政策信号与战略定位 - 国务院将人工智能+科学技术列为六大重点行动首位 突显国家对其作为社会发展底层支撑的高度重视 该政策重新梳理科技与AI的关系 强调以科技突破带动各领域发展的核心结构[3] 科研范式革命 - AI for Science成为继实验 理论推理 计算 数据驱动后的新科研范式 其本质是提供更强工具解决过去无法高效解决的问题 例如深度神经网络使蛋白质结构预测取得突破[4] - 科研范式变革覆盖全研究流程：文献查阅环节大语言模型可全量吸收知识并精准定义人类知识边界 实验环节AI能实现海量配方快速筛选与验证 如电动汽车电解液研发效率显著提升[5][6] 科学大模型特性与应用 - 科学大模型需具备三大核心能力：识别专业数据（电镜图 核磁谱图） 执行科学长链条推理 操作科研工具（显微镜 仿真软件） 其科研能力远超当前通用大模型[7] - 国内外发展瓶颈在于科学数据标注门槛高 需领域专家参与 但中国拥有全球最多本科及以上教育人口 在专业数据标注方面具备显著优势[8] 数据体系重构 - AI发展进入下半场 需将存量人类可读数据转化为AI可理解格式 并改造科学仪器从源头生产符合AI需求的高质量数据 建立数据与AI共同进化体系[9] 跨学科融合 - AI通过加速知识获取和以问题为核心整合知识打破学科壁垒 例如新药设计可整合化学 物理 生物 数学等多学科成果 语言模型实现内容对齐降低沟通成本[10] - AI推动哲学社会科学研究方法拓展 支持虚拟社会实验（如多智能体社会演进模拟）并重新思考科技革命带来的社会结构 伦理责任等核心命题[11][12] 未来科研形态 - 5年内年轻科学家工作方式将显著变化：文献综述由AI自动生成 科研工具自动化（如编程控制实验操作） 使理论推导优势者不再受实验能力限制[13] - 研究人员需保持开放心态与好奇心 将AI作为研究伙伴加速进度并拓展边界[14]