前言

随着人工智能技术的快速发展，其正在深刻影响并重塑科学研究和产业研发的范式。高校、科研机构以及企业纷纷积极推动人工智能与科学研究的深度融合，探索科研智能（AI4R&D）这一全新领域。当前，科研智能已经在科学研究与产业研发领域取得了多项突破，展现出广阔的发展前景，有望进一步打通原始创新与产业应用之间的最后一公里，推动科技成果更快地转化为实际应用。

2024年7月25日，中国人工智能产业发展联盟（AIIA）科学智能（AI4S）工作组在2024中国人工智能产业发展联盟全会上发布了《科研智能（AI4R&D）——人工智能驱动的研发新范式》研究报告。中国信通院人工智能研究所高级业务主管董昊对报告进行了详细解读。

报告从科研智能发展态势出发，首先详细阐述了科研智能产业发展情况，围绕科研算力、科研数据、开发工具链做了整体介绍，进而介绍了科研智能应用发展情况，包括基础科学研究和产业研发现状，最后聚焦产业组织、社区建设等科研智能生态建设情况，展现了科研智能（AI4R&D）的发展全貌。

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（一）报告主要内容

报告全面梳理了科研智能的技术和产业发展现状。在产业发展层面，重点介绍了科研算力、科研数据和开发工具链三大产业核心组成，指出了科研算力的提升和高质量科学数据集的管理为科研智能提供了坚实基础，并且强调了智能算力与超算算力的深度融合可以满足了科学计算与AI计算的双重需求。在此基础上，完善的科研智能开发工具链全链路支撑科研智能落地。从框架构建到算法集成，再到开发套件与领域模型推出，全流程支持科研人员，降低科研门槛，提效加速了科研成果转化。在应用发展层面，科研智能正逐步成为科技创新的核心驱动力，推动基础科研与产业研发等领域的创新发展。基础科学研究中，AI技术推动了新理论的发现和验证；在产业研发创新中，AI技术通过加速新药研发、优化材料筛选等，提升了产品研发效率。科研智能正展现出强大的发展潜力,深刻影响并重塑科学研究和产业研发的范式，在解决重大科学问题和技术挑战中发挥越来越重要的作用。

（二）报告目录

一、科研智能发展态势

二、科研智能产业发展情况

（一）科研算力—赋能科学智能高效运行

（二）科研数据—驱动科学智能创新发现

（三）开发工具链—全链路打造科研智能开发工具

三、科研智能应用发展情况

（一）基础科学研究—开展前沿探索，推动科学边界拓展

（二）产业研发创新—构建核心驱动力，加速产业升级变革

四、科研智能生态建设情况

（一）产业组织

（二）社区建设

（三）科研赛事

（四）会议交流

（五）教学培训

（六）标准布局

五、总结与展望

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