《科研智能（AI4R&D）——人工智能驱动的研发新范式》报告由中国人工智能产业发展联盟发布，主要探讨了科研智能的发展态势、产业发展情况、应用发展情况以及生态建设情况。
- 发展态势：科研智能是人工智能赋能科学研究及产业研发的新兴交叉领域，各国相继发布政策构筑其发展环境，AI在科学研究和产业研发中发挥着重要作用，展现出巨大潜力和广阔应用场景。
- 科研算力：结合智能算力与超算算力，采用异构计算架构，满足高精度计算和AI模型训练推理需求，为科研智能提供算力支撑，但我国面临高端AI芯片受限、生态较弱kaiyun手机网 开云登录网址和资源集中等挑战，需建立普惠的算力保障机制。
- 科研数据：来源和类型多样、质量要求高、数据量大且维度更高，公开数据集对科研创新具有重要意义，我国需加强数据集建设与共享，推动科研智能产业高效发展。
- 开发工具链：包括AI框架、算法库、开发套件及领域模型，为科研人员提供全流程支持，降低科研门槛，提高研发效率，但存在一些问题，如现有AI框架未能完全适配科研智能需求、算法库原创不足、开发套件易用性低和功能覆盖不全等。
- 基础科学研究：AI技术在基础科学领域的应用包括辅助科学文献研究、指导和加速科学实验、启发新理论和算法发现、优化和加速科学计算等，国内外相关成果连续入选《Science》杂志评选的十大突破。
- 产业研发创新：科研智能在新药研发、电池材料研发、航空航天仿真测试、电磁仿真、工业设计和工业制造等领域取得显著成效，可加速药物发现、辅助材料筛选、提升仿真效率、降低设计成本、提高生产效率和产品质量。
- 产业组织：中国人工智能产业发展联盟发起成立“科学智能（AI4S）工作组”，为产学研用各界搭建交流合作平台。
- 社区建设：华为、深势科技、百度等企业构建了专业社区，推动AI技术的应用与发展。
- 科研赛事：百度、深势科技、华为等企业举办了一系列科学智能赛事，促进AI与科学研究的融合。
- 会议交流：各机构举办了多个以科学智能为主题的会议，探讨AI4S的发展。
总之，科研智能正展现出强大的发展潜力，将在解决重大科学问题和技术挑战中发挥重要作用，为社会进步和人类福祉作出更大贡献。