智源研究院发布2025十大AI趋势：AI4S居首，将重塑科学研究

智源研究院发布2025十大AI趋势：AI4S居首，将重塑科学研究

近日，智源研究院发布的2025十大AI技术趋势中，AI4S（AI for Science）被列为首要趋势，强调其在驱动科学研究范式变革中的关键作用。AI4S，即AI for Science，是指将人工智能技术应用于科学研究领域，以加速科学发现和创新。这一领域的最新进展和未来趋势，展示了AI在推动科学研究方面的重要潜力。

在生物医药领域，AI4S已经取得了显著的进展。例如，北京大学深圳研究生院陈语谦团队在AI辅助药物设计方面取得了重要突破。他们开发了EHIGN模型，通过异质图建模方法改进蛋白质-配体结合亲和力预测，显著提升了模型的泛化能力。此外，该团队还提出了DSIL-DDI方法，用于药物-药物相互作用预测，有效解决了跨域泛化问题。在化合物性质预测领域，他们开发的Meta-GAT框架能够在低数据条件下进行准确预测。这些研究成果发表在TPAMI、TNNLS和Nature Communications等顶级期刊上，展示了AI在药物设计中的广泛应用前景。

除了药物设计，AI4S还在其他科学领域展现出巨大潜力。例如，浙大侯廷军研究团队开发的ResGen模型，用于基于蛋白质口袋的3D分子生成，比现有技术快8倍。中科院罗小舟研究团队则利用大模型和机器学习高精度预测酶动力学参数，为生物化学研究提供了新的工具。MIT研究团队甚至利用深度学习发现了新型抗生素，展示了AI在新材料发现方面的潜力。

展望未来，AI4S将继续在多个方面推动科学研究的变革。首先，多模态大模型将进一步融入科学研究，赋能多维数据的复杂结构挖掘。这将有助于科研人员更好地理解和分析跨学科的科学问题，推动科学研究从优化特定任务向解决更复杂、更动态、更交叉的问题发展。

其次，AI4S将显著提升科学研究效率。通过自动化数据处理和模型构建，AI可以加速科学发现的过程，使科研人员能够更快地获得洞察和突破。例如，在材料科学领域，AI可以帮助快速筛选和预测新材料的性能，大大缩短新材料的研发周期。

然而，AI4S的发展也面临一些挑战。数据质量是其中的关键问题。科学研究往往需要高质量、高精度的数据，而现有数据集可能存在噪声和偏差。此外，跨学科人才的培养也是一个重要挑战。AI4S需要既懂AI技术又懂具体科学领域的复合型人才，这要求教育和培训体系进行相应的调整和创新。

尽管存在挑战，AI4S带来的机遇远大于挑战。它不仅能够加速科学发现，还能够推动跨学科的创新和融合。通过AI与传统科学领域的结合，我们可以期待更多突破性的科学发现和技术创新。正如智源研究院所预测的，AI4S将成为推动科学研究范式变革的关键力量，引领科学探索进入一个全新的时代。