2025年科学智能白皮书_29页_2mb

科学智能白皮书总结

核心内容

科学智能（AI for Science, AI4S）是指人工智能与科学研究的深度融合，通过人工智能技术推动科学发现与创新。其核心特征是AI与科学研究的双向促进，形成新的科研范式。科学智能不仅在理论研究中发挥重要作用，还广泛应用于各个学科领域，如物质科学、生命科学、地球与环境科学、工程科学、人文社会科学等。

主要观点

• AI驱动科学范式变革：AI通过融合数据与先验知识，实现模型驱动、假设生成、自动化实验和跨学科合作，推动科学研究从经验归纳、理论建模到数据密集型科学的范式转变。
• AI4S领域快速成长：AI4S研究在2020年后显著加速，尤其在工程科学和生命科学领域，成为推动AI研究井喷的重要力量。
• AI技术的多学科渗透：大语言模型、强化学习、计算机视觉、图神经网络、生成模型等AI技术正在被广泛应用于各个科学领域，推动跨学科融合。
• AI安全与治理成为关键议题：随着AI技术的发展，安全问题日益突出，内生安全理念的引入成为构建自主可控AI系统的重要方向。
• 数学是AI发展的理论基石：数学在模型设计、算法优化、统计推断、科学计算等领域提供了坚实的理论支撑，推动AI技术的可解释性与泛化能力提升。

关键信息

1. 科研范式变革

• 传统范式：经验归纳、理论建模、计算模拟、数据密集型科学。
• AI4S范式：通过数据驱动、模型融合、自动实验和跨学科协作，实现科学发现的智能化。

2. AI前沿技术与应用

• 大语言模型（LLM）：从模型训练到推理阶段，LLM正逐步发展为具备自主学习和决策能力的智能体系统。
• 具身智能：结合感知、决策、控制，推动机器人技术向更智能、更人性化的方向发展。
• 脑机接口：实现大脑与外部设备的双向交互，推动神经调控与智能增强技术的融合。
• AI内生安全：构建“安全即特性”的AI系统，实现从模型设计到部署的全过程安全管控。

3. 数学在AI中的作用

• 基础理论：函数空间、逼近论、数值分析等为深度学习模型的表达能力与稳定性提供理论支持。
• 优化算法：一阶和二阶优化方法推动模型训练效率，大语言模型在优化建模中发挥重要作用。
• 统计方法：收敛性分析、因果推断、分布估计等提升AI模型的可解释性与可靠性。
• 科学计算：通过深度学习与传统数值方法结合，提升复杂系统建模与计算效率。

4. 全球AI发展态势

• AI出版物增长：2015-2024年，全球AI出版物总量增长近三倍，中国在2020年后成为AI4S研究的重要力量。
• 国别对比：美国在科研质量上仍具优势，中国在应用创新和国际合作方面表现突出，印度增长迅速，逐步接近美国。
• 国际合作：AI4S国际合作呈上升趋势，中美合作规模最大，中国与欧盟、英国等合作也在增强。

5. 未来挑战与研究方向

• 跨尺度建模：构建适用于多尺度、多模态的统一模型架构。
• 模型泛化能力：通过生成式模型和预训练技术提升模型适应新领域的能力。
• 创造性科学发现：构建跨学科知识图谱与因果推理系统，推动AI参与科学假设的生成与验证。
• AI安全体系：发展内生安全架构，结合可信计算、零信任框架与动态异构冗余机制，确保AI系统的安全性与可控性。
• AI与硬件协同：提升AI算法与新型硬件（如类脑、光计算、量子计算）的兼容性，推动高性能计算的发展。

研究团队与支持单位

• 主席：金力（复旦大学）
• 委员：步文博、龚新高、金亚秋、彭慧胜、漆远、吴力波、张人禾（复旦大学及上海科学智能研究院）
• 内容支持：吴文婷、张嘉慧、Rebecca Dargie、John Pickrell（施普林格·自然）
• 数据支持：巨蓉、黄珏珺、陈佳怡、Vivek Aggarwal（施普林格·自然）
• 项目协调：徐晓创、杨燕青（复旦大学及上海科学智能研究院）、王晓夏、丁思嘉、张瑶瑶（施普林格·自然）
• 排版设计：赵新武、Sou Nakamura（施普林格·自然）

前沿科学问题与突破路径

未来展望与政策建议

• 未来挑战：跨尺度建模、模型泛化、创造性科学发现、AI安全治理、AI与硬件协同。
• 政策方向：建立统一的AI安全评估体系，推动跨学科合作机制，加强国际合作，促进AI技术在科研、产业、社会等多领域的落地应用。

结语

科学智能正成为推动科学研究范式变革的重要力量，其发展不仅依赖于AI技术的突破，也离不开数学、统计、科学计算等基础学科的支撑。未来，随着AI与各学科的深度融合，科学智能将在解决复杂科学问题、促进跨学科创新、提升科研效率等方面发挥更大作用。同时，AI安全与治理、国际合作与政策引导将成为推动其持续发展的关键因素。