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东方网5月26日消息，上海科学智能研究院联合复旦大学、施普林格·自然（Springer?Nature）?旗下的自然科研智讯（Nature?Research?Intelligence）全球发布《科学智能白皮书2025》，报告首次运用2015-2024年全球科学智能多源大数据，近60位不同领域的科学家联袂写作，深入剖析AI与科学研究大融合之势，全面探索7大科研领域、覆盖28个方向、近90个科学智能前沿问题及突破路径，以洞见前瞻未来，引领科学智能范式变革，应对全球挑战。
AI驱动范式变革，全流程赋能科研
科学智能（AI?for?Science,?AI4S）是面向科学研究的人工智能创新和人工智能驱动的科学研究的总和，体现了人工智能创新与科学研究双向促进与深度融合。
报告将AI相关领域划分为AI核心（算法、机器学习等）与科学智能六大方向（数学、物质科学、生命科学、地球与环境科学、工程科学、人文社会科学）。报告指出，在以上所有领域，科学智能正深刻重塑传统科学研究范式，通过模型和数据驱动更有效地探索解空间从而生成假设，以及自动与智能化实验等方式，全流程赋能科学研究，显著提升科学发现的效率与精准性。
报告全面探讨了科学智能在7大科研领域、28个前沿方向、近90个科学智能关键问题及突破路径，例如如何构建跨尺度、超学科的科学智能模型、提升AI模型在科学研究中的泛化性和可解释性，又如，如何推动AI拓展科学发现的创新边界。为解决这些问题，科学家提出融合先验知识的跨尺度建模、利用生成式模型和合成数据来弥补数据稀缺、建立跨学科知识图谱与闭环强化学习系统，推动科学智能的进一步发展。此外，报告也重点关注了AI安全和AI伦理治理，强调构建内生安全机制和“以人为本”，确保AI技术在研发初期即嵌入安全防护能力,?并和人类对齐。
通过科学家提出关键词和出版物数据库的匹配，可以发现在科学智能研究中最获青睐的?AI?方法和技术。大语言模型（LLMs）已经成为物质科学、生命科学、社会科学等领域的通用科研工具。强化学习在工程系统控制、数学定理证明及物理模拟等复杂场景中占据主导地位。计算机视觉技术在生命科学和地球环境领域渗透显著。此外，分布式学习、图神经网络、可解释?AI?和边缘智能在不同学科中均得到广泛应用。
图1.??科学智能研究中最获青睐的AI技术?
科学智能引领AI科研，中国主导前沿创新
根据自然科研智讯（Nature?Research?Intelligence）提供的AI相关出版物数量、引用量以及自然指数（Nature?Index）?等多源大数据统计显示，?2015至2024年间，全球人工智能和科学智能领域的学术出版物总量快速增长，科学智能异军突起，2020年后加速成长，有力推动了人工智能研究整体的井喷态势。
国别研究显示，2015年至2024年间，全球人工智能出版物排名前五的国家/地区的格局发生了转变。中国增长势头尤为显著，AI出版物总量从2015年的6.01万篇上升至2024年的27.39万篇，占全球总量29%。?2018年，中国的出版物总量超越欧盟，居全球首位，2022年超越欧盟和美国的总和。印度也展现出明显的追赶态势，2015年其AI出版物总量为1.82万篇（仅为美国的1/3），2024年提升至8.51万篇，几乎与美国（8.57万篇）齐平。
AI出版物总量及趋势（前五国家/地区）（2015-2024，单位：千篇）
中国在AI应用型创新领域实现了从“跟随者”到“引领者”的跨越。对专利、政策文档与临床试验中的引用数据分析显示，中国凭借持续高速增长，于2016年以2.32万次的引用量超越欧盟（2.23万次），2019年以2.60万次超越美国（1.96万次）。至2024年，中国占据了全球AI出版物在专利、政策文档与临床试验中的引用达41.6%，遥遥领先。
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