人工智能驱动的科学研究正通过自动化流程与商业模式创新，吸引更多社会资本投向科技创新，形成全新的科研服务生态。

在AI4S的推动下，科学研究正从传统的“作坊模式”向平台化、自动化方向转变。科研人员得以从繁琐的文献分析、试验模拟和数据分析中解放出来，将更多精力投入到需要创造力的工作中。

这一变革不仅提升了科研效率，更显著降低了科研门槛。更多元的主体——从初创企业到行业龙头企业——现在都有能力开展高水平科研活动。随着国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》将“人工智能+”科学技术列为重点行动，AI4S正成为引领科研范式变革的关键力量。

01 AI4S重塑科研范式，从“试错”到“智能预测”的转变

AI4S致力于解决海量科研投入与有限科学发现之间的不平衡问题，显著缓解了科学生产力供给不足的困境。传统科研模式面临理论推导与实际问题脱节、依赖经验和试错、“作坊模式”效率低下等痛点。

与传统“人工试错”模式相比，AI4S构建了“理论+实验+计算模拟+AI”的全新科研范式。以材料研发为例，多模态大模型能够处理文献、图像等多源数据，实现新材料配方的精准设计；自主运行智能电镜则实现了纳米材料结构的自动表征，计算效率提升100倍。

在生物医药领域，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。这使得大量临床试验可以在数字孪生患者模型中预先进行虚拟试验，极大提高了研发效率。

02 应用场景拓展，从材料发现到生物医药的全方位渗透

AI4S正在多个前沿科学领域展现出强大潜力。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，我国AI4S科研服务已获得全面应用。制药领域的上市公司、独角兽企业以及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。

中国科学技术大学江俊教授团队开发的“机器化学家”系统，通过融合AI算法与自动化实验平台，能够将55万种催化剂配方的筛选范围通过AI快速收敛，仅用几周时间就能完成传统方法需要数年的研发工作。

在能源化工领域，国家能源集团北京低碳清洁能源研究院副院长何文强指出，AI通过融合数据驱动、智能算法与自动化实验，构建了全新的科研范式，大幅缩短研发周期、降低试错成本。

03 商业资本涌入，科研成果转化加速

随着AI4S带来的激励，商业和资本有了更多参与科研投资的可能性。在这种情况下，科技与商业的融合速度变得尤为关键。

当科学界发现一个具有制药潜力的新分子时，能够率先进行商业化落地的主体将获得先发优势。这种前景吸引了大量社会资源投向AI4S领域。

AI4S催生的科研成果需要可持续的商业机制和市场环境。清华大学药学院教授、原副院长尹航强调：“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。”

在打通科技成果转化路径方面，AI技术通过重构转化逻辑、提升匹配效率和强化决策支撑等手段，正显著缩短科研成果转移路径，推动科研成果转化实现“精准对接”。

04 面临挑战与未来方向

尽管AI4S前景广阔，但仍面临诸多挑战。工业和信息化部原副部长王江平指出，AI4S领域存在“堰塞湖”现象——AI科学发现能力指数级增长，而人类的实验验证和产业化应用能力仍在线性爬坡。

这种能力鸿沟导致海量AI预测成果淤积在实验室无法转化为实际生产力。数据孤岛问题也是制约AI4S发展的重要因素。企业的关键数据往往分散在个人电脑、纸质记录甚至操作人员记忆中，形成严重的信息壁垒。

高质量数据集的获取成本高昂也是重要制约因素。以生命科学领域为例，仅单一类别的蛋白质结构实验数据，采集成本就超过8万元，而训练AI模型通常需要百万量级的样本，成本远超普通科研团队的承受能力。

复合型人才短缺是另一大瓶颈。到2030年，中国人工智能产业的人才缺口将超过500万，AI人才供应仅能满足市场需求的1/3。传统人工智能人才培养侧重于编程和计算机基础，而科学智能要求人才同时具备扎实的AI技术和特定学科知识。

随着AI4S生态系统的不断完善，社会资源投向科研的力度将持续加大。从材料发现到药物研发，从能源化工到生命科学，AI4S正在重塑整个科研创新链条。

未来，随着“设计—执行—验证”闭环的不断完善，AI4S有望将更多科研成果转化为实际生产力，为科学研究和产业发展注入新动能。