AI for Science：从AlphaFold到自主实验室，重塑人类科学发现的边界

TL;DR：

人工智能正以前所未有的速度驱动科学研究范式深刻变革，以谷歌DeepMind为代表的科技巨头通过基础模型、科研智能体和自主实验室的集成，不仅在蛋白质结构预测、材料发现等领域取得突破性进展，更催生了药物研发进入临床三期的新商业浪潮，同时引发了关于人类与AI在未来科学发现中角色与伦理的深层思辨。

在谷歌DeepMind发布《AlphaFold：五年来的影响》的宏大回顾之际，我们看到人工智能（AI）与科学研究的融合已不再是未来愿景，而是正在以“基础模型+科研智能体+自主实验室”的新范式，深度重塑着人类认知世界的方式。从颠覆性的蛋白质结构预测，到自主发现新材料、模拟气候变化，乃至加速药物研发进入临床阶段，AI for Science (AI4S) 正从理论突破走向高产出、快迭代的应用落地期，开启了一场堪比工业革命的科学发现新纪元。

技术突破的深层驱动力：从预测到创造的跃迁

AI4S的当前进展，首先得益于一系列里程碑式的技术创新，其核心在于AI模型从单纯的数据分析工具，进化为具备预测、生成乃至主动发现能力的智能实体。谷歌DeepMind在这一进程中扮演了领跑者的角色：

• 生物学：从结构预测到生成式设计。 AlphaFold的问世标志着蛋白质结构预测这一生物学“大挑战”的实质性解决，其不仅被誉为“现代生物学的数字基础设施”¹，更推动了后续AlphaProteo将生物学研究带入_生成式生物学_时代。结合AlphaMissense对基因突变致病性的精准预测，DeepMind打通了“靶点发现—结构解析—药物设计”的全链路，为新药研发奠定了坚实的技术基石。

• 气象学：数据驱动的降维打击。 DeepMind的WeatherNext 2模型（GraphCast的继任者）展现了数据驱动方法对传统物理模型的“降维打击”实力。该模型在精度和效率上全面超越欧洲中期天气预报中心(ECMWT)的HRES系统，能在数个数量级的时间内完成更准确的预测²。这不仅是算力的胜利，更是对复杂系统建模思维的深刻变革。

• 物理与材料科学：海量发现与量子飞跃。 GNoME（GraphNetworks for Materials Exploration）利用深度学习预测了数百万种稳定的新材料结构，其规模是人类过去几十年实验发现总和的数倍，为电池技术、超导材料等前沿领域提供了**“材料基因组”**级的庞大候选库。同时，AlphaQubit模型在量子纠错领域的突破，预示着AI对高精度量子计算的赋能潜力。

• 数学与计算机学：算法的自我进化。 AlphaEvolve引入进化计算范式，尝试打破人类设计算法的局限，自动搜索并发现更高效的机器学习算法和损失函数，实现了从“人工设计”到“自动发现”的元层级跨越。其在谷歌TPU v6芯片布局优化上的应用，以及AlphaGeometry和AlphaProof在形式化数学证明上的成就，昭示着AI在逻辑推理和算法创造上的巨大潜力。

新范式崛起：基础模型、智能体与自主实验室的生态重构

这些单一领域的突破正汇聚成一股洪流，共同推动“基础模型+科研智能体+自主实验室”这一AI驱动科研新范式逐步成型。

• 通用模型与专用模型的协同：通用基础大模型，如谷歌的Gemini和Anthropic的Claude Sonnet 4.5，正日益成为科学智能的“操作系统”，提供强大的理解、推理和生成能力，并具备全面的科学基础知识。它们帮助科研人员提升日常效率，并不断增强其科研专业能力。与此同时，C2S-Scale（谷歌/耶鲁）、BioEmu（微软）、DeepGEM（腾讯）和中科院的“磐石·科学基础大模型”等科研专用大模型，则融合了特定领域知识和研究方法，在垂直科研领域实现深度突破，如单细胞行为的AI生成与分析、蛋白质动力学模拟等，为生物学基础研究带来了全新发现。

• 科研智能体：从工具到合作者：AI正从被动工具演变为科学家的合作者乃至_主动发现者_。哈佛和MIT联合推出的ToolUniverse平台，集成了600余种科学工具，兼容主流大模型，旨在激发更多科研人员构建特定领域的智能体。DeepMind的AlphaEvolve，作为具有编码能力的进化型AI智能体，已在谷歌内部应用于数据中心调度、芯片设计等。上海人工智能实验室与浙江大学等团队提出的“Agentic Science”概念，更勾勒出能自主完成科研闭环的AI系统的宏大愿景。

• 自主实验室：科研的工业化与规模化：AI与机器人技术的融合，正在将传统的“作坊式”实验室升级为自动化、高通量、闭环运行的“科学工厂”。英国利物浦大学的材料创新工厂（MIF）、美国《创世使命》计划，以及晶泰科技的AI+机器人平台、中科院的“ChemBrain智能体+ChemBody机器人”等，均致力于构建下一代科研基础设施。这些自主实验室加速了科研成果的工业化、规模化和平台化，将极大提升AI驱动科学发现及工业转化的效率，是全球科技竞争的战略高地。

商业化浪潮与资本新宠：AI加速科学成果转化

AI4S的爆发不仅停留在学术层面，更在全球范围内掀起了商业化浪潮，吸引了大量资本涌入。

• 生物医药：AI驱动药物研发迈过临床壁垒。 剂泰科技与北京大学第三医院等联合进行的AI优化候选药物MTS-004，已完成三期临床研究，成为国内首款完成三期临床的AI赋能制剂新药，预计将应用于渐冻症、脑卒中等神经系统疾病。这一突破性进展，标志着AI驱动药物发现不再局限于早期筛选，而是能真正推动全新管线进入并突破临床后期，极大地缩短了研发周期并降低了成本，预示着一个AI制药新时代的到来。腾讯生命科学实验室的DeepGEM病理大模型和谷歌的DeepSomatic工具集，则在病理检测和基因突变识别方面展现出高精度和实用性。

• 材料科学：AI加速新材料发现与碳捕获。 前OpenAI和DeepMind成员创立的Periodic Labs以及获得1亿美元A轮融资的CuspAI，正利用AI平台发现新型超导材料和碳捕获新材料。国内的鼎犀智创也在构建RhinoWise材料创新平台。这表明材料科学有望成为AI4S的下一个商业前沿阵地，通过加速新材料的发现和优化，为新能源、半导体等战略性产业提供关键支撑，具有巨大的经济和战略价值。

• 投资逻辑：聚焦全链路智能化与转化效率。 从Periodic Labs、CuspAI等自主实验室领域的亿级融资，到AI赋能药物完成三期临床，资本市场正敏锐捕捉AI在科学研究全链路中的效率提升和成本优化潜力。投资不再仅仅关注算法本身，而是更侧重于那些能够将AI、机器人和自动化实验结合，实现从理论假设到实际应用快速转化的综合性平台和解决方案。

伦理边界与人文尺度：科学智能的社会回响

随着AI在科学发现中扮演的角色日益重要，对其长远社会影响的深层思辨也愈发迫切。

• 人机协同下的科学主体性：AI智能体的崛起，将使科学家从繁琐的实验操作和数据分析中解放出来，聚焦于提出原创性假设、设计核心实验、评估结果并进行最终的科学解释。未来，科学发现将更多地走向人机协同的模式，AI成为高效的“助手”和“催化剂”，而人类则专注于提出问题、设定方向和赋予意义。这种模式深刻改变了传统科研工作的分工和性质。

• 伦理与责任的重构：当AI开始自主发现新的生物学通路、预测材料结构，甚至辅助进行复杂的数学证明时，其决策过程的透明性、结果的可靠性以及可能带来的社会影响，都将成为新的伦理挑战。例如，AI发现的药物是否会带来未知副作用？AI设计的材料是否会对环境造成长期影响？在技术高速迭代的同时，我们必须警惕AI的“黑箱”问题，并在科研原创能力提升、科技伦理和责任方面进行同步刷新。科学家作为科学发现的主体，应始终是科学智能的“尺度”，确保AI成为人类科技进化的推动者和人类文明延续的守护者。

• 未来社会图景展望：Sam Altman曾预测，AI大模型将在2028年取得接近于相对论级别的科学发现。这预示着AI4S不仅将加速特定领域的突破，更可能催生全新的科学理论和范式，颠覆我们对自然界乃至宇宙的认知。这种深刻的变革将超越技术本身，重塑人类在宇宙中的位置，推动人类文明进入一个由AI加速发现驱动的新阶段。同时，这也对教育体系、劳动力市场和人类心智提出了新的要求，我们需要培养能与AI共存、协作并共同探索未来的新型科学家和公民。

前瞻：迈向“相对论级”科学发现的未来之路

未来几年，随着AI基础大模型能力的持续上涨和机器人技术的不断成熟，科学智能的演进速度和应用价值转化效率将进一步提高。AI驱动的科研范式将更加成熟，科研生态也将迎来重构与升级。从蛋白质生成式模拟到基因组研发体系，从超强飓风路径预测到黑洞理论新特性推导，AI4S正全方位提升人类理解和改造世界的能力。

我们正处在一个由AI重新定义科学发现的时代。这不仅仅是工具的升级，更是思维方式、协作模式和知识体系的深刻变革。然而，这场变革的核心始终在于人类本身。如何驾驭这股强大的力量，确保其服务于人类福祉，并以负责任的态度应对其带来的挑战，将是摆在我们面前最关键的哲学命题和实践任务。AI for science, science for humanity，这不仅是口号，更是我们面向未来的共同承诺。

引用

• AI for Science
• 科学智能
• DeepMind
• AlphaFold
• 自主实验室
• 科研范式变革