“一只蝴蝶在巴西扇动翅膀，可能引发得克萨斯州的飓风”，这句描述天气复杂性的名言，曾是诸多基础科学研究的隐喻——复杂系统的多变量耦合、海量数据的混沌无序，让传统科研长期陷入“假设-实验-验证”的低效循环。从药物研发的“十年十亿美金”困境，到半导体材料的“试错式”探索，再到气候预测的“蝴蝶效应”难题，科学发现的每一步都充满挑战。

如今，人工智能正打破这一僵局。作为继实验、理论、计算之后的“科学发现第五范式”，AI通过深度融入科研全流程，实现了海量科学数据的智能解析、复杂系统的精准模拟、目标材料的逆向设计，在生物制药、气候预测、新材料研发等前沿领域掀起突破浪潮。中国科学技术信息研究所发布的《AIforScience创新图谱》显示，近5年间中国相关论文发表量超10万篇，居全球首位，一场由AI驱动的科研革命正在悄然发生。

AI全流程赋能，缩短新药研发周期

新药研发是典型的“高投入、高风险、长周期”领域，传统流程从靶点发现到临床候选药物确定，往往需要5-8年时间，候选分子命中率不足10%。AI的介入，正从根本上改变这一现状，其中中国自主研发的“AI孔明”平台，实现了从“靶点结构分析→AI分子生成→药物设计→活性评估→成药性优化”的全流程无缝覆盖，成为AI制药领域的标志性成果。

“AI孔明”的核心优势在于构建了一体化的智能研发体系。平台整合了全球顶尖科研机构的知识体系与海量真实研发数据，将分散的生物学、化学知识转化为可推理的AI生产力，通过生成式AI分子设计模型、高精度虚拟筛选等原创算法，形成“设计—筛选—评估—优化—决策”的智能闭环。在结核病、疟疾等全球健康重点领域的数十条真实研发管线验证中，其候选分子命中率与优化效率较传统流程提升数倍至数十倍。与市场上单一环节的AI工具不同，“AI孔明”依托大语言模型驱动的智能体引擎，真正打通了数据割裂与流程断层，让复杂的计算药物设计能力以普惠化方式赋能一线科研人员。

全球范围内，AI制药的突破不断涌现。2024年诺贝尔化学奖得主DavidBaker团队利用AI实现了“按需设计”蛋白质，通过神经网络训练，让AI能根据具体任务生成自然界从未存在过的蛋白质，比如设计仅在肿瘤微环境中激活的蛋白质，大幅降低药物副作用。而2020年诺奖得主Dalna则将CRISPR基因编辑技术与AI结合，用CRISPR生成上百万组“基因-功能”映射数据，再通过AI精准预测蛋白功能、解析基因网络，使CRISPR疗法从科学发现到临床应用的时间缩短至10年，创下生物医学领域的纪录。

AI捕捉气象信号，提升灾害预警能力

气候变化背景下，极端天气事件的频率和强度不断增加，精准的气象预测成为防灾减灾的关键。但地球大气与海洋的复杂相互作用，让传统气象模型难以捕捉长期、隐蔽的气象信号。AI凭借强大的数据分析与模式识别能力，在短期极端天气预警和长期气候预测中均实现重大突破。

阿里巴巴达摩院研发的“八观”气象大模型，在台风预测领域展现出卓越性能。该模型在2025年中国气象局台风预报示范计划中，路径预测与强度预测能力均居第一梯队，针对超强台风“桦加沙”，强度预报误差稳定控制在5m/s，远优于其他模型20m/s以上的误差；在浙江朱家尖岛登陆的台风“竹节草”预测中，强度误差较其他AI模型减少50%以上，为9.7万人的避险转移提供了关键支撑。

在长期气候预警方面，“八观”模型通过引入多阶段教师强制优化策略，深入理解大气与海洋的相互作用，将预测时间跨度延长至12个月，可提前预警厄尔尼诺、寒潮、洪水等重大气象事件。中国科学院大气物理研究所的联合研究表明，该模型能提前四周捕捉到北大西洋涛动的极端负相位信号，精准预测欧洲约6℃的冷异常，表现显著优于国际主流预报系统。“AI让我们能更早地捕捉到气候变化的‘蝴蝶翅膀’，为全球防灾救灾争取宝贵时间。”达摩院算法专家孙亮表示。

逆向设计破局，加速关键领域突破

从半导体到电池，新材料是高端制造业的核心基石。传统材料研发依赖“试错法”，在庞大的参数空间中反复实验，周期长达2-10年，成本超千万美元。AI通过逆向设计思路，即先明确材料性能目标，再由AI推导最优成分与结构，大幅压缩研发周期，在半导体材料、电池材料等关键领域实现突破。

在半导体领域，面对摩尔定律放缓的困境，AI科研智能体成为破局关键。这类智能体通过“感知-推理-决策-执行”的闭环系统，自主完成材料筛选、工艺优化与器件设计。传统半导体材料如SiC、GaN的研发需5-10年，而AI智能体可通过第一性原理计算与主动学习，在高维度参数空间中快速锁定最优解，将实验次数减少70%以上。北京科学智能研究院研发的DeepFlame平台，集成AI框架用于反应流高精度数值模拟，对朱雀二号火箭发动机的“亿级网格仿真”精度达工业标准，较传统方案实现超千倍加速，为航空航天材料的优化提供了强大支撑。

在电池材料领域，清华大学张跃钢课题组的AI驱动筛选流程颇具代表性。针对镁电池正极材料电压低、离子电导率差的难题，团队设计了“多离子协同训练”的图卷积神经网络模型，突破了镁电池数据稀缺的瓶颈，电压预测误差低至0.29V。利用该模型对15308种稳定镁化合物进行筛选，识别出160种高电压、高容量候选材料，再通过机器学习分子动力学模拟，最终筛选出23种兼具优异性能的镁电池正极材料，为下一代高能量密度储能体系的开发铺平了道路。

诺贝尔化学奖得主欧莫亚基的研究则展现了AI材料研发的商业潜力。其团队用AI搭建“虚拟实验室”，让AI研读250篇论文并提取MOF材料合成条件，将原本两周的工作缩短至几小时；7个AI智能体分工协作，仅用84次实验、2-3周就合成出全球百个研究组未能攻克的超级材料。这类“分子海绵”材料能高效吸附空气中的水分，非电动版靠太阳能每天产水850升，已在偏远地区实现商业化应用，未来还计划用于清除大气中的二氧化碳。

迈向“大科研时代”的协同创新

尽管AIforScience已取得诸多突破，但挑战依然存在。科研数据的高获取成本、格式不统一、敏感性强等问题，制约着AI模型的训练与优化；不同学科的壁垒、理论与实验的脱节，也影响着AI与科研的深度融合。中国科学院院士鄂维南指出，实现科研模式的转型升级，需要围绕数据库、文献工具、实验工具形成新的协同模式，推动走向“大科研时代”。

应对这些挑战，一系列创新举措正在推进。北京科学智能研究院发布的“科学导航”平台，覆盖全球1.6亿篇文献，通过自然语言问答式检索，让科研检索效率提升近百倍；Uni-Lab-OS智能实验室操作系统则实现了“读、算、做”的自主闭环，推动传统实验室向自动化、智能化跃迁。在人才培养方面，浙江大学等高校共建“AI+X”微专业，清华大学开展百门AI赋能课程，一批85后、90后科研人员正成为AIforScience的先锋力量。关键词：新基建新闻资讯、新基建最新资讯

从实验室的精准筛选到灾害现场的提前预警，从新药研发的周期压缩到新材料的逆向设计，AI正以“加速器”的身份，拓展着人类认知自然的边界。正如北京科学智能研究院院长张林峰所言，未来的AI将成为科学家的“科研伙伴”，把人类从重复试错中解放出来，聚焦于更具创造性的问题提出与目标设定。当AI的算力与科学家的创造力深度融合，一场关乎人类未来的科学发现革命，才刚刚拉开序幕。（此文出自见道官网www.seetao.com未经允许不得转载否则必究，转载请注明见道网+原文链接）见道网新基建栏目编辑/高雪