AI for Science成2025年首要趋势，多模态大模型驱动科研创新

AI for Science成2025年首要趋势，多模态大模型驱动科研创新

2025年伊始，智源研究院发布的十大AI技术趋势中，AI4S（AI for Science）驱动科学研究范式变革被列为首要趋势。这一预测不仅体现了AI技术在科学研究中的重要地位，也预示着一场科研新纪元的到来。

AI4S，即AI for Science，是指将人工智能技术应用于科学研究领域，通过机器学习、深度学习等方法，解决科学问题，推动科学发现。这一概念的兴起，标志着科学研究从传统的实验和理论驱动，转向数据和计算驱动的新范式。

AI4S的核心优势在于其强大的数据处理和模式识别能力。面对日益复杂和庞大的科学数据，传统方法往往力不从心，而AI则能从海量数据中挖掘出隐藏的规律和知识，为科研人员提供新的洞察和方向。

在AI4S的众多工具中，多模态大模型无疑是其中的佼佼者。多模态大模型能够同时处理文本、图像、音频等多种类型的数据，这使其在处理复杂科学问题时具有独特优势。

例如，在生物医学领域，多模态大模型可以整合基因组、蛋白质组、影像学等多源异构数据，为疾病诊断和药物研发提供更全面的视角。在材料科学领域，多模态大模型则能结合实验数据和理论计算，加速新材料的发现和优化。

腾讯公司研究科学家张驰博士指出，多模态大模型在工业界的应用潜力巨大。其团队开发的多模态智能体AppAgent，就是一个典型的例子。通过整合多种模态的信息，AppAgent能够更准确地理解用户需求，提供更智能的服务。

AI4S已经在多个科学领域展现出惊人的潜力。在生物医学领域，中南大学李敏研究团队开发的AdaDR模型，通过自适应图卷积网络，实现了药物重定位的精准预测。军事医学研究院应晓敏研究团队的MIDAS模型，则解决了单细胞多组学数据整合的难题，为疾病机制研究和个性化医疗提供了新的工具。

在材料科学领域，浙大侯廷军研究团队的ResGen模型，通过并行多尺度建模，实现了蛋白质口袋的3D分子生成，比现有技术快8倍。中科院罗小舟研究团队则开发了UniKP框架，能够高精度预测酶动力学参数，为生物催化和药物设计提供了重要参考。

展望2025年，AI4S将迎来更加迅猛的发展。智源研究院预测，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，辅助科研问题的综合理解与全局分析。

具体来说，AI4S将在以下几个方面取得突破：

• 数据处理：合成数据将成为AI4S的重要数据来源，解决高质量数据稀缺的问题。
• 模型优化：原生多模态大模型将得到进一步发展，实现更高效、更智能的科学研究。
• 跨学科融合：AI4S将促进不同学科之间的交叉融合，催生新的科研范式和发现。

智源研究院院长王仲远表示，AI4S将进一步深化人工智能对世界的感知、理解与推理，连接数字世界与物理世界，驱动科学研究创新突破。

随着AI技术的不断发展和完善，AI4S必将成为推动科学研究进步的重要力量，为人类社会带来更多的创新和突破。我们有理由相信，这场由AI引领的科研革命，将为人类开启一个全新的科学纪元。