科学智能（AI for Science）发展白皮书

核心观点

人工智能（AI）正与科学研究深度融合，催生新的研究范式——AI for Science（AI4S），推动科学发现和科技创新。AI4S通过整合数据驱动建模和先验知识，实现假设生成和验证自动化、实验设计智能化、跨学科协作深化，以及科学发现自主化，加速解决复杂科学问题。

发展趋势

• 全球AI研究快速增长：2015至2024年，全球AI相关论文发表量近三倍增长，AI4S研究占比显著提升。中国AI研究发表量和引用量快速增长，成为全球AI研究的重要力量。
• AI技术突破推动AI4S发展：深度学习、生成模型和强化学习的突破，使AI能够自主生成科学假设、设计实验方案和优化研究路径。大语言模型（LLMs）在物理科学、生命科学和人文社会科学领域发挥重要作用。
• AI4S驱动科学研究范式转变：AI4S推动科学研究从经验归纳、理论建模、计算模拟和数据密集型科学向新的数据驱动范式转变，实现跨学科深度整合，催生新兴学科。

关键数据

• 全球AI相关论文发表量从2015年的30.89万篇增长至2024年的95.45万篇，平均年增长率13.7%。
• 中国AI相关论文发表量从2015年的6.01万篇增长至2024年的27.39万篇，引用量从2015年的10.3万篇增长至2024年的144.8万篇。
• AI4S领域中国发表量占比38.9%，引用量占比41.6%，成为全球AI4S研究的重要力量。

研究结论

AI4S正在深刻改变科学研究范式，推动科学发现和科技创新。未来AI4S发展将面临诸多挑战，包括模型泛化能力、跨尺度建模、数据安全和隐私保护、以及伦理和治理等。需要加强跨学科合作，推动AI理论与方法的创新，建立健全AI安全与治理体系，才能充分发挥AI在科学研究中的潜力。