【前沿未來洞察】《全球人工智能重塑科研范式發(fā)展態(tài)勢和趨勢報告

北京前沿未來科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院發(fā)布《全球人工智能重塑科研范式發(fā)展態(tài)勢和趨勢報告（2026年）》

【前沿未來洞察】《全球人工智能重塑科研范式發(fā)展態(tài)勢和趨勢報告（2026年）》

21世紀第三個十年已過半，人工智能正從賦能工具演進為科學研究的核心驅(qū)動力，標志著“AIforScience”從理念走向全面實踐。2026年，全球科研范式正經(jīng)歷一場深刻的、不可逆的變革：人工智能不再僅僅是加速計算或輔助分析的手段，而是深度嵌入從問題提出、假設生成、實驗設計、數(shù)據(jù)解析到理論構(gòu)建的科研全鏈條，催生了“人機協(xié)同”的新型科研主體。北京前沿未來科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院立足于2026年這一關(guān)鍵時間節(jié)點，從國家政策、技術(shù)變革、重點應用、公共平臺、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新、獨角獸企業(yè)、投融資、人才培育、科研治理及大國博弈十個維度，系統(tǒng)梳理全球人工智能重塑科研范式的發(fā)展態(tài)勢，并前瞻未來演進趨勢，以期為決策者、科研管理者及行業(yè)從業(yè)者提供全景式參考。

一、國家政策扶持：從戰(zhàn)略布局邁向系統(tǒng)性生態(tài)構(gòu)建

2026年，全球主要國家圍繞人工智能驅(qū)動科研的政策已跨越單一項目資助階段，進入系統(tǒng)性、生態(tài)化的戰(zhàn)略深化期。

美國以“國家人工智能研究資源”（NAIRR）為核心，構(gòu)建了覆蓋全國、公私聯(lián)動的科研算力與數(shù)據(jù)共享基礎(chǔ)設施，并通過《芯片與科學法案》的后續(xù)資金，重點支持AI+科學交叉研究中心的建設，強調(diào)跨機構(gòu)協(xié)作與成果轉(zhuǎn)化。歐盟延續(xù)“地平線歐洲”框架，將“可信AI與基礎(chǔ)科學融合”作為第七框架計劃的核心支柱，推出“AI卓越中心”網(wǎng)絡，強化成員國間科研數(shù)據(jù)共享與倫理標準的統(tǒng)一。中國在“十五五”規(guī)劃開局之年，全面實施“人工智能驅(qū)動的科學研究”（AIforScience）專項部署，依托國家實驗室、全國重點實驗室體系，形成“頂層設計-重大專項-基礎(chǔ)設施”三位一體的推進機制，尤其強調(diào)在基礎(chǔ)學科（數(shù)學、物理、化學、生物）與前沿交叉領(lǐng)域的深度融合。英國、日本、加拿大等國則通過設立國家級AI科研創(chuàng)新中心、發(fā)布“國家AI戰(zhàn)略2.0”等方式，將AI重塑科研范式提升至國家競爭力核心位置。整體來看，政策重點已從“資金投入”轉(zhuǎn)向“生態(tài)構(gòu)建”，包括建設共享基礎(chǔ)設施、改革評價體系、推動產(chǎn)學研協(xié)同以及完善數(shù)據(jù)治理規(guī)則。

二、技術(shù)變革支撐：多模態(tài)、可解釋性與自主科研體系統(tǒng)一

2026年，支撐科研范式重塑的人工智能技術(shù)本身經(jīng)歷了重大迭代，呈現(xiàn)出三大核心特征。

一是多模態(tài)大模型成為科學發(fā)現(xiàn)的“通用接口”。2026年的大模型已超越單一文本或圖像處理，能夠無縫整合分子結(jié)構(gòu)、天文圖像、基因組序列、物理信號、實驗日志等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)。例如，在材料科學中，模型可同時解析文獻、模擬原子間作用力并預測合成路徑，實現(xiàn)了“假設-驗證-優(yōu)化”閉環(huán)的智能化。

二是可解釋性與符號AI的回歸。為滿足科學研究對因果性、可復現(xiàn)性的根本要求，2026年的AI系統(tǒng)普遍融合了神經(jīng)符號計算與因果推斷框架。模型不僅輸出預測結(jié)果，還能提供可理解的推理路徑、置信度評估及不確定性量化，使科學家能夠?qū)I的發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)化為可驗證的科學理論，而非僅將其視為“黑箱”。

三是自主科研智能體（AIScientist）進入實驗室。2026年，具備自主實驗規(guī)劃、執(zhí)行、結(jié)果分析與迭代優(yōu)化能力的AI智能體已在生物合成、催化化學、藥物篩選等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)規(guī)模化應用。這些智能體能夠7×24小時不間斷運行，以百倍于人工的效率探索假設空間，將科研人員從重復性勞動中解放，使其專注于更高階的科學洞察與概念創(chuàng)新。技術(shù)層面的成熟，使得AI從“工具”演變?yōu)椤皡f(xié)作者”，為科研范式的根本性轉(zhuǎn)變提供了堅實基礎(chǔ)。

三、重點領(lǐng)域應用：從單點突破到系統(tǒng)性滲透

2026年，人工智能對科研范式的重塑在多個學科領(lǐng)域已從單點應用發(fā)展為系統(tǒng)性、全鏈條的滲透，催生了“AI-native”科學研究新形態(tài)。

生命科學與生物醫(yī)藥領(lǐng)域是AI重塑科研范式的“深水區(qū)”。2026年，基于生成式AI的藥物研發(fā)已從“分子設計”延伸至臨床試驗全周期。AlphaFold系列后繼模型已實現(xiàn)對絕大多數(shù)蛋白質(zhì)-配體、蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用及動態(tài)構(gòu)象變化的高精度預測；結(jié)合AI驅(qū)動的虛擬細胞模型，科學家可在計算機中對細胞行為進行高保真模擬，將新靶點發(fā)現(xiàn)周期從數(shù)年縮短至數(shù)月。

材料科學領(lǐng)域，AI與高通量實驗、自動合成平臺深度融合，形成了“設計-合成-表征-優(yōu)化”的閉環(huán)。2026年，固態(tài)電解質(zhì)、超導材料、高性能催化劑等關(guān)鍵材料的發(fā)現(xiàn)速度呈指數(shù)級增長，極大加速了新能源與電子信息領(lǐng)域的研發(fā)進程。

物理學與天文學領(lǐng)域，AI成為處理海量高能物理實驗、引力波探測及巡天觀測數(shù)據(jù)不可或缺的“第四范式”工具。AI不僅用于信號識別與降噪，更被用于構(gòu)建有效場論、模擬量子多體系統(tǒng)，以及從數(shù)據(jù)中直接發(fā)現(xiàn)新的物理規(guī)律。

氣候科學領(lǐng)域，AI通過構(gòu)建高分辨率地球系統(tǒng)模型，顯著提升了極端天氣預測精度與氣候變化歸因能力，為政策制定提供了關(guān)鍵科學依據(jù)。

在數(shù)學領(lǐng)域，AI輔助證明復雜猜想、發(fā)現(xiàn)新結(jié)構(gòu)已成為常態(tài)，2026年已出現(xiàn)多個由AI提出假設、人類數(shù)學家完成證明的典型案例。總體而言，AI正推動各學科從“經(jīng)驗驅(qū)動”向“數(shù)據(jù)與機理雙驅(qū)動”的科研范式轉(zhuǎn)型。

四、公共平臺建設：國家化、開放化與標準化

2026年，高水平的公共科研平臺成為國家科技基礎(chǔ)設施的核心組成部分，其建設呈現(xiàn)出三大趨勢。

一是國家級AI科研計算平臺趨于普惠化與規(guī)模化。美國NAIRR、歐洲“開放科學云”、中國“東數(shù)西算”工程下的智算中心均面向?qū)W術(shù)界大規(guī)模開放算力資源，并提供配套的預訓練科學模型與領(lǐng)域數(shù)據(jù)集。這些平臺不僅解決了科研機構(gòu)算力“貧富差距”問題，更通過統(tǒng)一接口降低了AI賦能科研的門檻。

二是高質(zhì)量科學數(shù)據(jù)集開放共享成為共識。2026年，主要科技強國通過政策強制、項目引導等方式，推動公共財政資助的科研數(shù)據(jù)實現(xiàn)“FAIR原則”（可查找、可訪問、可互操作、可重用）。領(lǐng)域標桿性數(shù)據(jù)集（如蛋白質(zhì)組學、單細胞轉(zhuǎn)錄組、同步輻射光源實驗數(shù)據(jù)）的開放，催生了眾多跨機構(gòu)、跨國界的AI+科學協(xié)作網(wǎng)絡。

三是科研平臺正由“數(shù)據(jù)+算力”組合向“模型+工具鏈”生態(tài)升級。各國爭相建設面向特定學科的基礎(chǔ)模型庫、自動化實驗工作站接口標準、以及AI科學軟件開發(fā)框架。例如，用于材料發(fā)現(xiàn)的通用晶體結(jié)構(gòu)表示學習框架、用于藥物發(fā)現(xiàn)的分子生成與逆合成分析平臺等，已成為科研社區(qū)的公共基礎(chǔ)設施。這些平臺極大地降低了科學家應用AI的門檻，加速了科研范式的普惠化進程。

五、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新變革：研發(fā)模式重構(gòu)與硬科技孵化

人工智能對科研范式的重塑正深刻改變產(chǎn)業(yè)研發(fā)格局，推動創(chuàng)新邊界向基礎(chǔ)端延伸，并催生了新的研發(fā)與孵化模式。

2026年，大型科技公司與傳統(tǒng)行業(yè)巨頭普遍建立了“AI+研發(fā)”雙螺旋結(jié)構(gòu)。制藥企業(yè)已全面普及AI驅(qū)動的靶點發(fā)現(xiàn)與管線優(yōu)化平臺，研發(fā)失敗率顯著降低，新藥上市周期從“十年十億”美元量級壓縮至“五年五億”。化工與材料企業(yè)則通過“AI+自動化實驗”平臺，將新型功能材料的研發(fā)效率提升了一個數(shù)量級。

與此同時，產(chǎn)業(yè)研發(fā)呈現(xiàn)出兩大重要轉(zhuǎn)變：一是“研發(fā)前移”，即企業(yè)利用AI大幅加強對基礎(chǔ)科學發(fā)現(xiàn)的應用轉(zhuǎn)化能力，直接與高校、國家實驗室建立“從論文到原型”的快速驗證通道；二是“開源協(xié)作”，行業(yè)內(nèi)出現(xiàn)多個由頭部企業(yè)聯(lián)合發(fā)起的“預競爭”AI+科學開源社區(qū)，共享基礎(chǔ)模型、實驗數(shù)據(jù)與驗證方法，在降低全社會研發(fā)重復投入的同時，加速了技術(shù)外溢。

此外，AI驅(qū)動的科研范式變革還催生了“科學即服務”（Science as a Service）新業(yè)態(tài)，一批初創(chuàng)企業(yè)提供從自動化實驗、計算模擬到AI模型構(gòu)建的全流程研發(fā)外包服務，使中小型創(chuàng)新主體也能擁有頂尖的AI科研能力。

六、獨角獸企業(yè)發(fā)展：硬核科技與垂直深耕

2026年，全球AI+科學領(lǐng)域的獨角獸企業(yè)呈現(xiàn)出與通用AI企業(yè)迥異的特征，體現(xiàn)出“深科技、高壁壘、強交叉”的鮮明特點。

這些獨角獸企業(yè)不再追求通用大模型的廣度，而是聚焦于特定科學領(lǐng)域或研發(fā)環(huán)節(jié)的垂直整合。在生命科學領(lǐng)域，涌現(xiàn)出一批市值或估值超過百億美元的企業(yè)，它們以AI+自動化實驗平臺為核心，構(gòu)建了從靶點發(fā)現(xiàn)、分子設計、體外驗證到臨床預測的“端到端”藥物研發(fā)引擎，其核心價值在于顯著提高了研發(fā)管線成功率與速度。在材料與制造領(lǐng)域，獨角獸企業(yè)集中于“AI+合成生物學”“AI+先進電池材料”“AI+半導體工藝”等方向，通過與制造業(yè)深度綁定，將AI發(fā)現(xiàn)快速轉(zhuǎn)化為可量產(chǎn)的產(chǎn)品。在科研工具領(lǐng)域，一批企業(yè)專注于開發(fā)新一代AI原生科研軟件，如自主實驗操作系統(tǒng)、科學大模型開發(fā)平臺、可重復性管理工具等，成為科研基礎(chǔ)設施的重要提供者。

值得注意的是，2026年AI+科學領(lǐng)域獨角獸企業(yè)的國際化程度普遍較高，其商業(yè)模式往往從創(chuàng)立之初即面向全球市場，通過跨國合作獲取數(shù)據(jù)、應用場景與人才。資本對這些企業(yè)的估值邏輯也從“用戶增長”轉(zhuǎn)向“科學壁壘”與“產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化效率”，反映出市場對AI重塑科研范式商業(yè)價值的深度認同。

七、投融資：理性回歸與戰(zhàn)略聚焦

2026年，全球人工智能科研領(lǐng)域的投融資市場已從2023-2024年的狂熱期進入理性分化、戰(zhàn)略聚焦的新階段，呈現(xiàn)出鮮明的結(jié)構(gòu)性特征。

一是早期投資高度集中于底層技術(shù)與平臺。資本流向從應用層進一步上移，重點關(guān)注能夠解決科學計算根本瓶頸的技術(shù)，如量子-經(jīng)典混合計算、科學大模型的可解釋性架構(gòu)、自動化實驗室的標準化軟硬件系統(tǒng)等。這些領(lǐng)域的初創(chuàng)企業(yè)雖研發(fā)周期長、風險高，但因具備構(gòu)建科研基礎(chǔ)設施的潛力，成為主權(quán)基金、跨國企業(yè)戰(zhàn)投與國家戰(zhàn)略基金的重點布局對象。

二是成長期投資更看重行業(yè)落地與商業(yè)閉環(huán)。在生物醫(yī)藥、新材料、新能源等賽道，投資機構(gòu)對企業(yè)的評估標準已從“技術(shù)指標領(lǐng)先”轉(zhuǎn)向“能否通過AI實質(zhì)縮短研發(fā)周期、降低驗證成本、形成知識產(chǎn)權(quán)壁壘”。2026年，具備“AI+自動化實驗+行業(yè)合作”一體化能力的企業(yè)更易獲得大規(guī)模融資。

三是跨國別、跨領(lǐng)域交叉投資顯著增加。中東主權(quán)基金、東南亞產(chǎn)業(yè)資本加大對歐美及東亞AI+科學企業(yè)的投資，試圖通過資本紐帶獲取前沿科研能力。同時，國家層面通過設立千億級“AI+科學”產(chǎn)業(yè)引導基金、長期低息貸款等方式，對沖早期研發(fā)的高風險，形成“政府引導+市場主導+戰(zhàn)略資本補充”的多元投融資格局。

總體來看，2026年的投融資市場更加成熟，資本對科研規(guī)律的理解加深，形成了與AI重塑科研范式長周期、高回報特征相匹配的耐心資本體系。

八、人才培育和爭奪：復合型結(jié)構(gòu)重塑與全球流動新態(tài)勢

2026年，AI與科學的深度融合對人才結(jié)構(gòu)提出了根本性重塑要求，全球范圍內(nèi)圍繞“AI+科學”復合型人才的培育與爭奪達到白熱化程度。

在培育端，教育體系發(fā)生深刻變革。世界頂尖高校普遍設立“人工智能與科學”交叉學科學位，打破傳統(tǒng)院系壁壘，課程體系涵蓋機器學習、領(lǐng)域科學、自動化實驗、科研倫理與項目管理等模塊。博士生培養(yǎng)從“單一導師制”向“AI科學家+領(lǐng)域科學家”雙導師制轉(zhuǎn)型。大規(guī)模在線開放課程與國家級AI+科學暑期學校成為培養(yǎng)跨學科后備力量的重要陣地。

在人才結(jié)構(gòu)上，2026年形成了三類核心人才梯隊：第一類是能夠開發(fā)下一代科學AI算法的“算法科學家”；第二類是精通AI并能深入某一科學領(lǐng)域解決實際問題的“科學AI工程師”；第三類是具備科研與產(chǎn)業(yè)雙重視野，能夠推動實驗室成果向產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化的“轉(zhuǎn)化型領(lǐng)軍人才”。三類人才互為支撐，共同構(gòu)成AI驅(qū)動科研生態(tài)的人力資源基礎(chǔ)。

在人才爭奪上，全球競爭空前激烈。美國憑借其頂尖高校群與科技產(chǎn)業(yè)集群，依然是全球AI+科學人才的“高地”，但中國、英國、瑞士、新加坡等國通過實施“頂尖科學家引進計劃”、設立國際聯(lián)合實驗室、提供具有全球競爭力的薪酬與長期科研穩(wěn)定支持，形成“多中心”競爭格局。2026年，人才回流與環(huán)流現(xiàn)象顯著，跨國遠程協(xié)作與短期訪問成為常態(tài)化工作模式。各國在加大引進力度的同時，也更加注重本土青年人才的系統(tǒng)培養(yǎng)，力求構(gòu)建自主可控的人才梯隊。

九、科研治理：倫理先行、可信追溯與全球規(guī)范

隨著人工智能深度嵌入科研全流程，科研治理成為2026年全球科學界與政策界高度關(guān)注的議題，治理重心從“事后審查”轉(zhuǎn)向“全程嵌入、倫理先行”。

一是建立AI科研活動的透明度與可追溯性規(guī)范。2026年，頂級學術(shù)期刊普遍要求作者在論文中詳細披露所用AI模型的架構(gòu)、訓練數(shù)據(jù)、版本、輸入輸出及人類介入程度，并強制上傳可復現(xiàn)代碼與數(shù)據(jù)。部分領(lǐng)域已開始推行“AI科研貢獻聲明”制度，明確區(qū)分AI與人類研究者在科學發(fā)現(xiàn)中的具體貢獻。

二是完善AI科研中的倫理與安全審查。針對AI在生物合成、神經(jīng)接口、自主實驗等敏感領(lǐng)域的應用，各國建立了專門的風險評估與倫理委員會制度，對可能產(chǎn)生“雙重用途”風險的研究進行分級審查。全球范圍內(nèi)圍繞AI科研倫理的對話平臺（如GPAI、UNESCO相關(guān)機制）逐步形成初步的軟法框架。

三是應對AI引發(fā)的科研評價與知識產(chǎn)權(quán)新挑戰(zhàn)。科研評價體系開始探索將“提出科學問題能力”“AI工具開發(fā)與使用能力”“跨學科協(xié)作能力”納入考核指標。知識產(chǎn)權(quán)方面，美國、歐洲專利局及中國國家知識產(chǎn)權(quán)局相繼發(fā)布AI輔助發(fā)明的專利審查指南，對AI作為“發(fā)明人”的法律地位、人類貢獻的認定標準做出初步規(guī)定，盡管各國仍存在分歧，但已形成“以人類實質(zhì)性貢獻為核心”的基本原則。整體來看，2026年的科研治理體系正處于動態(tài)演進中，核心目標是確保AI在拓展科研能力邊界的同時，維護科學研究的誠信、安全與普惠價值。

十、世界大國博弈：科技主權(quán)、標準制定與聯(lián)盟競合

2026年，人工智能重塑科研范式的能力已被視為國家核心戰(zhàn)略資產(chǎn)，圍繞該領(lǐng)域的大國博弈在科技主權(quán)、標準制定與國際聯(lián)盟三個維度激烈展開。

在科技主權(quán)層面，主要經(jīng)濟體將AI+科學的關(guān)鍵要素（高端算力芯片、先進科學大模型、高價值科研數(shù)據(jù)集、自動化實驗裝備）納入出口管制與投資審查范圍，形成“科技脫鉤”與“平行體系”并存的局面。美國聯(lián)合其盟友構(gòu)建“可信AI+科學伙伴關(guān)系”，限制前沿技術(shù)向戰(zhàn)略競爭對手流動；中國則加速構(gòu)建從底層芯片、基礎(chǔ)框架到科學模型、應用生態(tài)的全棧式自主體系，并通過“一帶一路”科技創(chuàng)新行動計劃拓展與新興經(jīng)濟體的科研合作。

在標準制定層面，2026年成為AI科研領(lǐng)域國際標準博弈的關(guān)鍵年。各方圍繞科學數(shù)據(jù)格式、模型評估基準、自動化實驗接口、科研倫理準則等展開激烈博弈。誰掌握了標準制定權(quán)，誰就掌握了未來全球科研協(xié)作的主導權(quán)與產(chǎn)業(yè)生態(tài)的話語權(quán)。

在國際聯(lián)盟層面，呈現(xiàn)出“陣營化”與“議題聯(lián)盟”并存的特征。一方面，美歐日等傳統(tǒng)科技強國通過“七國集團”框架協(xié)調(diào)AI科研政策，另一方面，圍繞氣候變化、全球公共衛(wèi)生、糧食安全等共同挑戰(zhàn)，包括中國在內(nèi)的主要國家在特定領(lǐng)域仍保持有限的實質(zhì)性科研合作。聯(lián)合國框架下關(guān)于“AI for SDGs”的全球科研合作計劃成為各方尋求共識的重要平臺。可以預見，在未來相當長時期內(nèi)，AI重塑科研范式領(lǐng)域的大國博弈將呈現(xiàn)競爭與有限合作交織的復雜態(tài)勢，其演進將深刻影響全球科技版圖與人類應對共同挑戰(zhàn)的能力。

站在2026年回望，人工智能對科研范式的重塑已從邊緣走向中心，從愿景走向現(xiàn)實。這是一場涵蓋研究工具、方法、組織形態(tài)乃至科學文化本身的系統(tǒng)性變革。我們看到，國家戰(zhàn)略的系統(tǒng)性布局、技術(shù)體系的迭代成熟、重點領(lǐng)域的深度融合、公共平臺的開放共享、產(chǎn)業(yè)模式的創(chuàng)新重構(gòu)、資本市場的理性聚焦、人才結(jié)構(gòu)的深刻重塑、治理體系的動態(tài)演進以及大國博弈的復雜格局，共同構(gòu)成了當下全球AI重塑科研范式的宏大圖景。展望未來，隨著自主科研智能體、量子-經(jīng)典混合計算、虛擬科學實驗室等前沿技術(shù)的進一步突破，科研活動將向更高程度的智能化、自動化和跨學科協(xié)作演進。同時，如何在釋放AI巨大潛能與維護科研誠信、保障科技安全、促進全球共享之間取得平衡，將是我們必須持續(xù)面對的重大命題。唯有秉持開放合作、倫理先行、普惠共享的理念，人類方能駕馭這一強大工具，在拓展知識邊疆的征程上邁向新的高度。

報告撰寫團隊：北京前沿未來科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院

聯(lián)系人：陸峰

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（信息來源：北京前沿未來科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院）