【复旦大学-上海科学智能研究院】2025年科学智能白皮书

【复旦大学-上海科学智能研究院】近日发布了《2025年科学智能白皮书》，该报告深入探讨了人工智能在科学研究中的创新应用及其对传统科研范式的变革影响。报告指出，AI技术不仅推动了科学研究的效率和深度，还催生了新的研究范式，尤其在数据密集型科学领域展现出巨大潜力。这份白皮书提供了对AI在科学研究中应用的全面分析，涵盖了从AI技术的最新进展到未来挑战与研究方向，是了解科学智能发展动态的重要参考。

人工智能正在重塑科学研究的面貌。2025年科学智能白皮书揭示了AI如何推动科学研究的范式转变，从传统的实验科学、理论科学、计算科学，到现在的数据密集型科学。AI不仅帮助科学家从海量数据中发现规律，还能提出科学假设、设计实验方案，甚至优化研究路径。

AI技术的最新进展令人瞩目。以DeepMind的AlphaFold为例，它不仅预测了几乎所有分子类型的蛋白质结构，还提高了蛋白质-配体相互作用预测的准确度，这对新药研发和疫苗设计来说是个巨大的突破。在气象领域，AI模型显著提升了全球天气预报的能力，实现了更长时间尺度、更高精度的预测。这些进展显示了AI在科学研究中的潜力。

报告中的数据揭示了AI研究的快速增长。全球AI核心和AI4S领域的学术出版物总量在过去十年间激增近三倍，年均增长率为13.7%。特别是在2020年后，AI4S领域的论文增长速度更快，达到了19.3%。这一趋势表明，AI技术正在成为科学研究的重要驱动力。

AI技术的发展也带来了新的挑战。如何构建跨尺度的科学智能模型，如何提升AI模型在科学研究中的泛化性，以及如何使AI真正参与科学假设的提出和验证，这些都是当前研究的热点问题。AI模型目前主要依赖大规模训练数据，而在数据有限的情况下，模型可能无法学习到有效的特征，难以适应新的领域或任务。

AI技术在推动科学发现的同时，也在改变科学研究的方法。传统科学发现依赖实验观察和理论建模，而AI则采用模型驱动的方式，从大规模数据中自动发现隐藏的规律。这种新方法提高了科学发现的效率，但也带来了新的挑战，比如如何确保AI模型的可靠性和安全性。

报告还强调了AI技术在促进跨学科合作方面的作用。AI可以有效整合不同学科的数据和知识，打破学科壁垒，解决学科的挑战性问题。这种跨学科合作不仅拓展了各学科的研究边界，还催生了计算生物学、量子机器学习、数字人文等新兴学科。

AI技术的发展也带来了伦理和社会治理的挑战。随着AI技术在医疗、具身智能等关键领域的应用，其安全治理问题日益凸显。如何在保护隐私的同时促进数据共享，如何在确保模型可解释性的同时提高其公平性，以及如何在AI技术的发展中融入人类价值观，这些都是我们需要面对的问题。

政策制定者需要认识到AI技术在科学研究中的应用潜力，并制定相应的政策以促进其发展。这包括推动数据共享、加强算法开发、培养人才、提供资金支持，以及确保法律伦理的合规性。通过这些措施，我们可以确保AI技术在科学研究中的有效应用，并最大化其社会和经济价值。

这篇文章的灵感来自于2025年科学智能白皮书。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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