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国际科学理事会《2025世界人工智能促进科学发展》报告

金融科技教育网

2025-02-28

《2025世界人工智能促进科学发展》报告由国际科学理事会科学未来中心编制，在人工智能深刻影响各领域的当下，其意义重大。它全面剖析了人工智能在科学研究领域的应用、挑战与走向，为全球科研发展提供关键指引。

报告指出，人工智能正革新科研范式。传统科研依赖理论推导与实验验证，而如今人工智能带来数据驱动新范式。在材料科学领域，过去研发新材料要历经漫长试错，如今借助人工智能算法，能快速分析海量数据，预测新材料性能、筛选组合，大幅缩短研发周期，像中国科学院深圳先进院在磁性微球研发中，AI 技术十几秒就能生成方案并优化参数。在科研效率提升方面，天文学领域每天产生海量数据，AI 可快速处理，助力天文学家识别天体、分析星系演化，高效发现新天体，预测罕见事件；药物研发中，AI 能快速建模筛选药物候选物，减少实验次数。并且，人工智能打破学科壁垒，促进跨学科研究，如生物物理学利用 AI 整合多学科数据研究生物大分子，环境科学借助 AI 融合多源信息分析环境变化。

通过严谨的文献综述，报告梳理出 45 个核心问题与主题。在研发议程设定上，人工智能发展可能导致科研资金分配失衡，影响基础研究，且提升科学界人工智能技能、吸引和保留人才至关重要。数据方面，数据质量、管理与治理及标准问题突出，大数据集虽利于 AI 训练，但易出现过拟合、数据不准确等问题，不同学科和机构数据规范也亟待统一。法律与伦理层面，人工智能研究责任界定模糊，机器生成内容版权和专利无明确规则，科学出版中 AI 使用规范与科研诚信面临挑战。

从各国案例看，澳大利亚构建以人为本的人工智能治理框架，注重人机协作，如 CSIRO 项目；在教育上增加人工智能课程，开展毕业生计划，还注重提升劳动力多样性，但面临计算基础设施升级、数据原则落实及伦理能力建设等挑战。中国在多领域取得突破，如材料研发打破国外垄断，药物研发加速进程；政策上积极支持 AI for Science 战略，推动产学研融合，还在探索数据共享机制、完善监管等。美国在能源部科研中广泛应用 AI，在多尺度模拟等方面取得突破；英国积极推动科学界应用 AI，借助其分析海量数据。

各国案例：AI 在科学研究中的多元实践

澳大利亚：以人为本，构建 AI 科研蓝图

澳大利亚致力于构建新兴的人工智能治理框架，始终坚守伦理原则和以人为本的理念。在科研实践中，大力倡导人机协作。例如，CSIRO 的协作智能项目，专注于开发先进技术，使人工智能系统能够辅助人类解决诸如基因组注释等复杂的科学难题。基因组注释是一项劳动密集型且至关重要的任务，对于通过选择性育种提高作物产量起着关键作用。该项目通过巧妙地让领域专家与人工智能相互协作，充分发挥两者的优势，实现了准确、及时的基因组注释，为农业科学的发展提供了有力支持。

在教育与人才培养方面，澳大利亚成绩斐然。从 2020 年到 2023 年，高等教育阶段人工智能课程数量近乎翻倍，为培养相关专业人才提供了丰富的教育资源。政府还积极投资设立了 CSIRO 的下一代人工智能毕业生计划，吸引和精心培训具备就业能力的人工智能专家。此外，澳大利亚高度重视提升劳动力多样性，通过 “致命科学” 等计划，积极鼓励原住民和托雷斯海峡岛民学生投身 STEM 领域，为人工智能领域注入了多元活力。

然而，澳大利亚在发展过程中也面临一些挑战。在硬件和软件方面，迫切需要升级计算基础设施，例如建设百亿亿次计算设施，以满足人工智能及相关科学研究对强大计算能力的需求。在数据方面，要更好地实施 FAIR（可发现、可访问、可解释、可重用）和 CARE（集体利益、控制权、责任、伦理）数据原则，提升数据质量与管理水平，确保数据在科研中的合理使用和安全保护。在伦理方面，虽然已经制定了相关原则框架，但科学领域的伦理能力建设仍需加强，比如制定专业认证机构的人权培训框架，以确保人工智能在科学研究中的应用符合伦理道德规范。

中国：多领域突破，打造创新生态

中国在多个科研领域借助人工智能取得了令人瞩目的显著成果。在材料研发领域，中科院深圳先进院借助 AI 成功突破磁性微球制备技术，打破了国外长期的垄断局面。磁性微球在生物医学、环境监测等多个领域有着广泛的应用，这一技术突破不仅提升了我国在相关领域的科研实力，还具有重要的战略意义。在药物研发方面，企业与科研机构紧密合作，积极利用 AI for Science 加速新药研发进程，有力地响应了国家生物医药创新的号召。

自 2024 年 3 月以来，科技部、国家自然科学基金委员会等部门以及多地政府积极出台政策支持 AI for Science 战略。这些政策大力鼓励企业运用 AI 开展关键技术研发，围绕产业链部署创新链，推动产学研深度融合。例如，通过政策引导，企业、高校和科研机构之间的合作更加紧密，形成了协同创新的良好局面。在开放创新生态建设方面，中国一方面积极探索风险可控的数据共享开放跨境流动机制，健全相关制度与标准，促进数据在全球范围内的合理流动与利用。另一方面，以重大科技项目引领大科学装置开放共享，提升国际参与度，吸引全球科研力量共同参与科学研究。同时，完善人工智能监管机制，推动科技伦理共治，比如推动单位建立科学技术伦理委员会，开展 “负责任创新”，确保人工智能技术在科学研究中的健康发展。

美国：科技强国的 AI 科研探索

美国作为科技强国，在人工智能科研应用方面处于世界领先地位。在美国能源部的科学研究中，AI 技术得到了广泛且深入的应用。在多尺度模拟方面，AI-powered surrogate 模型极大地加速了复杂模拟过程，在材料科学、核聚变能源等领域取得了一系列重要突破。例如，在材料模拟中，通过 AI 模型能够快速预测材料在不同条件下的性能，大大缩短了研发时间，降低了研发成本。在实验控制与设计环节，AI 技术优化了实验流程，显著减少了成本与时间。在一些大型实验设施中，AI 系统能够实时调整实验参数，提高实验的准确性与效率。

美国众多高校与科研机构也积极投身 AI 科研创新。斯坦福大学的研究团队利用 AI 技术对生物医学图像进行分析，帮助医生更精准地诊断疾病，提高了疾病早期发现率，为医疗领域的发展带来了新的机遇。麻省理工学院在人工智能与计算机科学领域不断探索，研发出先进的算法，应用于机器人控制、自然语言处理等多个科学研究方向，推动相关领域技术革新，引领全球科技发展潮流。

英国：科研底蕴下的 AI 创新

英国凭借深厚的科研底蕴，在人工智能助力科学研究方面也成果丰硕。英国皇家科学院院士温迪・霍尔认为人工智能将助力取得重大科学突破，因其能以前所未有的方式分析海量数据。在天文学研究中，利用 AI 技术对大量的天文观测数据进行处理，发现了许多新的天体现象与星系演化规律，为人类探索宇宙奥秘提供了新的视角。

在科研项目实践中，英国的科研项目积极运用 AI 技术。在一个关于气候变化的研究项目中，科研人员借助 AI 分析长期的气象数据、地理信息数据等，预测气候变化趋势，为政府制定相关政策提供了科学依据。在生物科学领域，通过 AI 对基因数据进行分析，研究基因与疾病的关联，推动精准医疗的发展，为人类健康事业贡献力量。

德国：工业与科研融合的 AI 之路

德国在工业 4.0 战略推进过程中，将 AI 技术深度融入制造业相关科研。汽车制造企业在研发新型汽车时，利用 AI 进行车辆设计优化，通过模拟不同的设计方案在各种工况下的性能表现，快速找到最优设计，提高汽车的安全性与燃油经济性。在工业生产过程中，AI 用于智能工厂的生产流程优化，实现设备故障预测与智能维护，减少生产中断时间，提高生产效率，推动德国制造业向智能化、高效化方向发展。

德国的科研机构如弗劳恩霍夫协会，开展了众多与 AI 相关的科研项目。在智能机器人研发方面，通过 AI 技术赋予机器人更强大的感知与决策能力，使其能够在复杂的工业环境中更好地完成任务，推动工业自动化向更高水平发展。在材料科学研究中，利用 AI 筛选和研发新型材料，满足不同工业领域对材料性能的特殊要求，为德国工业的持续发展提供了坚实的技术支撑。

日本：聚焦特定领域的 AI 深耕

日本在医疗领域积极开展 AI 科研应用。东京大学的研究团队开发出一款 AI 辅助诊断系统，能够对医学影像进行快速分析，帮助医生检测出早期癌症病变，提高癌症诊断的准确率与效率。该系统经过大量临床数据训练，不断优化算法，已在部分医院投入使用，为患者提供更及时准确的医疗服务，提高了患者的治愈率和生存质量。

日本在机器人与自动化领域一直处于世界领先地位，AI 技术的融入进一步提升其优势。在工业机器人研发中，通过 AI 使机器人具备更灵活的操作能力和自适应环境变化的能力，能够在复杂多变的生产场景中高效工作。在服务机器人方面，利用 AI 技术提升机器人与人类的交互能力，开发出能够陪伴老年人、协助日常生活的智能服务机器人，满足社会老龄化需求，为社会的和谐发展贡献科技力量。

未来展望：机遇与挑战并存

充满希望的机遇与潜力

随着人工智能技术的持续进步，它将在更多复杂科学问题上取得突破，为解决全球性挑战带来曙光。在攻克癌症方面，通过对大量医疗数据的分析，人工智能可以帮助科研人员发现新的癌症治疗靶点，开发更有效的治疗方法。在应对气候变化方面，AI 能够对气候数据进行深度挖掘，预测气候变化趋势，为制定应对策略提供科学依据。通过对多源数据的深度挖掘与分析，人工智能还有可能发现新的科学规律与机制，推动科学前沿快速发展。

人工智能赋能科学研究还将带动相关产业升级。在生物医药产业，加速新药研发能够为患者带来更多的治疗选择，提高人类的健康水平。在新材料产业，借助人工智能研发新型材料，能够满足不同领域对材料性能的更高要求，推动相关产业的发展。在能源产业，AI 技术可以优化能源生产和利用效率，促进能源技术创新，为可持续发展提供保障。这些产业的升级将促进产业结构优化，创造新的经济增长点，推动社会经济的发展。

亟待攻克的挑战与应对之策

要充分发挥人工智能在科学研究中的作用，还需要突破一些技术瓶颈。目前，人工智能算法的可解释性、稳定性与安全性有待进一步提升。开发可解释的 AI 模型迫在眉睫，科研人员只有理解模型的决策过程，才能增强对结果的信任，从而更好地应用于科学研究。同时，加强 AI 系统的安全防护也至关重要，要防止数据泄露与恶意攻击，保护科研数据的安全和科研成果的完整性。

人才培养与合作也是未来发展的关键。加大跨学科人才培养力度，培养既懂科学又精通人工智能技术的复合型人才，是满足未来科研需求的必然选择。此外，加强国际科研合作也十分必要。通过共享数据与技术资源，各国科研人员可以共同应对全球性科学问题，打破地域与学科限制，促进知识流动与创新。例如，在一些全球性的科研项目中，各国科研团队可以通过合作，充分发挥各自的优势，共同推动科学研究的进步。

《人工智能促进科学发展》报告为我们展现了一个充满机遇与挑战的未来科研图景。通过对各国案例的深入剖析，我们看到了人工智能在科学研究中的巨大潜力和多样应用。相信在全球科研人员的共同努力下，人工智能将为科学发展注入源源不断的动力，推动人类社会迈向新的高度。

来源：欧米伽未来研究所
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