5月26日，上海科學智能研究院聯合復旦大學、施普林格·自然（Springer Nature） 旗下的自然科研智訊（Nature Research Intelligence）全球發布《科學智能白皮書2025》(下稱“報告”）。

報告首次運用2015-2024年全球科學智能多源大數據，近60位不同領域的科學家聯袂寫作，深入剖析AI與科學研究大融合之勢，探索7大科研領域、覆蓋28個方向、近90個科學智能前沿問題及突破路徑，以洞見前瞻未來，引領科學智能范式變革，應對全球挑戰。

科學智能（AI for Science, AI4S）是面向科學研究的人工智能創新和人工智能驅動的科學研究的總和，體現了人工智能創新與科學研究雙向促進與深度融合。報告全面探討了科學智能在7大科研領域、28個前沿方向、近90個科學智能關鍵問題及突破路徑。通過科學家提出關鍵詞和出版物數據庫的匹配，可以發現在科學智能研究中最獲青睞的 AI 方法和技術。

大語言模型（LLMs）已經成為物質科學、生命科學、社會科學等領域的通用科研工具。強化學習在工程系統控制、數學定理證明及物理模擬等復雜場景中占據主導地位。計算機視覺技術在生命科學和地球環境領域滲透顯著。此外，分布式學習、圖神經網絡、可解釋 AI 和邊緣智能在不同學科中均得到廣泛應用。

根據自然科研智訊（Nature Research Intelligence）提供的AI相關出版物數量、引用量以及自然指數（Nature Index） 等多源大數據統計顯示， 2015至2024年間，全球人工智能和科學智能領域的學術出版物總量快速增長，科學智能異軍突起，2020年后加速成長，有力推動了人工智能研究整體的井噴態勢。

全球人工智能期刊論文數量在過去十年間激增近三倍——從30.89萬篇增至95.45萬篇，年均增長率為14%。人工智能核心領域（如算法、機器學習）占比從44%降至38%；科學智能占比相應提升了6個百分點，且其年均增長率從2020前的10%，提升至2020后的19%。尤其是在工程科學和生命科學領域，其年均增長率分別從2020年前的9%和15%，提升至2020年后的16%和29%。

國別研究顯示，2015年至2024年間，全球人工智能出版物排名前五的國家/地區的格局發生了轉變。中國增長勢頭尤為顯著，AI出版物總量從2015年的6.01萬篇上升至2024年的30.04萬篇，占全球總量29%。 2018年，中國的出版物總量超越歐盟，居全球首位，2022年超越歐盟和美國的總和。印度也展現出明顯的追趕態勢，2015年其AI出版物總量為1.82萬篇（僅為美國的1/3），2024年提升至8.51萬篇，幾乎與美國（8.57萬篇）齊平。

從科研影響力看，美國優勢仍存。基于自然指數追蹤的高質量前沿研究期刊發表的 AI 相關論文引用量統計顯示，美國保持領先地位，2020年達到30.22萬次。中國引用量從2015年的1.03萬次躍升至2020年的14.48萬次，并于2021年首次超越歐盟。至2024年，中國的AI相關論文引用量占全球總量的40.2%，實現了對美國（占比42.9%）的快速追趕。

中國在AI應用型創新領域實現了從“跟隨者”到“引領者”的跨越。對專利、政策文檔與臨床試驗中的引用數據分析顯示，中國憑借持續高速增長，于2016年以2.32萬次的引用量超越歐盟（2.23萬次），2019年以2.60萬次超越美國（1.96萬次）。至2024年，中國占據了全球AI出版物在專利、政策文檔與臨床試驗中的引用達41.6%，遙遙領先。

就科學智能分領域AI出版物國別趨勢來看，中國在AI與地球環境科學和工程交叉領域擁有先發優勢；2019年以來在AI與數學、物質科學和人文社科交叉領域發力超越，全球領先。在AI與生命科學交叉領域，歐盟與美國依舊保持優勢，中國位居第三。同時，印度在以上所有領域都呈現出追趕態勢，在地球與環境、工程和人文社科領域，目前已居全球第三。值得注意的是，中美仍是全球最重要AI科研伙伴，盡管在2020年到達頂峰后合作有所下滑，至2024年，中美合作的AI出版物總量為1.22 萬篇，是2015 年的兩倍。

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