一、引言：科研范式的智能革命
从牛顿的经典力学体系构建到爱因斯坦相对论的提出，从DNA双螺旋结构的发现到量子力学的突破，人类科学探索始终依赖于观察、假设、实验、验证的循环迭代。这一传统范式中，研究者的直觉、经验与逻辑推理是推动科学进步的核心动力，但受限于人类认知的边界、实验条件的约束以及数据处理能力的局限，许多科学问题的突破往往耗时数十年甚至数百年。
进入人工智能时代，这一格局正在被深刻重塑。科学智能（AI for Science, AI4S）作为人工智能与科学研究深度融合的产物，不仅实现了对科研流程的高效赋能，更开始向"自主研究者"的角色演进------能够独立提出研究假设、设计实验方案、分析海量数据、验证科学猜想，甚至开辟全新的研究方向。《科学智能白皮书2025》的数据显示，2020年后全球科学智能领域的学术出版物年均增长率达到19%，其中生命科学领域更是高达29%，这一增长态势印证了AI在科学研究领域的渗透力与变革力，预示着自主智能科研时代的到来。
AI成为自主研究者，并非对人类科研工作者的替代，而是构建了一种全新的科研协同模式。它凭借对多维数据的高效处理能力、跨学科知识的整合能力以及复杂场景的模拟能力，突破了传统科研的诸多瓶颈，使科学发现从"偶然突破"走向"系统推进"，从"个体探索"走向"人机协同"，为解决全球性重大科学挑战提供了全新路径。
二、AI自主科研的技术基石：从工具赋能到能力自主
AI实现从辅助工具到自主研究者的跨越，离不开多领域技术的协同突破。这些技术构建了AI感知、推理、决策、验证的完整科研能力链条，使其能够模拟人类研究者的科研思维，同时发挥自身在数据处理与复杂计算上的天然优势。
（一）大语言模型的知识建模与推理能力
大语言模型（LLMs）的崛起为AI自主科研奠定了知识基础。与传统AI模型不同，LLMs能够通过对海量学术文献、实验数据、理论专著的学习，构建跨学科的知识图谱，不仅能理解自然语言表述的科学概念，更能挖掘知识间的潜在关联，实现逻辑推理与假设生成。上海交通大学的研究团队对大语言模型进行针对性优化后，将其应用于化学合成研究，传统方法需要数百次重复实验才能确定的反应条件，该模型仅通过15次测试便成功锁定，效率提升数十倍，相关成果发表于《自然-机器智能》期刊。
在知识应用层面，LLMs能够突破学科壁垒，整合不同领域的研究方法与理论体系。例如，在医学研究中，谷歌深层思维公司与斯坦福大学合作，利用LLM分析海量肝细胞实验论文，从现有药物中筛选出三种可预防肝纤维化的候选物质，其中两种经细胞实验证实能有效阻止病情恶化。这种跨领域知识的整合与迁移能力，使AI能够像人类研究者一样，基于已有知识提出创新性假设，而非局限于单一数据维度的分析。
（二）强化学习与自主实验设计
强化学习技术赋予AI自主探索与优化决策的能力，使其能够在复杂科研场景中动态调整实验策略，实现从假设到验证的闭环。在工程系统控制、数学定理证明及物理模拟等复杂场景中，强化学习已展现出主导优势，能够通过与环境的交互不断积累经验，优化实验设计方案。
加拿大多伦多大学2024年发布的自主科研机器人，便是强化学习与实验设备结合的典型案例。该机器人搭载大语言模型与强化学习算法，能够自主完成电池材料性能评估的全流程实验，将研究人员的工作时间缩短80%。其核心优势在于能够根据实验结果实时调整测试参数，避免无效重复，同时探索人类研究者难以预判的参数组合，发现潜在的性能优化空间。
在核聚变研究领域，AI通过强化学习实现了对等离子体的精准控制，能够动态调整磁场参数以维持等离子体的稳定状态，为可控核聚变的实现提供了关键技术支撑。这种自主决策与优化能力，使AI能够应对科研过程中的不确定性，逐步逼近科学问题的核心答案。
（三）多智能体协同与跨尺度建模
单一AI模型的能力边界有限，多智能体协同系统通过分工协作，模拟科研团队的工作模式，实现复杂科学问题的系统性探索。上海AI实验室打造的"书生"科学发现平台Intern-Discovery，搭载了200余个跨学科智能体，覆盖物理、化学、生物等六大领域，不同智能体分别承担假设生成、实验设计、数据处理、结果验证等任务，通过科学智能上下文协议（SCP）实现高效协同，为研究者提供从假设到验证的一站式科研支撑。
跨尺度建模技术则解决了传统科研中难以兼顾微观机制与宏观现象的难题。AI能够整合从原子级到系统级的多尺度数据，构建统一的模型框架，揭示不同尺度下的科学规律及其关联。例如，凝聚态物质科学全栈式智能科学发现系统，通过跨尺度建模预测铜基超导材料新组分，其在强磁场下的临界电流密度达到实用级商业产品标准，为超导材料的产业化应用开辟了新路径。
（四）数据驱动与先验知识融合
科学研究的核心是数据与知识的结合，AI通过融合海量数据与领域先验知识，打破了传统数据驱动模型的局限性，提升了科研结论的可靠性与可解释性。《科学智能白皮书2025》指出，融合先验知识的跨尺度建模、利用生成式模型和合成数据弥补数据稀缺，已成为AI自主科研的重要发展方向。
在生命科学领域，全球首个单细胞DNA甲基化基础模型scDNAm-GPT，通过融合单细胞测序数据与表观遗传学先验知识，实现了对1000万级CpG位点的高效建模，将血液早检癌症和肺炎的准确率提升至90%以上，分辨率达到单分子级别。这种数据与知识的深度融合，使AI能够摆脱对大规模标注数据的依赖，在数据稀缺的前沿领域开展自主研究。
三、AI自主研究者的多领域实践突破
AI自主科研能力已在多个学科领域取得突破性进展，从微观的分子结构预测到宏观的宇宙探索，从基础科学研究到应用技术开发，AI正以自主研究者的身份推动科学发现的边界拓展，创造出一系列具有重大价值的研究成果。
（一）生命科学：从靶点发现到疾病诊断
生命科学是AI自主科研应用最为成熟的领域之一，AI在药物研发、疾病诊断、基因编辑等方向的自主探索能力，显著缩短了研究周期，提升了成果转化效率。上海AI实验室联合多家科研机构发布的多智能体虚拟疾病学家系统"元生"（OriGene），实现了从数据到机制、从假说到验证的全流程智能化，能够自主发现并验证创新治疗靶点。在肝癌和结直肠癌治疗研究中，OriGene自主提出新靶点GPR160和ARG2，经真实临床样本和动物实验验证有效，形成完整的科学闭环，为癌症治疗提供了全新方向。
在药物研发领域，AI的自主研究能力改变了传统"试错式"研发模式。AlphaFold系列模型已能精准预测蛋白质三维结构，准确率达到实验测定水平，为药物分子设计提供了坚实基础。RNA病毒语言模型Viracle则通过分析长达32768个核苷酸的完整病毒基因组序列，覆盖所有已知RNA病毒，对人类病毒的预测准确率超过95%，不仅识别了所有已知的人畜共患冠状病毒，还发现了数十种潜在风险动物病毒，为传染病防控提供了早期预警工具。
疾病诊断领域，AI自主分析能力实现了精准化与早期化。scDNAm-GPT模型仅基于血液样本即可早期检测多种癌症和呼吸疾病，打破了传统诊断对组织样本的依赖；AI辅助病理分析系统能够自主识别细胞异常特征，在宫颈癌、肺癌等疾病的筛查中，准确率与资深病理医师相当，且检测效率提升数倍，为疾病早诊早治提供了技术支撑。
（二）化学与材料科学：自主合成与性能优化
化学合成与材料研发是典型的实验密集型领域，AI通过自主设计反应路径、优化实验条件，大幅提升了研发效率与成果质量。联合同济大学开发的化学反应优化多智能体ChemBOMAS，将化学知识引导的粗粒度搜索与数据驱动的精细优化相结合，在抗菌药物前体合成反应中，将贵金属Pd催化剂用量降低至原来的1/10，产率从20%提升至96%，该成果已在药企实际应用中得到验证。
在材料科学领域，AI自主研究者能够预测材料性能、设计新型材料，推动材料研发从"经验驱动"向"智能设计"转变。丰登育种大模型作为我国首个种业大模型，在生物育种专业能力上超过DeepSeek R1和OpenAI GPT-4o，已辅助发现未被报道的作物基因功能，全球超100个育种单位试用，确立了大模型育种的技术路线，为保障粮食安全提供了核心支撑。
在新能源材料领域，AI自主研究系统能够快速筛选与优化电池材料、光伏材料等关键组件。例如，AI模型通过自主设计锂电池正极材料的元素组成与晶体结构，显著提升了电池的能量密度与循环寿命；在超导材料研究中，AI预测的新型超导材料突破了传统材料的性能瓶颈，为可控核聚变、高效能源传输等领域提供了材料基础。
（三）物理与量子科学：突破认知边界的智能探索
物理学与量子科学的研究对象往往具有抽象性与复杂性，AI自主研究者凭借强大的模拟与计算能力，在基础理论验证与前沿技术开发中发挥着关键作用。上海AI实验室联合中国科学技术大学发布的全球首个基于人工智能的量子计算中性原子排布算法，仅用时60毫秒便成功构建了最高2024个原子的二维和三维无缺陷阵列，攻克了传统技术中重排耗时随原子数增加而激增的瓶颈，为高性能量子计算机的研发奠定了基础。
在凝聚态物理领域，AI自主研究系统能够模拟复杂的量子态与物质相互作用，预测新的物理现象。例如，通过对量子材料的电子结构进行智能模拟，AI发现了新型拓扑绝缘体材料，这类材料在量子计算、自旋电子学等领域具有重要应用价值；在天体物理研究中，AI能够自主分析海量天文观测数据，识别天体目标、预测天体运动规律，甚至发现未知的天体现象与宇宙规律。
（四）地球与环境科学：自主分析与精准预测
面对全球气候变化、极端天气频发等重大环境挑战，AI自主研究者通过整合多源地球数据，实现了对地球系统的精准模拟与预测，为环境治理与灾害防控提供了科学支撑。AI地球科学家智能体系统EarthLink，能够通过自然语言交互自动设计实验并分析海量数据，覆盖地球多圈层80%的科学分析场景，研究效率相较个人研究者提升160倍，成为地球科学家的智能"副驾驶"。
在气象预测领域，谷歌GraphCast模型、华为"盘古"模型、复旦大学-上海科学智能研究院"伏羲"模型等AI气象模型，显著提升了全球天气预报的准确性和时效性。这些模型能够自主整合大气、海洋、陆地等多源数据，模拟复杂的大气运动规律，对台风、暴雨、高温等极端天气的预测精度远超传统模型，为灾害预警与应急处置争取了宝贵时间。
在生态环境保护领域，AI自主研究系统能够监测生物多样性、评估环境污染状况、预测生态系统变化。例如，通过分析卫星遥感数据与地面监测数据，AI能够自主识别濒危物种的栖息地范围与变化趋势，为生物保护提供精准指导；在碳排放监测中，AI模型能够实时分析工业、农业、交通等领域的碳排放数据，为"双碳"目标的实现提供数据支撑与政策建议。
四、AI自主科研的现存挑战与局限
尽管AI在科学发现领域的自主研究能力取得了显著突破，但要真正成为成熟的"自主研究者"，仍面临技术、伦理、机制等多方面的挑战与局限。这些问题不仅制约着AI科研能力的进一步提升，也需要人类研究者与社会各界共同应对。
（一）技术层面的核心瓶颈
可解释性不足是AI自主科研面临的首要技术挑战。当前主流AI模型，尤其是深度学习模型，常被称为"黑箱"，其得出科研结论的推理过程难以被人类理解与验证。在科学研究中，结论的可靠性不仅依赖于结果的准确性，更依赖于推理过程的逻辑性与可重复性。AI模型的"黑箱"特性，使得其研究成果难以被学术界完全认可，也不利于人类研究者与AI的协同创新。例如，在药物研发中，AI可能预测出某一化合物具有潜在疗效，但无法清晰解释其作用机制，这为后续的临床实验带来了不确定性。
模型泛化能力有限也是制约AI自主科研的重要因素。现有AI模型多在特定领域的数据集上训练而成，跨领域迁移能力较弱，难以应对复杂多变的科研场景。当面对全新的研究问题或稀缺数据环境时，AI模型的性能往往大幅下降，难以像人类研究者一样快速适应新领域、探索新方法。《Why LLM's Aren't Scientists Yet》的研究指出，AI在自主生成科研论文的尝试中，存在偏见倾向、记忆退化、实验设计能力不足等六大失败模式，其中核心原因便是模型泛化能力与领域自适应能力有限。
数据质量与数据孤岛问题同样影响AI自主科研的效果。科学研究对数据的准确性、完整性、规范性要求极高，但现有科研数据往往存在质量参差不齐、标注不规范、跨机构共享困难等问题。尽管"书生"科学发现平台等构建了科学数据广场，开放PB级权威数据集，但全球范围内的数据孤岛现象仍未完全解决，这限制了AI模型的训练效果与研究范围。此外，部分前沿领域的科研数据极度稀缺，难以支撑AI模型的训练与优化，制约了AI在这些领域的自主研究能力。
（二）伦理与治理困境
AI自主科研带来了一系列伦理挑战，需要建立完善的治理体系加以规范。科研成果的归属问题是首要伦理争议点------当AI独立完成从假设到验证的全流程研究，其成果的知识产权应归属于开发者、使用者还是AI本身？目前全球尚无明确的法律与伦理准则，这可能引发知识产权纠纷，影响科研创新的积极性。
AI科研的公平性与安全性也值得关注。一方面，AI自主科研依赖于强大的计算资源与高质量数据，发达国家与大型机构在这方面具有显著优势，可能加剧全球科研资源分配的不平等，导致发展中国家在前沿科学领域的话语权进一步弱化。另一方面，AI自主研究可能带来潜在的安全风险，例如在生物合成领域，AI若被滥用设计有害生物制剂，将对人类安全构成威胁；在人工智能底层技术研究中，AI自主探索可能突破现有的安全边界，引发不可控的技术风险。
此外，AI科研的伦理审查机制尚不完善。传统科研伦理审查主要针对人类研究者的实验方案与研究行为，而AI自主科研的自主性与复杂性，使得伦理审查难以覆盖研究全流程。如何建立针对AI科研的伦理审查标准，确保AI研究符合人类共同利益，避免伦理风险，是当前亟待解决的问题。
（三）与人类科研的协同难题
AI自主研究者与人类研究者的协同模式仍处于探索阶段，存在沟通壁垒与协作效率问题。人类研究者的直觉、经验与创造性思维，是AI目前难以替代的核心能力，而AI的优势在于数据处理与复杂计算，两者的高效协同需要建立有效的交互机制。目前，AI与人类研究者的沟通多依赖于自然语言或特定指令，难以实现深层的思维共鸣与创意碰撞，影响了协同创新的效果。
此外，学术界对AI自主科研成果的认可机制尚未建立。传统学术评价体系以人类研究者为核心，注重研究的创新性、逻辑性与可重复性，而AI自主科研成果的评价标准尚不明确，难以进入主流学术评价体系。这导致AI自主研究成果的转化与应用受到制约，也影响了科研机构与研究者投入AI自主科研的积极性。
五、AI自主科研的全球发展格局与趋势
（一）全球科研格局的重塑
《科学智能白皮书2025》与《全球人工智能科研态势报告(2015-2024)》的数据显示，全球AI科研格局呈现出中美"双核驱动"的态势，中国在科学智能领域实现了从"跟随者"到"引领者"的跨越。2015至2024年间，中国AI出版物总量从6.01万篇上升至27.39万篇，占全球总量的29%，2018年超越欧盟居全球首位，2022年超越欧盟和美国的总和；在AI出版物的专利、政策文档与临床试验引用中，中国占比达41.6%，遥遥领先。
从领域分布来看，中国在AI与地球环境科学、工程科学交叉领域拥有先发优势，2019年以来在AI与数学、物质科学、人文社科交叉领域发力超越，实现全球领先；在生命科学领域，欧盟与美国仍保持优势，中国位居第三。印度等新兴国家展现出明显的追赶态势，在地球与环境、工程和人文社科领域已位居全球第三，全球AI科研格局正逐步向多极化发展。
美国在AI基础理论研究方面仍具有优势，注重底层技术创新与伦理治理，在机器学习、智能机器人、专家系统等基础领域保持领先；中国则呈现出鲜明的应用导向，与产业结合紧密，在计算机视觉、知识图谱、自然语言处理等应用领域优势明显，企业在AI落地应用中表现突出，形成了"产学研用"协同发展的良好生态。
（二）未来发展趋势展望
AI自主科研将向更深度的跨学科融合方向发展。随着多智能体系统与跨尺度建模技术的不断成熟，AI将能够整合更多学科的知识与方法，突破单一学科的研究边界，解决全球性重大复杂科学问题，如气候变化、能源危机、重大疾病防控等。跨学科AI自主研究平台将成为主流，为全球研究者提供开放共享的科研基础设施，推动科学发现的规模化创新。
可解释性AI与伦理治理将成为重点发展方向。为解决AI"黑箱"问题，研究者将通过融合先验知识、构建因果推理模型等方式，提升AI科研过程的可解释性与可重复性；同时，全球将加快建立AI科研伦理治理体系，制定统一的伦理准则与安全标准，构建内生安全机制，确保AI自主科研与人类利益对齐，防范潜在风险。
AI与人类研究者的协同模式将不断优化。未来的科研场景中，AI将成为人类研究者的"智能合作伙伴"，承担数据处理、实验设计、结果验证等重复性工作，人类研究者则聚焦于提出创新性问题、构建理论框架、指导AI研究方向，形成"人机互补、协同创新"的新型科研范式。这种协同模式将充分发挥人与AI的各自优势，推动科学发现进入高效创新的新阶段。
此外，AI自主科研的普惠性将不断提升。随着计算资源成本的降低与开源数据集的普及，发展中国家与中小型科研机构将获得更多参与AI自主科研的机会，全球科研资源分配将更加均衡。AI自主科研技术将向更多基础学科与应用领域渗透，从前沿科学研究延伸至农业、医疗、工业等产业领域，推动科技成果的快速转化，为经济社会高质量发展提供核心动力。
六、结语
AI成为科学发现的自主研究者，是人工智能技术发展与科学研究范式变革的必然结果。从生命科学的靶点发现到量子计算的技术突破，从气象预测的精准优化到材料科学的自主合成，AI正以全新的身份推动科学探索的边界不断拓展，为解决全球性重大科学挑战提供了全新路径。
尽管AI自主科研仍面临技术瓶颈、伦理困境与协同难题，但随着技术的不断创新与治理体系的逐步完善，这些问题将逐步得到解决。未来，AI与人类研究者的协同创新将成为科研主流，形成"人机共生、智能赋能"的新型科研生态，推动科学发现进入高效、精准、规模化的新时代。
在这一变革过程中，人类需要保持开放包容的心态，积极拥抱科研范式的智能革命，同时坚守伦理底线，建立完善的治理体系，确保AI自主科研始终服务于人类共同利益。AI作为科学发现的自主研究者，不仅将加速科技进步的步伐，更将重塑人类对世界的认知与探索方式，开启科学发展的全新篇章。