AI 赋能科研:个体狂欢下的集体困境,投研机遇藏在这三大方向

多客科技

作者：微信文章
《Nature》最新重磅研究（2026 年 1 月）颠覆认知：AI 正在重塑科学研究的底层逻辑，但这场变革并非全维利好 ——个体科学家的 “效率红利” 与科学共同体的 “创新窄化” 形成尖锐矛盾，而这恰恰为投资者揭示了结构性机会的核心密码。

基于 OpenAlex 数据库 4130 万篇论文（1980-2025 年）的实证分析，AI 对科研领域的影响呈现鲜明二元性：个体层面，AI 使用者的论文发表量是未使用者的 3.02 倍，引用量达 4.84 倍，晋升项目负责人的时间提前 1.37 年；但集体层面，研究主题范围收缩 4.63%，学术互动减少 22%，科研资源持续向数据丰富的 “热门领域” 集中，基础探索类 “冷课题” 被边缘化。

这一悖论的本质的是：当前 AI 工具更擅长 “优化既有路径” 而非 “开辟全新赛道”。在深度学习向生成式 AI 演进的三阶段中（1980-2014 传统机器学习、2015-2022 深度学习、2023 至今生成式 AI），AI 辅助论文占比在生物学领域激增 51.89 倍，物理学研究者采用率增长 362.16 倍，但这些增长几乎全部集中在可量化、高数据密度的细分领域，而依赖直觉与探索性实验的基础研究则被逐步边缘化。

一、三大投研机遇：瞄准 “矛盾解决” 与 “范式升级”

1. 垂类科研大模型：破解 “通用模型的领域局限”

通用大模型在专业科研场景的适配性不足，催生垂类模型的刚需。重点关注具备 “专有数据 + 领域 Know-how” 的企业：

生物医药领域：AI 制药平台型企业（如晶泰控股、英矽智能），通过分子生成、靶点筛选技术缩短研发周期，当前已进入商业化兑现期，采用 “里程碑付费 + 销售分成” 模式实现收入闭环；

新材料研发：聚焦新能源电池、半导体材料的 AI 预测企业，利用 AI 设计合成路径，将传统数年的研发周期压缩至数周；

农业育种：AI 表型解析与智能育种方案提供商，政策加持下粮食安全需求迫切，这类企业可缩短育种周期 2-3 年，具备强护城河。

2. 科研基础设施：填补 “数据孤岛” 与 “实验自动化” 缺口

AI 科研的核心痛点是高质量数据稀缺与实验效率瓶颈，基础设施类企业直接受益：

数据治理与合成：提供科研数据清洗、标注、合成服务的企业，解决 “数据孤岛” 问题，尤其在医疗影像、量子化学等数据敏感领域需求突出；

自动化实验平台：集成 AI 算法与实验机器人的系统（如中控技术），在化工、材料科学领域实现 “算法设计 - 实验验证 - 数据反馈” 的闭环，大幅降低试错成本；

算力优化方案：针对科研场景的专用算力调度与编译器技术（如 MLIR/TVM 编译器），解决大模型训练与推理的效率问题，3 年经验工程师年薪已达 150 万 +，相关技术企业具备高成长潜力。

3. 交叉领域突破：布局 “AI + 基础研究” 的长期机会

政策与市场双重驱动下，“AI 赋能基础研究” 成为破局关键。国务院《人工智能 + 行动意见》将 “人工智能 + 科学技术” 列为首位重点行动，重点关注：

跨学科工具提供商：连接不同学科数据与方法论的平台型企业，打破学科壁垒，契合基础研究的交叉创新需求；

实验型 AI 系统：具备 “感知 - 实验 - 推理” 能力的新型 AI 工具，而非单纯的数据处理工具，这类技术可支持基础物理、地质学等数据稀缺领域的探索；

产学研联合体：与高校、科研院所深度合作的企业（如盛视科技），通过共建实验室获取专有数据与技术专利，在 AI for Science 浪潮中占据先发优势。

二、就业岗位风向标：技术落地型人才成核心需求

AI 科研赛道的人才需求呈现 “技术 + 行业” 的复合化趋势，2025 年 AI 相关岗位量同比增长 543%，9 月单月增幅超 11 倍，高薪岗位集中在三大方向：

1. 核心研发岗：聚焦垂类优化与算法创新

大模型算法工程师（应届生年薪 50-80 万）：需掌握 Transformer 架构、LoRA 微调技术，专注生物医药、材料科学等垂类模型优化；

AI 编译器工程师（3 年经验 150 万 +）：熟悉 CUDA 编程与硬件加速，解决科研大模型的算力效率问题；

具身智能工程师：融合强化学习与多传感器技术，支撑自动化实验机器人的研发落地。

2. 应用落地岗：衔接技术与科研场景

AI Agent 架构师：利用 LangChain 等框架搭建科研数字员工，实现实验设计、文献分析的自动化；

垂类产品经理（薪资领先普通产品岗 20%）：需兼具 AI 技术理解与行业洞察力，主导科研 AI 工具的产品设计；

科学计算工程师：精通量子物理、生物信息学等专业知识，负责 AI 算法的科研场景适配。

3. 支撑服务岗：保障科研 AI 系统稳定运行

AI 安全工程师：聚焦模型隐私保护与对抗样本防御，应对科研数据的合规需求；

数据治理专家：搭建科研数据清洗 Pipeline，解决 AI 训练的数据质量问题；

云原生运维工程师：熟悉 K8s 与容器技术，保障大模型训练与实验平台的稳定运行。

三、风险提示与投资逻辑

需警惕两类风险：一是技术迭代风险，通用大模型的快速升级可能对垂类模型企业形成挤压；二是商业化不及预期，科研类 AI 产品落地周期长，客户付费意愿受研发成果转化效率影响。

筛选标的核心维度：① 数据壁垒，是否拥有独家科研数据或合成数据能力；② 商业化进度，AI 相关业务占比是否持续提升，是否有标杆客户案例；③ 团队背景，是否具备顶尖科研与产业复合背景，能否实现技术与场景的深度融合。

AI 对科研的重塑是不可逆的趋势，但其 “个体效率提升” 与 “集体创新收缩” 的矛盾，恰恰为投资者提供了精准切入的机会。聚焦解决核心痛点的垂类模型、基础设施与交叉领域，既能享受技术红利，又能把握政策支持下的长期价值。

本文由 AI 生成用于投研研究，不构成投资建议

Hao, Q., Xu, F., Li, Y. et al. Artificial intelligence tools expand scientists’ impact but contract science’s focus. Nature 649, 1237–1243 (2026).