报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 报告旨在了解和分析中国AI for Science的驱动发展、范式变迁、产业应用，深入了解其发展历程、核心技术及产业应用深度[2][6] - AI for Science通过结合人工智能与传统科学领域，展现出推动科学研究和技术创新的巨大潜力，其发展需技术创新、政策支持等多方面配合[49] 根据相关目录分别进行总结 行业综述 - AI for Science指利用人工智能技术加速科学研究和发现，有数据驱动、模型驱动等范式，范式变迁推动科技进步，其发展从初步探索到广泛应用，未来将深度融合[9][25][29] - 模型驱动结合传统理论与现代计算技术，可在无实际实验时探索复杂系统特性，应用于火箭模拟等场景[13][14] - 数据驱动利用大数据和分析技术，使科学家无需深入理论背景探索复杂系统行为，应用于基因等场景[16][17] - 数据与模型融合驱动结合两者优点，构建更可靠可解释模型，应用于能源系统等场景[20][21] 技术分析 - 核心技术包括高性能算力、数据管理基础设施、科学计算软件、预训练大模型和高通量实验，共同加速科学研究[31] - 算力基础设施提供计算资源，中国超算数量多、有国家级超算中心，低能耗设计可降低成本[36][37] - 软硬件数据基础设施提供计算和数据管理能力，中国科学数据涵盖多领域且总量增长[39] - 高通量实验集成自动化设备，快速执行实验方案，生成大量数据，在材料研发等领域成效显著[41][43] 产业发展实践分析 - AI for Science在多个科学领域展现潜力，推动科学研究和技术创新，发展需多方面支持[49] - 在生命科学领域，AI加速药物研发、优化基因组学研究等，预计为人类健康带来更多福祉[50][52] - 在药物研发中，AI应用贯穿流程，提高成功率、降低成本、缩短上市时间[53][55] - 在地球科学领域，AI应用广泛，帮助解决复杂问题，如改进气候模型等[58][59] - 在材料化学领域，AI应用广泛，提升材料性能、效率和可持续性，如预测新材料性能等[61][63]