来源：安邦智库(ANBOUND)

近年来，全球科研领域颠覆性成果密集涌现。2024年中澳科研团队依托人工智能技术发现超16万种全新RNA病毒，数量为已知病毒种类近30倍；2026年4月中国科学院正式发布“磐石100”科学大模型体系，搭建八大学科智能集群，赋能全链条科研；同期国内建成6万卡自研AI for Science超大算力集群，为材料、空天、生命科学领域科研提速赋能。

经长期观察研究，安邦智库（ANBOUND）的首席教授陈功先生对此指出，这一系列标志性事件背后，反映出以人工智能为核心驱动力的科研范式重塑浪潮正在席卷全球。而此次变革聚焦科研运行底层逻辑，集中表现为科研方法、科研组织模式、科研参与主体的三大系统性转型。

不过，在分析陈功先生提出的三个系统性转变之前，首先要了解全球科研范式历经的四次关键迭代。从历史长河看，每一次范式变革都由核心技术突破驱动，适配不同阶段的社会发展需求，形成差异化的科研模式与行业特征，也为当下人工智能驱动的新型科研范式奠定了坚实的技术基础与发展经验。

17世纪之前，全球科研处于经验范式发展阶段，以意大利文艺复兴时期为代表，哥白尼、伽利略等科学家打破了中世纪思辨传统，开创了“观察—实验—归纳”的原始科研模式。这一时期科研活动以个体探索为主，依托人工实验操作与人类感官观察积累科研经验，无专业化、系统化的科研组织，研究规模狭小、科研效率偏低，仅适配自然科学萌芽阶段的基础探索需求。

17世纪至20世纪中叶，理论范式逐步取代经验范式成为科研主流，英国、法国、德国相继成为世界科学中心，近代基础科学迎来爆发式增长。牛顿力学体系、麦克斯韦电磁场方程组、爱因斯坦相对论等重大科学理论相继问世，推动科研逻辑完成从经验归纳向理性推演的转变，形成“数学建模—逻辑推演—理论验证”的标准化演绎研究模式。在组织层面，高校与私人实验室成为科研主要载体，小规模封闭化科研团队成为主流研究形态，政府开始少量介入基础科学研究领域。该范式确立了现代科学的严谨性与逻辑性，为工业革命推进、近代工业体系搭建筑牢科技根基，推动人类近代科技实现跨越式腾飞。

20世纪50年代，计算机技术的问世开启了计算范式新时代，该范式率先在美国兴起并长期主导全球科研发展。依托计算机强大的运算能力，科研人员可对复杂系统进行数字化仿真模拟，破解传统理论推演难以解析的科学难题，新增“数值计算—仿真预测”的科研路径。科研组织形式出现跨机构协作特征，政府正式成为科研资金投入的核心主体，美国依托国家科学基金会（NSF）统筹布局重大科研项目，逐步形成高校、国家实验室、科技企业分工协作的科研雏形。计算范式拓展了人类科学探索边界，助力核聚变、航空航天、高端制造等复杂领域突破发展，推动半导体、核能、精密仪器等高新技术产业落地成型。

进入21世纪，互联网全面普及、海量数据快速爆发，催生数据驱动范式。全球科研迈入“海量数据—统计分析—规律挖掘”的发展阶段，数字化、信息化成为科研核心特征。此阶段仍以人类主导数据分析为核心，科研数据逐步实现数字化共享，开源科研平台萌芽发展，谷歌、IBM等科技企业凭借海量数据资源入局科研领域，构建起“政府+高校+企业”的多元化科研主体格局。但该范式依旧延续传统假设驱动的科研逻辑，面对生物医药、新型材料等高复杂度、强耦合性的科研领域，存在数据分析效率偏低、规律挖掘能力不足等短板，难以适配前沿硬核科技的研发需求。

需注意的是，近十年，尤其是2020年以来，大语言模型迭代升级、算力基础设施持续完善、自动化实验技术不断成熟，AI驱动范式正式爆发，成为第五代科研范式，也是当前全球科研变革的核心内核。陈功先生强调，人工智能技术正彻底颠覆传统科研运行逻辑，推动着科研方法、组织模式、参与主体完成系统性转型，并重塑全球科技创新格局。2024年诺贝尔物理学奖、化学奖分别表彰机器学习物理应用、蛋白质人工智能预测相关研究，标志着AI驱动科研范式获得全球科学界权威认可，正式确立其主流科研地位。

在科研方法层面，全球科研逻辑实现根本性反转，从演绎法主导全面转向人工智能归纳法主导。传统科学研究遵循“主观假设—反复验证”的固有模式，在复杂科学研究中存在研发周期长、试错成本高、突破难度大等问题。2021年DeepMind公司研发的AlphaFold模型精准破解蛋白质三维结构预测难题，将原本数月的解析周期压缩至小时级别，标志着人工智能从科研辅助工具升级为核心科研引擎。当前，美国、欧盟、中国均将AI for Science作为科技战略重点，依托人工智能挖掘海量科研文献与实验数据，自主生成科研假设、预判实验结果，大幅压缩研发周期。美国麻省理工学院利用人工智能技术筛选新型电池材料，材料研发筛选效率提升90%；总部位于香港的Insilico Medicine研发的GENTRL智能模型，仅用46天便完成新型药物分子的设计、合成与验证全流程；2026年4月，中国科学院发布“磐石100”科学大模型体系，搭建八大专业学科智能模型集群，实现人工智能赋能科研全流程链条，科研逻辑正式完成从“人找规律”向“数据与智能协同挖掘规律”的历史性转变。

在科研组织层面，科研运行模式从闭源封闭研究转型为开源开放协同研究。20世纪中后期，欧美主流科研机构普遍采用封闭攻关模式，科研数据、实验代码严格保密，行业重复研究、资源浪费问题突出。2000年以后，GitHub等开源技术平台逐步兴起，为科研资源共享提供载体；2010年后，全球科研协作进程持续提速，新冠疫情期间，全球科研机构实时共享病毒基因测序数据、实验研究成果，极大缩短疫苗研发周期，成为开放协同科研的典型范例。现阶段，各国持续完善开放科研基础设施，美国打造共享型科学研究平台，整合算力、数据、实验设备等公共科研资源；欧盟依托欧洲研究理事会搭建跨国科研协作体系，明确开放科学发展准则。全球科研人员依托开源大模型、公共科研数据库，构建无地域壁垒、无学科界限的分布式协同科研网络，知识共创、资源共享成为科研组织发展主流。截至2026年，全球十大顶尖生物人工智能科研项目中，超大规模算力使用占比持续攀升，中美欧算力资源占比分别为38%、31%、19%，算力共享成为支撑开放协同科研的核心基础。

在科研主体层面，科研参与格局由政府、高校主导，转变为企业主导、产学研深度融合。20世纪，欧美国家基础研究高度依赖政府财政拨款，高校是核心科研执行主体，科研成果转化链条冗长、落地效率低下。进入21世纪，科技龙头企业凭借资金、算力、市场场景优势，逐步成为科研研发核心力量。企业聚焦市场实际需求开展技术攻关，打通“基础研究—应用开发—产业化落地”的完整创新链条。美国谷歌、微软、特斯拉持续加大基础科研投入，其中谷歌旗下DeepMind研发的Cell2SentenceScale27B模型，成功自主挖掘癌症治疗全新研究方向；欧洲西门子、阿斯利康深耕工业科技、生物医药领域，依托企业资本推动前沿技术落地；国内科研产业同步升级，中科曙光承建国内规模最大的6万卡人工智能科研计算集群，推动超算与智算深度融合，赋能本土企业科研创新。在此格局下，政府聚焦顶层战略规划与行业政策引导，高校深耕基础理论研究与专业人才培养，企业主攻技术攻关与成果转化，形成“企业为核心、产学研联动”的现代化科研主体体系。

本轮科研范式变革已然成为全球科技博弈的核心战场，各国结合自身产业基础与技术优势，制定差异化AI科研发展战略。美国凭借技术积累与企业优势，领跑AI科研；欧盟聚焦伦理与开放科学，打造协同生态；我国快速跟进全球科研变革趋势，将AI for Science纳入“十五五”重点科技规划，持续深化产学研融合体系；日本、韩国精准聚焦新材料、生物医药等细分领域，推进人工智能技术落地应用。同时，全球科研格局迎来结构性重构，英美逐步缩减部分传统基础科研预算，法国、德国及欧盟整体加大人才引育、科研资金投入，全球高端科研人才、算力资源、数据要素加速流动，行业呈现开放协作与科技竞争并存的发展态势。2025年被行业界定为AI4S战略元年，全球各国围绕算力底座、科研数据、智能模型、行业标准展开全方位竞争，科技博弈进入白热化阶段。

整体而言，全球科研范式变革是技术迭代、市场需求、国际竞争多重因素共同作用的必然结果。当前人工智能驱动的科研范式仍处于深化完善阶段，行业依旧面临科研数据标准不统一、人工智能伦理监管缺失、高端复合型科研人才短缺等共性难题。但不可否认的是，人机协同、开放共享、需求导向已然成为现代科研的核心特征，科研行业正式迈入全新发展时代。未来，各国将持续加码智能科研基础设施建设，优化科技创新体系，抢占全球科技发展制高点。在多重力量推动下，世界科技格局将加速摆脱单极主导模式，向着多元共生、协同制衡的成熟格局演进，为全球科技创新与人类文明发展注入持久动力。

最终分析结论：

当前，全球已迈入AI驱动的第五科研范式。此次变革正面临科研方法、组织模式、参与主体三大转型：科研逻辑由人工假设推演转为AI智能挖掘规律；科研模式从封闭攻关变为全球开源协同；科研格局转变为企业主导、产学研深度融合。目前中美欧等地区均在加紧布局AI科研，全球科技博弈日趋激烈。虽然当前行业存在数据标准不一、伦理监管缺失、专业人才紧缺等问题，但未来全球科研将不可阻挡地向人机协同、开放共享等方向发展，世界科技格局也会加速向多元共生的方向演进。（HY）