科学智能行业概况及市场规模
思瀚产业研究院    2026-07-31

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，从而变革科研范式。

（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。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。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。

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，传统科学发现从大规模解空间中生成候选假设并验证，效率低且难以找到高质量解。

人工智能凭借强大的数据处理和分析能力，可以更有效地探索解空间，生成高质量的候选假设。例如，在纯数学领域，机器学习可以辅助数学家发现新的猜想和定理。科学研究依赖于实验评估理论。传统的实验设计和优化方法依赖人工经验和反复试错，成本高且效率低，如材料合成以及核聚变。人工智能与机器人技术结合可以实现实验的自动化设计与执行，并根据实时数据调整实验参数，优化实验流程和候选对象。

总之，人工智能可以有效整合不同学科的数据和知识，打破学科壁垒，促进多学科深度融合，解决学科的挑战性问题。跨学科合作不仅拓展了各学科的研究边界，还催生了计算生物学、量子机器学习、数字人文等新兴学科。

（3）行业概况

科学智能系指人工智能前沿技术与基础科学深度融合而催生的全新底层技术路线。作为继实验科学、理论科学、计算科学和数据密集型科学之后的第五大科研范式，AI4S 正在从根本上重构全球前沿科技的研发链条与创新效率。

当前，AI4S 行业的发展正经历从局部单点辅助工具向全局智能体主导跨越的历史性拐点。其产业演进的终极形态——自驱动实验室，通过将多模态大模型、高精度科学算法与自动化硬件深度协同，旨在实现从前沿科学假设生成、高通量实验设计验证到海量实验结果分析的全流程自动化闭环。这一范式的跃升不仅将极大缩短创新药研发、先进制程半导体材料发现等国家战略性产业的商业化落地周期，更从根本上引爆了对具备极致算效的底层特定领域算力架构、高精度多尺度模型及高质量数据集的指数级市场需求，构筑了广阔的产业蓝海。

（4）市场规模

科学智能的深度演进正催生前所未有的庞大算力需求，并对传统的底层计算架构提出了颠覆性挑战。在分子动力学、量子化学计算及计算流体动力学等核心科学计算场景中，底层算法往往具有高维、多体、强耦合、动态演化及频繁数据交互等计算特征。以传统 CPU 及通用 GPU 为代表的冯·诺伊曼架构，其设计初衷主要面向通用逻辑控制或标准矩阵张量运算。

在处理上述特定领域的重载科学计算任务时，通用架构普遍面临严重的“存储墙”与“通信墙”限制、无效数据搬运开销巨大、跨节点通信时延长及计算单元利用率低下等固有结构性缺陷。这直接导致下游科研机构与企业级用户深陷“算力成本高昂、能耗极其庞大、研发周期冗长”的算力瓶颈，严重制约了 AI4S 范式在实体产业中的规模化商业落地。

另一方面，高质量的领域专用数据集是驱动 AI4S 模型迭代与性能跃升的决定性生产要素。在“数据驱动科学”的新范式下，算力生成数据、数据反哺模型的螺旋协同效应日益显著。随着下游应用生态的全面铺开，市场对兼具极致算效与特定算法优化的前沿算力底座需求呈现出爆发式增长。

在这一不可逆的趋势下，下游顶尖科研院所及高科技头部企业等核心客户群体的 IT 资本开支正经历深刻的结构性转移：其预算分配正逐步从盲目堆砌通用算力集群，加速向采购能够直击底层物理科学痛点、大幅缩短研发周期并显著降低系统整体拥有成本的特定领域算力架构及全栈解决方案倾斜。这种需求端实质性的结构性变化，为具备底层架构重构能力的硬科技企业打开了确定性的广阔增量市场。

全球科学智能市场规模预计将呈现较快增长趋势。其中，2025 年至 2029 年预计为市场快速扩张阶段，期间年均复合增长率约为61.4%。从应用结构看，生命科学与生物、高端制造等领域有望成为科学智能市场发展的重要驱动方向。其中，生命科学与生物领域受益于人工智能在药物研发、基因研究及生命科学基础研究中的应用深化；高端制造领域则受工业智能化、数字化研发和复杂工程仿真需求增长推动。新能源、化工及新材料等领域亦具备较大增长潜力，其发展主要受“双碳”目标、产业升级及材料创新需求驱动。

根据弗若斯特沙利文预测，中国科学智能市场将保持快速增长，市场规模预计由 2025 年的 499 亿美元增长至 2030 年的约 6,083.00 亿美元。整体来看，中国科学智能市场正由早期多场景探索阶段逐步向重点应用领域深化发展，未来有望成为支撑科技创新和产业升级的重要基础能力。