1. AI For Science：科學(xué)發(fā)現(xiàn)的“第五范式”與歷史性轉(zhuǎn)折
人類探索自然規(guī)律的方法論正在經(jīng)歷一場前所未有的代際跨越。如果說從經(jīng)驗(yàn)科學(xué)（第一范式）到理論科學(xué)（第二范式），再到計(jì)算科學(xué)（第三范式）和數(shù)據(jù)密集型科學(xué)（第四范式）的演進(jìn)歷程跨越了數(shù)千年，那么向“第五范式”（The Fifth Paradigm）的躍遷則是在短短幾年內(nèi)由星空人工智能（AI）強(qiáng)力催化的爆發(fā)。
這一范式的改變遠(yuǎn)超工具層面的迭代，它正在重塑我們認(rèn)識(shí)科學(xué)的方式——AI的角色從輔助工具（Tool）躍升為具備一定自主性的合作者（Collaborator），成為了能夠自主提出假設(shè)、設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)、并通過星空機(jī)器人驗(yàn)證假設(shè)的“硅基科學(xué)家”。
1.1 為什么現(xiàn)在是AI For Science的爆發(fā)點(diǎn)？
2025年至2026年，AI4Science將逐步從概念驗(yàn)證階段進(jìn)入工業(yè)化落地階段，主要驅(qū)動(dòng)力來自三個(gè)方面：
· 算法突破：似于GPT之于語言，科學(xué)界誕生了理解自然的語言（如材料結(jié)構(gòu)、DNA、蛋白質(zhì)序列等）的大模型。Transformer架構(gòu)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）、擴(kuò)散模型（Diffusion Models）在科學(xué)數(shù)據(jù)上的適配性得到了驗(yàn)證。
· 算力與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施：高通量、標(biāo)準(zhǔn)化甚至自動(dòng)化濕實(shí)驗(yàn)技術(shù)的發(fā)展，為新一代科學(xué)大模型提供了大量數(shù)據(jù)。大規(guī)模智算中心的建設(shè)，便利了科學(xué)大模型的訓(xùn)練。
· 緊迫的外部需求：氣候變化、能源危機(jī)、人口老齡化等全球性挑戰(zhàn)，迫切需要比傳統(tǒng)試錯(cuò)法快10倍甚至100倍的研發(fā)速度 。
2. 國家戰(zhàn)略博弈新高地：“創(chuàng)世紀(jì)計(jì)劃”與“新質(zhì)生產(chǎn)力”的對(duì)撞
AI4Science早已跨越了學(xué)術(shù)研討的邊界，成為大國科技博弈的制高點(diǎn)。中美兩國均將其視為未來十年決定經(jīng)濟(jì)霸權(quán)與科技主導(dǎo)權(quán)的關(guān)鍵變量。
2.1 中國戰(zhàn)略：國家級(jí)新質(zhì)生產(chǎn)力的核心引擎
對(duì)于中國而言，AI4Science是實(shí)現(xiàn)“新質(zhì)生產(chǎn)力”落地的具體抓手。我國政府明確提出了“星空人工智能+”（AI+）行動(dòng)計(jì)劃，并將AI4Science列為重中之重。
我國擁有全球最完整的工業(yè)門類，為AI在科學(xué)領(lǐng)域的落地提供了豐富的場景。不同于傳統(tǒng)的規(guī)模擴(kuò)張，新質(zhì)生產(chǎn)力強(qiáng)調(diào)通過技術(shù)革命性突破來提升全要素生產(chǎn)率。在2025年的政策語境中，AI4Science被賦予了改造傳統(tǒng)制造業(yè)（如化工、材料）和培育新興產(chǎn)業(yè)（如生物制造、商業(yè)航天）的雙重使命。
2.2 美國戰(zhàn)略：“創(chuàng)世紀(jì)計(jì)劃”的舉國體制
2025年11月，美國白宮簽署了代號(hào)為“創(chuàng)世紀(jì)計(jì)劃”（Genesis Mission）的行政令，將AI描述為爭奪“全球技術(shù)主導(dǎo)權(quán)”的關(guān)鍵，并將其緊迫性與雄心比作“曼哈頓計(jì)劃”，意圖通過“全政府”（Whole-of-Government）的方式確立絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。
這標(biāo)志著美國政府對(duì)AI4Sci的認(rèn)知已超越了商業(yè)范疇，上升到了國家安全與生存發(fā)展的高度。行政令要求美國能源部（DOE）牽頭，通過整合聯(lián)邦科學(xué)數(shù)據(jù)集（涵蓋基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、材料科學(xué)等），利用國家實(shí)驗(yàn)室（如橡樹嶺、阿貢等）的頂級(jí)超算資源，構(gòu)建專用于科學(xué)發(fā)現(xiàn)的AI基礎(chǔ)模型。
3. AI For Science行業(yè)圖譜深度梳理：重塑物質(zhì)世界
AI4Science的影響力已經(jīng)滲透到科學(xué)發(fā)現(xiàn)的每一個(gè)毛細(xì)血管。
3.1 AI+材料科學(xué)（Materials Science）：從“試錯(cuò)”到“生成”
材料科學(xué)面臨的核心挑戰(zhàn)是組合爆炸，理論上存在的穩(wěn)定材料數(shù)量高達(dá)10^180種，而人類至今發(fā)現(xiàn)的僅有數(shù)十萬種。傳統(tǒng)材料研發(fā)周期長達(dá)17-20年，被稱為“長波周期”行業(yè)。
2025年，Google DeepMind的GNoME模型已發(fā)現(xiàn)了超過220萬種新晶體結(jié)構(gòu)，其中38萬種被認(rèn)為是熱力學(xué)穩(wěn)定的，這相當(dāng)于人類過去800年積累的知識(shí)總和。這些新材料包括潛在的超導(dǎo)體、下一代電池陰極材料和高效率的熱電材料。
對(duì)于半導(dǎo)體、新能源汽車、航空航天等戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)，這意味著關(guān)鍵材料的研發(fā)周期可能從10年縮短至1-2年，直接改變了技術(shù)迭代的節(jié)奏。
3.2 AI+物理學(xué)/能源（Physics & Energy）：控制極端復(fù)雜系統(tǒng)
在核聚變這一終極能源的探索中，AI展現(xiàn)了驚人的控制能力。2025年，DeepMind與Commonwealth Fusion Systems (CFS)的合作取得了里程碑式進(jìn)展。利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning），AI能夠以微秒級(jí)的反應(yīng)速度調(diào)整托卡馬克裝置的磁場線圈，防止等離子體破裂。這種非線性控制能力遠(yuǎn)超傳統(tǒng)控制理論這種技術(shù)已被Commonwealth Fusion Systems (CFS)等商業(yè)聚變公司采用，用于優(yōu)化SPARC等下一代反應(yīng)堆的設(shè)計(jì)和運(yùn)行控制，大大加速了核聚變能源并網(wǎng)的時(shí)間表。
而在高能物理領(lǐng)域，AI模型（如LorentzNet）能夠在LHC（大型強(qiáng)子對(duì)撞機(jī)）中從每秒數(shù)億次的碰撞數(shù)據(jù)中篩選希格斯玻色子等稀有粒子，其效率比傳統(tǒng)方法提高了一個(gè)數(shù)量級(jí)。
和流體力學(xué)領(lǐng)域，基于AI的神經(jīng)算子（如DeepVortexNe），能夠加速納維-斯托克斯方程的求解。這意味著氣動(dòng)外形設(shè)計(jì)的迭代速度可以提高千倍，直接縮短航空航天飛行器的研發(fā)周期。
3.3 AI+氣候與地球科學(xué)（Climate Science）：預(yù)報(bào)能力的代際跨越
氣候變化的緊迫性要求我們擁有更精確、更快速的預(yù)測(cè)模型。傳統(tǒng)的數(shù)值天氣預(yù)報(bào)（NWP）依賴超級(jí)計(jì)算機(jī)求解大氣物理方程，耗時(shí)且昂貴。而AI大模型（如華為盤古 Pangu-Weather、Google GraphCast、NVIDIA FourCastNet）基于歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練，推理速度快10,000倍以上，且能耗極低。
2025年，AI模型在中短期預(yù)報(bào)（如10天路徑預(yù)測(cè)）的準(zhǔn)確率上已全面超越傳統(tǒng)NWP。例如，GraphCast在預(yù)測(cè)降水分布和臺(tái)風(fēng)路徑上表現(xiàn)出驚人的準(zhǔn)確性。這些模型正在被保險(xiǎn)公司、農(nóng)業(yè)部門和城市規(guī)劃者廣泛使用，用于評(píng)估氣候風(fēng)險(xiǎn)和制定適應(yīng)性策略。
3.4 AI+生物醫(yī)藥：AI4Sci 首個(gè)穿越現(xiàn)實(shí)的主戰(zhàn)場，從“概念驗(yàn)證”到“臨床突圍”的歷史性跨越
2026年，全球制藥行業(yè)正站在一個(gè)充滿機(jī)遇的十字路口，行業(yè)經(jīng)歷了從“概念炒作”到“臨床驗(yàn)證”的洗牌，AI制藥（AIDD）也成為AI For Science目前商業(yè)模式最清晰、落地確定性最強(qiáng)的“皇冠明珠”。
為什么AI制藥是AI4Science最重要的落地場景？
3.4.1 產(chǎn)業(yè)周期的拐點(diǎn)：當(dāng)傳統(tǒng)研發(fā)模式觸碰天花板
根據(jù)最新行業(yè)數(shù)據(jù)分析，未來五年內(nèi)，全球?qū)⒂谐^3000億美元銷售額的重磅藥物面臨專利懸崖（Patent Cliff）的沖擊。與此同時(shí)，傳統(tǒng)藥物研發(fā)的“三十定律”（即耗時(shí)10年、耗資10億美元、且臨床成功率不足10%）導(dǎo)致新藥研發(fā)的內(nèi)部回報(bào)率（IRR）在過去十年間持續(xù)走低，這是一把始終懸在制藥巨頭頭頂?shù)倪_(dá)摩克利斯之劍，迫使制藥巨頭尋找新的生產(chǎn)范式。
在JPM 2026的主會(huì)場上，輝瑞、諾華、阿斯利康等跨國藥企（MNC）的CEO們?cè)谘葜v中流露出明顯的共識(shí)：傳統(tǒng)的試錯(cuò)式、勞動(dòng)密集型研發(fā)模式已難以為繼。輝瑞與賽諾菲等公司強(qiáng)調(diào)，單純依靠擴(kuò)大實(shí)驗(yàn)規(guī)模已無法解決生物學(xué)的復(fù)雜性問題，必須引入高維度的計(jì)算能力。
AI，正是這一關(guān)鍵的核心變量。
3.4.2 技術(shù)突破：AI制藥的技術(shù)棧已發(fā)生根本性重構(gòu)
· AlphaFold 3的全面應(yīng)用： 2025年底，Google DeepMind開源了AlphaFold 3（非商業(yè)用途），其最大的突破在于預(yù)測(cè)范圍從蛋白質(zhì)擴(kuò)展到了所有生命分子，這讓人類可以首次大規(guī)模預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)與小分子配體（Ligands）、DNA、RNA的結(jié)合模式。這一全新的能力，對(duì)于理解生物機(jī)制、設(shè)計(jì)創(chuàng)新藥物有重要的推動(dòng)作用。
· 生成式AI的成熟： 類似于Midjourney生成圖像，現(xiàn)在的AI模型能夠根據(jù)靶點(diǎn)口袋的3D結(jié)構(gòu)，從零開始生成具有特定理化性質(zhì)（如溶解度、代謝穩(wěn)定性）的全新分子結(jié)構(gòu)，而不僅僅是在既有分子庫中篩選。在抗體領(lǐng)域，針對(duì)傳統(tǒng)方法長期未突破的難成藥靶點(diǎn)，現(xiàn)在的AI算法（如Chai-2、BoltzGen和國內(nèi)的GeoFlow、IgGM）可以快速生成候選分子，并數(shù)十次嘗試內(nèi)鎖定結(jié)合抗體。
· 實(shí)驗(yàn)室閉環(huán)（Lab-in-a-Loop）： NVIDIA在2026年初更新了BioNeMo平臺(tái)，重點(diǎn)增強(qiáng)了與濕實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)交互能力。AI生成的分子被合成測(cè)試后，數(shù)據(jù)立即回饋給模型進(jìn)行微調(diào)，形成“生成-驗(yàn)證-優(yōu)化”的高速飛輪。
3.4.3 臨床價(jià)值兌現(xiàn)打破了長久以來的“黑盒”質(zhì)疑，行業(yè)進(jìn)入“去偽存真”的良性周期
2025年是AI制藥的“臨床大考年”，幾家頭部企業(yè)的里程碑事件證明了AI并非空中樓閣，這也是為什么將2026年定義為行業(yè)“新風(fēng)口”的核心依據(jù)。
· Insilico Medicine：ISM001-055 的里程碑式勝利
2025年中，其針對(duì)特發(fā)性肺纖維化（IPF）的候選藥物ISM001-055公布了積極的IIa期臨床數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)顯示，藥物在患者身上表現(xiàn)出良好的安全性，并觀察到肺功能指標(biāo)（FVC）的劑量依賴性改善。這是全球首款由AI發(fā)現(xiàn)靶點(diǎn)并設(shè)計(jì)分子的藥物在II期臨床中取得積極結(jié)果，具有里程碑意義。
· Recurion Pharmaceuticals：安全性驗(yàn)證與平臺(tái)邏輯
Recursion在腦海綿狀血管畸形（CCM）藥物REC-994的二期臨床中，療效信號(hào)在高劑量組（400mg）展現(xiàn)出了50%的患者病灶體積縮小（對(duì)比安慰劑組的28%），試驗(yàn)成功達(dá)到了安全性和耐受性的主要終點(diǎn)。
· Generate:Biomedicine：生成式抗體的臨床突圍
Generate:Biomedicine利用生成式AI設(shè)計(jì)的長效單抗分子GB-0895已進(jìn)入臨床階段。該藥物靶向哮喘炎癥的關(guān)鍵上游驅(qū)動(dòng)因子TSLP，將給藥頻率從每4周一次延長至每6個(gè)月一次。2025年底，Generate宣布啟動(dòng)兩項(xiàng)全球III期臨床試驗(yàn)（SOLAIRIA-1和SOLAIRIA-2），計(jì)劃招募1600名患者，這是目前AI設(shè)計(jì)抗體領(lǐng)域規(guī)模最大、推進(jìn)最快的III期臨床項(xiàng)目。
· 2025-2026年AI制藥領(lǐng)域關(guān)鍵戰(zhàn)略交易一覽
4. AI+生物醫(yī)藥：AI For Science中率先登陸的“諾曼底”
AI4Science是科學(xué)發(fā)展的必然歷史階段，其本質(zhì)是一場關(guān)于人類如何“獲取知識(shí)”的認(rèn)知革命。作為科學(xué)發(fā)現(xiàn)的“第五范式”，它正在將原本依賴靈感偶得與漫長試錯(cuò)的科學(xué)研究，重構(gòu)為一種可預(yù)測(cè)、可工程化、可規(guī)?；恼鞒獭＿@一范式不僅讓材料、能源、氣候、生命等宏大命題有了被重新求解的可能，更標(biāo)志著人類文明正在從“觀察與解釋自然”向“模擬與創(chuàng)造自然”跨越。
未來的科學(xué)研發(fā)或?qū)⒁赃^去人類無法企及的速度和精度推進(jìn)，而 AI 制藥將作為這場革命的先鋒，不僅承載著萬億級(jí)的產(chǎn)業(yè)期望，更承載著人類戰(zhàn)勝頑疾的夢(mèng)想。我們有理由相信，一個(gè)人類健康更普及、更持續(xù)、擁有更多可能的未來，正在從代碼與數(shù)據(jù)的洪流中加速走來。
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