國務院近日印發的《關于深入實施 “人工智能 +” 行動的意見》(以下簡稱《意見》)，明确部署 “人工智能 + 科學技術、産業發展、消費提質、民生福祉、治理能力、全球合作” 六大重點行動，推動人工智能與經濟社會各領域深度融合。其中，“人工智能 + 科學技術” 被列為六大行動之首，标志着 AI 正從 “輔助工具” 升級為 “科研引擎”，重塑科學研究的底層邏輯。
《意見》為何将 “人工智能 + 科學技術” 置于核心位置?這一領域如何改寫科研範式?《科技周刊》記者專訪江蘇四支前沿科研團隊，解碼 AI 與基礎科學碰撞出的創新火花。
一、何為 “人工智能 + 科學技術”?一場科研範式的深度變革
“人工智能 + 科學技術” 的核心，指向全球共識的 “科學智能”(AI for Science)概念 —— 它并非簡單的技術疊加，而是以 AI 算法、海量數據與超強算力為支撐，破解傳統科研難以突破的瓶頸，催生 “從 0 到 1” 的原始創新。
中國科學院院士鄂維南指出：“AI 與科學研究的融合，正在孕育前所未有的科技革命。AI for Science 的本質，是用機器智能攻克人類單靠經驗與實驗無法解決的重大科學難題。” 例如，曾困擾生命科學界半個世紀的 “蛋白質結構預測” 難題，正是通過 AI 技術實現了跨越式突破。
中國工程院院士李國傑則将 AI 比作 “認知的發動機” 與 “科學研究的望遠鏡”：“與其糾結 AI 的邊界，不如善用 AI 探索新材料、新方法、新技術，再将這些突破轉化為産業動能。”
根據《意見》部署，“人工智能 + 科學技術” 重點聚焦三大方向：
加速 “從 0 到 1” 科學發現：建設科學大模型，推動重大科技基礎設施智能化升級，構建高質量科學數據集，提升跨模态數據處理能力，助力基礎研究突破;
驅動 “從 1 到 N” 技術落地：推廣智能化研發工具，促進 AI 與生物制造、量子科技、6G 等前沿領域協同創新，以應用需求牽引技術疊代;
創新社科研究方法：探索 AI 在哲學社會科學中的應用，研究其對人類認知、倫理規範的深層影響，構建 “智能向善” 理論體系。
二、四大科研案例：AI 如何破解跨學科難題?
1. 人工智能 + 地質古生物學：為 20 億年地球生命修 “家譜”
“用零散化石拼湊地球生命演化史，曾像在萬億片拼圖中尋找關聯。” 中國科學院院士、南京大學教授沈樹忠帶領的團隊，憑借 “古生物大數據 + 算力 + 算法” 的 “三全優勢”，讓這一難題迎刃而解。
自 2006 年起，團隊搜集全球 20 餘萬件化石數據建立數據庫，自主研發 AI 定量地層對比軟件，借助 “天河二号” 超算重建出全球首條 3 億年海洋生物多樣性高分辨率演化曲線，精準還原晚古生代生命演化軌迹。2024 年底，團隊再攀高峰 —— 耗時 6 年構建全球最完整的地球早期古生物地層數據庫(涵蓋 260 餘個剖面、1.3 萬個數據點)，通過 AI 算法首次繪制出20 億至 5 億年前的生物多樣性演化圖譜，填補了地球早期生命研究的空白。
“這些數據不僅能解釋當前全球變暖、生物多樣性減少的根源，更能為地外生命探索提供關鍵依據。” 沈樹忠表示。
2. 人工智能 + 生命科學：2100 億參數大模型讓研發效率 “從天級縮至分鐘級”
傳統抗體研發需數月反複實驗，如同 “大海撈針”;而借助百圖生科研發的生命科學大模型 xTrimoV3.科研人員一天内即可篩選上萬條序列，鎖定最優抗體靶點 —— 這一變化背後，是 2100 億參數構建的 “生命科學超級大腦”。
作為全球規模最大的全模态生命科學大模型，xTrimoV3 覆蓋蛋白質、DNA、RNA 等七大核心模态：在蛋白質領域，它能精準預測結構，規避無效探索;在 DNA 領域，其 128K 序列長度突破超長基因解讀瓶頸。目前，該模型已助力開發 20 餘種前沿抗體與酶，挖掘 10 餘個創新藥靶點，推動多個項目進入臨床前研發。
“過去新藥研發需數億美金、數年時間，現在 AI 能從海量數據中提煉規律，直接鎖定關鍵靶點。” 百圖生科總裁鄧永富舉例，團隊與中國農科院合作的 “智能育種知識助手”，将酶信息獲取時間從 “天級” 壓縮至 “分鐘級”，大幅提升生物制造效率。
3. 人工智能 + 氣象學：強對流預警提前 46.3 分鐘，搶出防災黃金時間
強對流天氣 “尺度小、突發性強”，傳統數值預報往往存在 2-3 小時盲區。江蘇省氣象台構建的 “AI + 氣象” 短臨預報體系，徹底改變了這一被動局面。
該體系整合雷達、衛星、2000 餘個地面自動站的實時數據(采集頻率低于 5 分鐘)，AI 模型每分鐘完成全量計算，從數據采集到預警發布僅需 10 分鐘。目前，江蘇強對流預警平均提前量達46.3 分鐘，10 級以上破壞性大風預警提前量最高可達 50 分鐘，局部區域預報分辨率精确至 300 米。
2024 年 7 月 4 日，該系統提前 1 小時鎖定泰州至鹽城南部區域，精準預警 11 級雷暴大風(最大風力 32 米 / 秒)，為防災減災争取了關鍵時間。“AI 的價值，就是從海量數據中提煉出人類難以捕捉的演化規律。” 江蘇省氣象台高級工程師莊潇然說。
4. 人工智能 + 生物醫學工程：腫瘤診療模型從 “專才” 變 “通才”
過去，AI 輔助診斷模型多是 “單病種專家”—— 能識别肺結節就無法判斷肝腫瘤;如今，中國科學院蘇州生物醫學工程技術研究所戴亞康團隊研發的腫瘤專病診療大模型，正朝着 “全科醫生” 進化。
團隊依托自主研發的 “康成睿數” 數據庫與 “康成睿影” AI 訓練系統，構建出覆蓋前列腺、肝、腎等多器官的腫瘤診斷模型，在良惡性鑒别、惡性程度評估等場景中準确率媲美資深專家。同時，團隊将 AI 與腦機接口結合，開發出腦卒中康複訓練系統：通過實時分析患者腦活動信号，預判治療效果(準确率超 90%)，并已拓展至兒童腦癱康複、視覺功能評估等領域。
三、展望：江蘇多點布局，搶占 “人工智能 + 科學” 新高地
從基礎研究到産業落地，江蘇正以蘇州、無錫、南京為核心，構建 “人工智能 + 科學” 創新生态圈：
蘇州：人工智能發展指數位居全國第五，思必馳東風語言大模型、智慧芽芽仔大模型等已通過國家備案;計劃到 2027 年實現人工智能相關産業規模超 3000 億元;
無錫：推出 “人工智能 +” 标杆城市建設政策，對創新聯合體、實驗室等給予最高 2 億元資助，推動 “三鍊融合”;
南京：作為國家人工智能創新應用先導區，提出到 2026 年打造 1 個基礎大模型、20 個行業大模型，實現核心産業規模 600 億元。
從為地球生命修 “家譜” 到加速新藥研發，從精準氣象預警到智能醫療診斷，“人工智能 + 科學技術” 正打破學科邊界，推動科研從 “經驗驅動” 向 “數據與智能雙輪驅動” 轉型。随着《意見》落地推進，一場席卷全球的科研範式革命，已在江蘇這片創新沃土上初見端倪。
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