中国科学技术信息研究所发布的《AI for Science 创新图谱》显示，2019 年至 2023 年全球 AI for Science 论文发表量的年均增长率达 27.2%，全球人工智能期刊论文总量从 2015 年的 30.89 万篇增至 2024 年的 95.45 万篇，十年间激增近三倍。其中，科学智能领域的贡献显著，其占比从 2015 年的 56% 提升至 2024 年的 62%。若以 2019 年为基准，结合年均 27.2% 的增速推算，2025 年全球 AI for Science 论文发表量预计较 2019 年增长超过 3.5 倍，反映出 AI 技术在科学研究各领域的渗透率快速提升，而人工智能是如何改变科研范式的呢？

• 先来看下这个数据，在各国中，中国是论文发表数量最多的国家，2019-2023 年间发表超过 10 万篇，占全球总量的 30% 以上。其优势领域集中在地球环境科学、工程科学和数学与物质科学交叉方向。美国则在高质量研究（如自然指数期刊引用量）上保持领先，但中国的引用量增速（2015-2024 年增长 38 倍）显著高于美国，显示出追赶态势。
• 在学科分布中，生命科学（如蛋白质结构预测、药物研发）、物理学（如量子模拟、材料科学）和化学（如催化剂设计、分子合成）是 AI 应用最广泛的领域，占 AI for Science 论文总量的 60% 以上。特别是在，2024 年，生成式 AI 在理论物理（如量子场论方程构建）和材料科学（如超导材料预测）领域的论文分别增长 40% 和 55%，显示出 AI 在复杂科学问题中的突破潜力。而2025年，也即将超越这一数据。

这代表了人工智能正以前所未有的深度和广度重塑科研范式，推动科学研究从 “经验驱动”“理论驱动”“计算驱动” 向 “数据与智能双驱动” 的第四范式跃迁。

一、科研方法论的重构

1. 从假设驱动到数据与模型双驱动传统科研依赖 “观察 — 假设 — 验证” 的线性逻辑，而 AI 通过挖掘海量数据中的隐含规律，实现 “数据密集 — 智能涌现 — 人机协同” 的三元认知模式。例如，AlphaFold3 不仅预测蛋白质结构，还能解析蛋白质 - 核酸、蛋白质 - 小分子复合物的三维构象，其预测精度可与实验数据媲美，直接推动结构生物学从 “实验瓶颈” 进入 “计算优先” 时代。在材料科学领域，微软 NatureLM 通过自回归文本生成技术，成功设计出体积模量接近钻石的新型超硬材料，颠覆了传统试错式材料研发模式，心理学领域中，科研工具PsychFlow通过AI与实验心理学的结合，可以快速生成各种AI+心理的实验范式，例如研究AI对人的创新力的影响，统一实验环境，可以让不同AI咨询聊天机器人进行比较。
2. 从单一学科到跨学科融合AI 打破学科壁垒，催生交叉创新。复旦大学跨学科大模型整合物理、化学、生物知识，在超导材料预测和台风路径模拟中实现效率跃升；华为云盘古大模型将思维链技术与策略搜索结合，在 30 多个行业落地应用，推动数学能力与复杂任务规划的跨界融合。这种 “人工智能 +” 模式使科研人员能够同时处理文本、图像、代码等异质信息，捕捉跨领域的隐性关联，例如通过分析气候数据与 医学文献，发现极端天气对传染病传播的影响机制。
3. 从静态分析到动态预测AI 模型具备动态建模能力，可处理复杂系统的时空演化。例如，PandemicLLM 融合政策、行为、基因等多源数据，实现高精度疫情预测；在高能物理领域，AI 通过模拟粒子碰撞轨迹，优化实验设计并提升数据重建效率。这种动态预测能力使科研从 “事后解释” 转向 “事前干预”，例如在生态保护中提前预警物种灭绝风险。

二、科研组织模式的变革

1. 从孤岛式创新到分布式智能网络AI 推动科研组织从 “中心 — 外围” 结构向 “节点 — 网络” 转变。欧洲开放科学云（EOSC）通过链接多国资源，实现算力、数据和工具的跨国共享，使研究团队可 24 小时协作；中国 “模速空间” 平台汇聚 100 余家 AI 企业，形成动态组队的科研攻关模式。这种分布式网络不仅提升效率，还促进了 “人类提出需求 —AI 生成路径 — 计算机自动验证” 的全链条科研闭环。
2. 从个体主导到人机协同共生AI 逐步从辅助工具升级为科研主体。Robin 多智能体系统自主完成文献调研、实验设计和数据分析，发现治疗干性年龄相关性黄斑变性的候选药物利帕舒地尔；GPT-5 在数学教授引导下，首次给出第四矩定理的显式收敛率，并被纳入正式论文。这种协同模式使人类科学家得以聚焦战略性问题，而 AI 承担重复性工作，例如在考古研究中通过虚拟修复技术快速复原文物碎片。
3. 从封闭独享到开放共享开源生态和数据共享成为新趋势。AlphaFold3 开源代码推动结构生物学普惠化；“联合科学家” 平台通过区块链技术量化科研贡献，实现数据、灵感的透明化共享。这种开放模式降低了科研门槛，例如非洲科学家可通过云平台使用欧洲的高性能计算资源，加速本土农业基因研究。

三、知识生产方式的革新

1. 从线性积累到跳跃式发现AI 通过探索解空间生成新假设，突破人类直觉限制。例如，AlphaFold3 预测的冠状病毒蛋白结构，为改进治疗方案提供关键线索；在化学领域，AI 设计的新型催化剂可将反应效率提升数倍。这种 “智能涌现” 使知识生产从渐进式积累转向革命性突破，例如在能源领域发现室温超导材料的可能性。
2. 从经验归纳到理论推演AI 开始涉足基础理论创新。GPT-5 在 Malliavin–Stein 框架下，将定性的第四矩定理推广为定量形式，其推导过程被原封不动纳入学术论文；在量子场论中，生成式 AI 通过构建方程，探索新的物理模型。这种理论推演能力使科研从 “现象解释” 深入到 “规律发现”，例如在宇宙学中模拟暗物质分布。
3. 从实验依赖到虚实融合虚拟实验与实体实验结合成为新常态。“磐石” 科学大模型通过仿真推演，为高铁流体力学设计提供数据支持；在药物研发中，AI 先通过虚拟筛选数百万分子，再进行实体合成验证，将研发周期从数年压缩至数月。这种融合模式显著降低成本，例如在材料实验中减少 90% 的试错次数。

四、伦理与治理的新挑战

1. 原创性归属与责任界定当 AI 提出科学假设或设计实验时，其贡献如何量化？例如，Robin 系统发现的药物候选物，应归功于开发团队还是 AI 算法？目前，多数研究采用 “人类主导 + AI 辅助” 的责任框架，要求 AI 生成方案必须经人类二次验证，并通过知识溯源技术记录贡献链条。
2. 数据隐私与安全风险跨学科研究涉及海量敏感数据。欧盟 GDPR 要求科研数据遵循 “公平、可追溯、透明” 原则；中国通过区块链技术实现数据确权和访问控制。在制造业中，隐私保护机器学习（如联邦学习）允许中小企业共享数据而不泄露商业机密，例如食品晶体计数工具在保障数据安全的同时提升质量控制效率。
3. 技术滥用与生态失衡AI 可能加剧科研资源分配不均。例如，发达国家的实验室因算力优势垄断 AI 驱动的前沿研究，而发展中国家面临 “数字鸿沟”。对此，中国通过 “AI + 科学” 专项基金支持中西部高校，欧盟推行 “数字技能再培训计划” 缩小差距。

人工智能对科研范式的改变不仅是工具升级，更是一场思维革命。它重构了科研的底层逻辑，推动人类从 “有限探索” 进入 “无限可能” 的新时代。未来，随着 AI 与科学的深度融合，科研将更高效、更开放、更具颠覆性，为解决全球重大挑战提供新路径。