《AI FOR SCIENCE 2025》梳理了人工智能在科学研究各领域的应用现状、关键挑战与未来趋势，并提出了相应的政策建议。
一、报告概述
发布机构： 复旦大学、上海科学智能研究院（SAIS）、自然科研智讯（Nature Research Intelligence）
报告结构： 包含引言、核心AI技术、AI在数学、物理科学、生命科学、地球与环境科学、工程科学、人文社会科学等领域的应用，以及展望与政策建议。
二、核心观点与发现
AI4S 的定义
AI for Science（AIAS）指利用AI技术创新科学研究方法，实现数据驱动建模、自主实验设计和跨学科知识融合的新型研究范式。
研究范式演变
传统科学研究的四大范式：
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实验归纳（如物理实验）
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理论建模（如数学公式推导）
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计算模拟（如分子动力学仿真）
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数据密集型科学（如大数据分析）
AIAS引入第五范式：AI驱动的自主科学发现，特点包括：
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自动假设生成与验证（如AlphaFold预测蛋白质结构）
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知识引导的深度学习（如物理信息神经网络）
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跨尺度建模（如从原子到宏观系统的统一模拟）
全球AI及AI4S发展趋势（数据驱动）：
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论文发表量激增： 2015-2024年，全球AI相关出版物从约30.9万篇增至约95.4万篇，近乎三倍增长。AI4S出版物占比持续提升。
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国家/地区格局：
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中国： 发表量全球领先（2024年达27.39万篇，占全球28.7%），在应用创新方面（专利、政策文件、临床试验引用）也处于领先地位。
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美国： 在高质量研究（如Nature Index期刊引用）方面保持领先。
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欧盟： 整体实力强劲，但在部分指标上被中国超越。
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印度： 发展迅猛，发表量已接近美国。
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AI4S领域侧重：
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美国/欧盟/英国： 工程、生命科学、人文社科。
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中国： 工程（占比极高）、物理科学、生命科学。
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印度： 工程、人文社科、生命科学。
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国际合作： 尽管存在地缘政治竞争，但全球AI及AI4S合作持续增长。中美合作仍是最大双边伙伴。
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关键AI技术： 大语言模型（LLM）、强化学习、计算机视觉、图神经网络（GNN）、可解释AI（XAI）等已成为推动AI4S发展的“元技术”。
三. 核心AI技术进展
大语言模型与自主智能体
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突破：GPT-4、Gemini等模型展现多模态理解与逻辑推理能力，应用于科学文献分析、代码生成等。
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挑战：提升推理效率、探索下一代扩展定律（如多智能体协作）。
具身智能
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应用：机器人实验自动化（如Google RT-X）、脑机接口（如瘫痪患者运动功能恢复）。
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挑战：跨场景泛化、人机自然交互。
脑机接口（BCI）
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进展：闭环神经调控技术用于治疗帕金森病、抑郁症。
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方向：生物与AI认知系统融合（如虚拟啮齿动物代理模拟神经活动）。
AI系统安全与伦理
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风险：对抗攻击、模型幻觉、极端风险（如自主复制AI）。
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解决方案：内生安全架构（如动态异构冗余DHR）、可解释性增强。
AI for Science正在重塑科学研究方法论，其核心价值在于：
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加速发现（如新材料、药物设计）；
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突破人类认知极限（如多尺度复杂系统建模）；
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推动跨学科融合（如计算社会科学、数字人文）。
未来需重点关注数据共享、算法透明度和伦理对齐，以确保AI驱动的科学革命造福全人类。
报告还涉及到AI在数学、物理科学、生命科学、地球环境科学、工程学、人类社会学中的应用进展，以及相关的政策。详细内容可自行查看报告了解。
