AI4S重塑科研范式：从模型算力底座到产业落地全景

AI4S：科学发现的第五范式与国家战略高地

人工智能驱动的科学研究（AI4S）正被视为继实验、理论、计算和数据科学之后的科研“第五范式”。这一新模式通过人工智能手段辅助或独立完成科学研究任务，全流程重塑科研体系，突破传统科研瓶颈。AlphaFold在蛋白质结构预测领域的突破及其核心开发者获得诺贝尔化学奖，印证了AI4S的硬核科研价值。目前，中美欧英等全球主要经济体已将AI4S上升为国家战略，密集出台政策加码布局。中国国务院印发相关意见，明确提出加快实施“人工智能+”科学技术行动，率先建立基于AI的新型科研和研发范式。随着通用大模型能力的增强，科学研究场景因其对技术能力要求的严苛性及产出价值的高回报性，成为模型公司发展的核心选择。

模型演进：从专用工具向通专融合一体化架构迈进

AI4S模型相较于通用大模型，具备科学机理约束、多模态统一表征、长时序推理三大专属核心能力，以适配真实世界科研规律与复杂科学任务。早期AI4S模型多为领域专用或工具增强型，存在泛化性与专业性失衡问题。当前，行业主流架构正逐步演变为科学基础模型加领域专用模型的“通专融合”模式。国内机构如中科院自动化所推出的S1-Omni模型及上海人工智能实验室提出的SAGE架构，均致力于解决单一模型在跨学科知识融合与现实世界知识对齐方面的不足。这些一体化模型架构及配套智能科研平台的推出，推动AI4S从单点科学计算走向全流程、闭环式科学智能创新，实现了从通用智能向科学智能的深度演进。

算力重构：超算-智算深度融合的新型异构架构

AI4S兼具机理仿真与AI模型耦合的计算特征，对算力提出全新要求，传统超算与通用智算集群均无法单独满足。行业因此提出超算与智算深度融合的异构算力新架构，以实现算力精度、硬件互联、存储及软件生态的全方位适配。该架构需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，打造了全自研的超算-智算融合AI4S算力底座。该平台依托全链路全自研基础设施，包括国产芯片、高速网络及浸没式液冷技术，实现了万亿原子模拟、蛋白质折叠加速等世界级科研突破，推动国产高端算力从示范应用走向规模化复制。

产业落地：多领域打通基础科研到工程应用闭环

AI4S正赋能生物医药、材料能源、工业仿真、气象环境、农业育种等多个赛道。在AI制药领域，覆盖靶点挖掘、分子生成乃至临床试验全流程，显著压缩研发周期与成本，部分企业已将研发周期缩短一半以上。在工业设计与仿真领域，催生“数据+物理”双驱动仿真范式，革新CAD/CAE/EDA工具链，提升设计效率与精度。气象领域AI模型实现业务化预报，赋能新能源功率预测与极端天气预警。农业育种依托多组学数据解析，助力缩短良种选育周期。AI4S逐步跳出工具辅助定位，推动各行业由试错实验转向预测优先的全新研发模式，打通从科学发现到工程产业化的完整链路。