AI科学发现转化为生产力的现状与挑战 - AI科学发现已成为继实验、理论、计算和数据密集型科学之后的“第五范式”，在蛋白质结构预测、新材料发现、药物研发等领域显著缩短科学发现周期并拓展人类认知边界[2] - 以AlphaFold为代表的突破使人工智能研究者首次走上诺贝尔奖领奖台，标志着AI for Science进入加速发展阶段[2] - AI科学发现向现实生产力转化面临严峻挑战，形成“堰塞湖”现象：AI模型每天可产生成千上万预测结果，但人类实验验证和产业化能力仅线性增长，无法消化这些成果[2] - 以新材料研究为例，数十万种AI预测材料中，真正完成实验验证并进入应用的比例不足千分之几，大量成果停留在论文和算力消耗层面[2] 转化“堰塞湖”的成因分析 - 高质量数据集和权威评估体系缺失，导致模型推理深度不足、预测可信度参差不齐[3] - AI模型“黑箱化”与幻觉风险削弱了科研人员对预测结果的信任[3] - 现有实验室体系以“人为操作”为核心，难以适配AI自主实验需求，跨平台协同和系统集成能力不足[3] - 在政策、投资、人才和安全等方面，小试、中试和自主实验环节仍面临现实约束[3] 推动转化的系统性对策 - 加快建设高质量数据集、高价值知识中心和AI预测结果评估标准体系，在重点行业推动公共数据平台建设，减少重复研究和无序计算[3] - 加快AI自主实验室建设，通过开源化、模块化降低建设门槛，探索“人在回路中”的混合增强智能模式，结合数字孪生与多智能体协作，推动自主实验从概念验证走向规模应用[3] - 强化中试平台建设，依托丰富的应用场景优势，打通“小试—中试—工程化”关键环节，推动科技成果真正落地[3] 深化协同与创新机制 - 深化学术界与产业界协同，培育更多兼具理论深度与应用导向的“巴斯德象限”研究者，即研究既面向科学前沿又回应现实需求[4] - 推动AI for Science与AI for R&D协同发展，通过“企业出题、科学家答题”、揭榜挂帅和监管沙盒等机制，加速技术从“0到1”再到“10”的全过程转化[4] - 科学家需主动拥抱产业、贴近应用，成为懂转化的新型科研人才；企业家需敢于尝试新技术、承担创新风险，推动前沿成果应用落地[4] - 政策制定者需在AI时代重构规则体系，为科学发现转化为生产力营造更加包容、灵活和安全的发展环境[4] 宏观背景与核心命题 - 在“十四五”规划收官、“十五五”规划谋篇布局的关键节点，以科技创新引领高质量发展是中国经济迈向下一个五年的核心命题[1] - 破解“堰塞湖”的关键不在单点技术突破，而在于构建贯通数据、实验、产业与制度的创新体系[4] - 这既是“十五五”时期科技创新的重要课题，也将深刻影响中国经济迈向高质量发展的未来路径[4]