前瞻研究系列报告：AI4S驱动下的科学发现，从经验试错到智能驱动.pdf

随着大语言模型与科学基座技术的持续演进，AI4S（AI for Science）正推动科学研究迈入以智能驱动为核心的“第五范式”。这一变革不仅体现在算法层面的多维重构，更深刻影响着全球研发预算的配置结构与科技企业的竞争格局。

算法体系的三维重构

报告指出，AI4S通过执行、决策与逻辑三个维度协同优化研发流程。执行层利用生成式模型实现从“库内筛选”向“全空间生成”的转变，GNoME模型发现的稳定晶体结构较以往扩展一个数量级；决策层引入贝叶斯优化与最优停止算法，在受限博弈环境下将复杂反应参数优化的迭代次数缩减至约150次；逻辑层则通过物理信息神经网络与符号回归，将物理因果约束嵌入模型，解决传统AI的黑盒局限。

市场规模与商业逻辑

在商业化测算方面，报告基于三层乘法框架推演，假设2026年全球研发总支出约3万亿美元等值、研发AI预算占比7%为基准，广义研发AI预算规模约2100亿美元等值。当商业转化比例设定在5%至10%区间时，对应的预算型商业空间为105亿至210亿美元等值。商业逻辑正由单一工具授权向“平台经营价值+研发资产价值”的深度分享演进，通过缩短研发周期与风险前置释放非线性的资本回报。

产业博弈与竞争图谱

当前技术迁移路径呈现通用平台横向渗透、垂直领域纵向深耕与物理规律底层重构的三方博弈。报告构建了基于技术哲学与交付形态的四象限竞争图谱，将产业划分为科学决策者、重资产探索者、通用效率加速器与物理算法基础设施四大阵营。中国在全球AI论文引用份额已达40.2%，国内产业生态在底层物理引擎（如DeePMD）与垂直场景（如电池材料、创新药）转化上表现出双轨并行特征，产学研协同与国产替代成为核心驱动力。