 研究目标Researchobjectives 研究目的 ◼了解和分析中国AI for Science的驱动发展、范式变迁、产业应用 研究目标 ◼了解中国AI for Science的发展历程和范式变迁过程◼深入了解中国AI for Science行业核心技术情况◼了解AI for Science的产业应深度 本报告关键问题的回答 ◼发展历程：中国AI for Science行业目前所处阶段如何？◼驱动因素：中国AI for Science驱动构成？◼核心技术：中国AI for Science的核心技术有哪些？发展情况？ 第一部分：行业综述 主要观点： AI for Science的定义：AI for Science（科学智能）是指利用人工智能技术和方法来加速科学研究和发现的过程。它通过数据驱动的科学发现，利用大数据和机器学习技术挖掘隐藏在海量数据中的模式和规律。模型驱动：模型驱动的科学研究范式结合了传统的理论方法和现代计算技术，使得科学家能够在没有实际实验的情况下探索复杂系统的特性和行为。数据驱动：数据驱动的科学研究范式充分利用了大数据的力量和先进的分析技术，使科学家能够在没有深入理论背景的情况下探索复杂系统的行为。范式变迁过程：科学范式的变迁是一个渐进的过程，每一步都基于前一步的技术和方法论的发展。从直接观察到理论构建，再到计算模拟和数据挖掘，最后到AI辅助的科学研究，每一次转变都推动了科学技术的进步。发展历程：AI for Science的发展是一个持续的过程，从最初的初步探索到现在的广泛应用，未来还将向着深度融合的方向发展。随着AI技术的不断进步，AI for Science有望成为推动科学研究和发现新知识的强大工具。 中国AI for Science行业综述——定义AI不仅提高了科学研究的效率和准确性，还通过发现新的模式和关系推动科学创新，增强了对复杂系统 的预测能力 ❑AIforScience（科学智能）是指利用人工智能技术和方法来加速科学研究和发现的过程。它通过数据驱动的科学发现，利用大数据和机器学习技术挖掘隐藏在海量数据中的模式和规律；通过自动化与智能化实验设计，使用AI来优化实验方案，提高实验效率；通过模型预测与仿真，建立基于物理的模型与数据驱动模型相结合的混合模型，利用深度学习技术进行复杂的物理现象预测和仿真； ❑通过跨学科研究促进不同学科间的合作与知识交流，解决跨学科问题；通过高级计算资源如高性能计算、云计算等技术处理大规模数据集；通过预训练大模型的应用解决科学问题；通过智能辅助决策支持科学家做出更明智的选择；并通过科学知识图谱构建整合和组织分散的知识，以加速科学研究的速度、提高研究效率，并探索新的科学领域。 中国AI for Science行业综述——模型驱动模型驱动的科学研究范式结合了传统的理论方法和现代计算技术，使得科学家能够在没有实际实验的情 况下探索复杂系统的特性和行为 ❑模型驱动的科学研究范式是一种现代科学研究方法，其结合了理论背景与实验数据，通过建立数学模型或计算模型来模拟和预测自然界的现象。这一范式首先需要基于坚实的理论基础建立数学方程，并通过参数化来反映实际系统的特点。接着，利用数值方法求解这些方程，并借助软件工具如MATLAB或Python中的科学计算库来进行计算模拟。为了提高模型的准确性，还需要收集实验数据来校准模型参数，模型不仅可以用来预测未来的系统行为，还可以用于优化设计参数，找到最佳配置，甚至为决策者提供支持。 ❑最终，通过可视化手段展示模拟结果，确保模型输出具有足够的可解释性，以便研究人员能够理解模型背后的机制，并形成反馈循环来不断改进模型。这种研究方法已经被广泛应用于多个领域，如气候模型、生物医学模型、材料科学等，极大地提高了科学研究的效率和精确度。 中国AI for Science行业综述——数据驱动数据驱动的科学研究范式充分利用了大数据的力量和先进的分析技术，使科学家能够在没有深入理论背 景的情况下探索复杂系统的行为 ❑数据驱动的科学研究范式是一种新兴的研究方法，它强调利用大量数据和先进的数据分析技术来探索自然现象和解决科学问题。这一范式首先需要收集大量、高质量的数据，这些数据可以来源于实验测量、传感器记录等，并经过数据清洗以保证质量。随后，通过对数据进行统计分析和应用机器学习算法。 ❑接下来，构建数据驱动的模型直接从数据中学习，而无需预先设定特定的数学形式或物理模型，并通过独立的数据集来验证模型的泛化能力和预测准确性。此外，还需要确保模型输出具有足够的可解释性，以便研究人员能够理解模型背后的机制，并形成反馈循环来不断改进模型。这种研究方法已经被广泛应用于多个领域，如气候科学、生物医学研究、材料科学和社会科学等，极大地提高了科学研究的效率和精确度。 中国AI for Science行业综述——模型与数据融合驱动数据与模型融合驱动的科学研究范式结合了数据驱动和模型驱动的优点，利用数据驱动方法自动发现模 式和规律，同时结合模型驱动方法中的先验知识和理论背景，构建更为可靠和可解释的模型 ❑数据与模型融合驱动的科学研究范式是一种综合研究方法，它结合了数据驱动和模型驱动两种方法的优势。该范式首先需要收集大量的实验数据或模拟数据，并对原始数据进行预处理以确保数据质量。在此基础上，利用相关的科学理论和先验知识来指导模型的设计，确保模型具有一定的物理意义或生物学合理性，并通过实验数据来校准模型参数。接着，采用机器学习算法和深度学习技术来发现数据中的模式和规律，并不断优化模型性能。通过融合数据驱动和模型驱动的方法，如通过深度学习技术嵌入物理定律或生物学原理，形成一种新型的融合模型。这些模型可以用来预测未来或未观察到的情况下的系统行为，为决策者提供依据，并帮助他们在复杂情况下做出更明智的选择。 ❑此外，还需要确保模型输出具有足够的可解释性，以便研究人员能够理解模型背后的机制，并形成反馈循环来不断改进模型。 中国AI for Science行业综述——范式变迁过程科学范式的变迁是一个渐进的过程，每一步都基于前一步的技术和方法论的发展。从直接观察到理论构 建，再到计算模拟和数据挖掘，最后到AI辅助的科学研究，每一次转变都推动了科学技术的进步 ❑科学范式的变迁反映了科学方法论的发展历程，这一历程大致可以分为五个阶段：经验科学范式、理论科学范式、计算科学范式、数据密集型科学范式，以及最近提出的AI forScience（第五范式）。从古代至17世纪的经验科学范式开始，科学家主要依靠观察和实验来积累知识；到了18世纪至20世纪初的理论科学范式，发展出了数学和理论框架来解释自然现象；20世纪中叶至今的计算科学范式，使用计算机模拟和数值方法来研究复杂系统；21世纪初至今的数据密集型科学范式，依赖于大数据集和数据挖掘技术来发现知识；而最新的AIforScience范式，则是在21世纪中叶兴起，结合人工智能技术，特别是深度学习，来辅助科学研究，利用机器学习和深度学习模型自动发现科学规律，将数据驱动的方法与传统的理论模型结合起来，并使用自动化实验平台和机器人技术来加速实验过程。 中国AI for Science行业综述——发展历程AIfor Science的发展是一个持续的过程，从最初的初步探索到现在的广泛应用，未来还将向着深度融合 的方向发展。随着AI技术的不断进步，AIforScience有望成为推动科学研究和发现新知识的强大工具 ❑AIforScience的发展历程可以分为三个阶段：第一阶段始于20世纪末至21世纪初，科学家开始初步探索将机器学习技术应用于科学研究，主要是利用简单的机器学习算法进行数据分类和回归分析；第二阶段从2010年代中期至今，AIforScience进入了快速发展期，深度学习模型被广泛应用于生物医学、材料科学、天文学等多个科学领域，出现了一系列重要的里程碑事件，如使用AI预测蛋白质结构和开发新药物；第三阶段展望未来几年到几十年，预计AI将成为科学研究的标准工具，与科学研究深度融合，推动科学范式的重大变革，加速科学发现的速度，并解决长期以来悬而未决的重大科学问题。 ❑目前正处于AIfor Science的第二阶段，这一阶段的重点是利用深度学习技术解决科学问题，特别是在数据密集型领域，如生物信息学、化学、物理学等，并开发强大的AI算法和工具来支持更复杂的科学任务。 第二部分：技术分析 主要观点： 核心技术：AI for Science的核心技术包括高性能算力、数据管理基础设施、科学计算软件、预训练大模型和高通量实验，共同加速了科学研究和发现的过程 中国AI for Science行业综述——算力基础设施算力基础设施能够提供必要的计算资源来处理大规模数据、训练复杂的机器学习模型，并加速科学研究 的进程 ❑算力基础设施对于AI forScience行业来说是非常核心的技术之一，原因在于它能够满足大规模数据处理的需求，支持复杂模型的训练，加速科学研究进程。随着科学实验和观测技术的进步，产生的数据量呈指数级增长，这些数据需要经过复杂的处理和分析才能提取有用的信息。 ❑在AI forScience中，经常使用深度学习模型来处理复杂的数据和模拟自然现象，这些模型需要大量的计算资源来进行训练。强大的算力基础设施，包括高性能计算单元（如CPU、GPU、TPU）、高速存储解决方案和高效网络架构，可以显著提高科学研究的效率，缩短从数据收集到结果产出的时间周期，促进创新，降低成本，并支持跨学科合作。因此，算力基础设施的发展对于推动AI forScience行业的进步至关重要。 中国AI for Science行业综述——软硬件数据基础设施软硬件数据基础设施对于AI for Science行业至关重要，因为它能够提供必要的计算资源和数据管理能力， 加速科学研究的进程 ❑软硬件数据基础设施对于AIforScience行业来说是非常核心的技术之一，原因在于它为科学研究提供了必要的计算资源和数据管理能力。 ❑2019年，科学技术部、财政部在原科学数据共享服务平台基础上，成立20家国家科学数据中心，中国科学院负责其中的11家。据《国家科学数据资源发展报告》2018—2019年统计，我国科学数 据涵盖多个学科领域（图1），总量快速增长，预计科学数据资源总量已超过100 PB，从而高质量支撑了国家重大需求。 ❑随着科学实验和观测技术的进步，产生的数据量呈指数级增长，高性能的存储解决方案能够支持大规模数据的快速读写和高效管理。高性能计算单元，如CPU、GPU、TPU等，能够提供强大的并行计算能力，这对于处理大规模数据集和训练复杂的机器学习模型至关重要。并行计算 技 术 和 软 件 栈，如 编 程 框 架（TensorFlow、PyTorch等）和并行计算库（MPI、OpenMP等），简化了模型开发和部署的过程，并支持大规模数据的分布式处理。这些强大的软硬件基础设施能够加速科学研究的进程，支持实时分析和模拟预测，促进创新与跨学科合作，并通过优化计算资源的使用来降低科学研究的成本。 中国AI for Science行业技术分析——高通量实验高通量实验通过集成自动化设备和技术，高通量实验平台能够快速执行复杂的实验方案，生成大量数据 用于训练机器学习模型 ❑高通量实验是AI for Science行业中非常核心的技术，因为它能够提供大规模、快速的数据生成能力，从而极大地加速科学研究的进程。这种技术通过生成大量的实验数据来训练机器学习模型，并且由于实验规模大，可以涵盖广泛的样本，增加数据的多样性和代表性。高通量实验能够快速执行多次实验，加快研究周期，缩短从假设到验证的时间。在材料科学与药物发现领域，它可以快速筛选出具有特定性质的新材料或潜在的药物候选物。 ❑此外，高通量实验平台通常集成自动化设备，如机器人手臂