AI for Science (AI4S) 的核心概念与价值 - AI4S是用人工智能赋能基础科研，推动科研范式从“试错驱动”向“数据+模型驱动”的颠覆性转变 [3] - AI4S能解决传统科研周期长、成本高、数据处理难的痛点，例如新药研发平均耗时10年以上，芯片设计面临千亿级参数算力挑战 [4] - 其核心价值在于将科研周期压缩数倍，并能触达人类直觉难以企及的高维复杂问题，是科技发展的“源头活水” [4] AI4S在新材料领域的应用案例 - 方大炭素与晶泰科技合作，打造“AI+机器人”超级智能体，实现硅碳复合材料、石墨烯等高端材料的原子级设计 [5] - 该合作将材料研发周期从传统的2-3年压缩至3-6个月，并利用数字孪生技术使高端炭素制品良品率提升15%以上 [5] - 方大炭素计划三年投入10亿元创新资金，并联合建立专项人才基金，旨在打通“AI算法+产业数据+实验验证”的闭环 [5] AI4S在生物医药领域的应用案例 - 美迪西实现了“AI+CRO”的深度融合，搭建了覆盖靶点筛选、分子设计、临床前研究的AI药物发现平台 [6] - 在靶点筛选环节，其自研算法结合AlphaFold3，每周可完成5000个虚拟化合物库的自动化迭代，毒性预测准确率提升至92% [6] - 在分子设计环节，生成式模型能探索10^60量级的潜在化学空间，临床前研发周期在典型案例中压缩40% [6][7] - 2024年，美迪西AI相关收入占比已达18%，预计2027年将提升至45% [7] AI4S在芯片领域的应用案例 - 道氏技术通过参股芯培森切入AI4S专用芯片赛道，其APU芯片专为原子级科学计算设计，以解决传统芯片的算力瓶颈 [7] - 公司搭建赫曦原子智算中心，将APU芯片与自身新材料研发需求结合，形成“芯片研发赋能材料设计，材料需求反哺芯片优化”的双向循环 [7] - 在锂电池材料研发中，该智算中心通过原子级模拟将新材料配方筛选效率提升10倍以上 [8] 中国AI4S发展的驱动因素 - 发展模式具有中国特色，踩中了“产业需求牵引+技术自主创新+政策持续支持”的三重红利 [9] - 与海外偏重基础理论研究不同，中国的AI4S从一开始就锚定产业痛点，避免了技术与市场脱节 [9] - 国产算力芯片、AI算法的突破为自主可控发展提供保障，且AI4S已被纳入国家科技创新体系的核心布局 [9] AI4S的总体影响与展望 - AI4S为中国在新材料、生物医药、芯片等基础领域实现“换道超车”提供了前所未有的机遇 [9] - 方大炭素、美迪西、道氏技术的探索是中国AI4S发展的缩影 [10] - 随着算力、算法、数据的持续突破，AI4S将成为中国科技从“跟跑”到“并跑”再到“领跑”的核心驱动力 [10]