【前沿未來洞察】《全球人工智能重塑科研范式發(fā)展態(tài)勢和趨勢報(bào)告

北京前沿未來科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院發(fā)布《全球人工智能重塑科研范式發(fā)展態(tài)勢和趨勢報(bào)告（2026年）》

【前沿未來洞察】《全球人工智能重塑科研范式發(fā)展態(tài)勢和趨勢報(bào)告（2026年）》

21世紀(jì)第三個(gè)十年已過半，人工智能正從賦能工具演進(jìn)為科學(xué)研究的核心驅(qū)動(dòng)力，標(biāo)志著“AIforScience”從理念走向全面實(shí)踐。2026年，全球科研范式正經(jīng)歷一場深刻的、不可逆的變革：人工智能不再僅僅是加速計(jì)算或輔助分析的手段，而是深度嵌入從問題提出、假設(shè)生成、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)解析到理論構(gòu)建的科研全鏈條，催生了“人機(jī)協(xié)同”的新型科研主體。北京前沿未來科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院立足于2026年這一關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)，從國家政策、技術(shù)變革、重點(diǎn)應(yīng)用、公共平臺(tái)、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新、獨(dú)角獸企業(yè)、投融資、人才培育、科研治理及大國博弈十個(gè)維度，系統(tǒng)梳理全球人工智能重塑科研范式的發(fā)展態(tài)勢，并前瞻未來演進(jìn)趨勢，以期為決策者、科研管理者及行業(yè)從業(yè)者提供全景式參考。

一、國家政策扶持：從戰(zhàn)略布局邁向系統(tǒng)性生態(tài)構(gòu)建

2026年，全球主要國家圍繞人工智能驅(qū)動(dòng)科研的政策已跨越單一項(xiàng)目資助階段，進(jìn)入系統(tǒng)性、生態(tài)化的戰(zhàn)略深化期。

美國以“國家人工智能研究資源”（NAIRR）為核心，構(gòu)建了覆蓋全國、公私聯(lián)動(dòng)的科研算力與數(shù)據(jù)共享基礎(chǔ)設(shè)施，并通過《芯片與科學(xué)法案》的后續(xù)資金，重點(diǎn)支持AI+科學(xué)交叉研究中心的建設(shè)，強(qiáng)調(diào)跨機(jī)構(gòu)協(xié)作與成果轉(zhuǎn)化。歐盟延續(xù)“地平線歐洲”框架，將“可信AI與基礎(chǔ)科學(xué)融合”作為第七框架計(jì)劃的核心支柱，推出“AI卓越中心”網(wǎng)絡(luò)，強(qiáng)化成員國間科研數(shù)據(jù)共享與倫理標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一。中國在“十五五”規(guī)劃開局之年，全面實(shí)施“人工智能驅(qū)動(dòng)的科學(xué)研究”（AIforScience）專項(xiàng)部署，依托國家實(shí)驗(yàn)室、全國重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室體系，形成“頂層設(shè)計(jì)-重大專項(xiàng)-基礎(chǔ)設(shè)施”三位一體的推進(jìn)機(jī)制，尤其強(qiáng)調(diào)在基礎(chǔ)學(xué)科（數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、生物）與前沿交叉領(lǐng)域的深度融合。英國、日本、加拿大等國則通過設(shè)立國家級(jí)AI科研創(chuàng)新中心、發(fā)布“國家AI戰(zhàn)略2.0”等方式，將AI重塑科研范式提升至國家競爭力核心位置。整體來看，政策重點(diǎn)已從“資金投入”轉(zhuǎn)向“生態(tài)構(gòu)建”，包括建設(shè)共享基礎(chǔ)設(shè)施、改革評價(jià)體系、推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同以及完善數(shù)據(jù)治理規(guī)則。

二、技術(shù)變革支撐：多模態(tài)、可解釋性與自主科研體系統(tǒng)一

2026年，支撐科研范式重塑的人工智能技術(shù)本身經(jīng)歷了重大迭代，呈現(xiàn)出三大核心特征。

一是多模態(tài)大模型成為科學(xué)發(fā)現(xiàn)的“通用接口”。2026年的大模型已超越單一文本或圖像處理，能夠無縫整合分子結(jié)構(gòu)、天文圖像、基因組序列、物理信號(hào)、實(shí)驗(yàn)日志等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)。例如，在材料科學(xué)中，模型可同時(shí)解析文獻(xiàn)、模擬原子間作用力并預(yù)測合成路徑，實(shí)現(xiàn)了“假設(shè)-驗(yàn)證-優(yōu)化”閉環(huán)的智能化。

二是可解釋性與符號(hào)AI的回歸。為滿足科學(xué)研究對因果性、可復(fù)現(xiàn)性的根本要求，2026年的AI系統(tǒng)普遍融合了神經(jīng)符號(hào)計(jì)算與因果推斷框架。模型不僅輸出預(yù)測結(jié)果，還能提供可理解的推理路徑、置信度評估及不確定性量化，使科學(xué)家能夠?qū)I的發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)化為可驗(yàn)證的科學(xué)理論，而非僅將其視為“黑箱”。

三是自主科研智能體（AIScientist）進(jìn)入實(shí)驗(yàn)室。2026年，具備自主實(shí)驗(yàn)規(guī)劃、執(zhí)行、結(jié)果分析與迭代優(yōu)化能力的AI智能體已在生物合成、催化化學(xué)、藥物篩選等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用。這些智能體能夠7×24小時(shí)不間斷運(yùn)行，以百倍于人工的效率探索假設(shè)空間，將科研人員從重復(fù)性勞動(dòng)中解放，使其專注于更高階的科學(xué)洞察與概念創(chuàng)新。技術(shù)層面的成熟，使得AI從“工具”演變?yōu)椤皡f(xié)作者”，為科研范式的根本性轉(zhuǎn)變提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

三、重點(diǎn)領(lǐng)域應(yīng)用：從單點(diǎn)突破到系統(tǒng)性滲透

2026年，人工智能對科研范式的重塑在多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域已從單點(diǎn)應(yīng)用發(fā)展為系統(tǒng)性、全鏈條的滲透，催生了“AI-native”科學(xué)研究新形態(tài)。

生命科學(xué)與生物醫(yī)藥領(lǐng)域是AI重塑科研范式的“深水區(qū)”。2026年，基于生成式AI的藥物研發(fā)已從“分子設(shè)計(jì)”延伸至臨床試驗(yàn)全周期。AlphaFold系列后繼模型已實(shí)現(xiàn)對絕大多數(shù)蛋白質(zhì)-配體、蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用及動(dòng)態(tài)構(gòu)象變化的高精度預(yù)測；結(jié)合AI驅(qū)動(dòng)的虛擬細(xì)胞模型，科學(xué)家可在計(jì)算機(jī)中對細(xì)胞行為進(jìn)行高保真模擬，將新靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)周期從數(shù)年縮短至數(shù)月。

材料科學(xué)領(lǐng)域，AI與高通量實(shí)驗(yàn)、自動(dòng)合成平臺(tái)深度融合，形成了“設(shè)計(jì)-合成-表征-優(yōu)化”的閉環(huán)。2026年，固態(tài)電解質(zhì)、超導(dǎo)材料、高性能催化劑等關(guān)鍵材料的發(fā)現(xiàn)速度呈指數(shù)級(jí)增長，極大加速了新能源與電子信息領(lǐng)域的研發(fā)進(jìn)程。

物理學(xué)與天文學(xué)領(lǐng)域，AI成為處理海量高能物理實(shí)驗(yàn)、引力波探測及巡天觀測數(shù)據(jù)不可或缺的“第四范式”工具。AI不僅用于信號(hào)識(shí)別與降噪，更被用于構(gòu)建有效場論、模擬量子多體系統(tǒng)，以及從數(shù)據(jù)中直接發(fā)現(xiàn)新的物理規(guī)律。

氣候科學(xué)領(lǐng)域，AI通過構(gòu)建高分辨率地球系統(tǒng)模型，顯著提升了極端天氣預(yù)測精度與氣候變化歸因能力，為政策制定提供了關(guān)鍵科學(xué)依據(jù)。

在數(shù)學(xué)領(lǐng)域，AI輔助證明復(fù)雜猜想、發(fā)現(xiàn)新結(jié)構(gòu)已成為常態(tài)，2026年已出現(xiàn)多個(gè)由AI提出假設(shè)、人類數(shù)學(xué)家完成證明的典型案例。總體而言，AI正推動(dòng)各學(xué)科從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)與機(jī)理雙驅(qū)動(dòng)”的科研范式轉(zhuǎn)型。

四、公共平臺(tái)建設(shè)：國家化、開放化與標(biāo)準(zhǔn)化

2026年，高水平的公共科研平臺(tái)成為國家科技基礎(chǔ)設(shè)施的核心組成部分，其建設(shè)呈現(xiàn)出三大趨勢。

一是國家級(jí)AI科研計(jì)算平臺(tái)趨于普惠化與規(guī)模化。美國NAIRR、歐洲“開放科學(xué)云”、中國“東數(shù)西算”工程下的智算中心均面向?qū)W術(shù)界大規(guī)模開放算力資源，并提供配套的預(yù)訓(xùn)練科學(xué)模型與領(lǐng)域數(shù)據(jù)集。這些平臺(tái)不僅解決了科研機(jī)構(gòu)算力“貧富差距”問題，更通過統(tǒng)一接口降低了AI賦能科研的門檻。

二是高質(zhì)量科學(xué)數(shù)據(jù)集開放共享成為共識(shí)。2026年，主要科技強(qiáng)國通過政策強(qiáng)制、項(xiàng)目引導(dǎo)等方式，推動(dòng)公共財(cái)政資助的科研數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)“FAIR原則”（可查找、可訪問、可互操作、可重用）。領(lǐng)域標(biāo)桿性數(shù)據(jù)集（如蛋白質(zhì)組學(xué)、單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組、同步輻射光源實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)）的開放，催生了眾多跨機(jī)構(gòu)、跨國界的AI+科學(xué)協(xié)作網(wǎng)絡(luò)。

三是科研平臺(tái)正由“數(shù)據(jù)+算力”組合向“模型+工具鏈”生態(tài)升級(jí)。各國爭相建設(shè)面向特定學(xué)科的基礎(chǔ)模型庫、自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)工作站接口標(biāo)準(zhǔn)、以及AI科學(xué)軟件開發(fā)框架。例如，用于材料發(fā)現(xiàn)的通用晶體結(jié)構(gòu)表示學(xué)習(xí)框架、用于藥物發(fā)現(xiàn)的分子生成與逆合成分析平臺(tái)等，已成為科研社區(qū)的公共基礎(chǔ)設(shè)施。這些平臺(tái)極大地降低了科學(xué)家應(yīng)用AI的門檻，加速了科研范式的普惠化進(jìn)程。

五、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新變革：研發(fā)模式重構(gòu)與硬科技孵化

人工智能對科研范式的重塑正深刻改變產(chǎn)業(yè)研發(fā)格局，推動(dòng)創(chuàng)新邊界向基礎(chǔ)端延伸，并催生了新的研發(fā)與孵化模式。

2026年，大型科技公司與傳統(tǒng)行業(yè)巨頭普遍建立了“AI+研發(fā)”雙螺旋結(jié)構(gòu)。制藥企業(yè)已全面普及AI驅(qū)動(dòng)的靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)與管線優(yōu)化平臺(tái)，研發(fā)失敗率顯著降低，新藥上市周期從“十年十億”美元量級(jí)壓縮至“五年五億”。化工與材料企業(yè)則通過“AI+自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)”平臺(tái)，將新型功能材料的研發(fā)效率提升了一個(gè)數(shù)量級(jí)。

與此同時(shí)，產(chǎn)業(yè)研發(fā)呈現(xiàn)出兩大重要轉(zhuǎn)變：一是“研發(fā)前移”，即企業(yè)利用AI大幅加強(qiáng)對基礎(chǔ)科學(xué)發(fā)現(xiàn)的應(yīng)用轉(zhuǎn)化能力，直接與高校、國家實(shí)驗(yàn)室建立“從論文到原型”的快速驗(yàn)證通道；二是“開源協(xié)作”，行業(yè)內(nèi)出現(xiàn)多個(gè)由頭部企業(yè)聯(lián)合發(fā)起的“預(yù)競爭”AI+科學(xué)開源社區(qū)，共享基礎(chǔ)模型、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與驗(yàn)證方法，在降低全社會(huì)研發(fā)重復(fù)投入的同時(shí)，加速了技術(shù)外溢。

此外，AI驅(qū)動(dòng)的科研范式變革還催生了“科學(xué)即服務(wù)”（Science as a Service）新業(yè)態(tài)，一批初創(chuàng)企業(yè)提供從自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)、計(jì)算模擬到AI模型構(gòu)建的全流程研發(fā)外包服務(wù)，使中小型創(chuàng)新主體也能擁有頂尖的AI科研能力。

六、獨(dú)角獸企業(yè)發(fā)展：硬核科技與垂直深耕

2026年，全球AI+科學(xué)領(lǐng)域的獨(dú)角獸企業(yè)呈現(xiàn)出與通用AI企業(yè)迥異的特征，體現(xiàn)出“深科技、高壁壘、強(qiáng)交叉”的鮮明特點(diǎn)。

這些獨(dú)角獸企業(yè)不再追求通用大模型的廣度，而是聚焦于特定科學(xué)領(lǐng)域或研發(fā)環(huán)節(jié)的垂直整合。在生命科學(xué)領(lǐng)域，涌現(xiàn)出一批市值或估值超過百億美元的企業(yè)，它們以AI+自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)平臺(tái)為核心，構(gòu)建了從靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、分子設(shè)計(jì)、體外驗(yàn)證到臨床預(yù)測的“端到端”藥物研發(fā)引擎，其核心價(jià)值在于顯著提高了研發(fā)管線成功率與速度。在材料與制造領(lǐng)域，獨(dú)角獸企業(yè)集中于“AI+合成生物學(xué)”“AI+先進(jìn)電池材料”“AI+半導(dǎo)體工藝”等方向，通過與制造業(yè)深度綁定，將AI發(fā)現(xiàn)快速轉(zhuǎn)化為可量產(chǎn)的產(chǎn)品。在科研工具領(lǐng)域，一批企業(yè)專注于開發(fā)新一代AI原生科研軟件，如自主實(shí)驗(yàn)操作系統(tǒng)、科學(xué)大模型開發(fā)平臺(tái)、可重復(fù)性管理工具等，成為科研基礎(chǔ)設(shè)施的重要提供者。

值得注意的是，2026年AI+科學(xué)領(lǐng)域獨(dú)角獸企業(yè)的國際化程度普遍較高，其商業(yè)模式往往從創(chuàng)立之初即面向全球市場，通過跨國合作獲取數(shù)據(jù)、應(yīng)用場景與人才。資本對這些企業(yè)的估值邏輯也從“用戶增長”轉(zhuǎn)向“科學(xué)壁壘”與“產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化效率”，反映出市場對AI重塑科研范式商業(yè)價(jià)值的深度認(rèn)同。

七、投融資：理性回歸與戰(zhàn)略聚焦

2026年，全球人工智能科研領(lǐng)域的投融資市場已從2023-2024年的狂熱期進(jìn)入理性分化、戰(zhàn)略聚焦的新階段，呈現(xiàn)出鮮明的結(jié)構(gòu)性特征。

一是早期投資高度集中于底層技術(shù)與平臺(tái)。資本流向從應(yīng)用層進(jìn)一步上移，重點(diǎn)關(guān)注能夠解決科學(xué)計(jì)算根本瓶頸的技術(shù)，如量子-經(jīng)典混合計(jì)算、科學(xué)大模型的可解釋性架構(gòu)、自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室的標(biāo)準(zhǔn)化軟硬件系統(tǒng)等。這些領(lǐng)域的初創(chuàng)企業(yè)雖研發(fā)周期長、風(fēng)險(xiǎn)高，但因具備構(gòu)建科研基礎(chǔ)設(shè)施的潛力，成為主權(quán)基金、跨國企業(yè)戰(zhàn)投與國家戰(zhàn)略基金的重點(diǎn)布局對象。

二是成長期投資更看重行業(yè)落地與商業(yè)閉環(huán)。在生物醫(yī)藥、新材料、新能源等賽道，投資機(jī)構(gòu)對企業(yè)的評估標(biāo)準(zhǔn)已從“技術(shù)指標(biāo)領(lǐng)先”轉(zhuǎn)向“能否通過AI實(shí)質(zhì)縮短研發(fā)周期、降低驗(yàn)證成本、形成知識(shí)產(chǎn)權(quán)壁壘”。2026年，具備“AI+自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)+行業(yè)合作”一體化能力的企業(yè)更易獲得大規(guī)模融資。

三是跨國別、跨領(lǐng)域交叉投資顯著增加。中東主權(quán)基金、東南亞產(chǎn)業(yè)資本加大對歐美及東亞AI+科學(xué)企業(yè)的投資，試圖通過資本紐帶獲取前沿科研能力。同時(shí)，國家層面通過設(shè)立千億級(jí)“AI+科學(xué)”產(chǎn)業(yè)引導(dǎo)基金、長期低息貸款等方式，對沖早期研發(fā)的高風(fēng)險(xiǎn)，形成“政府引導(dǎo)+市場主導(dǎo)+戰(zhàn)略資本補(bǔ)充”的多元投融資格局。

總體來看，2026年的投融資市場更加成熟，資本對科研規(guī)律的理解加深，形成了與AI重塑科研范式長周期、高回報(bào)特征相匹配的耐心資本體系。

八、人才培育和爭奪：復(fù)合型結(jié)構(gòu)重塑與全球流動(dòng)新態(tài)勢

2026年，AI與科學(xué)的深度融合對人才結(jié)構(gòu)提出了根本性重塑要求，全球范圍內(nèi)圍繞“AI+科學(xué)”復(fù)合型人才的培育與爭奪達(dá)到白熱化程度。

在培育端，教育體系發(fā)生深刻變革。世界頂尖高校普遍設(shè)立“人工智能與科學(xué)”交叉學(xué)科學(xué)位，打破傳統(tǒng)院系壁壘，課程體系涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)、領(lǐng)域科學(xué)、自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)、科研倫理與項(xiàng)目管理等模塊。博士生培養(yǎng)從“單一導(dǎo)師制”向“AI科學(xué)家+領(lǐng)域科學(xué)家”雙導(dǎo)師制轉(zhuǎn)型。大規(guī)模在線開放課程與國家級(jí)AI+科學(xué)暑期學(xué)校成為培養(yǎng)跨學(xué)科后備力量的重要陣地。

在人才結(jié)構(gòu)上，2026年形成了三類核心人才梯隊(duì)：第一類是能夠開發(fā)下一代科學(xué)AI算法的“算法科學(xué)家”；第二類是精通AI并能深入某一科學(xué)領(lǐng)域解決實(shí)際問題的“科學(xué)AI工程師”；第三類是具備科研與產(chǎn)業(yè)雙重視野，能夠推動(dòng)實(shí)驗(yàn)室成果向產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化的“轉(zhuǎn)化型領(lǐng)軍人才”。三類人才互為支撐，共同構(gòu)成AI驅(qū)動(dòng)科研生態(tài)的人力資源基礎(chǔ)。

在人才爭奪上，全球競爭空前激烈。美國憑借其頂尖高校群與科技產(chǎn)業(yè)集群，依然是全球AI+科學(xué)人才的“高地”，但中國、英國、瑞士、新加坡等國通過實(shí)施“頂尖科學(xué)家引進(jìn)計(jì)劃”、設(shè)立國際聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室、提供具有全球競爭力的薪酬與長期科研穩(wěn)定支持，形成“多中心”競爭格局。2026年，人才回流與環(huán)流現(xiàn)象顯著，跨國遠(yuǎn)程協(xié)作與短期訪問成為常態(tài)化工作模式。各國在加大引進(jìn)力度的同時(shí)，也更加注重本土青年人才的系統(tǒng)培養(yǎng)，力求構(gòu)建自主可控的人才梯隊(duì)。

九、科研治理：倫理先行、可信追溯與全球規(guī)范

隨著人工智能深度嵌入科研全流程，科研治理成為2026年全球科學(xué)界與政策界高度關(guān)注的議題，治理重心從“事后審查”轉(zhuǎn)向“全程嵌入、倫理先行”。

一是建立AI科研活動(dòng)的透明度與可追溯性規(guī)范。2026年，頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊普遍要求作者在論文中詳細(xì)披露所用AI模型的架構(gòu)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)、版本、輸入輸出及人類介入程度，并強(qiáng)制上傳可復(fù)現(xiàn)代碼與數(shù)據(jù)。部分領(lǐng)域已開始推行“AI科研貢獻(xiàn)聲明”制度，明確區(qū)分AI與人類研究者在科學(xué)發(fā)現(xiàn)中的具體貢獻(xiàn)。

二是完善AI科研中的倫理與安全審查。針對AI在生物合成、神經(jīng)接口、自主實(shí)驗(yàn)等敏感領(lǐng)域的應(yīng)用，各國建立了專門的風(fēng)險(xiǎn)評估與倫理委員會(huì)制度，對可能產(chǎn)生“雙重用途”風(fēng)險(xiǎn)的研究進(jìn)行分級(jí)審查。全球范圍內(nèi)圍繞AI科研倫理的對話平臺(tái)（如GPAI、UNESCO相關(guān)機(jī)制）逐步形成初步的軟法框架。

三是應(yīng)對AI引發(fā)的科研評價(jià)與知識(shí)產(chǎn)權(quán)新挑戰(zhàn)。科研評價(jià)體系開始探索將“提出科學(xué)問題能力”“AI工具開發(fā)與使用能力”“跨學(xué)科協(xié)作能力”納入考核指標(biāo)。知識(shí)產(chǎn)權(quán)方面，美國、歐洲專利局及中國國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局相繼發(fā)布AI輔助發(fā)明的專利審查指南，對AI作為“發(fā)明人”的法律地位、人類貢獻(xiàn)的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)做出初步規(guī)定，盡管各國仍存在分歧，但已形成“以人類實(shí)質(zhì)性貢獻(xiàn)為核心”的基本原則。整體來看，2026年的科研治理體系正處于動(dòng)態(tài)演進(jìn)中，核心目標(biāo)是確保AI在拓展科研能力邊界的同時(shí)，維護(hù)科學(xué)研究的誠信、安全與普惠價(jià)值。

十、世界大國博弈：科技主權(quán)、標(biāo)準(zhǔn)制定與聯(lián)盟競合

2026年，人工智能重塑科研范式的能力已被視為國家核心戰(zhàn)略資產(chǎn)，圍繞該領(lǐng)域的大國博弈在科技主權(quán)、標(biāo)準(zhǔn)制定與國際聯(lián)盟三個(gè)維度激烈展開。

在科技主權(quán)層面，主要經(jīng)濟(jì)體將AI+科學(xué)的關(guān)鍵要素（高端算力芯片、先進(jìn)科學(xué)大模型、高價(jià)值科研數(shù)據(jù)集、自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)裝備）納入出口管制與投資審查范圍，形成“科技脫鉤”與“平行體系”并存的局面。美國聯(lián)合其盟友構(gòu)建“可信AI+科學(xué)伙伴關(guān)系”，限制前沿技術(shù)向戰(zhàn)略競爭對手流動(dòng)；中國則加速構(gòu)建從底層芯片、基礎(chǔ)框架到科學(xué)模型、應(yīng)用生態(tài)的全棧式自主體系，并通過“一帶一路”科技創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃拓展與新興經(jīng)濟(jì)體的科研合作。

在標(biāo)準(zhǔn)制定層面，2026年成為AI科研領(lǐng)域國際標(biāo)準(zhǔn)博弈的關(guān)鍵年。各方圍繞科學(xué)數(shù)據(jù)格式、模型評估基準(zhǔn)、自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)接口、科研倫理準(zhǔn)則等展開激烈博弈。誰掌握了標(biāo)準(zhǔn)制定權(quán)，誰就掌握了未來全球科研協(xié)作的主導(dǎo)權(quán)與產(chǎn)業(yè)生態(tài)的話語權(quán)。

在國際聯(lián)盟層面，呈現(xiàn)出“陣營化”與“議題聯(lián)盟”并存的特征。一方面，美歐日等傳統(tǒng)科技強(qiáng)國通過“七國集團(tuán)”框架協(xié)調(diào)AI科研政策，另一方面，圍繞氣候變化、全球公共衛(wèi)生、糧食安全等共同挑戰(zhàn)，包括中國在內(nèi)的主要國家在特定領(lǐng)域仍保持有限的實(shí)質(zhì)性科研合作。聯(lián)合國框架下關(guān)于“AI for SDGs”的全球科研合作計(jì)劃成為各方尋求共識(shí)的重要平臺(tái)。可以預(yù)見，在未來相當(dāng)長時(shí)期內(nèi)，AI重塑科研范式領(lǐng)域的大國博弈將呈現(xiàn)競爭與有限合作交織的復(fù)雜態(tài)勢，其演進(jìn)將深刻影響全球科技版圖與人類應(yīng)對共同挑戰(zhàn)的能力。

站在2026年回望，人工智能對科研范式的重塑已從邊緣走向中心，從愿景走向現(xiàn)實(shí)。這是一場涵蓋研究工具、方法、組織形態(tài)乃至科學(xué)文化本身的系統(tǒng)性變革。我們看到，國家戰(zhàn)略的系統(tǒng)性布局、技術(shù)體系的迭代成熟、重點(diǎn)領(lǐng)域的深度融合、公共平臺(tái)的開放共享、產(chǎn)業(yè)模式的創(chuàng)新重構(gòu)、資本市場的理性聚焦、人才結(jié)構(gòu)的深刻重塑、治理體系的動(dòng)態(tài)演進(jìn)以及大國博弈的復(fù)雜格局，共同構(gòu)成了當(dāng)下全球AI重塑科研范式的宏大圖景。展望未來，隨著自主科研智能體、量子-經(jīng)典混合計(jì)算、虛擬科學(xué)實(shí)驗(yàn)室等前沿技術(shù)的進(jìn)一步突破，科研活動(dòng)將向更高程度的智能化、自動(dòng)化和跨學(xué)科協(xié)作演進(jìn)。同時(shí)，如何在釋放AI巨大潛能與維護(hù)科研誠信、保障科技安全、促進(jìn)全球共享之間取得平衡，將是我們必須持續(xù)面對的重大命題。唯有秉持開放合作、倫理先行、普惠共享的理念，人類方能駕馭這一強(qiáng)大工具，在拓展知識(shí)邊疆的征程上邁向新的高度。

報(bào)告撰寫團(tuán)隊(duì)：北京前沿未來科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院

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