《2025年科学智能白皮书》发布：AI推动科学研究范式变革

近日，由复旦大学与上海科学智能研究院联合发布的《2025年科学智能白皮书》正式亮相，报告共29页，深度聚焦“科学智能（AI4S）”这一核心概念。这一白皮书系统性地分析了人工智能（AI）在多学科交汇的背景下的发展现状、所面临的前沿挑战以及未来的趋势，描绘了AI在推动科学研究范式变革中的全景图。

一、科学智能：推动研究范式革新的新概念

科学智能并不仅仅是技术的简单叠加，而是人工智能与科学研究之间的深度融合，意在实现二者的互促共进。传统的科研范式通常依靠经验归纳、理论建模、计算模拟以及数据密集型科学，但当面对复杂系统的研究时，这些方法常常显示出一些局限性。而AI技术则通过将数据与先验知识相结合、优化实验设计等方式来重塑科研流程。

例如，在物理领域，运用物理信息神经网络（PINN）可以有效嵌入物理规律，从而提升模型的可解释性。而在核聚变的研究中，通过强化学习来优化等离子体控制，则极大地加速了科研的进展。这些实例显示出AI在突破传统科研方法局限性方面的重要作用。

二、全球研究态势与学科应用的进展

从2015年到2024年，全球关于AI及AI4S的出版物数量呈现爆发式增长，其中工程科学和生命科学领域的增长尤其显著。根据报告，中国在出版物总量上领先，然而美国在高质量研究和引用量方面依然保持优势，印度也在快速追赶。在国际合作方面，中美之间的合作规模最大，同时中欧和中英的合作关系也在不断增强。

1. 核心学科进展

AI前沿：大语言模型正在向自主智能体转化，具身智能在机器人控制和医疗康复等领域取得突破，例如特斯拉的Optimus机器人。脑机接口技术有助于实现瘫痪患者的运动功能重建，AI的内生安全问题也逐渐受到关注，以确保模型的可解释性及风险防控。

数学与物质科学：数学为AI提供了理论基础，优化算法和统计推断等技术被广泛应用；在物质科学领域，AI技术大大加速了材料设计的过程（例如AlphaFold用于蛋白质结构预测）以及化学合成的自动化。

生命科学与地球科学：合成生物学利用AI设计新型蛋白质，医学领域中多模态模型有效提升了诊断准确度；而在地球科学中，AI模型如“风清”和“风雷”则极大地提高了天气预报的精度。

工程与人文社科：在通信领域，AI正在优化6G网络资源调度，遥感技术结合AI可以实现对考古遗址的智能识别。在人文社科方面，AI辅助解析历史文本，实现虚拟文化遗产的构建，同时伦理治理也开始关注价值的对齐及公平性问题。

三、前沿挑战与未来发展方向

尽管AI在科学研究中展现出巨大的潜力，但在技术应用过程中仍面临数个主要挑战。跨尺度建模、数据的稀缺性以及模型的可解释性，都是束缚AI在高风险场景有效应用的重要因素。

未来，推动科学智能革命的路径包括：

方法论创新：发展物理约束与数据驱动结合的“灰盒模型”，构建多学科的知识图谱，促进符号AI与深度学习的结合。

技术的融合：采用多模态大模型整合不同类型的数据，运用联邦学习与差分隐私来保障数据安全，同时强化学习可用于优化实验设计的闭环。

伦理与治理：建立动态风险评估体系，借助人类反馈训练（RLHF）实现价值的对齐，完善透明性与责任划分的框架。

四、政策建议与生态构建

白皮书提出了六大政策方向，倡导数据共享标准化、强化隐私保护、支持开源算法研发等，意在培养跨学科的人才，设立专项基金，并完善伦理法规。通过产、学、研的协同合作，构建一个开放且安全的AI4S生态体系，这不仅将推动AI技术的创新，还将为应对气候变化、疾病防治、能源危机等全球性挑战提供新的解决方案。

而言，《2025年科学智能白皮书》明确展现了AI与科学研究深度融合的必然趋势。AI不仅是一项技术工具，更是一股推动科学研究范式变革的核心动力。未来，跨学科合作、技术伦理平衡与全球性治理将是释放AI4S潜力、推动可持续发展的关键。我们正站在一个科学探索的新纪元的门槛上，期待AI为科学研究揭开全新的篇章。