上世紀60年代，科學哲學家托馬斯·庫恩在其著作《科學革命的結(jié)構(gòu)》中，就提出了具有里程碑意義的“科學范式”概念。如今，隨著AI技術(shù)在科研中的深度應(yīng)用，一種全新的科學研究范式——AI4S（AI for Science）正應(yīng)運而生。

AI4S的崛起，已正式成為繼經(jīng)驗、理論、計算和數(shù)據(jù)密集型之后的“第五范式”。AI4S所帶來的不僅僅是數(shù)據(jù)處理工具的升級，也將重構(gòu)科學發(fā)現(xiàn)的全流程，助力科研人員探索無限可能。2024年以來，美國通過行政令、政策文件及專項報告系統(tǒng)性提升AI4S戰(zhàn)略地位；歐盟也在2025年發(fā)布了“人工智能大陸行動計劃”，推動“科學+AI”交叉創(chuàng)新。

在這一趨勢下，2025年8月國務(wù)院發(fā)布的《關(guān)于深入實施“人工智能+”行動的意見》更是將“人工智能+科學技術(shù)”列為重點行動之首。隨著政策持續(xù)加碼、技術(shù)不斷突破以及商業(yè)化案例不斷涌現(xiàn)，2026年已被行業(yè)視為AI4S加速落地之年。在此背景下，深勢科技、楓清科技等一批創(chuàng)新企業(yè)正積極推動多學科智能協(xié)同，加速AI重構(gòu)科學研究范式。

其中，楓清科技依托在AI4S科研平臺建設(shè)與智能體技術(shù)研發(fā)方面的長期積累，不僅構(gòu)建了以“通用智能體+場景智能體”為核心的雙輪驅(qū)動科研賦能體系，還聯(lián)合中化數(shù)智與火山引擎打造了覆蓋多個科研核心階段的AI4S解決方案，實現(xiàn)了從技術(shù)平臺構(gòu)建到生態(tài)合力凝聚的全面布局，走出一條融合創(chuàng)新的AI4S特色發(fā)展之路。

開啟萬億級新藍海，AI4S落地仍面臨諸多挑戰(zhàn)

2024年，谷歌DeepMind團隊成員借助AlphaFold系列模型，將蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測周期從數(shù)十年縮短至數(shù)天，并憑借科研創(chuàng)新的重大突破成功拿下諾貝爾化學獎。這也成為AI4S發(fā)展的標志性事件。同樣在這一年，英偉達創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛也將大語言模型、具身智能、AI4S列為AI的三大關(guān)鍵方向。

當前，AI4S的價值已獲得科研人員的充分肯定，隨之而來的市場機遇正蓬勃興起。據(jù)國盛證券的分析，AI4S遠期將擁抱萬億市場藍海，并將深入應(yīng)用到醫(yī)藥、化工、新能源、合金、半導體等多個領(lǐng)域。以醫(yī)藥研發(fā)為例，AI4S有望將新藥研發(fā)周期從平均10年縮短至2-3年，并大幅提升成功率。

中國工程院院士李國杰認為，未來10年內(nèi)AI4S將不只是“科研輔助工具”，而是會逐步演變?yōu)榭蒲械谋匾Ｊ健?/strong>AI4S的核心價值是將人類從低效的試錯過程中解放出來，專注于創(chuàng)造性思維。未來科學發(fā)現(xiàn)將呈現(xiàn)“AI提出候選方案-人類判定科學意義-協(xié)同優(yōu)化”的螺旋上升模式。

盡管AI4S在科研過程中已經(jīng)展現(xiàn)出巨大潛力，但其規(guī)?；涞厝悦媾R諸多難題。首先，高質(zhì)量科學數(shù)據(jù)稀缺，制約了模型預(yù)測的準確性；其次，模型可解釋性與科學可信度不足，導致其輔助科學研究時的結(jié)論缺乏可信度；第三，數(shù)據(jù)標準不統(tǒng)一，讓研究成果難以實現(xiàn)規(guī)模化復制。

要攻克這些瓶頸，不僅需要技術(shù)上的持續(xù)創(chuàng)新，更有賴于能夠整合數(shù)據(jù)、算法與行業(yè)知識的平臺級解決方案。在這一領(lǐng)域，以楓清科技為代表的企業(yè)正通過構(gòu)建新型基礎(chǔ)設(shè)施，為AI4S的落地鋪平道路。楓清科技打造的“云邊端一體化” 的智能化架構(gòu)、企業(yè)級知識中臺與智能體平臺，不僅可以實現(xiàn)云端大模型、行業(yè)蒸餾模型和PC端側(cè)小模型的協(xié)同，也能實現(xiàn)云邊端知識庫的融合，以及多級智能體的協(xié)同，從而更好地滿足科研人員的智能化需求。

在此基礎(chǔ)上，楓清科技已經(jīng)構(gòu)建起完善的AI產(chǎn)品與應(yīng)用矩陣，包括AI知識引擎、智能體平臺、AI4S、Fabarta個人專屬智能體等，可以滿足眾多行業(yè)場景智能化應(yīng)用需求。如今，楓清科技正在幫助醫(yī)藥、新材料等行業(yè)開展科研創(chuàng)新，以及生物醫(yī)藥、先進制造、化工能源、金融保險等行業(yè)實現(xiàn)AI智能體的落地應(yīng)用。

尤其在AI4S領(lǐng)域，楓清科技在幫助中化數(shù)智、華潤醫(yī)藥等鏈主企業(yè)開展AI應(yīng)用過程中，逐漸凝練出強大的智能體創(chuàng)新能力。比如，楓清科技通過與中化數(shù)智合作，已經(jīng)在新材料研發(fā)的AI4S領(lǐng)域取得了創(chuàng)新突破，為后續(xù)向高校、科研機構(gòu)和行業(yè)客戶的復制推廣奠定了堅實基礎(chǔ)。

從科研效率到科研能力，用AI4S重塑科研未來

在傳統(tǒng)科研模式下，科研人員主要面臨試錯成本高、研發(fā)周期長、效率低下等問題。比如，在新材料研發(fā)中，傳統(tǒng)方式只能在有限的元素配比、工藝參數(shù)中摸索，耗費時間長；在藥物研發(fā)中，靶點識別和分子篩選階段，科研人員往往需要從數(shù)十萬甚至上億個分子中逐一驗證。

而解決上述問題，正是AI4S的核心價值所在。為了加速AI4S的規(guī)?；涞?，楓清科技決定將圖技術(shù)與連接主義相融合，為AI4S構(gòu)建堅實的技術(shù)底座。其中，圖技術(shù)利用結(jié)構(gòu)化且有序的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，讓沉默數(shù)據(jù)得以合理化釋放價值，可以大大減少幻覺的產(chǎn)生；而連接主義通過數(shù)據(jù)訓練，可以讓模型擬合統(tǒng)計規(guī)律，輸出近似最優(yōu)的預(yù)測結(jié)果。

借助這些創(chuàng)新技術(shù)，楓清科技能夠輕松從海量數(shù)據(jù)和文獻中，提取出核心知識體系結(jié)構(gòu)。與此同時，楓清科技還創(chuàng)新性地將知識圖譜與圖計算技術(shù)應(yīng)用到模型蒸餾和后訓練過程中，從而改善模型應(yīng)用的可解釋性弱、推理能力不足等問題，提升AI4S的核心能力。

依托在AI4S科研平臺建設(shè)與智能體技術(shù)研發(fā)方面的長期積累，楓清科技已經(jīng)構(gòu)建起“通用智能體+場景智能體”雙輪驅(qū)動的科研賦能體系，可覆蓋從文獻整理、知識挖掘到實驗設(shè)計與執(zhí)行的科研全流程，滿足科研機構(gòu)從智能科研輔助到深度研發(fā)參與的全鏈路AI4S需求，有效提升科研效率、降低試錯成本，加速科研成果的轉(zhuǎn)化。

其中，AI4S通用智能體主要聚焦科研活動中的高頻共性場景，可實現(xiàn)文獻智能處理、專利深度解析和科研報告生成，可系統(tǒng)性緩解科研人員在“信息過載”和“處理效率不足”方面的核心痛點，大幅提升論文檢索的準確性和專業(yè)性，實現(xiàn)對論文內(nèi)容的翻譯、改寫、問答等功能，全面提升科研人員的工作效率和使用體驗。

AI4S場景智能體則聚焦化工新材料、生物醫(yī)藥等專業(yè)領(lǐng)域，通過“行業(yè)知識體系+智能體技術(shù)”的深度融合，解決復雜實驗設(shè)計與科研任務(wù)執(zhí)行中的關(guān)鍵難題。其中，在科研任務(wù)執(zhí)行中，自動化高效完成數(shù)據(jù)分析，降低數(shù)據(jù)分析門檻、加快分析流程并提高結(jié)果準確性；在科研實驗設(shè)計中，自動生成兼具專業(yè)性、可行性與創(chuàng)新性的實驗方案，大幅縮短設(shè)計周期、提升設(shè)計質(zhì)量；在科研任務(wù)執(zhí)行中，通過串聯(lián)并自動化執(zhí)行既定科研步驟，提升任務(wù)執(zhí)行效率、降低時間成本并優(yōu)化最終成果。

從底層技術(shù)的選擇到智能體的構(gòu)建，楓清科技AI4S借助“智能體+工作流”的協(xié)同架構(gòu)，以及大模型的語義理解能力與多模態(tài)處理技術(shù)，不僅可支持跨學科、跨領(lǐng)域科研文獻與數(shù)據(jù)的深度解析，還能通過集成知識圖譜可視化與分析組件，為科研人員提供高效、直觀、可持續(xù)演進的智能化科研支撐。

凝聚產(chǎn)業(yè)生態(tài)合力，讓AI4S成為科研創(chuàng)新引擎

AI4S的加速落地，既離不開產(chǎn)業(yè)鏈鏈主企業(yè)深厚的數(shù)據(jù)積累和豐富的業(yè)務(wù)場景，也離不開強大算力平臺和完善工具鏈平臺的有力支撐。因此，楓清科技在全力打造AI4S智能體的同時，也積極與鏈主企業(yè)和生態(tài)伙伴展開緊密協(xié)作，通過凝聚產(chǎn)業(yè)生態(tài)合力，為AI4S的創(chuàng)新發(fā)展和落地應(yīng)用注入新動能。

2025年，楓清科技在推進AI4S落地應(yīng)用上，聚焦新材料研發(fā)和生物醫(yī)藥兩大熱門領(lǐng)域，已取得突破性進展。其中，楓清科技通過與中國中化、中化數(shù)智為代表的新材料領(lǐng)域的鏈主企業(yè)，以及華潤醫(yī)藥、東阿阿膠、華潤三九等生物醫(yī)藥領(lǐng)域的鏈主企業(yè)深入合作，已經(jīng)沉淀了多個產(chǎn)業(yè)與行業(yè)模型，以及AI4S智能體，為AI4S的推廣奠定了堅實基礎(chǔ)。

不久前，楓清科技與中化數(shù)智、火山引擎、吉林大學聯(lián)合打造的“AI+新材料聯(lián)合實驗室”正式揭牌，其中，中化數(shù)智擁有豐富的數(shù)據(jù)積累，以及新材料研發(fā)的場景化需求；火山引擎可提供優(yōu)秀的算力平臺和領(lǐng)先的工具鏈平臺；吉林大學則擁有眾多國家級課題的研究成果。而楓清科技負責將各類能力沉淀為場景智能化能力，為產(chǎn)業(yè)鏈上的企業(yè)賦能。

為了將聯(lián)合實驗室的成果推廣到更多企業(yè)，楓清科技還與火山引擎一道，共同打造了“北京市石景山區(qū)政府-AI for Science平臺”及AI4S整體解決方案，并借助平臺的力量凝聚更多產(chǎn)業(yè)鏈上的客戶與企業(yè)，加速AI4S的普及。而AI4S整體解決方案則聚焦基礎(chǔ)科研、科學實驗輔助、數(shù)據(jù)挖掘、聚合物領(lǐng)域的智能體與科研蒸餾模型落地等，著力提升科研效率。

除了深度參與新材料研發(fā)外，楓清科技也在攜手華潤醫(yī)藥共同探索AI在創(chuàng)新抗體藥物開發(fā)場景的應(yīng)用。在此過程中，楓清科技借助大模型技術(shù)和企業(yè)知識中臺產(chǎn)品，幫助華潤醫(yī)藥將離散的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化知識圖譜，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)閉環(huán)，并實現(xiàn)了藥物研發(fā)抗體數(shù)據(jù)的智能問數(shù)、智能檢索和可視化，可顯著提升研發(fā)效率、降低研發(fā)成本。

通過攜手鏈主企業(yè)共建聯(lián)合實驗室，與生態(tài)伙伴打造AI4S平臺與整體解決方案，楓清科技正在整合起數(shù)據(jù)、算力、科研成果等多方優(yōu)勢資源，沉淀出行業(yè)模型與智能體能力。這些能力的形成，不僅將推動AI4S在科研場景的落地應(yīng)用與效能提升，也將為AI4S的普及推廣營造完善的生態(tài)環(huán)境，讓AI4S真正成為科研創(chuàng)新的核心引擎。

如今，越來越多的企業(yè)和科研機構(gòu)已經(jīng)意識到，AI對科研的賦能早已不只是提速、增效，而是體系化推動科研范式革命。作為科研領(lǐng)域AI的“殺手級”應(yīng)用，AI4S的滲透才剛剛開始。隨著AI4S成為科研的基礎(chǔ)設(shè)施，科技創(chuàng)新的大爆發(fā)也將成為可以預(yù)見的未來。而楓清科技以鏈主企業(yè)為切入點、以生態(tài)合作為抓手，在AI4S的應(yīng)用與創(chuàng)新上的探索，在推動AI4S重塑科研創(chuàng)新的同時，也為中國AI4S的發(fā)展提供了一種新思路。