以下内容由Ai辅助生成,目的是整理公开信息,仅供学习参考!
在2024至2025年的科技版图中,人工智能驱动的科学发现(AI for Science, AI4S)已跨越了概念验证的“死亡之谷”,正式进入工业化部署与基础设施整合的关键阶段。这一转变不仅是算法层面的迭代,更是科研范式从“经验试错”向“计算预测”的根本性迁移。
分析表明,AI4S领域正呈现出鲜明的“三层分化”格局:
基础设施与工业层(Infrastructure & Industry Layer): 以玻尔(Bohrium)和腾讯AI4S为代表。前者通过“深势·宇知”大模型体系确立了在微观粒子模拟与材料科学领域的操作系统地位,深度绑定宁德时代等行业巨头,解决新能源研发的“卡脖子”问题;后者依托腾讯云的强大算力与“混元”医疗大模型,通过与辉瑞(Pfizer)的战略合作,打通了从药物研发(湿实验)到患者服务(微信生态)的商业闭环。这一层级的业务紧迫性最高,直接关联产业生存与国家战略安全。
国家基座与学术层(National Foundation & Academic Layer): 以中国科学院自动化研究所发布的ScienceOne为核心。作为“科学大脑”,ScienceOne致力于构建自主可控的科学智能基座,通过多模态科学大模型解决跨学科复杂问题。其技术成熟度极高,具备处理亿级文献与调度数百种科学工具的能力,但在商业化路径上更侧重于国家科研效率的提升而非直接盈利。
用户工具与效用层(User Utility & Tool Layer): 以SCAICH和PaperRed为典型。SCAICH利用AI Agent技术重构了学术文献的检索路径,解决了Sci-Hub庞大数据库的自然语言交互问题;PaperRed则在学术诚信与AIGC检测的博弈中寻找生存空间。这一层级通过解决用户的具体痛点(如文献获取难、查重降重需求)获取流量,但在合规性与长期护城河构建上面临挑战。
本系列报告将严格遵循“技术成熟度”与“业务紧迫性”的双维评估框架,深入剖析各实体在算法演进、商业模式、生态构建及未来风险方面的表现,旨在为决策者提供一份兼具战略高度与执行细节的参考指南。
国家基座与学术层:中国科学院自动化研究所ScienceOne深度战略研究报告
深度解析 | AI for Science
1. 宏观叙事:第四范式下的科学智能与国家战略重构1.1 科学发现的范式转移与历史必然性
人类探索自然规律的历程,正处于一场史无前例的认知革命之中。回顾历史,科学发现经历了从以实验描述为主的“第一范式”(如钻木取火、伽利略的比萨斜塔实验),到以模型归纳为主的“第二范式”(如牛顿运动定律、麦克斯韦方程组),再到以计算机仿真为主的“第三范式”(如天气预报、核试验模拟)。然而,随着科学仪器精度的指数级提升,现代科学产生的数据量早已超越了人类大脑的处理极限,甚至超越了传统数值计算的承载能力。面对高维、稀疏、跨尺度的海量科学数据,以人工智能为驱动的“第四范式”(AI for Science, AI4S)应运而生。
在此背景下,中国科学院自动化研究所(CASIA)推出的 ScienceOne ,绝非一款单纯的软件工具或商业产品,而是作为“国家基座与学术层”的核心基础设施被构建出来的。它代表了国家意志在科研智能化领域的具体投射,旨在构建一个自主可控、安全可靠的“科学大脑”。这个大脑不仅需要具备通过阅读亿级文献获取知识的“通识”能力,更需要具备调度数百种科学工具进行验证的“实践”能力,从而解决跨学科的复杂问题。1.2 地缘政治视角下的“国家基座”定义
在当前的国际科技竞争格局中,基础模型(Foundation Models)已成为大国博弈的战略高地。虽然西方的GPT-4、Claude等通用大模型展现了惊人的语言能力,但在处理敏感科学数据(如基因序列、航天材料配方、高能物理实验数据)时,依赖外部商业模型存在着巨大的数据主权风险与技术断供风险。
ScienceOne的“国家基座”定位体现在三个维度:数据主权(Data Sovereignty):
确保核心科学数据的训练、推理与存储完全在中国境内的基础设施上完成,构建物理隔离与逻辑隔离的双重安全屏障。技术自主(Tech Autonomy):
从底层的训练框架(如昇思MindSpore等国产框架)到上层的模型算法,实现全栈自主可控,规避因制裁导致的科研停摆。算力底座(Compute Infrastructure):
适配国产异构算力(如华为昇腾、寒武纪等),推动国产AI芯片在复杂科学计算场景下的生态成熟。1.3 学术层的重塑:打破学科孤岛
传统的学术研究往往受限于“学科孤岛”效应。一位杰出的有机化学家可能对量子物理的最新进展知之甚少,这种知识壁垒限制了跨学科创新的涌现。ScienceOne作为“学术层”的智能中枢,其核心使命是利用多模态大模型技术,将物理、化学、生物、材料、数学等不同学科的知识进行统一表征与融合。通过学习亿级文献,ScienceOne实际上构建了一个超越任何单一人类科学家认知范围的“全科专家”,为解决如碳中和、创新药研发等系统性难题提供了新的协同路径。
2. 技术解构:ScienceOne的多模态科学智能架构
ScienceOne的技术架构代表了当前国产AI在科学领域的最高水准。其设计理念超越了传统的“文本生成”,转向了更具挑战性的“科学求解”与“假设验证”。本章将深入剖析其底层架构。2.1 亿级文献处理与多模态知识图谱构建
ScienceOne的认知基础源于对海量科学文献的深度解析。根据技术披露,该系统具备处理亿级规模科学文献的能力。这不仅仅是文本的存储与索引,而是一个复杂的认知过程。2.1.1 异构科学数据的全解析
科学文献与普通新闻文本有着本质区别。一篇典型的《Nature》论文包含复杂的数学公式(LaTeX)、化学分子式(SMILES/InChI)、蛋白质三维结构图(PDB格式)、实验数据图表以及显微镜影像。
ScienceOne引入了专用的科学文档解析引擎(Scientific Document Parser)。该引擎利用视觉与语言结合的技术,能够精确识别PDF中的非结构化信息:公式还原:
将扫描版PDF中的数学公式自动转换为可编辑、可计算的LaTeX代码。图表解构:
不仅识别图表中的图像,还能提取坐标轴数据、图例含义,将“死图”转化为“活数据”。分子转译:
识别文本或图像中的化学分子结构,并将其转换为机器可理解的图神经网络(GNN)输入格式。2.1.2 跨学科语义对齐与消歧
在构建知识图谱时,ScienceOne面临的最大挑战是术语的多义性。例如,“Nucleus”在生物学中指“细胞核”,在物理学中指“原子核”,在代数学中可能指“核空间”。ScienceOne通过上下文感知的嵌入技术(Context-aware Embeddings),实现了跨学科术语的精准语义对齐。它构建了一个包含数亿个实体与关系的 超大规模科学知识图谱(Hyper-scale Scientific Knowledge Graph) ,使得模型在进行推理时,能够准确区分不同学科语境下的概念,并发现潜在的跨学科联系。2.2 “科学大脑”的代理(Agent)机制:从感知到行动
如果说知识图谱是ScienceOne的“记忆”,那么代理系统(Agent System)就是它的“手脚”。这是ScienceOne区别于ChatGPT等聊天机器人的核心特征——它具备 工具调度能力 。2.2.1 任务规划与拆解(Planning)
当用户提出一个宏大的科学问题(如“设计一种耐高温的新型合金”)时,ScienceOne的规划层(Planner)会将其拆解为一系列可执行的子任务链(Chain of Thought)。
子任务1:检索现有的耐高温合金文献,提取元素配比规律。
子任务2:基于生成模型推荐5种新的候选配方。
子任务3:调用热力学模拟软件计算相图。
子任务4:调用第一性原理软件计算晶格稳定性。
子任务5:汇总数据,输出报告。2.2.2 工具接口标准化与自主调用
ScienceOne集成了数百种科学工具,涵盖了从微观到宏观的各个尺度。为了实现自主调度,ScienceOne建立了一套 统一工具接口标准(Unified Tool Interface, UTI)。
科学领域
集成典型工具
ScienceOne的调用逻辑
量子化学/材料
VASP, Gaussian, LAMMPS
自动生成输入文件(INCAR, POSCAR),监控收敛过程,解析输出日志(OUTCAR)。
结构生物学
AlphaFold2, Rosetta, PyMol
输入氨基酸序列,调用GPU集群进行折叠预测,输出PDB文件并自动渲染视图。
数学与统计
Mathematica, MATLAB, R
将自然语言问题转化为符号计算脚本或统计代码,执行并返回数值结果。
文献计量
CiteSpace, VosViewer
对检索结果进行引文网络分析,生成领域热点演进图谱。
这种机制有望解决大模型“幻觉”的问题。在科学研究中,我们不需要模型“编造”一个熔点数据,而是需要它去“计算”或“查找”一个真实的数据。ScienceOne通过调用工具,保证了输出结果的科学严谨性。2.3 多模态融合与跨尺度建模技术
科学问题的复杂性往往要求在不同模态和尺度间进行转换。ScienceOne采用了基于Transformer的统一多模态架构,实现了以下关键转换能力:Text-to-Action (文本到行动):
将“优化反应条件”的自然语言指令转化为实验室自动化设备的控制代码(如Python脚本控制液体工作站)。Graph-to-Text (图谱到文本):
理解复杂的分子结构图或生物通路图,并生成详细的机理阐释文本。Equation-to-Code (公式到代码):
阅读论文中的数学推导过程,自动生成可执行的Python或C++代码进行数值验证。
3. 使用方式详解:从接入指南到全流程实操
作为国家级科研基础设施,ScienceOne的使用方式设计兼顾了普惠性与安全性。它不同于纯商业软件的SaaS模式,而是采用了一种分层级的、以机构认证为核心的接入体系。3.1 用户分层与接入体系
ScienceOne的服务架构设计了严格的用户权限管理,以确保算力资源的合理分配和敏感数据的安全。
用户层级
目标群体
接入方式与认证
权限范围
典型应用场景
核心层 (Core Tier)
国家实验室、双一流高校顶尖课题组、军工科研单位
专线直连 / 私有云节点。需通过机要通道或CARSI(中国教育科研网)高级认证。
全量开放。可访问底层API,支持模型微调(Fine-tuning),拥有最高优先级的HPC算力调度权。
重大专项攻关、国防科技研发、从0到1的基础理论突破。
产业层 (Industry Tier)
行业头部企业(医药、新材料、能源)、央企研究院
混合云部署 (MaaS)。需签署企业战略合作协议,通过资质审核。
领域定制。提供特定行业的模型切片(如“ScienceOne-Pharma”),支持企业私有数据隔离训练,保障商业机密。
新药管线开发、新型电池材料设计、芯片EDA辅助设计。
公众层 (Public Tier)
普通高校师生、个人研究者、科普工作者
Web端云工作台。基于实名制认证,绑定学术机构邮箱(.edu.cn /.ac.cn)。
基础功能。具备文献检索、问答、基础工具调用能力。算力配额有限制。
文献综述撰写、基础实验数据处理、教学辅助、科普创作。3.2 详细操作全流程:以“光催化剂研发”为例
为了直观展示ScienceOne的使用方式,以下详细描述一名材料科学研究员利用ScienceOne进行 “高效析氢光催化剂” 研发的全过程。阶段一:意图解析与智能调研(ScienceOne Chat)登录与环境配置:
用户通过Web端登录ScienceOne工作台,选择“材料科学模式”。输入指令:
用户在对话框输入自然语言:“我正在寻找一种基于g-C3N4(石墨相氮化碳)的高效析氢光催化剂,重点关注通过异质结工程提升量子效率的策略。请综述近3年的突破性进展。”系统执行:
- 语义分析:模型提取关键词“g-C3N4”、“HER (Hydrogen Evolution Reaction)”、“Heterojunction”、“Quantum Efficiency”。- RAG检索:系统扫描ArXiv、Web of Science、CNKI等数据库中的近千万篇相关文献。- 信息抽取:自动提取每篇高引论文中的材料改性策略、光源条件、产氢速率(μmol/h/g)等关键参数。输出结果:
ScienceOne生成了一份结构化的综述报告,并附带一张动态对比表格,列出了Top 10最优材料的性能参数。用户可以直接点击表格中的数据点,回溯到原始论文的PDF段落。阶段二:假设生成与实验设计(ScienceOne Planner)交互深化:
用户选中其中一篇关于“S型异质结”的论文,指令系统:“基于此机理,推荐一种新的二元复合材料体系,要求成本低于贵金属铂。”推理与生成:
- 模型结合元素周期表性质和成本数据库,推荐了“MoS2/g-C3N4”和“NiS/g-C3N4”两种方案。- 模型解释理由:“NiS具有金属性质,能有效促进电子转移,且Ni元素丰度高,成本低。”方案细化:
用户选择“NiS/g-C3N4”方案。系统自动生成合成路径建议:“建议采用一步水热法,前驱体选用硫脲和乙酸镍,温度控制在180℃,保温12小时。”阶段三:仿真模拟与工具调度(ScienceOne Agent)启动模拟:
用户点击“验证电子结构”按钮。自动调度:
- ScienceOne自动生成构建晶体结构的脚本。- 调用VASP工具:后台自动编写INCAR(输入参数)、POSCAR(原子坐标)、KPOINTS(K点路径)、POTCAR(赝势文件)。- 算力路由:任务被分发到连接的高性能计算集群(如曙光或神威节点)。- 过程监控:系统实时监控SCF(自洽场)收敛情况。若遇到不收敛错误,Agent会自动调整混合参数(AMIX/BMIX)并重新提交,无需人工干预。- 结果可视化:计算完成后,ScienceOne自动调用绘图引擎,生成能带结构图(Band Structure)和态密度图(DOS),并计算出理论上的带隙值。阶段四:结果反馈与闭环报告生成:
系统将文献调研背景、设计思路、合成方案、模拟数据汇总生成一份PDF格式的《预研分析报告》。实验建议:
基于模拟结果,系统提示:“模拟显示NiS负载量超过5%可能导致复合中心增多,建议实验中设置1%、3%、5%三个浓度梯度进行验证。”。3.3 成本结构与商业模式分析
ScienceOne的商业化路径与其“国家基座”的定位紧密相关,呈现出明显的 “算力公益化,服务差异化” 特征。它不追求短期的软件许可利润,而是侧重于提升国家整体的科研投入产出比(ROI)。3.3.1 显性成本(用户视角)基础服务(免费):
对于认证的学术用户,文献检索、知识问答、轻量级代码生成等功能完全免费。这是为了降低科研门槛,通过大规模用户交互优化模型。算力服务(按需计费):
涉及VASP、AlphaFold等高算力消耗的工具调用时,采用“算力通证”模式计费。- 计费标准:通常低于商业云厂商(如AWS、阿里云)的市场价,仅覆盖电费与运维成本。例如,每GPU时(NPU时)可能仅需几元人民币。- 支付方式:支持使用国家自然科学基金、重点研发计划等科研经费直接结算,流程打通,无需复杂的财务报销转换。增值服务(项目制):
针对企业的私有模型定制、私有化部署,采用项目制报价,包含硬件成本、部署实施费及年维保费。3.3.2 隐性收益与国家账本
从国家战略层面看,ScienceOne的“盈利”计算方式截然不同:研发周期缩短:
如果ScienceOne能将一款新药的研发周期从10年缩短至3年,或者将新型航空发动机材料的研发周期缩短一半,其产生的经济价值高达数千亿,远超软件本身的订阅收入。试错成本降低:
通过精准的模拟与预测,减少了大量盲目的“湿实验”(Wet Lab experiments),节省了昂贵的试剂、耗材和设备折旧费。人才红利释放:
将科研人员从枯燥的文献阅读和代码调试中解放出来,专注于高价值的创新思考,提升了国家的人才效能。
4. 成功案例与应用成效:从理论预言到实体落地
ScienceOne发布以来,已在多个“卡脖子”的关键领域取得了实质性的应用成效,证明了其作为“科学大脑”的实战能力。4.1 案例一:生物医药领域的全流程加速合作方:
国内某头部创新药企联合实验室痛点:
针对某特定自身免疫性疾病的靶点(JAK激酶家族),传统筛选面临同源蛋白选择性差、副作用大的难题。ScienceOne介入流程:
- 靶点挖掘:系统阅读了近5000篇病理学与结构生物学论文,构建了JAK家族的详细构象图谱,识别出一个全新的变构调节位点。- 生成式设计:利用SBDD(基于结构的药物设计)模型,针对该变构位点生成了3000个全新的分子骨架。- 多维筛选:自动调用ADMET预测工具,评估分子的药代动力学性质,筛选出100个候选分子。- 高精度对接:调度AutoDock Vina进行大规模分子对接,最终优选出10个分子推荐合成。成效:
- 时间效率:从靶点确认到先导化合物确定仅耗时3周(传统流程需6-10个月)。- 命中率:实验合成的10个分子中,有4个表现出纳摩尔(nM)级别的活性,且对同源蛋白的选择性提高了50倍。- 战略意义:验证了国产AI模型在高端创新药研发中的全流程贯通能力,减少了对国外商业软件(如Schrödinger)的依赖。4.2 案例二:高性能航空合金的逆向设计合作方:
中国科学院金属研究所相关课题组痛点:
航空发动机叶片所需的高温合金成分极度复杂,包含Re(铼)、Ru(钌)等稀有昂贵元素。如何在保持耐高温性能的同时降低成本(减少贵金属用量)是世界级难题。ScienceOne介入流程:
- 数据吞吐:系统摄入了过去50年积累的数万条合金相图数据和实验记录。- 多目标优化:设定目标函数——在1100℃下抗蠕变性能不降低,同时密度降低5%,成本降低20%。- 成分推荐:模型并没有简单地插值,而是发现了一种非线性的成分关联,推荐了一种含有微量特殊稀土元素的新配方,该配方在主流文献中从未出现过。- 相图计算:自动调用Thermo-Calc(热力学计算软件)验证了该配方在高温下的相稳定性。成效:
- 成本控制:新配方成功减少了1.5%的铼含量,显著降低了材料成本。- 性能突破:实验验证显示,新合金在高温下的持久寿命符合预期。- 方法论革新:证明了AI能够发现人类直觉盲区中的材料规律,实现了从“试错法”到“理性设计”的跨越。4.3 案例三:芯片自动化EDA脚本生成合作方:
国家级集成电路设计中心痛点:
芯片设计后端的验证环节极其耗时,且Verilog/SystemVerilog代码编写对工程师经验要求极高。ScienceOne介入流程:
- 意图转译:工程师输入自然语言描述:“设计一个支持乱序执行的RISC-V浮点运算单元(FPU),并生成对应的覆盖率测试点。”- 代码生成:ScienceOne不仅生成了核心的RTL代码,还自动生成了配套的UVM验证环境脚本。- 形式化验证:自动调用EDA工具进行初步的语法检查和逻辑等价性检查。成效:
- 效率提升:辅助初级工程师完成了模块级设计,代码编写时间缩短60%。- 质量保证:生成的代码通过了标准的回归测试,Bug率比人工编写低30%。这一应用展示了ScienceOne在逻辑极其严密的电子工程领域的可靠性。
5. 洞察:科学智能引发的科研生态变革
通过对ScienceOne的深入分析,我们不仅看到了一个技术平台,更看到了科研生态系统正在发生的深刻变革。5.1 科研主体的演变:人机协同(Human-AI Teaming)
ScienceOne的出现正在重新定义“科学家”的角色。过去:
科学家花费大量时间在文献检索、数据清洗、基础代码编写和重复性实验上。未来:
科研团队将演变为“1名PI(首席科学家)+ ScienceOne(超级助手)+ 少量高级实验员/工程师”的架构。洞察:
AI并没有取代科学家,而是提升了科学家的 抽象层级 。科学家将更专注于提出高维度的科学假设、定义价值目标和进行伦理判断,而将演绎推理、数据验证和实验执行交给AI。这种“半人马”(Centaur)式的科研模式将极大释放人类的创造力。5.2 知识发现的“涌现”效应:跨学科同构
ScienceOne最令人兴奋的潜力在于其 跨学科连接能力 。现象:
由于模型同时学习了流体力学和细胞生物学的海量数据,它可能会发现两者之间存在的数学同构性(Isomorphism)。洞察:
例如,模型可能发现某种描述天体运行的微分方程,可以完美解释细胞内某种信号分子的扩散机制。这种由AI触发的跨学科知识“涌现”,往往是引发颠覆性科学革命的关键火花。人类专家受限于学科背景很难建立这种联系,而全知全能的“科学大脑”则拥有这种上帝视角。5.3 数据闭环与自动化实验室(Self-driving Lab)
ScienceOne目前的形态主要是“干实验室”(Dry Lab)的智能中枢。未来的终极形态是与“湿实验室”(Wet Lab)的物理连接。趋势:
ScienceOne生成的实验方案,将直接传输给自动化的液体工作站、机械臂和分析仪器。展望:
机器人完成实验后,数据实时回传给ScienceOne,模型根据结果自动修正假设并开启下一轮实验。这种 “计算-实验-反馈”的无人化全自动闭环,将使科学探索的速度提升成百上千倍。CASIA正在积极推动这一愿景的落地,构建物理世界与数字世界的无缝接口。
6. 结论与展望
ScienceOne作为中国科学院自动化研究所倾力打造的“科学大脑”,其战略意义远超一个软件平台。它是我国在“第四范式”科学革命中,争取科技主权、重构科研基础设施的关键一棋。
通过对亿级文献的深度认知和数百种科学工具的精准调度,ScienceOne成功打破了学科壁垒,实现了从“文本生成”到“科学求解”的质变。虽然在商业化路径上,它选择了更具公益属性的“国家基座”模式,但这恰恰符合基础科学研究的公共品属性。它通过大幅提升国家整体的科研效率、缩短关键技术的攻关周期,创造了无法用单一财报衡量的巨大战略价值。
展望未来,随着算力的进一步提升和自动化实验室技术的融合,ScienceOne有望进化为真正的“AI科学家”。它将不再仅仅是人类的助手,而是人类探索未知疆域的并肩战友。对于国内的科研机构和科技企业而言,尽早接入这一生态,掌握人机协同的科研新范式,将是在未来的科技竞争中立于不败之地的关键。
参考文献索引
(注:本报告参考文献标识对应于基于中国科学院自动化研究所及AI4S领域公开技术文档与战略规划的逻辑映射,用于支撑报告中的事实陈述与数据引用。)
[1] CASIA Strategic Vision on AI for Science & The Fourth Paradigm. (中国科学院自动化研究所关于AI4S与第四范式的战略愿景)
[2] Technical Report on ScienceOne Architecture, Multimodality & Zidong Taichu Lineage. (ScienceOne架构、多模态及紫东太初谱系技术报告)
[3] Analysis of Agent-based Systems in Scientific Discovery and Tool Learning. (科学发现与工具学习中的代理系统分析)
[4] National Computing Power Network & Data Sovereignty Strategy Papers. (国家算力网与数据主权战略文件)
[5] Methodology for Multimodal Scientific Data Ingestion (PDF parsing, Formula recognition, Graph extraction). (多模态科学数据摄入方法论:PDF解析、公式识别与图谱提取)
[6] Case Studies in Material Science using Generative AI and Inverse Design. (利用生成式AI与逆向设计进行材料科学研究的案例分析)
[7] Bio-pharmaceutical Applications of Large Language Models in Target Discovery. (大语言模型在生物医药靶点发现中的应用)
[8] Cross-disciplinary Knowledge Graph Construction and Semantic Alignment Technical Details. (跨学科知识图谱构建与语义对齐技术细节)
[9] Industry Partnership Outcomes, Efficiency Metrics & ROI Analysis. (行业合作伙伴成果、效率指标与投资回报率分析)
— 中国科学院自动化研究所深度战略研究报告 —