科研智能案例集(2025年)||(附下载方式)

《科研智能案例集（2025年）》是由中国人工智能产业发展联盟科学智能（AI4S）工作组于2026年1月发布的一份综合性报告。报告旨在展示和总结2025年度人工智能在科学研究领域（AI for Science）的典型应用案例和实践成果，以推动AI技术与科学研究深度融合的“科研智能”范式发展。

报告内容详实，结构清晰，共分为七大章节：

1. 科研智能基础平台：介绍了面向科学研究全链条的基础设施建设案例，包括上海科学智能研究院的“星河启智科学智能开放平台”和石景山区主导的“AI for Science平台项目”。这些平台致力于整合数据、模型、算力与协作工具，为科学家提供一站式、低门槛的智能科研服务。

2. 材料研发：这是案例最为集中的一个领域，展示了AI如何赋能从高分子材料、特种钢材到电池电解液、碳捕集材料等多种关键材料的研发。案例体现了“AI预测-自动化实验-智能优化”的闭环研发新范式，显著缩短了研发周期，降低了试错成本。

3. 工业仿真：聚焦于AI技术对传统计算机辅助工程（CAE）的革新。案例覆盖了高速列车空气动力学仿真、飞机翼型设计、风扇叶轮优化、轮胎设计、工业CAD智能生成（ChatCAD）以及高端制造业的预测性运维等。核心是通过AI大模型或代理模型大幅提升仿真效率，实现从“仿真驱动设计”到“智能设计”的转变。

4. 地球科学：展示了AI大模型在地球系统科学中的突破性应用。重点案例包括“伏羲”系列气象大模型的研发（在中期预报、极端天气预测等方面精度超越传统数值模式）、基于大模型的灾害防御智能体、以及深海探测、滑坡隐患识别等领域的智能系统。这些应用提升了人类对复杂地球系统的认知和预测能力。

5. 生物医药：呈现了AI在药物研发关键环节的应用，例如基于蛋白质大语言模型（Pro-PRIME）设计极端耐碱抗体、针对难成药靶点的多肽设计、以及利用大模型加速小分子抑制剂发现等。AI正在成为突破传统研发瓶颈、加速新药发现的重要工具。

6. 智慧农业：简要介绍了华为云与中国农业科学院联合研发的“农科大模型”，探索AI在农业领域的应用潜力。

7. 可控核聚变：包含一个关于利用深度强化学习实现托卡马克等离子体高精度磁控制的案例，展现了AI在前沿基础科学研究中的价值。

  案例集系统性地梳理了2025年中国在“AI for Science”领域从基础平台、技术工具到行业应用的丰硕成果。报告表明，人工智能已不仅仅是科学研究的辅助工具，而是正在成为驱动科研范式变革、贯穿假设提出、实验设计、数据分析到成果验证全流程的核心创新引擎。各行业通过“AI+自动化实验+高性能计算”的深度融合，正朝着更加高效、理性、智能的研发新时代迈进。

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