科研智能（AI for Research and Development，以下簡稱 AI4R&D， 人工智能賦能科學研究及產業(yè)研發(fā)）是科學智能（AI for Science， AI4S）概念的延伸和擴展，主要包括兩方面內涵，一是聚焦人工智 能加速基礎科學研究，拓展研究思路，加速研究進程；二是強調人 工智能在應用研究和產業(yè)研發(fā)中的重要作用，多面提升工程技術創(chuàng) 新的效率�？蒲兄悄艽砹丝萍紕�(chuàng)新的新范式和新動能，有望多面 加速基礎研究和產業(yè)研發(fā)的進程，并縮短兩者之間的轉化周期，推 動科技成果在工業(yè)界的產業(yè)化和規(guī)模應用�？蒲兄悄苷诜秶� 內加速發(fā)展。各國相繼發(fā)布政策構筑科研智能發(fā)展 環(huán)境。
2024 年發(fā)布報告《科研智能（AI4R&D）—人工智能驅動 的研發(fā)新范式》，旨在描繪科研智能L域的生態(tài)全景，為政府部門制定產業(yè)政策、指導項目布局提供參考，為研究機構、科技企業(yè)把握 技術方向、開拓應用場景提供借鑒，加速該L域的技術創(chuàng)新和應用 實踐，為我國在該L域搶占發(fā)展先機提供助力。未來，信通院 將關注科研智能發(fā)展動向，深化對關鍵技術和產業(yè)趨勢的研判， 加強與科研機構、G校、企業(yè)等產學研各界的交流合作，共同推進 科研智能生態(tài)體系建設，為科技強國和創(chuàng)新型建設提供有力支 撐。
科研算力與科研數(shù)據的深度融合為 AI4R&D 奠定了堅實基礎。 由 AI 框架、算法庫、開發(fā)套件及L域模型組成的開發(fā)工具鏈J大提 升了科研效率，促進了跨學科、跨L域的協(xié)同創(chuàng)新與融合，深刻改 變了科學研究范式
人工智能正在深刻影響和重塑科學研究和產業(yè)研發(fā)的范式，并 經歷著快速而深刻的變革。G校、科研機構以及企業(yè)在跨學科研究 和合作方面不斷探索，推動了人工智能與科學研究的深度融合，逐 步形成了涵蓋多學科、多L域、多應用場景的多元化產業(yè)生態(tài)體系。 展望未來，科研智能的發(fā)展將持續(xù)受到以下幾個方面的驅動。
一是技術創(chuàng)新與突破。隨著人工智能算法、算力和數(shù)據的發(fā)展，有 望進一步提升科研人員解決復雜科研問題的能力，激發(fā)更多技術創(chuàng) 新和突破。二是跨學科融合。隨著科研智能應用的拓展，不同學科、 不同行業(yè)L域之間的融合，也將推動新理論、新方法、新技術和新 應用的誕生。三是產業(yè)化應用。隨著科研智能在材料設計、氣象預 測、工業(yè)仿真、新藥研發(fā)等L域的產業(yè)化應用，將為社會和經濟發(fā) 展帶來深遠影響。四是政策保障。有為政府和有效市場的結合，將 是科研智能發(fā)展的重要保障，為其長遠發(fā)展提供堅實基礎。
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