AI4S(AI For Science)重塑科研范式
最近AI应用是除商业航天之外第二热门的题材，AI应用包括的范围很广，万业都可AI+，如AI+电商，AI+教育，AI+游戏，AI+办公，AI+金融等等。
当下最热门的莫过于两个方向
其一是AI智能体，和AI营销有较多公司重叠。
其二就是AI医疗，上周前半段的脑机接口也可以归于这个分支。今天着重介绍AI4S方向
源于木头姐ARK Invest2025年报告中着重提到AI4S概念，
AI4S指的是以人工智能（AI）手段辅助或独立完成科学研究任务的一种新型科研范式。它旨在将科学问题转化为计算和工程问题，以数据驱动的方式加速科学发现与产业转化
概念提出：中国科学院院士鄂维南在2018年正式提出了“AI4S”的概念。其标志性实践可追溯到2018年AlphaFold对蛋白质结构的初步预测。
关键突破：2021年，AlphaFold 2几乎彻底解决了蛋白质结构预测这一50年难题，标志着AI4S的巨大潜力变为现实。2024年，相关研究荣获诺贝尔化学奖和物理学奖，将AI4S推向全球风口浪尖。
当前阶段：AI4S已从“概念导入期”进入“基础设施建设期”，正在构建通用科研平台和工具。其角色也从辅助性的“工具”，开始向深度参与科研过程的“搭档”演进
核心发展方向
1、科研范式的根本变革：核心是科研自动化。未来将形成“AI提出候选方案 - 人类判定科学意义 - 协同优化”的螺旋上升模式。
2、应用范围持续拓宽：从生命科学（如制药）、材料科学、能源等先发领域，加速向航空航天、气象气候、工业仿真等更广泛的硬核科技领域渗透。
3、关键支撑技术演进：
算法与模型：从专用模型迈向更通用的“科学大模型”。同时，“AI for Science”与“Science for AI” 相互促进，即用科学研究（如物理规律）反过来改进AI模型。
基础设施：对高质量科学数据的整合，以及专用算力（如科学计算芯片） 和开源生态的建设，是决定其发展的关键。
4、学科与产业深度融合：AI4S将显著降低科研门槛，促使IT企业、初创公司等新主体跨界进入科研领域，加速科研成果的商业化转化，最终形成平台化、生态化的竞争格局。
相关上市公司梳理
深势科技与晶泰科技是赛道标杆，核心是 “AI+物理模型+自动化实验” 的研发闭环。例如，深势科技的平台能进行原子级模拟，大幅缩短新材料和药物的研发周期。
医渡科技侧重垂直领域大模型与数据治理，为医疗科研提供从数据到分析的全流程智能工具。
道氏技术通过参股芯培森，布局专用的科学计算芯片（APU），目标是在分子动力学等计算中实现比传统CPU/GPU数十至上百倍的能效提升。
其中深势科技成立于2018年，是一家全球AI for Science（AI4S）领域的开拓者和引领者，致力于将AI与物理建模、高性能计算结合，改造传统科研范式。
创始团队：由中国科学院院士鄂维南担任首席科学顾问，张林峰（首席科学家）与孙伟杰（CEO）联合创办。
技术核心：自研的 “深势·宇知”AI for Science大模型体系，旨在系统化解决微尺度工业设计难题。其新一代分子模拟算法，能在保持量子力学精度的前提下，实现数十亿原子规模的模拟
深势科技的产品体系覆盖了从基础科研到工业研发的各个环节，主要平台如下：
与深势科技有关的上市公司
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