近期，国务院发布《关于深入实施人工智能 + 行动的意见》，将 “人工智能 + 科学技术” 置于六大重点行动首位，这一政策导向为我国科研领域变革注入强劲动力。从历史维度看，科研范式已历经实验观测、理论推理、计算模拟、数据驱动四个阶段，如今 AI for Science 正推动其迈入全新阶段。以蛋白质折叠问题为例，AI 技术攻克了长期困扰生物学界的难题，AlphaFold 系列模型短短数年预测的蛋白质结构数量远超以往数十年总和，充分证明 AI 已成为突破科研瓶颈的关键力量，为各领域科学探索开辟新路径。
在产业应用层面，AI 正深刻重塑药物研发与材料创新格局。传统药物研发存在周期长、成本高、成功率低的痛点，而 AI 技术让这一局面显著改观。Chai - 2、ESM3 等模型将抗体分子发现时间从 3 年缩短至几小时，大幅提升研发效率，还能激活 “难成药” 靶点研发，为攻克疑难病症提供可能。材料领域，瑞聚医学借助 AI 实现转型，将研发周期从一两年压缩至两三个月，为行业提供高效解决方案。这种变革不仅优化产业链分工，让具备 AI 能力的企业在前端研发中发挥更大作用，也为创新创业提供丰富场景。
科学大模型建设成为 AI 赋能科研的重要方向，其与通用模型存在本质差异。科学大模型需具备识别专业数据、进行科学长链条推理、运用专业工具的能力，虽目前更适合垂直领域突破，但已展现出巨大潜力。在医疗、能源、农业等细分领域，针对性的科学大模型研发有望解决行业核心难题。当前，AI 驱动的科研范式革命已形成政策、技术、产业协同推进的良好态势，既为科研人员提供更高效工具，也为创业者搭建广阔舞台，必将推动我国在科技创新与产业升级中抢占先机，为高质量发展注入源源不断的新动能。
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