科研智能（AI4R&D） 人工智能驱动的研发新范式：描绘生态全景,为制定产业政策、指导项目布局提供参考

科研智能（AI for Research and Development，以下简称 AI4R&D， 人工智能赋能科学研究及产业研发）是科学智能（AI for Science， AI4S）概念的延伸和扩展，主要包括两方面内涵，一是聚焦人工智 能加速基础科学研究，拓展研究思路，加速研究进程；二是强调人 工智能在应用研究和产业研发中的重要作用，多面提升工程技术创 新的效率。科研智能代表了科技创新的新范式和新动能，有望多面 加速基础研究和产业研发的进程，并缩短两者之间的转化周期，推 动科技成果在工业界的产业化和规模应用。科研智能正在范围 内加速发展。各国相继发布政策构筑科研智能发展 环境。

2024 年发布报告《科研智能（AI4R&D）—人工智能驱动 的研发新范式》，旨在描绘科研智能L域的生态全景，为政府部门制定产业政策、指导项目布局提供参考，为研究机构、科技企业把握 技术方向、开拓应用场景提供借鉴，加速该L域的技术创新和应用 实践，为我国在该L域抢占发展先机提供助力。未来，信通院 将关注科研智能发展动向，深化对关键技术和产业趋势的研判， 加强与科研机构、G校、企业等产学研各界的交流合作，共同推进 科研智能生态体系建设，为科技强国和创新型建设提供有力支 撑。

科研算力与科研数据的深度融合为 AI4R&D 奠定了坚实基础。 由 AI 框架、算法库、开发套件及L域模型组成的开发工具链J大提 升了科研效率，促进了跨学科、跨L域的协同创新与融合，深刻改 变了科学研究范式

人工智能正在深刻影响和重塑科学研究和产业研发的范式，并 经历着快速而深刻的变革。G校、科研机构以及企业在跨学科研究 和合作方面不断探索，推动了人工智能与科学研究的深度融合，逐 步形成了涵盖多学科、多L域、多应用场景的多元化产业生态体系。 展望未来，科研智能的发展将持续受到以下几个方面的驱动。

一是技术创新与突破。随着人工智能算法、算力和数据的发展，有 望进一步提升科研人员解决复杂科研问题的能力，激发更多技术创 新和突破。二是跨学科融合。随着科研智能应用的拓展，不同学科、 不同行业L域之间的融合，也将推动新理论、新方法、新技术和新 应用的诞生。三是产业化应用。随着科研智能在材料设计、气象预 测、工业仿真、新药研发等L域的产业化应用，将为社会和经济发 展带来深远影响。四是政策保障。有为政府和有效市场的结合，将 是科研智能发展的重要保障，为其长远发展提供坚实基础。

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