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，全面提升工程技术创
新的效率。科研智能代表了科技创新的新范式和新动能，有望全面
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。科研智能正在全球范围
内加速发展。从战略层面看，各国相继发布政策构筑科研智能发展
环境。2023年12月，欧盟委员会发布政策简报《人工智能在科学中
的应用》,倡导为欧洲量身制定一项政策，促进人工智能在科学领
域的应用。2023年5月，美国新建7家国家人工智能研究所，推动
人工智能在气候、脑科学、社会决策、教育等领域的应用研究。2022
年8月，我国发布《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进
经济高质量发展的指导意见》,支持探索人工智能技术用于重大科
学研究和技术开发的应用场景。从赋能层面看，一方面AI持续拓展
科学领域问题解决的能力，围绕生命科学、物理等领域，形成了如
Alphafold3等代表性成果。另一方面AI不断加速产业研发进程，在
材料研发、气象预测、工业设计等领域相继取得技术突破。
科研智能作为一个新兴的交叉领域，目前尚处于发展的早期阶 段，但已经展现出巨大的发展潜力和广阔的应用场景，中国信息通 信研究院(以下简称“中国信通院”)持续跟踪科研智能技术和产业
动态，于2024年发布报告《科研智能(AI4R&D)一人工智能驱动 的研发新范式》,旨在描绘科研智能领域的生态全景，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，加速该领域的技术创新和应用 实践，为我国在该领域抢占发展先机提供助力。未来，中国信通院 将关注全球科研智能发展动向，深化对关键技术和产业趋势的研判， 加强与科研机构、高校、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国家建设提供有力支
撑。
二、科研智能产业发展情况
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、开发套件及领域模型组成的开发工具链极大提 升了科研效率，促进了跨学科、跨领域的协同创新与融合，深刻改 变了科学研究范式。
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