2025年AI for Science行業(yè)概覽：創(chuàng)新驅(qū)動：AI如何助力科學(xué)創(chuàng)新的無限可能

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?2025

LeadLeo2025年中國AIforScience行業(yè)概覽：創(chuàng)新驅(qū)動：AI如何助力科學(xué)創(chuàng)新的無限可能ChinaAIforScience

Industry中國AI

for

Science産業(yè)報告提供的任何內(nèi)容（包括但不限于數(shù)據(jù)

、文字

、

圖表

、

圖像等）均

系頭豹研究院獨有的高度機密性文件（在報告中另行標(biāo)明出處者除外

)。未經(jīng)頭豹研究院事先書面許可

，任何人不得以任何方式擅自復(fù)制、再造

、傳播

、

出版

、

引用

、改編

、匯編本報告內(nèi)容

，若有違反上述約定的行為發(fā)生

，頭豹研究院保留采取法律措施

，追究相關(guān)人員責(zé)任的權(quán)利

。頭豹研究院開展的所有商業(yè)活動均使用“

頭豹研究院

”或“頭豹

”

的商號

、商標(biāo)

，頭豹研究院無任何前述名稱之外的其他分支機構(gòu)

，也未授權(quán)或聘用其他任何第三方代表頭豹研究院開展商業(yè)活動。概覽標(biāo)簽：AIforScience、算力基礎(chǔ)設(shè)施、高通量實驗n發(fā)展歷程：

中國AIforScience行業(yè)目前所處階段如何？n驅(qū)動因素：

中國AIforScience驅(qū)動構(gòu)成？n核心技術(shù)：

中國AIforScience的核心技術(shù)有哪些？發(fā)展情況？n了解中國AIforScience的發(fā)展歷程和范式變遷過程n深入了解中國AIforScience行業(yè)核心技術(shù)情況n

了解AIforScience的產(chǎn)業(yè)應(yīng)深度2

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LeadLeo研究目標(biāo)Researchobjectives

本報告關(guān)鍵問題的回答

研究目標(biāo)

研究目的n了解和分析中國AIforScience的驅(qū)動發(fā)展、范式變遷、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用第一部分：行業(yè)綜述主要觀點：

AIforScience

的定義：AIforScience（科學(xué)智能）是指利用人工智能技術(shù)和方法來加速科學(xué)研究和發(fā)現(xiàn)的過程。它通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的科學(xué)發(fā)現(xiàn)，利用大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)挖掘隱藏在海量數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律。

模型驅(qū)動：模型驅(qū)動的科學(xué)研究范式結(jié)合了傳統(tǒng)的理論方法和現(xiàn)代計算技術(shù)，使得科學(xué)家能夠在沒有實際實驗的情況下探索復(fù)雜系統(tǒng)的特性和行為。

數(shù)據(jù)驅(qū)動：數(shù)據(jù)驅(qū)動的科學(xué)研究范式充分利用了大數(shù)據(jù)的力量和先進的分析技術(shù)，使科學(xué)家能夠在沒有深入理論背景的情況下探索復(fù)

雜系統(tǒng)的行為。

范式變遷過程：科學(xué)范式的變遷是一個漸進的過程，每一步都基于前一步的技術(shù)和方法論的發(fā)展。從直接觀察到理論構(gòu)建，再到計算模擬和數(shù)據(jù)挖掘，最后到AI輔助的科學(xué)研究，每一次轉(zhuǎn)變都推動了科學(xué)技術(shù)的進步。

發(fā)展歷程：AIforScience的發(fā)展是一個持續(xù)的過程，從最初的初步探索到現(xiàn)在的廣泛應(yīng)用，未來還將向著深度融合的方向發(fā)展。隨著

AI技術(shù)的不斷進步，AIforScience有望成為推動科學(xué)研究和發(fā)現(xiàn)新知識的強大工具。3

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LeadLeoAI縱向賦能傳統(tǒng)設(shè)施面臨的困難機器學(xué)習(xí)算法/預(yù)訓(xùn)練模型AI畫

色Science算力/超算中心

先進表征oAI

for

Science（科學(xué)智能）是指利用人工

智能技術(shù)和方法來加速科學(xué)研究和發(fā)現(xiàn)的過程

。

它通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的科學(xué)發(fā)現(xiàn)

，利用

大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)挖掘隱藏在海量數(shù)

據(jù)中的模式和規(guī)律；

通過自動化與智能化實驗設(shè)計

，使用AI來優(yōu)化實驗方案，提高

實驗效率；通過模型預(yù)測與仿真

，建立基于物理的模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動模型相結(jié)合的混

合模型

，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進行復(fù)雜的物理現(xiàn)象預(yù)測和仿真；o通過跨學(xué)科研究促進不同學(xué)科間的合作與知識交流

，解決跨學(xué)科問題；

通過高級計算資源如高性能計算

、云計算等技術(shù)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集；通過預(yù)訓(xùn)練大模型的應(yīng)用

解決科學(xué)問題；通過智能輔助決策支持科

學(xué)家做出更明智的選擇；并通過科學(xué)知識

圖譜構(gòu)建整合和組織分散的知識

，

以加速科學(xué)研究的速度

、提高研究效率

，并探索

新的科學(xué)領(lǐng)域。4中國AIforScience行業(yè)綜述——定義AI不僅提高了科學(xué)研究的效率和準(zhǔn)確性，

還通過發(fā)現(xiàn)新的模式和關(guān)系推動科學(xué)創(chuàng)新

，增強了對復(fù)雜系統(tǒng)

的預(yù)測能力中國AIforScience行業(yè)綜述——定義

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LeadLeo高度智能化的科學(xué)新設(shè)施超大規(guī)模、高速迭代的科學(xué)探索科學(xué)實驗操作難科學(xué)數(shù)據(jù)共享難科學(xué)數(shù)據(jù)的治理共享實驗方案的優(yōu)化設(shè)計科學(xué)問題的加速求解科學(xué)問題溝通難面向第五范式

的智能化科學(xué)

設(shè)施（AISF）來源：

中國科學(xué)院院刊，頭豹研究院科學(xué)計算/工業(yè)

仿真?zhèn)鹘y(tǒng)實驗的智能化賦能與改造規(guī)律推演假設(shè)生成規(guī)律推演規(guī)律推演賦能已有科學(xué)設(shè)施支撐新范式算力/云數(shù)據(jù)Hsmsμsnspsfs雪諾應(yīng)力

…

湍流模型宏觀連續(xù)介質(zhì)力學(xué)玻爾茲曼方程

矩模型

…介觀自由能面、動態(tài)算子

…DeePCG

、

RID勢能面、量子動力學(xué)

…DeepWannier

、

DeePMD密度/軌道泛函近似

…密度泛函/波函數(shù)多電子波函數(shù)

…

DeePWF空間尺度Angstrom

nmμm

mm

m火箭模擬發(fā)動機模擬高分子材料模擬動力電池模擬化學(xué)反應(yīng)模擬火車票預(yù)訂o模型驅(qū)動的科學(xué)研究范式是一種現(xiàn)代科學(xué)研究方法

，其結(jié)合了理論背景與實驗數(shù)據(jù)

，

通過建立數(shù)學(xué)模型或計算模型來模擬和預(yù)

測自然界的現(xiàn)象

。這一范式首先需要基于堅實的理論基礎(chǔ)建立數(shù)學(xué)方程

，并通過參數(shù)化來反映實際系統(tǒng)的特點

。接著

，利用

數(shù)值方法求解這些方程

，并借助軟件工具如MATLAB或Python中的科學(xué)計算庫來進

行計算模擬

。

為了提高模型的準(zhǔn)確性

，還

需要收集實驗數(shù)據(jù)來校準(zhǔn)模型參數(shù)

，模型不僅可以用來預(yù)測未來的系統(tǒng)行為

，還可以用于優(yōu)化設(shè)計參數(shù)

，找到最佳配置

，甚

至為決策者提供支持。o最終

，通過可視化手段展示模擬結(jié)果

，確保模型輸出具有足夠的可解釋性

，

以便研

究人員能夠理解模型背后的機制

，并形成反饋循環(huán)來不斷改進模型

。這種研究方法已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于多個領(lǐng)域

，如氣候模型

、生物醫(yī)學(xué)模型

、材料科學(xué)等

，極大地提高了科學(xué)研究的效率和精確度。5中國AIforScience行業(yè)綜述——模型驅(qū)動模型驅(qū)動的科學(xué)研究范式結(jié)合了傳統(tǒng)的理論方法和現(xiàn)代計算技術(shù)

，使得科學(xué)家能夠在沒有實際實驗的情

況下探索復(fù)雜系統(tǒng)的特性和行為中國AIforScience行業(yè)綜述——模型驅(qū)動o

AI4S幫助復(fù)雜系統(tǒng)下的數(shù)學(xué)模型求解

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LeadLeoo

典型應(yīng)用場景

More

Physics：有效應(yīng)用物理模型來源：NatureAI，頭豹研究院馬爾可夫決策過程粗?；肿觿恿W(xué)貝爾曼方程分子動力學(xué)薛定諤方程DeePWF

、

DeePKS柔性材料模擬藥物分子模擬半導(dǎo)體模擬飛機模擬地質(zhì)模擬物流運輸本構(gòu)關(guān)系

…微觀科

學(xué)

事

件基因蛋白細胞組織器官生命社會材料化學(xué)星球天體新能源通信電子能源化工o數(shù)據(jù)驅(qū)動的科學(xué)研究范式是一種新興的研究方法

，

它強調(diào)利用大量數(shù)據(jù)和先進的數(shù)據(jù)分析技術(shù)來探索自然現(xiàn)象和解決科學(xué)問題

。這一范式首先需要收集大量

、

高質(zhì)量

的數(shù)據(jù)

，這些數(shù)據(jù)可以來源于實驗測量

、傳感器記錄等

，并經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗以保證質(zhì)量

。

隨后

，通過對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析和應(yīng)

用機器學(xué)習(xí)算法。o接下來

，構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型直接從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)

，而無需預(yù)先設(shè)定特定的數(shù)學(xué)形式或物理模型

，并通過獨立的數(shù)據(jù)集來驗證模型的泛化能力和預(yù)測準(zhǔn)確性

。此外

，還

需要確保模型輸出具有足夠的可解釋性

，

以便研究人員能夠理解模型背后的機制

，

并形成反饋循環(huán)來不斷改進模型

。這種研究方法已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于多個領(lǐng)域

，如氣候科學(xué)

、生物醫(yī)學(xué)研究

、材料科學(xué)和社會

科學(xué)等

，極大地提高了科學(xué)研究的效率和精確度。6中國AIforScience行業(yè)綜述——數(shù)據(jù)驅(qū)動數(shù)據(jù)驅(qū)動的科學(xué)研究范式充分利用了大數(shù)據(jù)的力量和先進的分析技術(shù)

，使科學(xué)家能夠在沒有深入理論背

景的情況下探索復(fù)雜系統(tǒng)的行為中國AIforScience行業(yè)綜述——數(shù)據(jù)驅(qū)動數(shù)

據(jù)

存

儲

層觀測目標(biāo)及其描述間的知識獲取大規(guī)模觀測目標(biāo)只是對的全景融合多尺度觀測目錄數(shù)據(jù)融合Source_1Source_2知

識

融

合

層發(fā)現(xiàn)在線-離線交互反饋時空優(yōu)化的內(nèi)外存儲與索引機制面向科學(xué)查詢的系統(tǒng)自動化配置科學(xué)數(shù)據(jù)流大規(guī)?？茖W(xué)數(shù)據(jù)分布式處理框架

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LeadLeo來源：國家自然科學(xué)基金委員會，專家訪談，

頭豹研究院o

典型應(yīng)用場景基于空間維度

的相鄰存儲基于時間維度

的多級存儲工作負載分類

/預(yù)測模型工作負載特

征的提取實時科學(xué)事件

發(fā)現(xiàn)空間維度數(shù)據(jù)質(zhì)量控制時間維度序列補全模型海量數(shù)據(jù)離線挖掘與分析引入人工干預(yù)的融合機制低資源遷移學(xué)習(xí)設(shè)計動態(tài)任務(wù)管理智

能

分

析

層基于表示學(xué)習(xí)

的知識補全知識庫內(nèi)部信息融合實體與本體

知識融合實體與關(guān)系

聯(lián)合抽取資源描述框架語義空間領(lǐng)域知識?

定量知識?

控制方程（POE

、ODE）?

第一性原理?

定性知識?

特征相關(guān)性?

拓撲結(jié)構(gòu)?

概率分布遺傳算法符號數(shù)學(xué)專家提煉領(lǐng)域知識材料研發(fā)物理原理發(fā)現(xiàn)從數(shù)據(jù)中提煉方程探求物理本質(zhì)氣象地質(zhì)智慧能源場景量子物理勘探開發(fā)中的測井曲線生成與補全提升地下滲流模擬的效率和精度o數(shù)據(jù)與模型融合驅(qū)動的科學(xué)研究范式是一種綜合研究方法

，

它結(jié)合了數(shù)據(jù)驅(qū)動和模型驅(qū)動兩種方法的優(yōu)勢

。該范式首先需要收集大量的實驗數(shù)據(jù)或模擬數(shù)據(jù)

，并對原始數(shù)據(jù)進行預(yù)處理以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量

。在此基礎(chǔ)上

，利用相關(guān)的科學(xué)理論和先驗知識來指導(dǎo)模型的設(shè)計

，確保模型具有一定的物理意義或生物學(xué)合理性

，并通過實驗數(shù)據(jù)來校準(zhǔn)模型參數(shù)

。接著

，采用機器學(xué)習(xí)

算法和深度學(xué)習(xí)技術(shù)來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律

，并不斷優(yōu)化模型性能

。通過融合

數(shù)據(jù)驅(qū)動和模型驅(qū)動的方法

，如通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)嵌入物理定律或生物學(xué)原理

，形成一種新型的融合模型

。這些模型可以用來預(yù)測未來或未觀察到的情況下的系統(tǒng)行

為

，

為決策者提供依據(jù)

，并幫助他們在復(fù)

雜情況下做出更明智的選擇。o此外

，還需要確保模型輸出具有足夠的可解釋性

，

以便研究人員能夠理解模型背后

的機制

，并形成反饋循環(huán)來不斷改進模型。7中國AIforScience行業(yè)綜述——模型與數(shù)據(jù)融合驅(qū)動數(shù)據(jù)與模型融合驅(qū)動的科學(xué)研究范式結(jié)合了數(shù)據(jù)驅(qū)動和模型驅(qū)動的優(yōu)點

，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動方法自動發(fā)現(xiàn)模

式和規(guī)律

，

同時結(jié)合模型驅(qū)動方法中的先驗知識和理論背景

，構(gòu)建更為可靠和可解釋的模型中國AIforScience行業(yè)綜述——數(shù)據(jù)與模型融合驅(qū)動向量空間知識嵌入模型?

寬表數(shù)據(jù)?PINM?

TgNN?

序列數(shù)據(jù)?PC-LSTM?

圖像數(shù)據(jù)?PhyCNN?

TgAE

、TgCNN

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LeadLeo建模全流程知識嵌入基于物理的數(shù)據(jù)預(yù)處理

模型結(jié)構(gòu)設(shè)計懲罰與激勵設(shè)計應(yīng)用知識模型

雙驅(qū)動模型仿真模擬建模全流程知識嵌入

稀疏回歸來源：機器之心，頭豹研究院市區(qū)級需求側(cè)精準(zhǔn)

電力負荷預(yù)測通過方程解釋機器

學(xué)習(xí)黑箱模型物理過程的預(yù)測

無網(wǎng)格PDF快速求電站級供給側(cè)發(fā)

電量預(yù)測o

典型應(yīng)用場景數(shù)據(jù)同化確定物理場物理原理發(fā)現(xiàn)物理原理發(fā)現(xiàn)應(yīng)用場景可解釋性航天航空化學(xué)工程環(huán)境保護能源系統(tǒng)生物制藥智能制造反問題半導(dǎo)體油氣科學(xué)范式的變遷經(jīng)驗科學(xué)范式理論科學(xué)范式計算科學(xué)范式數(shù)據(jù)密集型科學(xué)第五范式第二范式是以建模和歸

納的理論學(xué)科和分析為

主導(dǎo)的科學(xué)研究范式。第一范式相比，第二范

式的科學(xué)理論需要更深

入地理解自然界的規(guī)律。第三范式是以計算和模

擬為主導(dǎo)的科學(xué)研究范式，由1982年諾貝爾物

理學(xué)獎獲得者肯尼斯·威爾遜(KennethWilson)提出并確立。智能科學(xué)范式作為人類

科學(xué)革命歷史中的“第五

范式”可以理解為一種以AI技術(shù)為核心，以融入人的價值和知識為手段，以人機共融為特征的跨

領(lǐng)域科學(xué)研究規(guī)范。o科學(xué)范式的變遷反映了科學(xué)方法論的發(fā)展歷程

，這一歷程大致可以分為五個階段：經(jīng)驗科學(xué)范式

、理論科學(xué)范式

、計算科學(xué)

范式

、數(shù)據(jù)密集型科學(xué)范式

，

以及最近提

出的AI

for

Science（第五范式）

。從古代

至17世紀(jì)的經(jīng)驗科學(xué)范式開始，科學(xué)家主

要依靠觀察和實驗來積累知識；到了18世

紀(jì)至20世紀(jì)初的理論科學(xué)范式，發(fā)展出了

數(shù)學(xué)和理論框架來解釋自然現(xiàn)象；20世紀(jì)

中葉至今的計算科學(xué)范式

，使用計算機模擬和數(shù)值方法來研究復(fù)雜系統(tǒng)；21世紀(jì)初

至今的數(shù)據(jù)密集型科學(xué)范式

，依賴于大數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來發(fā)現(xiàn)知識；而最新

的AI

for

Science范式，則是在21世紀(jì)中葉興起

，結(jié)合人工智能技術(shù)

，特別是深度學(xué)習(xí)

，來輔助科學(xué)研究

，利用機器學(xué)習(xí)和深

度學(xué)習(xí)模型自動發(fā)現(xiàn)科學(xué)規(guī)律

，將數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法與傳統(tǒng)的理論模型結(jié)合起來

，并使用自動化實驗平臺和機器人技術(shù)來加速

實驗過程。8中國AIforScience行業(yè)綜述——范式變遷過程科學(xué)范式的變遷是一個漸進的過程

，每一步都基于前一步的技術(shù)和方法論的發(fā)展

。從直接觀察到理論構(gòu)建

，再到計算模擬和數(shù)據(jù)挖掘

，最后到AI輔助的科學(xué)研究，每一次轉(zhuǎn)變都推動了科學(xué)技術(shù)的進步中國AIforScience行業(yè)綜述——范式變遷過程寫作輔助輔助閱讀資源管理智能翻譯文章潤色智能校對功能層數(shù)據(jù)收集與管理數(shù)據(jù)選擇數(shù)據(jù)標(biāo)注數(shù)據(jù)生成數(shù)據(jù)精化研究層拓展認知邊界訓(xùn)練思維提問能力自我改造思維層第四范式強調(diào)借助并行

計算、數(shù)據(jù)挖掘、機器

學(xué)習(xí)等技術(shù)去發(fā)現(xiàn)隱藏

在數(shù)據(jù)中的關(guān)系與聯(lián)系。

將數(shù)據(jù)視為數(shù)字空間中

真實世界事物、現(xiàn)象和

行為的映射。黑箱預(yù)測器探索組合假設(shè)空間

優(yōu)化可微假設(shè)空間經(jīng)驗科學(xué)范式應(yīng)用于人

類最早的科學(xué)研究，主

要以記錄和描述自然現(xiàn)

象為特征，是以經(jīng)驗主

義和人的深度思考為主

導(dǎo)的科學(xué)研究范式

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LeadLeo假設(shè)評估推測可觀察量幾何先驗自監(jiān)督學(xué)習(xí)

語言建模來源：專家訪談，

學(xué)術(shù)匠，頭豹研究院

科學(xué)研究范式的演進假設(shè)生成數(shù)據(jù)表征實驗?zāi)M理論推導(dǎo)模擬仿真1、經(jīng)驗（幾千年前）

2、理論（幾百年前）

3、計算（幾十年前）

4、數(shù)據(jù)（十幾年前）

5

、AI（現(xiàn)在）數(shù)據(jù)增強假設(shè)建議AI4S當(dāng)前所處發(fā)展階段oAI

for

Science的發(fā)展歷程可以分為三個階

段：第一階段始于20世紀(jì)末至21世紀(jì)初，科學(xué)家開始初步探索將機器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用

于科學(xué)研究

，主要是利用簡單的機器學(xué)習(xí)算法進行數(shù)據(jù)分類和回歸分析；第二階段

從2010年代中期至今，AI

for

Science進入

了快速發(fā)展期

，深度學(xué)習(xí)模型被廣泛應(yīng)用于生物醫(yī)學(xué)

、材料科學(xué)

、天文學(xué)等多個科

學(xué)領(lǐng)域

，

出現(xiàn)了一系列重要的里程碑事件

，

如使用AI預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和開發(fā)新藥物；第三階段展望未來幾年到幾十年

，預(yù)計AI將成為科學(xué)研究的標(biāo)準(zhǔn)工具

，與科學(xué)研究深度融合

，推動科學(xué)范式的重大變革

，加

速科學(xué)發(fā)現(xiàn)的速度

，并解決長期以來懸而未決的重大科學(xué)問題。o目前正處于AIforScience的第二階段，這

一階段的重點是利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)解決科

學(xué)問題

，特別是在數(shù)據(jù)密集型領(lǐng)域

，如生

物信息學(xué)

、化學(xué)

、物理學(xué)等

，并開發(fā)強大

的AI算法和工具來支持更復(fù)雜的科學(xué)任務(wù)。9中國AIforScience行業(yè)綜述——發(fā)展歷程AI

for

Science的發(fā)展是一個持續(xù)的過程，從最初的初步探索到現(xiàn)在的廣泛應(yīng)用

，未來還將向著深度融合

的方向發(fā)展

。

隨著AI技術(shù)的不斷進步，AIforScience有望成為推動科學(xué)研究和發(fā)現(xiàn)新知識的強大工具中國AIforScience行業(yè)綜述——發(fā)展歷程前計算機時代計算機時代AI4S時代主要科研方式數(shù)據(jù)推演（紙筆）“假設(shè)”—“實驗”分復(fù)雜科學(xué)問題轉(zhuǎn)換為相對簡單的計算問題實現(xiàn)粗粒度建模，基礎(chǔ)上進行大量實驗驗證利用AI求解高位函數(shù)的優(yōu)勢實現(xiàn)高精度高效建模、高通量篩選等主要成就經(jīng)典物理模型量子力學(xué)的雛形微觀世界初步探索、宏觀尺度的科學(xué)成果的大規(guī)模應(yīng)用（航空汽車等）微觀世界的多尺度探索、宏觀+微觀尺度科學(xué)成果的應(yīng)用（新材料、新能源、生化、信息等）AI4S2.0階段?

算法雖然無法十分精準(zhǔn)地復(fù)現(xiàn)形勢世界，但人們對算法能力有清晰認

知，有可預(yù)測的誤差范圍和置信區(qū)

間?？梢栽偎惴A(yù)測結(jié)果基礎(chǔ)進行

有針對性的實驗驗證，極大降低實

驗的時間與資源消耗AI4S3.0階段?

AI技術(shù)與科學(xué)研究將更加深度融合，形成全新的研究范式。在這個階段，AI不

僅僅是一種輔助工具，它將成為一種能夠提出假設(shè)、設(shè)計實驗并自主學(xué)習(xí)的新科學(xué)方法論的重要組成部分。高級AI系

統(tǒng)將在多學(xué)科交叉領(lǐng)域中提供前所未有的洞察力，推動科學(xué)進步。AI4S1.0階段?

通過計算模擬算法對實驗結(jié)果進行外推和擴大，如藥物虛擬高通量篩選使用打分函數(shù)選擇結(jié)果。雖然提高了效率，但計算模擬知識輔助手段，流程仍以實驗為主，仍需大量

時間和成本中國AI

for

Science的發(fā)展歷程

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LeadLeo來源：專家訪談，迪樂姆教育科技，頭豹研究院數(shù)據(jù)驅(qū)動實驗觀察深度學(xué)習(xí)現(xiàn)象生成無人實驗o第二部分：技術(shù)分析主要觀點：

核心技術(shù)：AIforScience的核心技術(shù)包括高性能算力、數(shù)據(jù)管理基礎(chǔ)設(shè)施、科學(xué)計算軟件、預(yù)訓(xùn)練大模型和高通量實驗，共同加速了科學(xué)研究和發(fā)現(xiàn)的過程10

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LeadLeo邊

際

成

本

以網(wǎng)強算

算力中心機架規(guī)模（萬架）?超級計算機數(shù)量：226臺，占全球份額超45%?

截止2023年

中國共有14座國家級超算中心位于天津、深圳、長沙、濟南、廣州、無錫、鄭州、

昆山、成都、西安、太原、重慶和烏鎮(zhèn)520401166o算力基礎(chǔ)設(shè)施對于AI

for

Science行業(yè)來說

是非常核心的技術(shù)之一

，原因在于它能夠滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的需求

，支持復(fù)雜模型的訓(xùn)練

，加速科學(xué)研究進程

。

隨著科學(xué)

實驗和觀測技術(shù)的進步

，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長

，這些數(shù)據(jù)需要經(jīng)過復(fù)雜的處理和分析才能提取有用的信息。o在AI

for

Science中，經(jīng)常使用深度學(xué)習(xí)模

型來處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)和模擬自然現(xiàn)象

，這些模型需要大量的計算資源來進行訓(xùn)練

。

強大的算力基礎(chǔ)設(shè)施

，包括高性能計算單元（如CPU

、

GPU

、TPU）、

高速存儲解

決方案和高效網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

，可以顯著提高科學(xué)研究的效率

，縮短從數(shù)據(jù)收集到結(jié)果產(chǎn)出的時間周期

，促進創(chuàng)新

，降低成本

，并

支持跨學(xué)科合作

。

因此

，算力基礎(chǔ)設(shè)施的

發(fā)展對于推動AI

for

Science行業(yè)的進步至

關(guān)重要。11中國AIforScience行業(yè)綜述——算力基礎(chǔ)設(shè)施算力基礎(chǔ)設(shè)施能夠提供必要的計算資源來處理大規(guī)模數(shù)據(jù)

、

訓(xùn)練復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)模型

，

并加速科學(xué)研究

的進程AIforScience行業(yè)的核心技術(shù)分析——算力基礎(chǔ)設(shè)施o

為了科學(xué)研究而建設(shè)的計算設(shè)施

，

在其初期規(guī)劃階

段就必須考慮到

低能耗的設(shè)計

。

例如

，在我國沿

海地區(qū)出現(xiàn)的海

底數(shù)據(jù)中心利用

天然海水作為冷

卻源

，實現(xiàn)了極

低的PUE值可以低至1.1。等商務(wù)需求，歡迎與我們聯(lián)系首席分析師：oliver.yuan@leadl主筆分析師：ruowei.lin@lead2017n

報告完整版/高清圖表或更多報告：請登錄www.leadleo.com

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LeadLeon

如需進行品牌植入、數(shù)據(jù)商用、報告調(diào)研來源：專家訪談，

中國信通院，頭豹研究院超算中心其他物理學(xué)和化學(xué)11.62%天文與空間科學(xué)農(nóng)業(yè)與林業(yè)科學(xué)32.02%

29.24%生命科學(xué)與醫(yī)學(xué)

地球和環(huán)境科學(xué)轉(zhuǎn)變?yōu)镠TML

、WSDL等HTTP、SOAP等超鏈接、URL、UDDI等o軟硬件數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施對于AI

for

Science行

業(yè)來說是非常核心的技術(shù)之

一

，原因在

于它為科學(xué)研究提供了必要的計算資源

和數(shù)據(jù)管理能力。o隨著科學(xué)實驗和觀測技術(shù)的進步

，產(chǎn)生

的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長

，

高性能的存儲

解決方案能夠支持大規(guī)模數(shù)據(jù)的快速讀

寫和高效管理

。高性能計算單元

，如CPU

、GPU

、TPU等，能夠提供強大的并行計算

能力

，

這對于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練

復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)模型至關(guān)重要

。

并行計

算

技

術(shù)

和

軟

件

棧，

如

編

程

框

架（TensorFlow

、

PyTorch等）

和并行計算庫（MPI

、

OpenMP等）

，簡化了模型開發(fā)和部署的過程

，

并支持大規(guī)模數(shù)據(jù)的

分布式處理

。

這些強大的軟硬件基礎(chǔ)設(shè)

施能夠加速科學(xué)研究的進程

，

支持實時

分析和模擬預(yù)測

，促進創(chuàng)新與跨學(xué)科合

作

，

并通過優(yōu)化計算資源的使用來降低

科學(xué)研究的成本。12中國AIforScience行業(yè)綜述——軟硬件數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施軟硬件數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施對于AI

forScience行業(yè)至關(guān)重要，

因為它能夠提供必要的計算資源和數(shù)據(jù)管理能力，

加速科學(xué)研究的進程AIforScience行業(yè)的核心技術(shù)分析——軟硬件數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施o

2019年，

科學(xué)技術(shù)部

、財政部在原科學(xué)數(shù)據(jù)

共享服務(wù)平臺基礎(chǔ)上

，成立20家國家科學(xué)數(shù)

據(jù)中心

，中國科學(xué)院負責(zé)其中的

11家

。

據(jù)

《國家科學(xué)數(shù)據(jù)資源發(fā)展報告》2018—2019

年統(tǒng)計

，

我國科學(xué)數(shù)

據(jù)涵蓋多個學(xué)科領(lǐng)域

（圖1）

，總量快速增長

，預(yù)計科學(xué)數(shù)據(jù)資源

總量已超過100PB，從而高質(zhì)量支撐了國家

重大需求。數(shù)據(jù)互操作：連接數(shù)據(jù)-語義網(wǎng)、區(qū)塊鏈-智能合

約、隱私計算、數(shù)據(jù)混搭數(shù)據(jù)互通：數(shù)字對象架構(gòu)-DOIP、中國移動數(shù)聯(lián)網(wǎng)DSSN

、區(qū)塊鏈-哈希鏈、國際數(shù)據(jù)空間IDS、可信數(shù)據(jù)空間TDM數(shù)據(jù)互聯(lián)：數(shù)字對象架構(gòu)-IRP、數(shù)字對象語用網(wǎng)、

鏈接數(shù)據(jù)-URI數(shù)據(jù)互操作不同系統(tǒng)基于數(shù)據(jù)互聯(lián)互通以使用數(shù)據(jù)的能力數(shù)據(jù)互通不同系統(tǒng)基于數(shù)據(jù)互聯(lián)互通以使用數(shù)據(jù)的能力數(shù)據(jù)互聯(lián)不同系統(tǒng)之間建立連接以發(fā)現(xiàn)和定位數(shù)據(jù)的能力

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LeadLeo第四范式數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施（數(shù)聯(lián)網(wǎng)）第三范式數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施（萬維網(wǎng)）》》》來源：專家訪談，悅智網(wǎng)，頭豹研究院遙感與對地觀測19.88%

0.04%0.91%6.29%合成樣品no達到目的yes材料制造實驗設(shè)計數(shù)據(jù)挖掘材料按比例擴大o高通量實驗是AI

for

Science行業(yè)中非常核

心的技術(shù)

，

因為它能夠提供大規(guī)模

、快速

的數(shù)據(jù)生成能力

，從而極大地加速科學(xué)研

究的進程

。這種技術(shù)通過生成大量的實驗

數(shù)據(jù)來訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型

，并且由于實驗規(guī)模大

，可以涵蓋廣泛的樣本

，增加數(shù)據(jù)

的多樣性和代表性

。高通量實驗?zāi)軌蚩焖賵?zhí)行多次實驗

，加快研究周期

，縮短從假

設(shè)到驗證的時間

。在材料科學(xué)與藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域

，

它可以快速篩選出具有特定性質(zhì)的新材料或潛在的藥物候選物。o此外

，高通量實驗平臺通常集成自動化設(shè)備

，如機器人手臂

，可以連續(xù)不斷地進行實驗操作

，減少人為錯誤

，提高實驗的準(zhǔn)

確性和重復(fù)性

。這些大規(guī)模數(shù)據(jù)可以用于訓(xùn)練更強大的機器學(xué)習(xí)模型

，并在新的高通量實驗數(shù)據(jù)上進行驗證

，

以評估其泛化能力和準(zhǔn)確性

。

高通量實驗平臺還可以促進不同科學(xué)領(lǐng)域之間的數(shù)據(jù)共享

，加強跨

學(xué)科合作。中國AIforScience行業(yè)技術(shù)分析——高通量實驗高通量實驗通過集成自動化設(shè)備和技術(shù)

，

高通量實驗平臺能夠快速執(zhí)行復(fù)雜的實驗方案

，生成大量數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型AIforScience行業(yè)的核心技術(shù)分析——高通量實驗作為“材料基因組計劃”（MaterialsGenome

Initiative,

MGI）的核心組成部分，高通量實驗技術(shù)已經(jīng)在多種材料的研究與開發(fā)過程中取得了顯著成效。它能夠顯著縮短新材料從實驗室研發(fā)到實際應(yīng)用的時間周期，因此被視

為推動新材料創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)化進程的重要工具。

13

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LeadLeoo（b）高通量材料研發(fā)新模型o（

a）傳統(tǒng)材料研發(fā)設(shè)計流程分析/多次

分析來源：專家訪談，北京科學(xué)智能研究院，頭豹研究院材料特性化設(shè)計性實驗優(yōu)化設(shè)計

與擴展

以材料研發(fā)為例，了解高通量實驗技術(shù)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)

特性表征理性材料

設(shè)計的新

知識與機器學(xué)習(xí)第三部分：產(chǎn)業(yè)發(fā)展實踐分析主要觀點：

AIforScience的核心產(chǎn)業(yè)發(fā)展實踐分析：AIforScience是一個跨學(xué)科領(lǐng)域，它通過將人工智能技術(shù)應(yīng)用于物理、化學(xué)、生物學(xué)、醫(yī)學(xué)等傳統(tǒng)科學(xué)領(lǐng)域，展現(xiàn)出推動科學(xué)研究和技術(shù)創(chuàng)新的巨大潛力。14

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LeadLeo研究院啟發(fā)科學(xué)規(guī)律發(fā)現(xiàn)AI

Science高校北大、中科大、

中南大學(xué)等北京科學(xué)智能

研究院等催化AI體系變革oAI

for

Science是一個跨學(xué)科領(lǐng)域，它通過將人工智能技術(shù)應(yīng)用于物理

、化學(xué)

、生物

學(xué)

、

醫(yī)學(xué)等傳統(tǒng)科學(xué)領(lǐng)域

，展現(xiàn)出推動科

學(xué)研究和技術(shù)創(chuàng)新的巨大潛力

。在生命科學(xué)領(lǐng)域

，AI正驅(qū)動藥物研發(fā)和個性化醫(yī)療

取得新突破；

合成生物學(xué)中

，AI與工程模式相結(jié)合

，打造了“

假設(shè)

、

構(gòu)建

、

測試

、學(xué)習(xí)

”

的閉環(huán)

，優(yōu)化基因編輯技術(shù)；

藥物

研發(fā)方面

，AI通過計算手段減少實驗時間和成本

，助力新藥發(fā)現(xiàn)；物理學(xué)中

，AI技術(shù)如LapNet算法加速量子化學(xué)計算；工程

學(xué)和材料化學(xué)領(lǐng)域

，AI預(yù)測材料特性，加

速新材料研發(fā)；

新能源領(lǐng)域

，AI提高電池性能和能源效率。oAI

for

Science的發(fā)展不僅需要技術(shù)創(chuàng)新，還需要政策支持

、數(shù)據(jù)開放

、軟硬件生態(tài)

完善

、算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以及多學(xué)科交叉人才培養(yǎng)

，

以實現(xiàn)其在科學(xué)研究中的突破

性應(yīng)用。15中國AIforScience行業(yè)發(fā)展實踐——應(yīng)用場景AIforScience正在多個科學(xué)領(lǐng)域中展現(xiàn)出巨大的潛力和應(yīng)用前景，推動了科學(xué)研究和技術(shù)創(chuàng)新的進程中國AIforScience行業(yè)發(fā)展實踐——應(yīng)用場景分析利用AI技術(shù)優(yōu)化

基因編輯工具，如CRISPR-Cas9系

統(tǒng)，以提高基因

治療的精準(zhǔn)度合成生物學(xué)利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)

預(yù)測新材料的性能，

加速新材料的設(shè)計

和發(fā)現(xiàn)過程材料化學(xué)用AI技術(shù)分析大型強子對撞機(LHC)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，尋找新粒子的跡象物理學(xué)1、高質(zhì)量科學(xué)數(shù)據(jù)庫建設(shè)2、知識庫建設(shè)1、數(shù)據(jù)同化算法2、高維空間算法1、百度飛槳科學(xué)工具包2、華為SciML軟件包AI與傳統(tǒng)科學(xué)領(lǐng)域的深度融合，極大拓

展該領(lǐng)域解決問題的能力傳統(tǒng)科學(xué)領(lǐng)域的進步和對AI技術(shù)的

需求加速了AI本身的發(fā)展

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LeadLeo利用AI技術(shù)改進

氣候模型的精度，

提高對未來氣候

變化的預(yù)測能力地球科學(xué)AI系統(tǒng)如Exscientia的‘CentaurChemist’平臺，可以快速篩

選數(shù)百萬潛在小分

子使用AI技術(shù)預(yù)測

電池的使用壽命，

優(yōu)化電池的使用

策略新能源利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)處理傳感器

數(shù)據(jù)，提高車輛

的環(huán)境感知能力工程學(xué)采用卷積神經(jīng)

網(wǎng)絡(luò)（CNN）

對信號進行特

征提取通信電子信息AlphaFold2

預(yù)測人類蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)生命科學(xué)來源：專家訪談，

云技術(shù)，頭豹研究院藥物研發(fā)企業(yè)谷歌、百度、華為數(shù)據(jù)利用算法豐富工具革新 全球生物技術(shù)領(lǐng)域的歷史融資金額單位：10億美元76422019

2020

2021

2022 美國、歐洲和英國診斷、生命科學(xué)工具領(lǐng)域的風(fēng)險投資單位：10億美元1511

1042019202020212022概念和早期探索

傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)革命1943年1950年1956年1970年2012年2016年2017年2021年Tranformer

AlphaFold人工智能概念算力平臺生命科學(xué)

大數(shù)據(jù)1859年1900年1953年2003年2005年2012年2016年觀察描述

分子生物學(xué)

多組學(xué)oAI

for

Science在生命科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用正推

動著行業(yè)快速發(fā)展

，它在藥物研發(fā)中通過分析海量數(shù)據(jù)

，加速了藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)流程

，提高了研發(fā)效率和成功率

。AI技術(shù)在基因組學(xué)的應(yīng)用深化了我們對疾病與基因關(guān)系的理解

，

為個性化醫(yī)療提供了強有力的

數(shù)

據(jù)

支

持

。

深

度

學(xué)

習(xí)

模

型

，

如AlphaFold2，

在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測方面取得了突破

，

為生命科學(xué)領(lǐng)域帶來了新的計算工具

。AI與合成生物學(xué)的結(jié)合，促進了從實驗室到工業(yè)規(guī)模的生物設(shè)計和生產(chǎn)。o在疾病篩查和治療方面

，AI技術(shù)通過分析醫(yī)療數(shù)據(jù)

，輔助醫(yī)生做出更準(zhǔn)確的診斷和治療決策

。此外

，AI在RNA藥物設(shè)計

、新

抗原預(yù)測和藥物分子設(shè)計中也展現(xiàn)出巨大

潛力

，推動了癌癥免疫治療和新藥研發(fā)的進步。隨著技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新

，

AI

forScience預(yù)計將為人類健康帶來更多的福祉和科學(xué)突破。16中國AIforScience行業(yè)發(fā)展實踐——生命科學(xué)AI

for

Science正在生命科學(xué)領(lǐng)域引發(fā)變革，通過加速藥物研發(fā)

、優(yōu)化基因組學(xué)研究

、預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、

推動合成生物學(xué)發(fā)展

、

輔助疾病篩查和治療

、設(shè)計RNA藥物

、預(yù)測新抗原以及優(yōu)化藥物分子設(shè)計等應(yīng)用中國AIforScience行業(yè)發(fā)展實踐——生命科學(xué)

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LeadLeoo

專家先驗

知識o

交叉研究

團隊來源：專家訪談，

中國科學(xué)院院刊，頭豹研究院第五范式五大關(guān)鍵要素智能算法AlexNetChatGPT-4.0DNA雙螺旋CRISPR/Cas9AlphaGo神經(jīng)元模型圖靈測試孟德爾遺傳進化論二代測序模型人類基因組學(xué)空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)2023年8850ooo》

藥物研發(fā)階段臨床研究階段審批上市階段》

經(jīng)驗證的靶標(biāo)》》基準(zhǔn)化合物集設(shè)計發(fā)現(xiàn)新靶標(biāo)及類藥性

預(yù)測藥物可藥性預(yù)測通路oAI

for

Science正在徹底改變藥物研發(fā)行業(yè)

的面貌

，其應(yīng)用貫穿了從藥物發(fā)現(xiàn)到臨床試驗的整個流程

。AI技術(shù)通過分析龐大的生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)

，快速識別潛在的藥物靶點

，

加速化合物的篩選和優(yōu)化。

例如

，Exscientia公司的AI平臺在短短8個月內(nèi)就

設(shè)計出了原本需要數(shù)年才能發(fā)現(xiàn)的新藥候

選分子

。AI還助力藥物重定向，快速找到

可用于治療特定疾病的現(xiàn)有藥物

。在臨床

試驗設(shè)計中

，AI通過分析患者數(shù)據(jù)，預(yù)測藥物反應(yīng)

，提高試驗成功率

。AI技術(shù)在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測方面也取得顯著進展

，

如AlphaFold2，

這有助于深入理解藥物與靶

標(biāo)的相互作用。o此外

，AI正推動個性化醫(yī)療的發(fā)展，

通過深度分析患者的多組學(xué)數(shù)據(jù)

，

為特定患者群體定制藥物

。盡管存在數(shù)據(jù)質(zhì)量

、算法

復(fù)雜性和監(jiān)管等挑戰(zhàn)

，AI預(yù)計將在提高新藥研發(fā)成功率

、

降低成本和縮短藥物上市時間方面發(fā)揮越來越關(guān)鍵的作用。17中國AIforScience行業(yè)發(fā)展實踐——藥物研發(fā)AI在藥物研發(fā)中的應(yīng)用前景廣闊，

預(yù)計將進一步提高新藥研發(fā)的成功率

，

降低成本

，

并縮短藥物上市時間中國AIforScience行業(yè)發(fā)展實踐——藥物研發(fā)2018-2028年部分地區(qū)藥物使用量（基于限定日劑量預(yù)估的藥品出貨量建模）的歷史數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù)單位：十億個1,0851,114

1,115145

147148281290

290301

308

308東歐

332

339

341

358

369

369

20182019202020212022202320242025202620272028預(yù)測1,188152303349370377

384

388

391

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?2025

LeadLeoAI輔助藥物研發(fā)藥監(jiān)局批準(zhǔn)生產(chǎn)制造工藝上市后研究真實世界證據(jù)藥物研發(fā)流程階段產(chǎn)物階段來源：專家訪談，

艾意凱咨詢，頭豹研究院加快藥物審批

臨床人組輔助多參數(shù)優(yōu)化DMPK結(jié)局預(yù)測

生成式模型PK/PD,PBpk建模理化性質(zhì)研究

ADMET性質(zhì)

研究藥物重定位構(gòu)轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)探索

藥物警戒虛擬篩選構(gòu)效關(guān)系建模

從頭藥物設(shè)計符合審核和監(jiān)督規(guī)定的藥物有效力的先導(dǎo)化合物臨床候選藥物良好成藥性的先導(dǎo)化合物臨床試驗先導(dǎo)化合物的優(yōu)化藥物靶標(biāo)識別與確認先導(dǎo)化合物的發(fā)現(xiàn)臨床前研究上市Ⅳ期臨床1,2221533093691,2051523063591,1641512993371,1361492943231,0331432722791,023141270271日本北美中國998141270255人工智能融入遙感業(yè)務(wù)流的主要方式應(yīng)用知識疊加：知識串聯(lián)——特征預(yù)置知識約束：

物理模型——

自編碼知識引導(dǎo)：

特征化表達——特征融合知識修正：交互解釋——SAM遙感”應(yīng)用的基本范式（數(shù)據(jù)，應(yīng)用尺度）：（1）數(shù)據(jù)驅(qū)動

（2）數(shù)據(jù)-知識聯(lián)合驅(qū)動（3）遙感智能云計算（4）遙感智能交互解譯

2023年，

人工智能的發(fā)展呈現(xiàn)出前所未有的蓬勃態(tài)勢，

一系列新興技術(shù)如

ChatGPT

、SAM

和

NeRF

等在各個

領(lǐng)域取得了突破性進展

，也為人工智能技術(shù)在遙感領(lǐng)域的應(yīng)用提供了新的視野和啟示。

按年度在期刊上發(fā)表的“地質(zhì)+人工智能”文獻391單位：篇231142801982

-

1996

-

20011995

2000

2005能源礦產(chǎn)地質(zhì)

平臺與標(biāo)準(zhǔn)

258數(shù)據(jù)驅(qū)動60知識驅(qū)動地質(zhì)學(xué)

地球化學(xué)

地球物理

遙感數(shù)據(jù)-知識

聯(lián)合驅(qū)動目標(biāo)檢測圖像分類語義分割變化檢測回歸分析區(qū)塊鏈5G+物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理信息提取

人工智能在地質(zhì)領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀“AI+遙感”應(yīng)用的基本范式基礎(chǔ)地質(zhì)生物特征識別大數(shù)據(jù)云計算

AI

for

Science

在地球科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用十分廣泛

，涵蓋了多個方面

，幫助解決了地球科學(xué)中的一些復(fù)雜問題

。具體而言

，在氣候變化研究中

，使用機器學(xué)習(xí)方法改進氣候模型

，提高對未來氣候變化的預(yù)測精度

，

并利用深度學(xué)習(xí)等技術(shù)預(yù)測極端天氣事件

的發(fā)生概率和強度

。在地震學(xué)與地質(zhì)災(zāi)害領(lǐng)域

，通過分析歷史地震數(shù)據(jù)和地球物理信號嘗試預(yù)測地震發(fā)生的可能性

，并利用AI技術(shù)分析地震波形數(shù)據(jù)，確定震源機制

和斷層特性。

在大氣科學(xué)中

，基于歷史氣象數(shù)據(jù)和污染物濃度數(shù)據(jù)預(yù)測空氣質(zhì)量指數(shù)

，并利用計算機視覺技術(shù)識別和分類云層類型

，預(yù)測天氣變化

。在地質(zhì)勘探領(lǐng)域

，利用AI分析地質(zhì)數(shù)據(jù)輔助尋找新的礦藏

，并通過機器學(xué)習(xí)技術(shù)解釋地震波數(shù)據(jù)推斷地下結(jié)構(gòu)

。

在遙感影像分析方面

，通過分析衛(wèi)星圖像監(jiān)測土地覆蓋的變化

，并利用遙感數(shù)據(jù)評估植被生長狀態(tài)和健康狀況。中國AIforScience行業(yè)發(fā)展實踐——地球科學(xué)AI

for

Science

在地球科學(xué)領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用

，通過提供更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測模型

，幫助科學(xué)家們更好地理解和應(yīng)對地球系統(tǒng)中的復(fù)雜問題中國AIforScience行業(yè)發(fā)展實踐——地球科學(xué)n

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18

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?2025

LeadLeo來源：專家訪談，

中國地質(zhì)調(diào)查局昆明自然資源綜合調(diào)查中心，頭豹研究院對材料研發(fā)成本潛在影響相對成本/項目/年3530252015105033

120

2

1

99傳統(tǒng)研發(fā)模式MGI研發(fā)模式

發(fā)現(xiàn)/設(shè)計

開發(fā)

制造

應(yīng)用oAI

for

Science

在材料化學(xué)行業(yè)中的應(yīng)用非常廣泛

，涵蓋了多個方面

，幫助解決了材

料化學(xué)領(lǐng)域的一些復(fù)雜問題

。具體而言

，在材料設(shè)計與發(fā)現(xiàn)方面

，利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測新材料的性能

，加速新材料的設(shè)計和發(fā)現(xiàn)過程

，并通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測材料的物理化學(xué)性質(zhì)。o在催化劑設(shè)計方面

，使用AI技術(shù)優(yōu)化催化劑的選擇

，提高化學(xué)反應(yīng)的效率

，并通過

數(shù)據(jù)分析預(yù)測最佳的化學(xué)反應(yīng)路徑

。在材料性能優(yōu)化方面

，利用AI輔助設(shè)計更穩(wěn)定

的材料結(jié)構(gòu)

，并通過機器學(xué)習(xí)技術(shù)分析材料中的缺陷

，改善材料性能

。在材料老化

預(yù)測方面

，使用AI技術(shù)預(yù)測材料的老化速

度和壽命

，并通過數(shù)據(jù)分析