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AI for Science:中國AI大爆發(fā)的底層密碼

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當(dāng)AI成為基礎(chǔ)研究的“基礎(chǔ)設(shè)施”,當(dāng)科研范式的變革觸及科技發(fā)展的底層邏輯,中國科技的大爆發(fā)便不再是遙遠(yuǎn)的想象。



當(dāng)AI agents、生成式AI等應(yīng)用層概念在資本市場掀起一輪輪炒作熱潮時(shí),一個更具底層變革意義的概念正悄然重塑中國科技的發(fā)展邏輯——AI for Science(科學(xué)智能,簡稱AI4S)。它并非簡單的技術(shù)應(yīng)用,而是用人工智能賦能基礎(chǔ)科研,推動科研范式從“試錯驅(qū)動”向“數(shù)據(jù)+模型驅(qū)動”的顛覆性轉(zhuǎn)變。當(dāng)資本市場還在追逐短期應(yīng)用紅利時(shí),中國企業(yè)已在新材料、生物醫(yī)藥、芯片三大硬核產(chǎn)業(yè)扎根AI4S,試圖破解基礎(chǔ)研究的效率瓶頸。這場基礎(chǔ)研究與AI的深度融合,或許正是中國科技突破“卡脖子”困境、迎來大爆發(fā)的關(guān)鍵所在。

AI for Science的核心,是讓人工智能成為科學(xué)家的“超級助手”。傳統(tǒng)科研往往受制于周期長、成本高、數(shù)據(jù)處理難的痛點(diǎn),比如新材料研發(fā)可能需要數(shù)萬次實(shí)驗(yàn)迭代,新藥研發(fā)平均耗時(shí)10年以上,芯片設(shè)計(jì)面臨千億級參數(shù)的算力挑戰(zhàn)。而AI4S通過機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析、量子計(jì)算模擬等技術(shù),能從海量數(shù)據(jù)中提取規(guī)律、構(gòu)建預(yù)測模型,甚至逆向生成科學(xué)假設(shè)。它不僅能將科研周期壓縮數(shù)倍,更能觸達(dá)人類直覺難以企及的高維復(fù)雜問題,這也是其區(qū)別于普通AI應(yīng)用的核心價(jià)值——前者聚焦產(chǎn)業(yè)落地,后者扎根基礎(chǔ)創(chuàng)新,是科技發(fā)展的“源頭活水”。

在中國,AI4S并非停留在理論層面,而是已在三大硬核產(chǎn)業(yè)形成落地案例。從新材料的原子級設(shè)計(jì),到生物醫(yī)藥的藥物發(fā)現(xiàn),再到芯片的算力突破,上市公司正成為技術(shù)探索的主力軍,走出了具有中國特色的AI4S發(fā)展路徑。

在新材料領(lǐng)域,方大炭素(600516.SH)與晶泰科技的合作,成為傳統(tǒng)制造企業(yè)擁抱AI4S的典型范本。炭素新材料是新能源、高端制造的核心基礎(chǔ),但傳統(tǒng)研發(fā)模式下,高性能碳基材料的配方優(yōu)化和工藝調(diào)試往往需要數(shù)年時(shí)間,且難以突破性能瓶頸。

2025年,方大炭素與晶泰科技簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議,依托晶泰科技的AI算法、量子化學(xué)計(jì)算能力,結(jié)合自身在炭素材料領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn),打造了新材料研發(fā)的“AI+機(jī)器人”超級智能體。雙方通過構(gòu)建垂直大模型,實(shí)現(xiàn)了硅碳復(fù)合材料、石墨烯等高端材料的原子級設(shè)計(jì),將材料研發(fā)周期從傳統(tǒng)的2-3年壓縮至3-6個月;同時(shí)利用數(shù)字孿生技術(shù)優(yōu)化生產(chǎn)工藝,使高端炭素制品的良品率提升15%以上。方大炭素計(jì)劃三年投入10億元創(chuàng)新資金,聯(lián)合晶泰科技建立專項(xiàng)人才基金,培養(yǎng)AI材料研發(fā)人才。這一模式的核心價(jià)值,在于打通了“AI算法+產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)+實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證”的閉環(huán),讓基礎(chǔ)研究直接錨定產(chǎn)業(yè)需求,避免了科研與產(chǎn)業(yè)“兩張皮”的問題。未來,隨著合作的深入,雙方有望在鋰電池負(fù)極材料、半導(dǎo)體用炭基材料等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)技術(shù)突破,為中國新材料產(chǎn)業(yè)的高端化轉(zhuǎn)型提供底層支撐。

在生物醫(yī)藥領(lǐng)域,美迪西(688202.SH)則重構(gòu)了AI驅(qū)動的藥物研發(fā)全鏈條,成為AI4S在醫(yī)藥研發(fā)領(lǐng)域的標(biāo)桿。傳統(tǒng)藥物研發(fā)被稱為“燒錢又耗時(shí)”的行業(yè),靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、分子設(shè)計(jì)、臨床前研究等環(huán)節(jié)層層卡點(diǎn),平均每個新藥研發(fā)成本超20億美元。美迪西率先實(shí)現(xiàn)“AI+CRO”的深度融合,集成谷歌AlphaFold3、英偉達(dá)BioNeMo等開源技術(shù),搭建了覆蓋靶點(diǎn)篩選、分子設(shè)計(jì)、臨床前研究的AI藥物發(fā)現(xiàn)平臺。

在靶點(diǎn)篩選環(huán)節(jié),其自研算法結(jié)合AlphaFold3的原子級蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測能力,每周可完成5000個虛擬化合物庫的自動化迭代,毒性預(yù)測準(zhǔn)確率提升至92%;在分子設(shè)計(jì)環(huán)節(jié),基于BioNeMo開發(fā)的生成式模型,能探索10^60量級的潛在化學(xué)空間,設(shè)計(jì)出傳統(tǒng)方法難以觸及的創(chuàng)新分子;在臨床前研究環(huán)節(jié),英偉達(dá)DGX SuperPOD算力集群的部署,使藥物代謝預(yù)測模型的準(zhǔn)確性大幅提升,動物實(shí)驗(yàn)依賴度降低30%。

典型案例是與英矽智能合作的ISM3412項(xiàng)目,通過AI全流程賦能,臨床前研發(fā)周期壓縮40%,快速完成IND申報(bào)。2024年,美迪西AI相關(guān)收入占比已達(dá)18%,預(yù)計(jì)2027年將提升至45%。這一探索不僅降低了藥物研發(fā)成本,更將中國醫(yī)藥研發(fā)的效率拉至全球第一梯隊(duì),為解決罕見病、腫瘤等未被滿足的臨床需求提供了新路徑。

在芯片領(lǐng)域,道氏技術(shù)(300409.SZ)則瞄準(zhǔn)了AI4S的算力瓶頸,通過布局原子級科學(xué)計(jì)算芯片,打造新材料與芯片研發(fā)的雙重算力底座。AI4S的落地離不開強(qiáng)大的算力支撐,尤其是分子模擬、原子級材料設(shè)計(jì)等場景,對芯片的并行計(jì)算能力提出了極高要求,傳統(tǒng)CPU/GPU架構(gòu)難以滿足需求。

道氏技術(shù)通過參股芯培森,切入AI4S專用芯片賽道,芯培森推出的APU芯片專為原子級科學(xué)計(jì)算設(shè)計(jì),解決了傳統(tǒng)芯片在科學(xué)計(jì)算中的算力瓶頸。同時(shí),道氏技術(shù)搭建了赫曦原子智算中心,將APU芯片與自身的新材料研發(fā)需求結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了“芯片研發(fā)賦能材料設(shè)計(jì),材料需求反哺芯片優(yōu)化”的雙向循環(huán)。

在鋰電池材料研發(fā)中,赫曦智算中心能通過原子級模擬,精準(zhǔn)預(yù)測電極材料的電化學(xué)性能,將新材料配方篩選效率提升10倍以上;而芯片研發(fā)過程中遇到的材料散熱、性能優(yōu)化問題,又能借助道氏技術(shù)在新材料領(lǐng)域的積累得到解決。這種“芯片+材料”的協(xié)同創(chuàng)新模式,不僅填補(bǔ)了國內(nèi)AI4S專用算力芯片的空白,更構(gòu)建了具有自主可控性的技術(shù)閉環(huán),為芯片、新材料等領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究提供了底層算力支撐。

中國企業(yè)在AI4S領(lǐng)域的探索,之所以能實(shí)現(xiàn)較好的落地,本質(zhì)上是踩中了“產(chǎn)業(yè)需求牽引+技術(shù)自主創(chuàng)新+政策持續(xù)支持”的三重紅利。與海外偏重于基礎(chǔ)理論研究不同,中國的AI4S從一開始就錨定產(chǎn)業(yè)痛點(diǎn),方大炭素、美迪西、道氏技術(shù)的探索,均圍繞企業(yè)自身的產(chǎn)業(yè)需求展開,避免了技術(shù)與市場的脫節(jié);在技術(shù)層面,國產(chǎn)算力芯片、AI算法的突破,為AI4S的自主可控發(fā)展提供了保障,龍芯中科、海光信息等企業(yè)的算力底座,與應(yīng)用層企業(yè)形成了協(xié)同效應(yīng);在政策層面,AI4S被納入國家科技創(chuàng)新體系的核心布局,各地紛紛出臺超算中心、科研數(shù)據(jù)共享等支持政策,為技術(shù)落地提供了土壤。

當(dāng)然,AI4S的發(fā)展仍面臨諸多挑戰(zhàn):高質(zhì)量科學(xué)數(shù)據(jù)稀缺、跨學(xué)科人才缺乏、模型可解釋性不足等問題,仍是制約其規(guī)模化落地的瓶頸。但不可否認(rèn)的是,AI4S為中國科技突破基礎(chǔ)研究短板提供了前所未有的機(jī)遇?;A(chǔ)研究是科技發(fā)展的“根”,過去中國科技產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展,更多依賴于應(yīng)用層的創(chuàng)新和商業(yè)模式的優(yōu)化,而AI4S則讓中國有機(jī)會在新材料、生物醫(yī)藥、芯片等基礎(chǔ)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)“換道超車”。

當(dāng)AI成為基礎(chǔ)研究的“基礎(chǔ)設(shè)施”,當(dāng)科研范式的變革觸及科技發(fā)展的底層邏輯,中國科技的大爆發(fā)便不再是遙遠(yuǎn)的想象。方大炭素、美迪西、道氏技術(shù)的探索,只是中國AI4S發(fā)展的縮影。未來,隨著更多企業(yè)扎根基礎(chǔ)研究,隨著算力、算法、數(shù)據(jù)的持續(xù)突破,AI4S必將成為中國科技從“跟跑”到“并跑”再到“領(lǐng)跑”的核心驅(qū)動力,書寫屬于中國的科技創(chuàng)新新篇章。

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