1 1 4 7 7 8 12 13 14 16 18 20 20 23 25 28 31 33 33 49 64 64 68 3 20 22 31 33 40 44 53 59 6 8 12 251一、科研智能發(fā)展背景（一）科研創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的內(nèi)生動(dòng)力21%的公共支出從低效領(lǐng)域重新配置到研發(fā)，可使長(zhǎng)期產(chǎn)出水平提高1NationalScienceBoard.Discovery:R&DActivityanndicators)[R/OL].Alexandria,VA:NationalScienceFoundation,2025-07-23[2026-01-08ov/pubs/nsb20257.2GRED份額數(shù)據(jù)更新到2022年，GRED/GDP歷史數(shù)據(jù)以可獲得的2000–203NationalScienceBoard.ResearchandDevelopment:U.S.TrendsandInternationalNationalComparisonsofR&DPerformance[EB/OL].(2024-05-21)[2026-01-08]./pubs/nsb20246/cross-national-comparisons-of-r-d-performance4InternationalMonetaryFund.FiscalMonitor:SpendingSmarter—HocSpendingCanBoostEconomic32000-2021研發(fā)強(qiáng)度（%）年份來源：Discovery:R&DActivityandResearch圖1全球主要經(jīng)濟(jì)體研發(fā)強(qiáng)度示意圖（2000年至2021年）5FrontierEconomics.RateofReturntoInvestmentinR&D:AreportfornovationandTechnology(DSIT)[R/OL].2023-03[2026-01-08].https://www.fro5adtpq/rate-of-return.pdf.6EuropeanCommission,JointResearchCentre(JRC);DirectGRTD).The2025EUIndustrialR&DInvestmentScoreboard[R/OL]. theEuropeanUnion,24（二）科研范式的歷史演進(jìn)與當(dāng)代局限7HEYT,TANSLEYS,TOL同體的世界觀會(huì)周期性更替，新范式會(huì)推翻并取代舊范式，如物理學(xué)中愛因斯坦相對(duì)論、牛頓經(jīng)典力學(xué)、亞里士多德運(yùn)動(dòng)學(xué)逐步取代的過程。格雷的科學(xué)范式側(cè)重56針。三是實(shí)驗(yàn)試錯(cuò)成本高昂。傳統(tǒng)的“假設(shè)-實(shí)驗(yàn)-驗(yàn)以應(yīng)對(duì)未來科研的復(fù)雜性?？蒲袆?chuàng)新迫切需要引入更強(qiáng)大的“智能”林奈形態(tài)分類，法拉釋7基因組計(jì)劃，氣候再境二、科研智能發(fā)展歷程動(dòng)進(jìn)行系統(tǒng)性升級(jí)的方法與工程體系9，既包括面向科研任務(wù)的模型聚焦科學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)、代理模型等對(duì)高維學(xué)習(xí)與模擬計(jì)算的效率提升；近年隨著大模型、研究等內(nèi)容時(shí)，仍會(huì)按照其原始出處使用科學(xué)智能/AI4S等稱呼，8AI可學(xué)習(xí)歷史模擬數(shù)據(jù)構(gòu)建代理模型，在一定精度約束下顯著降低9（1960年年）DENDRAL（分子結(jié)構(gòu)推斷）學(xué)）鏈2022年）條路線并行：機(jī)理-（黑盒）結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)）鍵科學(xué)問題，實(shí)現(xiàn)高（2023年設(shè)計(jì)）合物）MatterGen（材料逆向設(shè)計(jì)）階段一：輔助分析階段（1960年代-2011年）。在長(zhǎng)達(dá)代-1980年代科學(xué)家試圖將人類的顯性知識(shí)（如化學(xué)規(guī)則）DENDRAL項(xiàng)目10，它利用化學(xué)知識(shí)庫來推斷分子結(jié)構(gòu)，被視stemforscientifichypothesisformation[J].11BUCHANANBG,SHORTLIFFEEH.Rule-BaStanfordHeuristicProgra的非線性擬合能力和大規(guī)模圖形處理器（GraphicsProcessingUnit，國能源部高性能計(jì)算與先進(jìn)科學(xué)研究辦公室（ASCR）發(fā)布《科學(xué)機(jī)12RAISSIM,PERDIKARISP,KARNIADAKISGE. frameworkforsolvingforwardandinverseproblemsinvolvingnonlinearJournalofComputationalPhysics,2019,378:686-707.chNeedsforScientificMachineLearning:CoreTechnologiesforArtifici學(xué)假設(shè)、分子結(jié)構(gòu)和材料，推動(dòng)科研流程逐步形成“生成—驗(yàn)證—迭代”的閉環(huán)。這一階段呈現(xiàn)出兩條相互強(qiáng)化的路徑：一是生成模型驅(qū)實(shí)驗(yàn)表征驗(yàn)證其結(jié)構(gòu)與功能，體現(xiàn)按目標(biāo)生成的能力15。材料領(lǐng)域，產(chǎn)出穩(wěn)定且多樣的無機(jī)材料候選16。二是自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室驅(qū)動(dòng)的閉環(huán)驗(yàn)26-01-07].DOI:10.2172/1478744.14JUMPERJ,EVANSR,PRITZEL[J].Nature,2021,596:583-589.DOI:10.1038/s41586-021-03819-2.15WatsonJL,JuergensFdiffusion[J].Nature,2023,620(7976):16ZENIC,PINSLERR,ZüGNERD,etal.Agenera征”貫通為連續(xù)迭代流程。加州大學(xué)伯克利分校的自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室A-物，驗(yàn)證了“生成—驗(yàn)證—迭代”閉環(huán)在材料發(fā)現(xiàn)中的可三、科研智能政策舉措“創(chuàng)世紀(jì)計(jì)劃”研發(fā)“民主化”17SzymanskiNJ,Rendelmaterials[J].Nature,2023,624(7990):18董昊,魏凱.科研智能：政策、技術(shù)及應(yīng)用[J/OL].大數(shù)據(jù),1-15[2026-01-09].臺(tái)求在十年內(nèi)顯著提升聯(lián)邦科學(xué)與工程研發(fā)效率19。其政策信號(hào)在于從19TheWhiteHouse.Executiveorder:launchingtheGenesisMission[EB/OL].(2ttps:///presidential-actions/2025/11/launching-the-genesis-mi與跨學(xué)科協(xié)同機(jī)制。截至2025年底，該計(jì)劃已通過五輪主要批次），合成生物學(xué)等領(lǐng)域。人工智能戰(zhàn)略”（AEuropeanStrategyforArtificialIntelligencein能超級(jí)工廠（AIGigafactories）”等基礎(chǔ)設(shè)施布科研項(xiàng)目的訪問與優(yōu)先機(jī)制。在數(shù)據(jù)側(cè)，歐盟以歐洲開放科學(xué)云學(xué)科的科學(xué)數(shù)據(jù)空間；2024年10月上線的EOSC歐盟核心節(jié)點(diǎn)（EOSCEUNode）作為聯(lián)邦化開放科學(xué)云的統(tǒng)一入口與參考節(jié)點(diǎn)，推動(dòng)各成員國與學(xué)科數(shù)據(jù)/服務(wù)節(jié)點(diǎn)互聯(lián)互通，為科研智能提供可發(fā)聚焦研究者驅(qū)動(dòng)的前沿探索；歐洲創(chuàng)新委員會(huì)（EuropeanInnovation20EuropeanCommission.AIinScienceStrat[R/OL].(2025-10-08)[2026-01-06].https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/HTML/?uri=CEL一是國家戰(zhàn)略牽引，以“人工智能+科學(xué)技術(shù)”作為國家行動(dòng)的21國務(wù)院.國務(wù)院關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行/zhengce/content三是專項(xiàng)與組織機(jī)制，以“項(xiàng)目群+平臺(tái)化”組織化投入，推動(dòng)形成“方法論供給+任務(wù)牽引”的項(xiàng)目組合：既通過重大研究計(jì)劃聚其他主要國家也在積極加碼科研智能政策，紛紛將“AI賦能科22DepartmentforScience,Innov0)[2026-01-06]..uk/government/pub/OL].(2024-06-11)[2026-01-06].https://www.mext.go.jp/b_menu/hakusho/html/h術(shù)”場(chǎng)景提供海量計(jì)算能力。KISTI還負(fù)責(zé)運(yùn)營國家科研高速網(wǎng)絡(luò)，并推動(dòng)建設(shè)國家科研數(shù)據(jù)平臺(tái)，形成服務(wù)科研智能的基礎(chǔ)設(shè)施底座。），24韓國政府相關(guān)部委聯(lián)合.為實(shí)現(xiàn)全球科技強(qiáng)國的AI+S&T振興方案[R/OL].(2025-03-12)[2026-01-06].25DigitalResearchAllianceofCanada.TheAllianceinvitesproposalstoexpandartificialintmputeresources:NationalAICompute–RapidDeploymentinitiative[EB/OL].(2025-07-02)[2026-01-06].https://www.alliancecan.ca/latest/news/alliance-invites-proposals-expand-artificial-intelligence-comput四、科研智能關(guān)鍵技術(shù)26董昊,周景才.科研智能關(guān)鍵技術(shù)研究[J].信息通信技術(shù)與政策,27WilkinsonMD,Damanagementandstewardship[J].S來源：PANGAEA-DataPublisherforEarth&Environmen其三，科研知識(shí)圖譜。該技術(shù)將科研中的各種知識(shí)要素（實(shí)體）28FeldenJ,M?llerL,Schin（二）科研計(jì)算能計(jì)算操作系統(tǒng)、資源調(diào)度系統(tǒng)、并行計(jì)算框架以及科學(xué)計(jì)算與AI29SemanticScholar.SemanticScholar以降低對(duì)單一生態(tài)的鎖定風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，CPU與GPU正通過更緊耦合（三）科研模型 務(wù)指令微調(diào)/對(duì)齊束—可驗(yàn)證”：語法/結(jié)構(gòu)有效+滿足束的可控建模，并可通過仿真評(píng)估或?qū)嶒?yàn)進(jìn)行外部核驗(yàn)（2023）/譜圖/圖像/場(chǎng)構(gòu)對(duì)象”本（2024）科研寫作與解釋型問答等知識(shí)密集型工作。代表性工作如SciGLM（2024年）通過自反思指令標(biāo)注與微調(diào)提升科學(xué)/數(shù)學(xué)任務(wù)能力30；并形成可復(fù)用結(jié)論”演進(jìn)31。30ZhangD,HuZ,ZhoubianS,etructionannotationandtuning[J].arXivpreprintarXiv:2401.07950,202431LISihang,HUANGJin,ureUnderstanding[C]//ProceedingsoftheInternationalConferenceonLearningRepresentations(ICLR2025).2025.復(fù)合體層面的結(jié)構(gòu)建模能力32；ESM3（2025年功能”聯(lián)合建模與生成推動(dòng)蛋白基礎(chǔ)模型從表征走向設(shè)計(jì)33。在連續(xù)建模路徑35，GenCast（2025年）則強(qiáng)調(diào)概率集合預(yù)報(bào)與不確定性表達(dá)，推動(dòng)模型從“單次預(yù)測(cè)”走向“可用的集合預(yù)報(bào)”36。在材料方向，GNoME（2023年）以圖網(wǎng)絡(luò)與高通量篩選32AbramsonJ,AdlerJ,DungerJ,etal.AccuratestructurepredictionofbiomolecularinteractionsAlphaFold3[J].Nature,2024,630(8016):493-500.33HayesT,RaoR,AkinH,eta34LamR,Sanchez-GonzalezA,WillsonM,etal.Learningski35KochkovD,YuvalJ,L36PriceI,Sanchez-GonzalezA,AletF,etal.ProbabiliNature,2025,637(804437MerchantA,BatznerS其關(guān)鍵技術(shù)通常采用“模態(tài)編碼器+基礎(chǔ)模型”的對(duì)齊架構(gòu)，并通過（四）科研智能體38LiuZ,LiS,LuoY,etal.Molca:Moluni-modaladapter[J].arXivpreprintarXiv:2310.12798,2039TangX,TranA,TanJ2Dand3Dmolecularrepresentations[J].Bioinformatics,2024,40(Supplement_1):i3構(gòu)建科研智能體需要在科研大模型的基礎(chǔ)上融合多方面的關(guān)鍵用科研流程的綜合性平臺(tái)，也涵蓋聚焦特定科研領(lǐng)域的專用智能體。ry[J].arXivpreprintarXiv:2408.06292,202式錄用與發(fā)表流程41。2025年，谷歌開發(fā)的AICo-Scientist系統(tǒng)定位在生物醫(yī)藥研究的試點(diǎn)中已取得初步成效42。在化學(xué)材料領(lǐng)域，面向化學(xué)合成和材料設(shè)計(jì)的ChemCrow、PolySea等成果相繼涌現(xiàn)，驗(yàn)證其可行性44。在社會(huì)學(xué)領(lǐng)域，研究者利用多智能體建模探索人類能的智能體EconAgent，用于宏觀經(jīng)濟(jì)模擬45；該團(tuán)隊(duì)還推出大動(dòng)行為，用于研究輿論極化、謠言擴(kuò)散與公viaagentictreesearch[J].arXivpreprintarXiv:2504.0806642GottweisJ,WengWH,Dary43M.BranA,CoxS,SchilterO,etareMachineIntelligence,2024,6(5):525-535.44QiuH,ZhaoJ,JingE,etal.Introduc45LiN,GaoC,LiM,etal.Econagent:largonomicactivities[C]//Proceedingsofthe62ndannualmeetingoftheassociationforcomputationallinguis46PiaoJ,YanY,ZhangJancesunderstandingofhumanbehaviorsandsociety[J].arXivpreprintarXiv:2502.08691,2025.站，可實(shí)現(xiàn)從文獻(xiàn)閱讀、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)到合成測(cè)試的全流程自主執(zhí)行48。47BurgerB,MaffettonePM,Review,2022,9(10):nwac49Strieth-KalthoffF,HaoH,Rathoreclaseremitters[J].Science,2024,384(6697)來源：Delocalized,asynchronous,closed-loopdiscoveryoforganiclaseremitters五、科研智能典型應(yīng)用（一）驅(qū)動(dòng)基礎(chǔ)科學(xué)突破1.生命科學(xué)50UNESCO.Basicsciences[EB/OL].[2026-01-11]./en/basic-sciences.51BressanD,BattistoniG,HannonGJ.Thedaw近年來，AI賦能生命科學(xué)的進(jìn)展可概括為兩類更具代表性的方單一蛋白拓展到多類分子復(fù)合體，可預(yù)測(cè)包含52CobeyKD,EbrahimzadehS,PageMJ,etal.Biomedityofresearch[J].PLoSbiology,2024,22(11):e3002870.53GoogleDeepMind,EuropeanBioinformaticsInstitut026-01-03].https://alphafold.ebi.ac.uk/.54GoogleDeepMind.AlphaFold:Fiveyearsofimpact[EB/OL].(2025-11-25)[2026-01-03].https:評(píng)估非編碼變異的潛在分子影響56。驗(yàn)證，證明該路線具備可復(fù)用的工程化基礎(chǔ)。在擴(kuò)散模型路線之外，設(shè)計(jì)路徑57。進(jìn)一步地，在抗體設(shè)計(jì)場(chǎng)景中，該團(tuán)隊(duì)將模型的定向優(yōu)d.google/blog/alphafold-five-years-of-55ChengJ,NovatiG,PanJ,etal.Accurateproteome-widemissensevariantefMissense[J].Science,2023,381(6664):eadg7492.56Avsec?,LatyshevaN,ChengJ,etal.AlphaGenome:athaunifiedDNAsequencemodel[J].bioRxiv,57LiuC,WuK,ChoiH,etal.Diffusingproteinbinders了“生成—篩選—結(jié)構(gòu)驗(yàn)證”的閉環(huán)方法在復(fù)雜生物分子設(shè)計(jì)中的2.化學(xué)58BennettNR,WatsonJL,RagotteRJ,et59ZambaldiV,LaD,ChuAE,etal.Denovodesignofhigh-aff[J].arXivpreprintarXiv:18個(gè)化學(xué)專用工具集成，使智能體能夠在工具鏈支持下進(jìn)行多步推在不改變既有儀器的情況下接入臺(tái)式核磁共振與超高效液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用等設(shè)備，從而降低自治能力嵌入常規(guī)化學(xué)實(shí)驗(yàn)室的門將直接決定閉環(huán)上限61。針對(duì)上述問題，近兩年的一些工作開始在系hemistry[J].Nature,2024,635(8040):890-897.61PeplowM.Robotchemistsparksrowwithclaimitcreatednewovery[J].NatureChemi來源：Autonomousmobilerobotsforexploratorysynth約束納入規(guī)劃問題設(shè)定，并通過搜索策略確保約束可滿足（如3.地球與空間科學(xué)63JoungJF,FongMH,CasettiN,etal64YuK,RohJ,LiZ,etal.Double-endedsy[J].AdvancesinNeural65LiJ,FangL,LouJG.Retro-BLEU:quantifyingchemicalplausibilityofretrosynthesisroutreactiontemplatesequenceanalysis[J].DigitalDiscovery,2能進(jìn)展。地球科學(xué)領(lǐng)域，AI賦能主要體現(xiàn)在預(yù)報(bào)模擬與地球觀測(cè)兩條主線。氣象預(yù)報(bào)模擬正在從確定性走向概率集合，并進(jìn)入業(yè)務(wù)/準(zhǔn)50個(gè)或更多的集合預(yù)報(bào)，并給出單個(gè)集合成員15天預(yù)報(bào)約8分鐘且等機(jī)制形成階段性評(píng)估結(jié)論、探索業(yè)務(wù)準(zhǔn)入與本地化應(yīng)用路徑68。但風(fēng)險(xiǎn)與可信表達(dá)仍是關(guān)鍵短板69。在此基礎(chǔ)上，一個(gè)更具長(zhǎng)期意義的66EuropeanCentreforMedium-RangeWeatherForecasational[EB/OL].(2025-02-25)[2025-12-30]./en/about/media-centre/-forecasts-become-opera67EuropeanCentreforMedium-RangeWeatherForcomeoperational[EB/OL].(2025-07-01)[2025-12-30]./en/about/media-centr/ecmwfs-ensemble-ai-forecasts-become-operationalttps:///2011xw69ZhangZ,FischerE,ZscheischlerJ,etal.NumericalmodelsoutperformAIweatherforecas-breakingextremes[J].arXivpreprintarXiv:2508.1572下游任務(wù)從零訓(xùn)練的成本，體現(xiàn)出“可復(fù)用底座+統(tǒng)一評(píng)測(cè)”的發(fā)展方來源：歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）網(wǎng)站的提前預(yù)警與形態(tài)預(yù)測(cè)。在天文巡天場(chǎng)景中，AI正由專用分類器升70BodnarC,BruinsmaW71SzwarcmanD,RoyS,Fraccaearthobservationapplications[J].IEEETransac示例圖像+簡(jiǎn)要指令”，通用大模型即可在“真實(shí)宇宙事件與成像偽4.數(shù)學(xué)72StoppaF,Bugelanguagemodels[J].NatureAstronomy74NASAScience.NASA,IBM’s‘Hot’NewAIModelUnlocksSecretsofSun[EB/O5-12-30]./science-research/artificial-intelligence-model-heliophy75IBM.IBMandNASAReleaseGroundbreakingOpen-larWeatherandHelpProtectCriticalTechnology[EB/OL].(2025-08-20)[2025com/2025-08-20-ibm-and-nasa-release-groundbreaking-open-source-ai-model-on-hugging-face-to-predieather-and-help-protect-critical-tec何朗蘭茲相關(guān)研究為例，其核心工作分布在5篇論文中，總長(zhǎng)超過實(shí)踐中，完全逐行核查往往難以實(shí)現(xiàn)，從而引發(fā)關(guān)于“可1)[2025-12-25]./publications/math-reviews/MR-Annual-Report-2024.pdf.77GreiffenhagenC.Checkingcorrectnessinmathematicalpeerrevi78Romera-ParedesB,BarekatainM,NovikovA,etal.Mathematicalhlargelanguagemodels[J].Nature,2024,625(7995):468-47近年來，AI對(duì)數(shù)學(xué)研究的推動(dòng)可概括為三個(gè)方向：形式化與驗(yàn)正從概念驗(yàn)證轉(zhuǎn)向可復(fù)現(xiàn)的開源基座與端到端系統(tǒng)。2023年的型進(jìn)行證明搜索，降低了實(shí)驗(yàn)復(fù)現(xiàn)門檻并提升了基線效果80。隨后，段的訓(xùn)練流程81。同期也出現(xiàn)了更高通過率的端到端系統(tǒng)（如Delta），ganalysisofintegersequences[C]//InternationalConferenceonMachineLearning.PMLR,2023:28809-80YangK,SwopeA,GuA,etal.Leandojo:Theo[J].AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems,81RenZZ,ShaoZ,SongJ,etal.Deenforcementlearningforsubgoaldecomposition[J].arXivpreprintarXiv:2504.2第三，在結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)與猜想生成方面，AI正從解題者向探索者與提出者擴(kuò)展。一類路徑是“形式化環(huán)境中的猜想生成管道”，例如on[J].arXivpreprintarXiv:2507.15225,83AlphaProofandAlphaGeometryteams.AIachievessilver-medalstandardsolvticalOlympiadproblems[EB/OL].(2024-07-25)[2025-12-29].https://deepmind.google/blog/ai-solves-imo-problems-at-silver-medal84LUONGT,LOCKHARTE.AdvancedversionofGeminiwitdalstandardattheInternationalMathematicalOlympiad[EB/OL].(2025-07-21)[2025-12-29].https://deepmind.google/blog/advanced-version-of-gemini-with-deep-think-officially-achieves-gold-medal-standard-at-the-intetional-mathematical-olympiad/85aw31.OpenAIIMO2025Proofs[EB/OL].(2025-07-18)[2025-12-29]./aw31/openai-imo-86LiuA,MeiA,LinB,etal.Deepseek-v3.2:PushingtheXivpreprintarXiv:2512.02556,2025.進(jìn)行篩選與迭代的流程，并報(bào)告了可量化的生成與過濾結(jié)果87。另一類路徑是將大語言模型與可自動(dòng)驗(yàn)證評(píng)估器索”的方式有望觸及人類直覺不易覆蓋的結(jié)構(gòu)空間88。與此同時(shí)，面），明它們的等價(jià)關(guān)系，從而提升跨論文知識(shí)關(guān)聯(lián)發(fā)現(xiàn)的規(guī)?；芰?0。（二）加速產(chǎn)業(yè)研發(fā)進(jìn)程87OndaN,KasauraK,OriikeY,etal.LeanConjecturer:AesforTheoremProving[J].arXivpreprintarXiv:2506.22088Romera-ParedesB,BarekatainM,NovikovA,etal.Mathematihlargelanguagemodels[J].Nature,2024,625(7995):468-4789ElimelechR,DavidO,DelaCruzMengualC,etal.Alramongmathematicalconstants[J].ProceedingsoftheNationalAcademyofSciences,2024,121(21440121.90RazT,ShalytM,Leib[J].arXivpreprintarXiv:1.醫(yī)藥研發(fā)91ScannellJW,BlanckleyA,92DiMasiJA,GrabowskiHG,HansenofR&Dcosts[J].Journalofhealtheconomics,2016,47:20-33.93BiotechnologyInnovationOrganization,InformaPharmaIntelligence,QLSAdvintSuccessRatesandContributingFactors2011-2020[R/OL].(2021-02)[2025-12-25]./rs/490-EHZ-999/images/ClinicalDevelopmentSuccessRates2011_2020.pdf.披露管線的統(tǒng)計(jì)研究，截至2023年底已有75個(gè)由AI設(shè)計(jì)的分子進(jìn)數(shù)量增長(zhǎng)較快。在已完成I期臨床的24個(gè)藥物樣本中，有21個(gè)成功94SeyhanAA.Lostintranslation:thevalleyofdeathacrosspreclinicalandclinicalofproblemsandovercomingobstacles[J].TranslationalMedicineCommunications,2019,28.9%）。需要強(qiáng)調(diào)的是，上述統(tǒng)計(jì)基于公開披露且樣本能存在披露/幸存者偏倚，結(jié)論應(yīng)謹(jǐn)慎外推95。典型案例是英矽智能（InsilicoMedicine其利用生成式AI平臺(tái)識(shí)別出特發(fā)性肺纖維化探索性療效信號(hào)，但仍需更大樣本與更長(zhǎng)隨訪進(jìn)一步驗(yàn)證96。來源：HowsuccessfulareAI-discovereddrugsinclinicasis:arandomizedphase2atrial[J].化設(shè)計(jì)-合成-測(cè)試循環(huán)”強(qiáng)化數(shù)據(jù)生成與驗(yàn)證閉環(huán)，推動(dòng)藥物發(fā)“單點(diǎn)算法”走向“平臺(tái)化系統(tǒng)能力”。標(biāo)志性事件是遞歸制藥動(dòng)的軟件化工程+臨床運(yùn)營優(yōu)化”實(shí)現(xiàn)降本增效。為緩解臨床階段的現(xiàn)了從“合作框架”走向“工具化落地”的路徑。可量化證據(jù)層97RECURSIONPHARMACEUTICALS.RecursionPharmaceuticals,Inc.completedtheacquisitionofExscientiaplc[EB/OL].(2024-11-20)[2025-01-10]./news-releases/news-release-details/recursion-completes-acquisition-exscientia-creating-glo2.材料研發(fā)98JinQ,WangZ,FloudasCS,Naturecommunications,99ROBINSONDKR,NADALD.Steeringthefutureofadvancedion[R/OL].Paris:OECD,2025-10[2025-12-12].Availablefrom:https://wwwblications/reports/2025/10/steering-the-future-of-advanced-materials_9add3995/a15874fa-en.pdf近年來，AI賦能材料研發(fā)領(lǐng)域的進(jìn)展主要有如下方面。首先是成與驗(yàn)證”。此外，微軟與美國能源部西北太平洋國家實(shí)驗(yàn)室合作力的里程碑是勞倫斯伯克利國家實(shí)驗(yàn)室研發(fā)的的A-La放，為材料研發(fā)提供按需驗(yàn)證能力，并有望顯著縮短表范圍內(nèi)生成穩(wěn)定無機(jī)晶體，但其當(dāng)前仍主要停留在“結(jié)構(gòu)-性質(zhì)”3.先進(jìn)制造與工程設(shè)計(jì)有限元分析（FiniteElementAnalysis,FEA）以及熱-流-固耦合“設(shè)計(jì)-制造”鴻溝導(dǎo)致的“協(xié)同不暢”。傳統(tǒng)研發(fā)流程高度串行，先在計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)（Computer-AidedDesi設(shè)計(jì)優(yōu)秀但造不出來、造出來不經(jīng)濟(jì)”的現(xiàn)象，也難以支撐小批量、多品種、定制化的市場(chǎng)需求。有限元分析和數(shù)字制造一體化，在EXCITE氣球望遠(yuǎn)鏡Tip/實(shí)現(xiàn)極致輕量化101。2024年布加迪利用DAPS開發(fā)新車型陀飛輪100McClellandR.Generativedesignanddigitalmanufacturing:unstrumentstructures[C]//CurrentDevelopmentsinLensDesignandOpticalEngine在開發(fā)成本上可節(jié)省約50%，經(jīng)常性制造成本則有望降低55%-來源：Generativedesignanddigitalmanufacturing:usingAIandrobotstobuildl102LightMetalAge.BugattiTourbillonfeaturesaluminumc 2024-07-02[2025-12-07].Availablefrom:/news/indtti-tourbillon-features-aluminum-components-for-improved-perfo103ScottC.AdditivemanufacturinganWohlersAssociates,2024-09-03[2025-12-07].Availablefrom:https://wohlersaitive-manufacturing-artificial-intelligence-combine-automated-solution/互。例如，英偉達(dá)推出代理模型訓(xùn)練框架PhysicsNeMo104，澳汰爾程，相比傳統(tǒng)CFD求解實(shí)現(xiàn)約2700104NVIDIA.NVIDIAPhysicsNeMo[EB/OL].[2025-12-05].https://docs.nvidia.c105AltairEngineeringInc.ApplicationsofML/AIforCAE[R/OL].2024