科学智能行业：复旦大学-科学智能行业白皮书2025-250528

- 面向科学研究的人工智能（AI for Science, AI4S）实现了人工智能创新与科学研究的深度融合，变革了科研范式。

- 传统科研方法难以应对复杂系统的挑战，急需新的方法和技术，特别是因果推断和生成式人工智能。

- 人工智能通过模型驱动、自动化实验和跨学科合作，加速科学发现，推动新兴学科的发展。

科学智能（AI for Science, AI4S）是指人工智能创新与科学研究的深度融合，旨在变革科研范式。

传统科研方法包括经验归纳、理论建模、计算模拟和数据密集型科学，但面对复杂系统的挑战，这些方法显得不足。

为了解决复杂数据中的因果关系问题，发展了新的因果推断方法和生成式人工智能技术，如扩散模型和大语言模型。

同时，深度学习与先验知识的结合提高了模型的可解释性和泛化能力。

人工智能重塑了科学研究过程，加速科学发现。

它通过数据驱动的模型、假设生成与验证、自动化实验以及跨学科合作，提升了研究效率。

例如，机器学习可以帮助数学家发现新的猜想。

人工智能与机器人技术的结合使实验设计与执行更加自动化，降低了成本并提高了效率。

总之，人工智能促进了不同学科之间的深度融合，推动了新兴学科的发展，解决了许多挑战性问题。

投资标的包括以下几个方面： 1. 人工智能技术公司：通过开发和应用机器学习、深度学习等技术，推动科学研究的创新与加速。

例如，专注于生成式人工智能技术的公司，如扩散模型和大语言模型的研发企业。

2. 数据分析与处理平台：提供高效的数据处理和分析能力，帮助科学家从大规模数据中自动发现规律，生成高质量的候选假设。

3. 自动化实验技术：结合人工智能和机器人技术，推动实验的自动化设计与执行，优化实验流程，降低成本，提高效率。

4. 跨学科研究机构：专注于融合不同学科知识的研究机构，如计算生物学、量子机器学习、数字人文等新兴学科，促进多学科深度融合。

推荐理由： 1. 科学智能（AI4S）领域具有广阔的市场前景，随着技术的发展与数据规模的增长，科学研究的复杂性挑战日益突出，亟需新的研究方法与工具。

2. 人工智能的应用能够显著提升科学研究的效率与质量，推动科学发现的加速，具有较高的投资回报潜力。

3. 跨学科合作能够拓展研究边界，催生新兴学科，为投资者提供多样化的投资机会和创新的科研解决方案。

4. 随着科学技术的不断进步，相关技术和应用的成熟度将不断提高，为投资者带来持续的增长动力。