计算机行业深度报告：科学发现的第五范式，AI4S从基础模型、算力底座到产业落地.pdf

AI for Science（AI4S）作为继实验、理论、计算和数据科学之后的科研“第五范式”，正通过人工智能手段重塑科研全流程，成为全球科技竞争的新制高点。本报告指出，随着AlphaFold等成果获诺奖认可，中美欧英等主要经济体已将AI4S上升为国家战略，密集出台政策支持其发展。AI4S不仅是大模型迭代的“下一站”，更因其在高价值场景中的严苛技术要求与高回报潜力，成为行业头部机构的核心选择。

模型层面，AI4S模型正从早期的领域专用模型向“通专融合”的一体化架构演进。相较于通用大模型，AI4S模型需具备科学机理约束、多模态统一表征及长时序推理能力。国内机构如中科院和上海人工智能实验室已推出S1-Omni、SAGE等基础模型及智能科研平台，解决了泛化性与专业性失衡问题，推动科研从单点计算走向闭环创新。

算力层面，AI4S对算力提出重构性需求，传统超算或智算集群均无法单独满足。行业趋向于构建超算-智算深度融合的异构算力架构，以支持多精度混合计算、长周期稳定作业及双生态软件栈。中科曙光推出的全国产十万卡曙光8000集群，通过全自研基础设施实现了万亿原子模拟等世界级突破，标志着国产高端算力从示范走向规模化复制。

应用层面，AI4S已在生物医药、工业仿真、气象环境及农业育种等领域实现落地。在AI制药中，显著压缩研发周期与成本；在工业领域，构建“数据+物理”双驱动仿真范式，革新CAD/CAE/EDA工具链；在气象与农业领域，提升预测精度与育种效率。AI4S正推动各行业从试错实验转向预测优先的研发模式，打通从科学发现到工程产业化的完整链路，迎来规模化价值变现新阶段。