AI重塑科研范式的里程碑之年
人工智能浪潮席卷全球，真正值得记录的变革往往发生在远离喧嚣的实验室深处。2025年，AI4Science不再仅仅是学术论文中的概念愿景，而是以一种务实且具体的姿态，嵌入到每一位科学家的日常工作中。这一年见证了AI从"使能技术"向"科研范式"的根本性转变，人类探索未知的方式正在被重新定义。
科研加速器：从工具到协作伙伴
在实际科研场景中，AI的角色转变最为直观。科研工作者的日常被各种繁杂任务充斥：论文撰写需要理清思路、润色语言；演讲准备需要打磨结构、凝练要点；会议纪要需要整理归纳；项目总结和年度汇报需要系统梳理。这些曾经消耗大量时间和精力的工作，现在都能由AI高效完成。
阿德莱德大学副教授吴琦的体验颇具代表性。AI在他的科研流程中发挥着"加速器"的作用，从文献阅读辅助、数据分析与结果解释，到文档撰写和PPT生成，各个环节都有深度参与。这种改变不仅是效率的提升，更是科研节奏和方式的根本性变革。科学家们得以将更多注意力聚焦在核心科学问题上，让创造性思维得到更大程度的释放。
密苏里大学教授许东的课题组提供了量化证据：AI在编程辅助、科研流程自动化等方面的应用，使整体研发效率提升了至少20%。在撰写推荐信、评估材料等常规事务上，AI通过口述转结构化文本的方式，大幅缩短了写作与编辑时间。对于国际学生而言，AI在语言和语法层面的帮助尤为显著，使他们能够更专注于科学问题本身。
认知破局者：跨领域融合的深度实践
AI4S的价值不仅体现在效率提升上，更重要的是它正在打破学科壁垒，实现真正的跨领域融合。AlphaFold3的成功就是典型案例，它将蛋白质数据转化为自然语言处理的要素，真正贯通了计算生物学与深度学习两个独立领域。这种贯通不仅仅是技术层面的结合，更是认知范式的根本变革。
南京大学樊隽轩教授将AI4S的发展划分为三个层次：用AI替代传统分析方法、用AI提升原有分析效率、以及像AlphaFold那样实现领域间的真正贯通。第三种层次代表了研究范式的根本变革，它需要时间的积累和持续的投入。
香港大学张清鹏教授对"虚拟细胞"技术的突破印象深刻。通过多模态AI构建个体细胞以及肿瘤微环境的虚拟模型，实现了对细胞行为的精准模拟。这一突破不仅克服了传统实验的局限，更使科研人员能够在虚拟空间中探索药物作用机制和患者差异，为精准治疗和免疫疗法的发展开辟了新路径。
自动化发现：科研模式的未来图景
Automation代表了AI4S的未来发展方向。康奈尔大学博士生杜沅岂的观点颇具前瞻性：Automate open-world discovery是一个完全开阔的领域，如何实现自动化、实现何种程度的自动化、以及如何验证自动化结果，都蕴含着巨大的机遇和挑战。
斯坦福提出的AI Scientist工作引发了广泛关注。这一系统能够快速组织科研议题、开展讨论、达成共识，从而快速构建有意义的科学新尝试。哈尔滨工业大学张晓峰教授认为，这意味着未来科研范式将出现较大变革，科研人员可以用AI来辅助甚至在AI帮助下启发思路，从而更聚焦于创造性工作本身。
然而，北京大学袁粒教授保持着谨慎乐观的态度。他指出，当前的AI4S主要是"Copilot"模式——科学家想好idea，AI帮忙写代码、预测结构。真正的突破应该是从"AI读论文/做预测与分析"跨越到"AI做实验/搞发现"。理想中的AI4S科学家应该能够自主提出假设、设计实验、控制设备，并在失败后进行自我反思和迭代，而不是只会报错。这条路还很长，需要解决的问题非常多。
理论与实践的深度对话
2025年，AI4S领域呈现出理论探索与应用落地并进的态势。在理论层面，复杂系统理论在解释大模型行为方面取得了重要进展。统计物理、网络科学和相变理论被用于刻画大模型的能力边界，解释为何在参数规模和数据分布达到某个临界点时，会出现"涌现"现象。这类研究不仅提升了模型的可解释性，也为未来的架构设计和资源分配提供了理论依据。
DeepSeek的相关工作在这一年中备受瞩目。它表明模型层面的原创性创新本身就具有"破局能力"，在一定程度上可以突破算力与硬件受限所带来的瓶颈。上海交通大学冷静文教授认为，这对当前AI4S的发展具有重要启示意义。
广东省智能科学与技术研究院黄典副研究员则关注AI发展面临的两大核心技术挑战：能耗问题与通用智能问题。唯有在这两个问题上取得根本性突破，AI才能真正走向普惠，全面深度融入人类生活。
人机共融：从单点突破到系统创新
展望2026年，AI4S的发展将不再局限于单点模型或算法突破，而是走向系统化的协同创新。之江实验室薛贵荣认为，随着模型科学能力的进一步提升，AI4S在数学、物理、化学、生命科学和材料科学等领域会全面开展并推动关键场景的突破性成果。
香港科技大学张佳钇博士从agent的视角提出了关键洞察：更好的评测机制和扩展的动作空间是两个重要方向。评测需要从"刷静态任务分数"走向更能衡量发现能力、novelty与长期贡献的评价框架；动作空间的扩展则需要将更多学科的研究流程工程化、接口化，形成可被agent直接调用的标准pipeline。
上海交通大学冷静文教授的观点与鄂维南院士提出的"超级实验室"理念高度契合。通过开放、协作和规模化智能系统，显著提升科学发现的效率与可复现性。这一趋势标志着AI4S正在从个人工具走向团队协作，从单打独斗走向生态共建。
挑战与机遇并存的发展之路
尽管AI4S在2025年取得了显著进展，但科研工作者们也保持着清醒的认识。南方科技大学周博宇教授坦言，AI领域迭代太快，"学的赶不上发的"，这种节奏不可避免地带来焦虑感。如何在热点跟风与自身核心方向深耕之间找到平衡，成为每位科研人员需要面对的课题。
信息爆炸带来的挑战同样不容忽视。AI极大地提升了信息获取和整合的效率，但甄别有效信息成为了一项关键挑战。在海量数据中识别真正有价值的发现，需要建立更完善的评价体系和筛选机制。
能耗问题与通用智能问题是制约AI4S进一步发展的两大瓶颈。当前的大模型训练和推理消耗了大量算力资源，如何降低能耗、提高能效是亟待解决的问题。同时，如何在复杂多变的科研环境中实现真正的通用智能，仍需要深入的理论探索和技术创新。
迈向智能驱动的科研新时代
2025年是AI4S从愿景走向现实的关键一年。在这一年里，我们见证了AI从工具升级为科研合作伙伴，从辅助工具发展为改变科研范式的重要力量。李国杰院士的判断具有前瞻性：AI4S将成为科研的必要模式，而非仅仅是辅助工具。
未来科学发现将呈现"AI提出候选方案-人类判定科学意义-协同优化"的螺旋上升模式。在这一模式下，AI负责海量的数据处理、模式识别和假设生成，人类科学家则专注于科学价值的判断和创新方向的选择。这种协同将极大提升科学发现的效率和质量。
鄂维南院士构想的"超级实验室"和开源共享生态正在逐步落地。通过开放的数据、模型、工具链和实验流程，科研协作将突破时间和空间的限制，形成全球化的创新网络。这一网络将为AI4S的发展提供源源不断的动力，推动科学发现进入智能驱动的新时代。
2026年，我们期待看到AI专家与学科专家的深度融合，期待理论与应用的协同创新，期待开源生态的繁荣发展。在AI的赋能下，人类探索未知的能力将得到前所未有的提升，科学发现的边界将被不断拓展。
