2025年5月26日，在科技領(lǐng)域備受矚目的時刻，復(fù)旦大學(xué)、上海科學(xué)智能研究院與自然科研智訊攜手，全球發(fā)布了《科學(xué)智能白皮書2025》。這一白皮書的發(fā)布，猶如一顆投入平靜湖面的石子，在全球科研界激起層層漣漪。?

此次發(fā)布意義非凡，它首次運(yùn)用2015年至2024年全球科學(xué)智能多源大數(shù)據(jù)，匯聚了近60位來自不同領(lǐng)域的科學(xué)家的智慧，深入剖析了AI與科學(xué)研究深度融合的態(tài)勢。其探索范疇極為廣泛，全面覆蓋7大科研領(lǐng)域、28個方向以及近90個科學(xué)智能前沿問題，并試圖探尋這些問題的突破路徑，旨在以前瞻性的洞見引領(lǐng)科學(xué)智能范式變革，從而更好地應(yīng)對全球挑戰(zhàn)。?

科學(xué)智能，即AIforScience（AI4S），它是面向科學(xué)研究的人工智能創(chuàng)新和人工智能驅(qū)動的科學(xué)研究的總和，生動體現(xiàn)了人工智能創(chuàng)新與科學(xué)研究雙向促進(jìn)、水乳交融的關(guān)系。一方面，AI驅(qū)動的科學(xué)研究正以驚人的速度推動科學(xué)發(fā)現(xiàn)。以DeepMind的AlphaFold為典型代表的AI技術(shù)，宛如一把神奇的鑰匙，打開了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測、新藥研發(fā)及疫苗設(shè)計(jì)領(lǐng)域的新大門，實(shí)現(xiàn)了重大突破；谷歌的GraphCast模型、華為“盤古”模型、復(fù)旦大學(xué)—上海科學(xué)智能研究院“伏羲”模型等AI氣象模型，則像是精準(zhǔn)的天氣預(yù)報(bào)員，顯著提升了全球天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性和時效性；AI驅(qū)動的核聚變等離子體控制與自動實(shí)驗(yàn)室技術(shù)，也為能源與材料科學(xué)研究帶來了革新，仿佛為這一領(lǐng)域注入了新的活力。

另一方面，科學(xué)基礎(chǔ)理論和不斷涌現(xiàn)的科學(xué)突破也在反哺AI底層技術(shù)和架構(gòu)，促使其持續(xù)創(chuàng)新。例如根植于概率論和隨機(jī)過程的擴(kuò)散模型，又如將先驗(yàn)知識融入深度學(xué)習(xí)的前沿研究，不僅增強(qiáng)了模型的可解釋性，還顯著提高了AI模型的泛化能力。?

報(bào)告將AI相關(guān)領(lǐng)域清晰地劃分為AI核心（算法、機(jī)器學(xué)習(xí)等）與科學(xué)智能六大方向（數(shù)學(xué)、物質(zhì)科學(xué)、生命科學(xué)、地球與環(huán)境科學(xué)、工程科學(xué)、人文社會科學(xué)）。在這些領(lǐng)域中，科學(xué)智能正以摧枯拉朽之勢重塑傳統(tǒng)科學(xué)研究范式，通過模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動更高效地探索空間，進(jìn)而生成假設(shè)，同時借助自動與智能化實(shí)驗(yàn)等方式，全流程賦能科學(xué)研究，大大提升了科學(xué)發(fā)現(xiàn)的效率與精準(zhǔn)性。?

在對7大科研領(lǐng)域、28個前沿方向、近90個科學(xué)智能關(guān)鍵問題及突破路徑的探討中，科學(xué)家們提出了諸多富有建設(shè)性的思路。例如，為構(gòu)建跨尺度、超學(xué)科的科學(xué)智能模型，提升AI模型在科學(xué)研究中的泛化性和可解釋性，推動AI拓展科學(xué)發(fā)現(xiàn)的創(chuàng)新邊界，科學(xué)家們提議融合先驗(yàn)知識的跨尺度建模、利用生成式模型和合成數(shù)據(jù)來彌補(bǔ)數(shù)據(jù)稀缺、建立跨學(xué)科知識圖譜與閉環(huán)強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)，為科學(xué)智能的進(jìn)一步發(fā)展指明了方向。此外，報(bào)告著重關(guān)注了AI安全和AI倫理治理，強(qiáng)調(diào)構(gòu)建內(nèi)生安全機(jī)制和秉持“以人為本”的理念，確保AI技術(shù)在研發(fā)初期就嵌入安全防護(hù)能力，并與人類的需求和價值觀保持一致。

從自然科研智訊提供的AI相關(guān)出版物數(shù)量、引用量以及自然指數(shù)（NatureIndex）等多源大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果來看，2015年至2024年間，全球人工智能和科學(xué)智能領(lǐng)域呈現(xiàn)出一片繁榮景象，學(xué)術(shù)出版物總量快速增長。尤其是科學(xué)智能領(lǐng)域，異軍突起，在2020年后更是加速成長，成為推動人工智能研究整體井噴態(tài)勢的重要力量。在過去十年間，全球人工智能期刊論文數(shù)量激增近三倍，從30.89萬篇一路攀升至95.45萬篇，年均增長率達(dá)到14%。其中，人工智能核心領(lǐng)域（如算法、機(jī)器學(xué)習(xí)）占比從44%降至38%；而科學(xué)智能占比則相應(yīng)提升了6個百分點(diǎn)，且其年均增長率從2020年前的10%，提升至2020年后的19%。在工程科學(xué)和生命科學(xué)領(lǐng)域，這種增長趨勢更為顯著，年均增長率分別從2020年前的9%和15%，提升至2020年后的16%和29%。