科研智能体帮助科学家在刚产生灵感时，就能快速完成方案模拟和实验验证，这种变革正吸引更多社会资源投向基础研究。

在日前中国科协立项支持、中国科技新闻学会主办的“AI4S场景创新”研讨活动上，专家指出，AI for Science不仅实现了科研自动化，将科研人员从文献分析、试验模拟和数据分析中解放出来，更重要的是降低了科研门槛，让更多元的主体有能力开展高水平科研活动。

大模型和大数据正成为科研突破的关键，推动着社会资源重新配置到科学研究领域。

01 科研范式变革：从“作坊模式”到“平台科研”

传统科研模式面临效率瓶颈。19世纪以来，人类文献数量增长4000倍，但人们研读文献的速度仅提升2倍。当解决问题需要的各类工具日益复杂，研究者陷入效率瓶颈。

AI4S打破了这种“作坊模式”。北京市长城企业战略研究所副总经理黄波认为，“AI4S首先带来了科研的自动化，将科研人员从文献分析、试验模拟、数据分析等科研活动中解放出来，从事更需要创造力的工作”。

这种变革不仅提升了效率，更打破了学科界限。中国科学院院士鄂维南指出，AI驱动的“平台科研”将彻底打破学科、理论与实验的界限，终结还原论范式。

玻尔科研空间站就是这一趋势的典型代表，它覆盖“读—算—做”全流程，已在北京大学、浙江大学等50余所高校院所和宁德时代、云南白药等40多家企业上线应用。

02 社会资源集聚：资本与商业的新机遇

AI4S正改变科研投入回报方程，吸引更多社会资源投向基础研究。在AI4S带来的激励下，商业与资本有更多可能参与科研投资。

清华大学药学院教授、原副院长尹航指出：“AI4S催生的科研成果还需要一个能够赚钱的商业机制和市场环境。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”。

这种转变在北京等地已经显现。海淀区设立200亿元科技成长基金，构建“子母基金联动”的投资矩阵，推出“人工智能人才特区20条”，多措并举厚植科学智能发展沃土。

资本投向不仅关注短期回报，更注重长期价值。专家强调应“保持耐心资本和长期资本对科技的支持，引导撬动更多社会资本转化为耐心资本，特别是引导产业资本深度参与硬科技成果转化”。

03 科研服务新业态：从工具到生态

AI4S催生的不仅是新技术，更是完整的科研服务新业态。在我国，AI4S的科研服务已在制药领域获得全面应用。一些制药企业已经能够提供AI蛋白质设计平台、生命科学大模型等AI4S平台服务。

新一代科研基础设施正在涌现。以北京科学智能研究院提出的“四梁N柱”为例，“四梁”是平台系统，包括基本原理与数据驱动的模型算法与软件、高效率高精度的实验方法、替代文献的数据库与知识库以及高度整合的算力平台。

这些平台显著降低了科研门槛。黄波指出：“AI4S降低了科研的门槛，更大量、更多元的新主体得以从事科研，大批初创企业和行业龙头企业有能力开展高水平的科研活动”。

产学研协同创新模式也在不断深化。目前，已有30多家共建单位参与到大原子模型计划（OpenLAM）项目中，为微观科学研究提供新的基础设施，带动相关产业的创新突破。

04 应用场景拓展：从基础研究到产业创新

AI4S正在多个领域展现出巨大潜力。在商业航天领域，DeepFlame Rocket（临界炽核）火箭燃烧智能仿真软件依靠人工智能驱动的“超级大脑”，实现火箭发动机的全流程数值模拟。

在研发过程中，以前大量人员几个月才能完成的计算，被压缩至一天甚至更短，使实际试车次数至少减少50%。

在药物研发领域，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，形成个体数字孪生患者，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临床试验。

在材料科学领域，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。大原子模型已迭代至第三代，覆盖90种化学元素，在众多下游任务中平均节省90%的数据计算成本。

05 政策支持与生态建设：构建良性循环体系

政策支持是AI4S发展的重要保障。2025年7月，北京市发布《北京市加快人工智能赋能科学研究高质量发展行动计划（2025—2027年）》，这是全国首个面向科学智能的专项地方政策。

该计划提出，到2027年，建立科学基础大模型，建设不少于10个高质量科学数据库，服务不少于1000万用户，营造开源开放生态，推动形成具有国际竞争力的产业集群。

开源生态建设是可持续发展的关键。北京科学智能研究院院长李鑫宇表示：“采用开源共建的方式才能把生态做好。研究院更多是赋能前沿研究层面，企业更多关注实际应用”。

人才培养是生态建设的核心环节。鄂维南强调，应加强教育改革，打通底层逻辑，培养具备跨学科思维、工程实践及社会需求洞察力的新型人才。

中国许多高校已大力推进“AI+X”学科交叉融合教育，形成多层次、跨领域的创新人才培养体系。

在北京市海淀区的鼎好大厦，深势科技的年轻科学家们不断为玻尔科研空间站这个“外挂”助手增添新功能。目前，玻尔已收录超2000万全球活跃学者，超14万本期刊资源，覆盖26大学科领域，集成300多个科研工具。

同时，政策红利持续释放。北京正在充分发挥人工智能专项工作机制作用，加强科学智能整体规划、系统布局，推动形成具有国际竞争力的产业集群。

科研资源正在全球范围内加速整合。鄂维南展望，未来将构建一个“图书馆”、一个“教学楼”、一个“超算中心”、一个“实验室”，让AI读文献、做计算、做实验、做评测，形成融合闭环。