人工智能引领科研范式变革

2025年4月25日，中央政治局就加强人工智能发展和监管进行第二十次集体学习，习近平总书记在主持学习时强调，以人工智能引领科研范式变革，加速各领域科技创新突破。自1956年提出人工智能理念至今，人工智能几经起伏，直到最近10年，进入快速突破和实际应用阶段。作为人类社会信息化的又一次高峰，人工智能正加速向各领域全面渗透，将重构生产、分配、交换、消费等经济活动环节，催生新技术、新产品、新服务、新产业，培育经济发展新动能，成为继互联网、大数据技术之后，又一重塑经济社会发展模式的通用目的技术，将对大众生活、经济发展、社会治理、科学研究等领域效率、能力、模式、规则都产生积极影响。

人工智能引领科研范式变革，是一场科学探索思维与方式的华丽转身，将彻底改写人类探索世界、认知世界、改造世界的方式。回顾人类科学发展史，科研范式历经了经验范式、理论范式、计算范式三次意义非凡的重大变革，目前由于人工智能等技术发展，正在迈入数据范式新阶段。相比以“观察实验”为基础的“经验范式”、以“数理模型”为支撑的“理论范式”、以计算机仿真为驱动的“计算范式”等这些基于“观察——假设——验证”逻辑的传统科研范式，近年来在算力、算数、算法共同支撑下，以ChatGPT和DeepSeek为代表的人工智能大模型的兴起，正在引领科研范式变革，基于海量数据驱动的数据范式科研模式正在快速发展。

人工智能正在从传统的科研“辅助小助手”华丽转身成为科研领域的“超级智囊团”，引领着科学研究人员构建更强大的科研组织新模式。正在兴起的人工智能大模型，已具备从发现问题、分析问题到解决问题的全流程“作战能力”，以全新的范式协助人类科学家突破科研瓶颈，提升科研效率。例如，先进的人工智能算法Al-phaFold2模型，能够准确预测蛋白质的三维结构。这些在蛋白质设计和结构预测领域的贡献，不仅展示了科学研究的深度和广度，也为未来的科学探索和应用开辟了新的道路，不仅对科学界产生了深远的影响，也将对人类健康和社会发展产生积极的推动作用，更能够通过多种途径（如纳米材料、靶向药物、疫苗开发、传感器技术以及绿色化学工业等）为人类带来更多的可能性。

人工智能赋能科研应用，不仅突破了传统科研受限于人力、时间及数据维度的瓶颈，将复杂问题巧妙转化为可计算任务，显著缩短了研发周期，还有助于解决传统科研难以攻克的多学科耦合问题，催生交叉创新，创造出全新的知识生产范式。例如，传统的汽车设计需要数百工程师用时数十个月，汽车企业利用设计数据资源优势，通过强大的算力支持和算法开发等，规划打造了一个以人工智能技术为底座的整车研发数智系统。通过人工智能化的工业软件加上工程师的“数字分身”，能将研发周期缩短四分之一至三分之一，实现了“又快又好又灵活地设计用户满意的车”。此外，在火星制氧催化剂研究中，面对376万种配方组合，人类科研团队若一一实验验证需2000年，而应用相关人工智能工具，通过分析5万篇论文、融合实验与计算数据，仅6周便找到最优解。

人工智能凭借“无孔不入”的渗透特性和自身强大的赋能作用，重新定义了科研的边界，催生了众多交叉学科研究。“人工智能+”模式宛如一把万能钥匙，开启了跨学科融合创新生态系统的大门，源源不断地激发出全新的发现与知识。“人工智能+汽车”催生的无人驾驶汽车，正在重新定义汽车新范式，重塑汽车行业竞争新格局。“人工智能+工厂”催生了智能工厂，重新定义人类生产方式。

我国庞大且多元的市场，丰富的应用场景，完善的制造业体系，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，将为人工智能赋能科研创新提供广阔空间。数据层面，人口基数庞大，互联网、电商、电信等领域能产生海量数据，为模型训练提供丰富素材，且数据多样性强，涵盖不同地域、不同人群特征。市场方面，拥有超大规模消费市场，居民消费能力提升、需求多样，为人工智能技术更新迭代提供大量训练数据，缩短技术优化周期，降低融合成本，激发企业创新积极性。产业体系完备，初步构建起全面的人工智能产业体系，制造业基础扎实，应用场景丰富，有利于技术跨领域迁移扩散。

人工智能引领的科研范式变革，正在从根本上重塑人类探索世界、解决问题的逻辑与路径，形成一种融合数据驱动、算法迭代与机器协同的新型科研模式。这种变革不仅加速了科学发现的速度，更重构了科研的生产关系——数据、算法与算力成为核心科研资源，跨学科协作与“人工智能原生”研究方法成为主流，推动人类向更广阔的未知领域探索。展望未来，人工智能引领的科研范式变革必将持续深入，为我们解锁更多未知的奥秘，创造更多令人惊叹的科学奇迹。