文章核心观点 - 人工智能驱动的科学研究已成为加速基础研究、推动未来产业发展的重要新范式 其应用正从提升研发效率向推动科研范式系统性变革演进 [1][3] AI4S在生物制造与蛋白质设计领域的应用与价值 - 天鹜科技的蛋白质设计大模型学习了百亿条蛋白质数据 已交付30余个产业化项目 解决了传统蛋白质设计时间长、成本高的核心问题 [1] - 大模型能在海量数据中快速找出蛋白质耐受极端环境的结构特征 有效解释微生物特性差异 使生物医药、生物农业等领域的研发更有的放矢 [2] - AI4S未来可设计耐受多种极端工业条件的产品 并将一些注射的大分子药物扩展到口服剂型 以满足不同患者的健康需求 [1] 政策支持与产业生态发展 - 2025年8月 工信部公布了首批“人工智能在生物制造领域典型应用案例” 天鹜科技及北京、安徽、天津等多地企业案例入选 旨在促进生物制造全产业链提质升级 [2] - “十五五”规划建议提出前瞻布局未来产业 明确将生物制造、量子科技、氢能和核聚变能等列为新的经济增长点 [2] 科研智能体的发展与实践案例 - 上海相关科研机构打造的科研智能体可以读取文献、提出假设、设计实验 加速技术从实验室走向应用场 [3] - 由临港实验室牵头打造的多智能体虚拟疾病生物学家系统“元生” 已提出两个癌症相关靶标 并将传统以年为单位的靶标发现周期大幅缩短 [3] AI对科研范式的深层影响与未来方向 - 人工智能对科学的赋能不止于计算工具提速优化 更重要的是体系化推动科研范式变革 成为加速科学发现和学科交叉的核心引擎 [3] - 科学智能正成为变革科研范式、赋能行业发展、影响产业经济格局的关键引擎 未来需在提出全新理论框架等深层领域加大探索力度 [3]