AI+科学:下一个万亿级风口已至?“AI科学家”正重塑科研未来

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作者：微信文章

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AI+科学：下一个万亿级风口已至？“AI科学家”正重塑科研未来

一场十年研究在AI面前被48小时验证，这并非科幻电影情节，而是发生在英国帝国理工学院实验室的真实故事。

谷歌的“AI联合科学家”系统仅用了48小时，就验证了一项原本耗时十年才完成的细菌基因传播机制研究，并提出多个合理假说，其中一个甚至包含了人类科学家从未考虑过的方向。

这一事件揭示了人工智能已不仅仅是科学研究中的“工具”，而是正在演变为科学发现本身的自主参与者。

根据哈佛大学2025年的一项研究预测，到2050年，AI驱动的科学研究（AI4S）在国际顶级科学期刊中的份额将从2024年的3.57%上升至约25%。这种趋势正在重新定义科学发现的边界与效率。

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01 从概念到现实

当传统科研模式在日益复杂的问题面前显得力不从心时，一种全新的科研范式正在悄然崛起。2018年，中国科学院院士鄂维南率先提出AI4S概念，将人工智能驱动的科学研究作为一项系统性的研究方向。

AI4S旨在将人工智能与科学研究深度融合，解决海量科研投入与极其有限的科学发现之间的不平衡问题。

这种新模式与传统科研方式有着本质区别。传统科学范式是 “自上而下” 的，研究者试图从基本原理推导出具体结论；而AI驱动的数据驱动范式则是 “自下而上” ，直接从海量数据中发现规律。

正是这种根本性的方法论转变，催生了“AI科学家”这一新兴角色。
02 “AI科学家”崭露头角

AI科学家并非实验室中的实体机器人，而是由大语言模型驱动的、具备专业科学知识并有一定自主性的智能体系统。这类系统能够自主提出科学猜想、设计研究方案，并在某些情况下独立完成整个科研流程。

按照功能定位，当前全球开发的AI科学家系统主要分为两大类。

一类是作为人类科学家的智能助手。如斯坦福大学的“虚拟实验室”系统，可根据人类科学家的需求，组建不同学科背景的AI科学家团队展开科研协作。

今年7月，该系统辅助人类科学家成功设计了92款抗病毒纳米抗体，相关成果发表在《自然》杂志。

另一类则更具突破性——完全自主的科学发现系统。这类系统从问题提出、假设生成到实验验证、论文撰写，几乎全程无需人类干预。

2025年5月，美国AI研究机构“未来之家”的多智能体系统“知更鸟”自主发现了一款治疗干性黄斑病变的药物，并通过RNA实验验证了其作用机制。

在中国，上海人工智能实验室开发的“虚拟科学家”系统和“丰登·基因科学家”系统，也已在科技创新规律研究和生物育种领域取得初步成果。



03 科研效率的革命性提升

AI科学家最直接的优势在于将科学研究从“年”为单位的时间尺度压缩至“小时”或“天”。除了细菌基因研究被AI在48小时内验证的案例，AI科学家“Kosmos”单次运行就能自动阅读1,500篇学术论文，执行4.2万行代码，仅需1天时间就能完成相当于人类科学家6个月的研究工作量。

规模化探索是另一项核心优势。人类科研受限于认知能力和资源限制，往往只能聚焦于有限的研究方向。

而AI科学家则能够同时处理数亿级的并行任务，将科学探索的范围扩展到人类无法触及的尺度。在药物研发领域，AI可以直接生成并测试成千上万种候选分子，筛选出最有潜力的结构。

更值得关注的是AI科学家带来的跨学科突破能力。

传统科学研究存在森严的学科壁垒，而AI科学家可自由穿梭于不同学科领域，实现跨学科知识的融合创新。斯坦福大学的研究显示，AI科学家提出的研究假设中，有37%属于跨学科创新，而这类假设在人类科学家的提案中占比不足5%。



04 未来：AI科学家的机遇与隐忧

随着全球AI4S战略布局加速，政策支持和产业投资正为AI科学家发展提供坚实基础。从国家部委到地方政府层面，中国已陆续推出多项支持政策。

根据《AI赋能千行百页白皮书》数据，全球人工智能市场规模预计将从2024年的6157亿美元增至2030年的2.6万亿美元以上。

尽管前景广阔，但AI科学家的发展仍面临多重挑战。 “黑箱困境” 是其最大短板之一——AI能够给出精准结果，却往往无法解释得出这些结果的逻辑过程。

数据瓶颈同样不容忽视。高质量AI-Ready科学数据稀缺是中国AI4S发展的核心挑战。在生命科学领域，仅单一类别的蛋白质结构实验数据，采集成本就超过8万元，训练AI模型通常需要百万量级的样本。

人才培养也是制约AI科学家发展的关键因素。到2030年，中国人工智能产业的人才缺口预计将超过500万。

这一挑战不仅仅体现在数量上，更体现在质量上。AI4S要求学生不仅掌握AI技术，还必须具备扎实的数理基础与特定学科知识。

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当那个在盛夏的稻田中检查水稻生长状况的“AI作物遗传学家”、在月球基地无氧环境下分析月壤的“AI土壤学家”真的出现在我们面前时，人类与AI在科研领域的合作边界将被彻底改写。

AI科学家已成为新时代科研的“第三只眼睛”，正如当年望远镜扩展了人类的视野，显微镜打开了微观世界的大门一样。

这些智能系统并非要取代人类科学家，而是通过与人类的协同工作，让我们能够看到、想到、做到以前无法企及的事情。

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