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第一章序言定义与范式发展与态势数据分析第二章AI前沿1.从大语言模型走向自主智能体具身智能脑机接口4.AI内生安全第三章数学1.基础理论优化统计4.科学计算化学材料能源邱锡鹏复旦大学唐世平复旦大学5.复杂系统21付彦伟复旦大学胡安宁复旦大学王守岩复旦大学周葆华复旦大学第四章物质科学杨珉邹?复旦大学复旦大学吴肖乐傅晓明复旦大学复旦大学1.物理2425第五章生命科学1.合成生物学2.医学3.神经科学医疗演化第六章地球与环境科学大气科学环境科学生态科学第七章工程科学通信遥感微电子4.空间信息第八章人文社会科学社会科学人文科学3.AI伦理治理第九章展望与政策1.未来挑战与研究方向2.政策框架目录345121314151818192026273031323334373839424244454849505151第一章徐增林程远杨燕青徐燕复旦大学、上海科学智能研究院复旦大学、上海科学智能研究院上海科学智能研究院上海科学智能研究院第二章文少卿复旦大学第三章杨庆峰复旦大学陆帅复旦大学汤维祺复旦大学石磊复旦大学魏轲复旦大学第九章朱雪宁复旦大学应天雷复旦大学高卫国复旦大学颜波复旦大学李颖洲复旦大学林伟复旦大学杨伟复旦大学内容支持第四章吴文婷施普林格·自然向红军复旦大学张嘉慧施普林格·自然季敏标复旦大学RebeccaDargie施普林格·自然刘智攀复旦大学JohnPickrell施普林格·自然曹风雷上海科学智能研究院高悦复旦大学数据支持第五章巨蓉施普林格·自然应天雷复旦大学黄珏珺施普林格·自然郁金泰复旦大学陈佳怡施普林格·自然刘雷复旦大学VivekAggarwal施普林格·自然程远复旦大学、上海科学智能研究院朱思语彭汉川复旦大学、上海科学智能研究院复旦大学项目协调徐书华复旦大学徐晓创复旦大学杨燕青上海科学智能研究院第六章王晓夏施普林格·自然李昊复旦大学、上海科学智能研究院丁思嘉施普林格·自然张?亮复旦大学张瑶瑶施普林格·自然赵斌复旦大学第七章迟楠徐丰复旦大学复旦大学刘琦曾璇杨帆高跃复旦大学复旦大学复旦大学复旦大学第八章吴力波复旦大学、上海科学智能研究院主席金力 复旦大学委员（按姓氏拼音字母排序）步文博龚新高金亚秋彭慧胜复旦大学复旦大学复旦大学复旦大学研究团队1排版设计赵新武SouNakamura施普林格·自然施普林格·自然专家委员会 漆远沈维孝吴力波张人禾复旦大学、上海科学智能研究院复旦大学复旦大学、上海科学智能研究院复旦大学
科学智能白皮书2025第一章序言第一章序言1.定义与范式231.1定义面向科学研究的人工智能（AI)创新和人工智能驱动的科学研究的总和可被定义为科学智能（AIforScience,AI4S），是体现了人工智能创新与科学研究双向促进与深度融合1，从而变革科研范式。1.2范式科学研究促进人工智能创新。传统科研范式大致可分为经验归纳（实验科学）、理论建模（理论科学）、计算模拟（计算科学）以及数据密集型科学2。实验科学由自然现象和实验结果归纳出一般性规律，但没有抽象出经验规律背后的普适理论。理论科学基于自然现象或实验结果，提炼科学问题并形成科学假设，然后运用逻辑推理和数学分析，构建普适理论，但难以在复杂系统中实验验证。计算科学以科学模型为基础，通过数值方法模拟复杂系统，但需要简化模型以及提高模拟精度，以解决模拟系统精度低且计算成本高的挑战。随着技术的发展和数据规模的增长，出现了数据密集型科学的研究范式。这一范式利用机器学习方法，自动从数据中发现统计关联，一定程度上避免了提出科学假设，但无法发现因果关系，且难以分析低质量数据和发现复杂系统中的规律。当前的科学研究主要面临系统复杂性的挑战，相互关联的自然、技术和人类系统受到跨时间和空间尺度作用力的影响，导致复杂的相互作用和涌现行为1。传统科学研究方法难以应对这些复杂性挑战，迫切需要新的科学研究方法。针对复杂数据中的因果关系，发展了一系列新的因果推断方法。针对高质量科学数据缺乏问题，如大气数据、天文数据等，发展了生成式人工智能技术，如扩散模型和大语言模型。针对处理复杂系统的局限性，发展了融合先验知识的深度学习，将先验知识嵌入深度神经网络，在增强模型可解释性的同时，显著提高模型的泛化能力，如物理信息神经网络3。人工智能创新重塑传统科学研究过程，加速科学发现。人工智能通过融合数据和先验知识的模型驱动、假设生成与验证、自动与智能化实验以及跨学科合作等方式，加速科学发现。传统科学发现以实验观察和理论建模为核心，提出科学假设并归纳一般规律，如物理定律。人工智能则采用模型驱动的方式，从大规模数据中自动发现隐藏的规律，??diyu
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