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AlphaFold2的问世，预示着算法驱动科研的时代已经到来。AI智能体日夜不息地运行，优化药物分子结构，分析海量数据，甚至自动生成研究报告，这不再是科幻小说中的场景。
“AI+科研”模式的兴起，为科研效率提升和研究边界拓展带来了无限可能。从天文数据智能清洗到蛋白质结构秒级解析，从文献知识图谱构建到药物研发虚拟仿真，AI正以前所未有的速度重塑着科研全流程。然而，“AI+科研”要实现从辅助工具到范式革命的飞跃，仍需克服几大挑战。
AI赋能，科研新模式的崛起
黑龙江讯飞人工智能研究院副院长姜立峰介绍了他们与中国科学技术大学合作研发的SCUBA-D算法，该算法基于条件扩散模型，将蛋白质设计时间从6个月缩短至不到1天。
姜立峰认为，AI对科研效率的提升主要体现在以下三个方面：首先，利用大模型提升文献阅读、代码编写等基础工作的效率；其次，利用深度神经网络进行精准的科学任务建模；最后，利用认知大模型辅助科研实验方案设计。
AI已在多个领域崭露头角。中国科学院文献情报中心与科大讯飞合作开发的星火科研助手，有效解决了科研人员调研耗时、文献阅读效率低、写作质量参差不齐等问题，其成果调研效率提升了10倍以上，论文研读和写作采纳率均超过90%。
清华大学智能产业研究院与北京水木分子生物科技有限公司联合推出的OpenBioMed智能体平台，则打破了自然语言与生物分子语言之间的壁垒，只需一句自然语言指令，即可完成从靶点发现到候选药物设计的全过程，将研发周期缩短至小时级。
AI不仅提升了科研效率，更能处理人类难以完成的任务，拓展研究边界。例如，在天文学领域，AI可辅助科学家发现新的星体或现象，并挖掘数据中隐藏的信息，为科研人员提供新的研究方向。
《AI for Science创新图谱》显示，全球AI for Science学术研究正快速增长，2019—2023年论文发表年均增长率高达27.2%。生命科学、物理学和化学等领域应用人工智能的论文数量最多。中国科学院科技战略咨询研究院院长潘教峰指出，AI正深刻改变科研思维方式、工作模式以及科学认知的速度、深度、广度和精度，并将重塑科研组织模式和管理方式。
复合型人才培养：关键的基石
然而，范式转变并非一蹴而就，AI技术与多学科的融合问题至关重要。哈尔滨工业大学人工智能学院执行院长张伟男指出，AI与其他学科的结合面临三大挑战：问题定义权归属、对AI解决问题思路的认知以及对AI能力边界的判断。
张伟男认为，解决这些挑战的关键在于培养既精通专业知识又熟悉AI技术的复合型人才。AI研究人员需要深入理解特定领域的问题，才能有效运用AI方法解决问题并开展跨学科合作。同时，各领域也需要积极接纳AI技术并转变固有的研究思路。
哈尔滨工业大学人工智能学院已设立“AI+先进技术领军班”，实施“AI+X”学科交叉融合教育，促进人工智能与其他领域的深度融合。浙江大学、清华大学等高校也纷纷推出“AI+X”相关课程和项目，培养复合型人才。
三大挑战：技术、数据、制度
除了人才问题，学者们普遍认为，“AI+科研”的全面落地还需解决技术、数据、制度三大挑战。
技术挑战： AI大模型的“黑盒”特性与科研的严谨性存在矛盾。一些团队正致力于开发可解释的AI模型，提高模型透明度。
数据挑战： 科研数据的管理和共享存在难题。王巍教授建议构建可信数据管理与流通平台，制定数据标准和共享规则，并建立激励机制。
制度挑战： 知识产权和权益分配问题需要完善的规则来解决。需要明确科研数据的版权归属、AI模型的专利申请条件以及成果商业化进程中的各方权益。
专家们认为，通过构建有效的沟通机制、数据平台和完善的政策法规，可以推动AI与科研深度融合，最终实现从“工具辅助”到“范式革命”的跨越。
