日本AI4S国家战略核心观点 - 日本正举全国之力推进“AI for Science”国家战略，旨在通过AI驱动科研范式转型，以应对基础研究实力下滑与科研人力短缺的挑战，重写国家“科研操作系统”[3] 战略背景与紧迫性 - 日本高被引论文排名已从世界第4跌至第13，科研组织封闭、数据基建滞后及人才断层问题突出，倒逼其必须通过AI实现科研范式转型[5] - 面对少子老龄化导致的科研人力短缺，AI4S被视为实现“科学复兴”的核心抓手[3] 顶层设计与战略目标 - 日本于2025年出台《AI法》，并于2026年正式确立AI4S基本战略[5] - 设定了到2035年将Top10%论文影响力重返世界前三、算力提升10倍以上的硬性指标[5] - 计划在5年内培育3000名以上人工智能高端科研人才[5] - 目标在2035年前，将被引次数前10%论文中与人工智能相关的日本论文数提升至世界第三，并将日本与人工智能相关的论文占比从全球第十提升至第五[13] 核心布局与实施策略 - 采取“双轨制”策略：一方面推动公共科研数据“AI-Ready”化以加速开放共享，另一方面对半导体、生物等敏感数据实施严格封闭管控[5] - 强调“AI4S”与“Science for AI”双向赋能，既用AI提速材料与药物研发，又用数理科学破解AI“黑箱”难题[5] - 将2026年至2030年的5年定位为“集中改革期”，系统性推进该国家战略[12] 日本推进AI4S的现有优势 - 信息基础设施：拥有世界顶尖的信息流通基础设施、研究数据基础设施及计算基础设施[8] - 科研基础设施：具备世界顶尖的基础科研能力、多元化的科研人才队伍、科研仪器与大型研究设施，及大量可靠性高的实验及观测数据[8] - 社会基础设施：拥有世界前列的经济规模、精密制造与测量技术、机器人技术，以及产业对AI的旺盛需求[8] 政策目标与具体措施 - 目标一：强化科研能力并保障人才供给。措施包括促进AI应用以推动科研流程变革、构建AI专家与领域专家协同合作机制、培养新一代AI人才[9] - 目标二：构建支撑智能科学的科研基础。措施包括整合计算资源与数据基础设施打造科研平台、建立一体化资源分配系统、构建可持续生成高质量数据的系统[9] - 具体实施路径涵盖三大核心支柱：研究能力的提升与人才培养、计算资源的战略性增强与易用性提升、高质量数据的生产与其一体化运用[11][13] - 具体行动包括开发新一代AI与超算融合平台“富岳NEXT”、扩充AI共享计算资源、识别与构建高战略价值数据集、配备自动化研究设备等[11]