中国信通院：科研智能发展报告（2025年）（79页）.pdf

1、中国信息通信研究院人工智能研究所 中国人工智能产业发展联盟 2026年1月 科研智能发展报告科研智能发展报告 (2025(2025 年年)版权声明版权声明本报告版权属于中国信息通信研究院、中国人工智能产本报告版权属于中国信息通信研究院、中国人工智能产业发展联盟，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使业发展联盟，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应注明用本报告文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究来源：中国信息通信研究院、中国人工智能产业发展联盟院、中国人工智能产业发展联盟”。违反上述声明者，。违反上述声明者，编者编者将将追究其相关法律责任。追究其相关法律

2、责任。前前 言言 当今世界正经历新一轮科技革命与产业变革，科技创新正从“要素驱动”加速转向“知识驱动”。大量理论与实践表明，科学研究与技术创新并非经济活动的附属品，而是支撑长期增长与国家竞争力跃升的内生动力；研发投入强度的长期分化，正在把创新优势固化为结构性竞争力差距。在此背景下，人工智能与科研活动深度融合，推动科研范式从以人为中心的线性流程，迈向数据模型计算实验协同的闭环体系，科研智能由此成为全球科技竞争的新焦点。面向这一战略赛道，各主要经济体纷纷出台专项政策与重大计划，通过“顶层战略牵引算力与数据底座组织化科研投入场景任务牵引”联动布局，形成面向基础科学突破与产业研发转化的系统性支持框架。

3、与此同时，科研智能关键技术也在快速演进：科研模型正从通用大模型走向面向科学知识表达、科学推理与科学对象表征的增强体系；科研智能体将“理解规划工具使用环境交互”贯通为可迭代的科研工作流；自动化实验室则把算法决策与实验执行深度耦合，推动“干湿闭环”从概念走向工程化实践，上述技术共同推动了科研范式向“第五范式”的加速跃迁。在生物医药、新材料、半导体与先进制造等关键领域，一批代表性进展正在拓展对关键机理与规律的理解边界，并通过提升设计与验证效率，逐步改善产业研发长期面临的高成本、长周期与低成功率问题。本报告旨在系统梳理科研智能的发展背景、政策举措、关键技术体系与典型应用，服务政府部门、科研机构与产业界

4、把握趋势、识别 路径、凝聚共识，并为相关战略制定与工程落地提供参考。报告自2025年 9 月启动编制，综合采用文献研究、案例调研与专家访谈等方法，力求在宏观格局与关键细节之间取得平衡。需要指出，科研智能仍处在快速演化期，本报告相关研判以 2025 年底公开资料与专家观点为基础，期望以阶段性研究抛砖引玉，推动各方在实践中不断校准、迭代与完善。目目 录录 一、科研智能发展背景.1（一）科研创新是经济增长的内生动力.1（二）科研范式的历史演进与当代局限.4 二、科研智能发展历程.7（一）概念及内涵.7（二）发展历程.8 三、科研智能政策举措.12（一）美国.13（二）欧盟.14（三）中国.16（四）

5、其他国家.18 四、科研智能关键技术.20（一）科研数据.20（二）科研计算.23（三）科研模型.25（四）科研智能体.28（五）自动化实验室.31 五、科研智能典型应用.33（一）驱动基础科学突破.33（二）加速产业研发进程.49 六、发展挑战与展望.64（一）发展挑战.64（二）未来展望.68 图图 目目 录录 图 1 全球主要经济体研发强度示意图（2000 年至 2021 年）.3 图 2 科研智能关键技术示意图.20 图 3 PANGAEA 从数据提交到发布使用的工作流程示意图.22 图 4 谷歌 AI Co-Scientist 多智能体架构设计示意图.31 图 5 利用分布式实验室发

6、现新材料的流程示意图.33 图 6 模块化机器人工作流程和启发式反应规划器示意图.40 图 7 ECMWF AI 预报系统 AIFS 工作流程示意图.44 图 8 AI 发现药物分子在临床试验中的成功率示意图.53 图 9 生成式设计流程示意图（左侧输入设计目标，右侧生成方案）.59 表表 目目 录录 表 1 科研范式的演进与特征.6 表 2 科研智能主要发展阶段.8 表 3 全球科研智能政策重点布局.12 表 4 科研模型分类.25 科研智能发展报告（2025 年）1 一、一、科研智能发展背景 本章旨在宏观研判科研智能的战略地位及历史脉络，为后续章节的深入分析奠定基础。（一）（一）科研创新是