AI for Science（AI for Science，AI4S）指利用人工智能加速科学发现与研究的范式变革——AI不再只是科学研究的工具，而是深度参与科研全流程的"研究伙伴"，从假设生成、实验设计到结果分析都能发挥作用。
标志性突破
- AlphaFold：AI预测蛋白质三维结构，解决困扰生物学50年的难题
- 新药研发：AI加速靶点发现、分子筛选，把临床前研发周期从数年缩短到数月
- 材料科学：AI筛选新材料组合，加速电池、超导体研发
- 气象预测：华为盘古气象、GraphCast 用AI实现更准的天气预报
核心价值
传统科研靠"假设-实验-验证"循环，周期长、成本高；AI能在大数据中快速发现规律、缩小搜索空间，让科学家把精力集中在关键实验上。
实现方式
- 科学大模型：在科学数据上训练专用大模型
- AI仿真：用神经网络模拟物理、化学过程（替代昂贵实验）
- 自动化科研：AI实验室机器人自动做实验
产业意义
2026年WAIC将"AI for Science"列为五大核心热词之一。中国已设立多个AI for Science专项，AI4S被视为科研范式的"第二科学革命"。