1. AI For Science：科學發(fā)現(xiàn)的“第五范式”與歷史性轉(zhuǎn)折
人類探索自然規(guī)律的方法論正在經(jīng)歷一場前所未有的代際跨越。如果說從經(jīng)驗科學（第一范式）到理論科學（第二范式），再到計算科學（第三范式）和數(shù)據(jù)密集型科學（第四范式）的演進歷程跨越了數(shù)千年，那么向“第五范式”（The Fifth Paradigm）的躍遷則是在短短幾年內(nèi)由星空人工智能（AI）強力催化的爆發(fā)。
這一范式的改變遠超工具層面的迭代，它正在重塑我們認識科學的方式——AI的角色從輔助工具（Tool）躍升為具備一定自主性的合作者（Collaborator），成為了能夠自主提出假設(shè)、設(shè)計實驗、并通過星空機器人驗證假設(shè)的“硅基科學家”。
1.1 為什么現(xiàn)在是AI For Science的爆發(fā)點？
2025年至2026年，AI4Science將逐步從概念驗證階段進入工業(yè)化落地階段，主要驅(qū)動力來自三個方面：
· 算法突破：似于GPT之于語言，科學界誕生了理解自然的語言（如材料結(jié)構(gòu)、DNA、蛋白質(zhì)序列等）的大模型。Transformer架構(gòu)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）、擴散模型（Diffusion Models）在科學數(shù)據(jù)上的適配性得到了驗證。
· 算力與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施：高通量、標準化甚至自動化濕實驗技術(shù)的發(fā)展，為新一代科學大模型提供了大量數(shù)據(jù)。大規(guī)模智算中心的建設(shè)，便利了科學大模型的訓練。
· 緊迫的外部需求：氣候變化、能源危機、人口老齡化等全球性挑戰(zhàn)，迫切需要比傳統(tǒng)試錯法快10倍甚至100倍的研發(fā)速度 。
2. 國家戰(zhàn)略博弈新高地：“創(chuàng)世紀計劃”與“新質(zhì)生產(chǎn)力”的對撞
AI4Science早已跨越了學術(shù)研討的邊界，成為大國科技博弈的制高點。中美兩國均將其視為未來十年決定經(jīng)濟霸權(quán)與科技主導權(quán)的關(guān)鍵變量。
2.1 中國戰(zhàn)略：國家級新質(zhì)生產(chǎn)力的核心引擎
對于中國而言，AI4Science是實現(xiàn)“新質(zhì)生產(chǎn)力”落地的具體抓手。我國政府明確提出了“星空人工智能+”（AI+）行動計劃，并將AI4Science列為重中之重。
我國擁有全球最完整的工業(yè)門類，為AI在科學領(lǐng)域的落地提供了豐富的場景。不同于傳統(tǒng)的規(guī)模擴張，新質(zhì)生產(chǎn)力強調(diào)通過技術(shù)革命性突破來提升全要素生產(chǎn)率。在2025年的政策語境中，AI4Science被賦予了改造傳統(tǒng)制造業(yè)（如化工、材料）和培育新興產(chǎn)業(yè)（如生物制造、商業(yè)航天）的雙重使命。
2.2 美國戰(zhàn)略：“創(chuàng)世紀計劃”的舉國體制
2025年11月，美國白宮簽署了代號為“創(chuàng)世紀計劃”（Genesis Mission）的行政令，將AI描述為爭奪“全球技術(shù)主導權(quán)”的關(guān)鍵，并將其緊迫性與雄心比作“曼哈頓計劃”，意圖通過“全政府”（Whole-of-Government）的方式確立絕對優(yōu)勢。
這標志著美國政府對AI4Sci的認知已超越了商業(yè)范疇，上升到了國家安全與生存發(fā)展的高度。行政令要求美國能源部（DOE）牽頭，通過整合聯(lián)邦科學數(shù)據(jù)集（涵蓋基因組學、蛋白質(zhì)組學、材料科學等），利用國家實驗室（如橡樹嶺、阿貢等）的頂級超算資源，構(gòu)建專用于科學發(fā)現(xiàn)的AI基礎(chǔ)模型。
3. AI For Science行業(yè)圖譜深度梳理：重塑物質(zhì)世界
AI4Science的影響力已經(jīng)滲透到科學發(fā)現(xiàn)的每一個毛細血管。
3.1 AI+材料科學（Materials Science）：從“試錯”到“生成”
材料科學面臨的核心挑戰(zhàn)是組合爆炸，理論上存在的穩(wěn)定材料數(shù)量高達10^180種，而人類至今發(fā)現(xiàn)的僅有數(shù)十萬種。傳統(tǒng)材料研發(fā)周期長達17-20年，被稱為“長波周期”行業(yè)。
2025年，Google DeepMind的GNoME模型已發(fā)現(xiàn)了超過220萬種新晶體結(jié)構(gòu)，其中38萬種被認為是熱力學穩(wěn)定的，這相當于人類過去800年積累的知識總和。這些新材料包括潛在的超導體、下一代電池陰極材料和高效率的熱電材料。
對于半導體、新能源汽車、航空航天等戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)，這意味著關(guān)鍵材料的研發(fā)周期可能從10年縮短至1-2年，直接改變了技術(shù)迭代的節(jié)奏。
3.2 AI+物理學/能源（Physics & Energy）：控制極端復雜系統(tǒng)
在核聚變這一終極能源的探索中，AI展現(xiàn)了驚人的控制能力。2025年，DeepMind與Commonwealth Fusion Systems (CFS)的合作取得了里程碑式進展。利用強化學習（Reinforcement Learning），AI能夠以微秒級的反應(yīng)速度調(diào)整托卡馬克裝置的磁場線圈，防止等離子體破裂。這種非線性控制能力遠超傳統(tǒng)控制理論這種技術(shù)已被Commonwealth Fusion Systems (CFS)等商業(yè)聚變公司采用，用于優(yōu)化SPARC等下一代反應(yīng)堆的設(shè)計和運行控制，大大加速了核聚變能源并網(wǎng)的時間表。
而在高能物理領(lǐng)域，AI模型（如LorentzNet）能夠在LHC（大型強子對撞機）中從每秒數(shù)億次的碰撞數(shù)據(jù)中篩選希格斯玻色子等稀有粒子，其效率比傳統(tǒng)方法提高了一個數(shù)量級。
和流體力學領(lǐng)域，基于AI的神經(jīng)算子（如DeepVortexNe），能夠加速納維-斯托克斯方程的求解。這意味著氣動外形設(shè)計的迭代速度可以提高千倍，直接縮短航空航天飛行器的研發(fā)周期。
3.3 AI+氣候與地球科學（Climate Science）：預報能力的代際跨越
氣候變化的緊迫性要求我們擁有更精確、更快速的預測模型。傳統(tǒng)的數(shù)值天氣預報（NWP）依賴超級計算機求解大氣物理方程，耗時且昂貴。而AI大模型（如華為盤古 Pangu-Weather、Google GraphCast、NVIDIA FourCastNet）基于歷史數(shù)據(jù)訓練，推理速度快10,000倍以上，且能耗極低。
2025年，AI模型在中短期預報（如10天路徑預測）的準確率上已全面超越傳統(tǒng)NWP。例如，GraphCast在預測降水分布和臺風路徑上表現(xiàn)出驚人的準確性。這些模型正在被保險公司、農(nóng)業(yè)部門和城市規(guī)劃者廣泛使用，用于評估氣候風險和制定適應(yīng)性策略。
3.4 AI+生物醫(yī)藥：AI4Sci 首個穿越現(xiàn)實的主戰(zhàn)場，從“概念驗證”到“臨床突圍”的歷史性跨越
2026年，全球制藥行業(yè)正站在一個充滿機遇的十字路口，行業(yè)經(jīng)歷了從“概念炒作”到“臨床驗證”的洗牌，AI制藥（AIDD）也成為AI For Science目前商業(yè)模式最清晰、落地確定性最強的“皇冠明珠”。
為什么AI制藥是AI4Science最重要的落地場景？
3.4.1 產(chǎn)業(yè)周期的拐點：當傳統(tǒng)研發(fā)模式觸碰天花板
根據(jù)最新行業(yè)數(shù)據(jù)分析，未來五年內(nèi)，全球?qū)⒂谐^3000億美元銷售額的重磅藥物面臨專利懸崖（Patent Cliff）的沖擊。與此同時，傳統(tǒng)藥物研發(fā)的“三十定律”（即耗時10年、耗資10億美元、且臨床成功率不足10%）導致新藥研發(fā)的內(nèi)部回報率（IRR）在過去十年間持續(xù)走低，這是一把始終懸在制藥巨頭頭頂?shù)倪_摩克利斯之劍，迫使制藥巨頭尋找新的生產(chǎn)范式。
在JPM 2026的主會場上，輝瑞、諾華、阿斯利康等跨國藥企（MNC）的CEO們在演講中流露出明顯的共識：傳統(tǒng)的試錯式、勞動密集型研發(fā)模式已難以為繼。輝瑞與賽諾菲等公司強調(diào)，單純依靠擴大實驗規(guī)模已無法解決生物學的復雜性問題，必須引入高維度的計算能力。
AI，正是這一關(guān)鍵的核心變量。
3.4.2 技術(shù)突破：AI制藥的技術(shù)棧已發(fā)生根本性重構(gòu)
· AlphaFold 3的全面應(yīng)用： 2025年底，Google DeepMind開源了AlphaFold 3（非商業(yè)用途），其最大的突破在于預測范圍從蛋白質(zhì)擴展到了所有生命分子，這讓人類可以首次大規(guī)模預測蛋白質(zhì)與小分子配體（Ligands）、DNA、RNA的結(jié)合模式。這一全新的能力，對于理解生物機制、設(shè)計創(chuàng)新藥物有重要的推動作用。
· 生成式AI的成熟： 類似于Midjourney生成圖像，現(xiàn)在的AI模型能夠根據(jù)靶點口袋的3D結(jié)構(gòu)，從零開始生成具有特定理化性質(zhì)（如溶解度、代謝穩(wěn)定性）的全新分子結(jié)構(gòu)，而不僅僅是在既有分子庫中篩選。在抗體領(lǐng)域，針對傳統(tǒng)方法長期未突破的難成藥靶點，現(xiàn)在的AI算法（如Chai-2、BoltzGen和國內(nèi)的GeoFlow、IgGM）可以快速生成候選分子，并數(shù)十次嘗試內(nèi)鎖定結(jié)合抗體。
· 實驗室閉環(huán)（Lab-in-a-Loop）： NVIDIA在2026年初更新了BioNeMo平臺，重點增強了與濕實驗數(shù)據(jù)的實時交互能力。AI生成的分子被合成測試后，數(shù)據(jù)立即回饋給模型進行微調(diào)，形成“生成-驗證-優(yōu)化”的高速飛輪。
3.4.3 臨床價值兌現(xiàn)打破了長久以來的“黑盒”質(zhì)疑，行業(yè)進入“去偽存真”的良性周期
2025年是AI制藥的“臨床大考年”，幾家頭部企業(yè)的里程碑事件證明了AI并非空中樓閣，這也是為什么將2026年定義為行業(yè)“新風口”的核心依據(jù)。
· Insilico Medicine：ISM001-055 的里程碑式勝利
2025年中，其針對特發(fā)性肺纖維化（IPF）的候選藥物ISM001-055公布了積極的IIa期臨床數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)顯示，藥物在患者身上表現(xiàn)出良好的安全性，并觀察到肺功能指標（FVC）的劑量依賴性改善。這是全球首款由AI發(fā)現(xiàn)靶點并設(shè)計分子的藥物在II期臨床中取得積極結(jié)果，具有里程碑意義。
· Recurion Pharmaceuticals：安全性驗證與平臺邏輯
Recursion在腦海綿狀血管畸形（CCM）藥物REC-994的二期臨床中，療效信號在高劑量組（400mg）展現(xiàn)出了50%的患者病灶體積縮小（對比安慰劑組的28%），試驗成功達到了安全性和耐受性的主要終點。
· Generate:Biomedicine：生成式抗體的臨床突圍
Generate:Biomedicine利用生成式AI設(shè)計的長效單抗分子GB-0895已進入臨床階段。該藥物靶向哮喘炎癥的關(guān)鍵上游驅(qū)動因子TSLP，將給藥頻率從每4周一次延長至每6個月一次。2025年底，Generate宣布啟動兩項全球III期臨床試驗（SOLAIRIA-1和SOLAIRIA-2），計劃招募1600名患者，這是目前AI設(shè)計抗體領(lǐng)域規(guī)模最大、推進最快的III期臨床項目。
· 2025-2026年AI制藥領(lǐng)域關(guān)鍵戰(zhàn)略交易一覽
4. AI+生物醫(yī)藥：AI For Science中率先登陸的“諾曼底”
AI4Science是科學發(fā)展的必然歷史階段，其本質(zhì)是一場關(guān)于人類如何“獲取知識”的認知革命。作為科學發(fā)現(xiàn)的“第五范式”，它正在將原本依賴靈感偶得與漫長試錯的科學研究，重構(gòu)為一種可預測、可工程化、可規(guī)模化的征程。這一范式不僅讓材料、能源、氣候、生命等宏大命題有了被重新求解的可能，更標志著人類文明正在從“觀察與解釋自然”向“模擬與創(chuàng)造自然”跨越。
未來的科學研發(fā)或?qū)⒁赃^去人類無法企及的速度和精度推進，而 AI 制藥將作為這場革命的先鋒，不僅承載著萬億級的產(chǎn)業(yè)期望，更承載著人類戰(zhàn)勝頑疾的夢想。我們有理由相信，一個人類健康更普及、更持續(xù)、擁有更多可能的未來，正在從代碼與數(shù)據(jù)的洪流中加速走來。
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