AI重塑科技：从科研范式到产业生态的全面变革

科研团队在开展研究测试时，三体计算星座指挥大厅的屏幕上显示着来自太空的计算卫星传回的实时数据，这是人工智能第一次将“计算”送到太空-
。

一场正在由人工智能驱动的科技革命，正以超越想象的速度推进。如今AI已不仅仅是科研辅助工具，而正在成为科学研究的基本范式与方法论-
。

这一转变发生在各个学科领域——从蛋白质结构预测到新材料研发，从太空探索到微观粒子研究。AlphaFold解决了困扰生物学界长达半个世纪的“结构预测难题”，而在传统研发模式下可能需要十年才能攻克的难题，在AI的加持下如今只需要几个月-
。

01 范式转变

人工智能对科技领域的改变已远超出简单的“工具赋能”范畴。中国工程院院士王坚强调：“人工智能不是一次工具的革命，而是一种科学革命的工具”-
。

传统科研方法在面临一些复杂问题时变得效率低下且不可持续。例如，传统的结构生物学方法研究蛋白质结构需要耗费大量时间；新药研发依照传统模式也难以在短期内取得成果-
。

与此相对，AlphaGo对围棋世界的征服并非机器简单击败人类，而是机器能够“看到”许多人类从未发现的精妙棋路，发现了人类尚未意识到的复杂信息-
。这种能力同样延伸至科学发现领域。

在科研人员眼中，人工智能正在成为打破学科壁垒的通用语言。许多高度复杂的问题，如围棋这样有着10的100多次方可能性的问题，人工智能都可以提供帮助-1。德国科学家的观点在科技界引发共鸣：“最终用人工智能的科学家会淘汰不会用人工智能的科学家”-
。

02 领域渗透

人工智能已渗透到工业制造、能源开发、医疗健康、城市治理等多个领域，带来了效率的显著提升。

在工业制造领域，中国移动上海产业研究院联合合作伙伴打造的光伏EL智能检测设备，能够自动识别光伏组件缺陷，整体漏检率控制在0.5%以下，远低于人工8%的漏检率-
。

在能源领域，人工智能让深地勘探更为精准。在我国首口万米科探井——深地塔科1井的钻探过程中，AI算法实时分析钻探参数，将钻探效率提升30%，并把井眼轨迹误差控制在5厘米以内-
。

03 未来展望

2026年，人工智能发展呈现出明显趋势，智能体、物理智能和绿色AI将成为关键词。

随着AI从“聊天”走向“做事”，智能体AI正在加速演进。这类智能体能够像人一样设定任务、规划实现路径并反馈结果，具有自主性、能举一反三和长期记忆三个特征-
。

具身智能成为AI发展的下一站。中国的具身智能模型已在全球统一标准下获得第一，这意味着中国团队训练出的机器人“大脑”，具备了在物理世界理解和执行任务的能力-
。

绿色AI受到广泛关注。能够大规模提供价格低廉、可靠且清洁电力的地区，将在吸引人工智能相关投资方面占据结构性优势-2。绿色AI数据中心市场规模预计到2026年将达到676亿美元-
。

04 变革与风险

人工智能带来的变革正伴随着风险与挑战。伦理、能源消耗和资源平衡问题日益凸显。

全球数据中心的电力需求预计到2030年将增长一倍以上，达到约945太瓦时，人工智能成为推动这一用电激增的主要动力-
。如何平衡AI发展与能源消耗成为当务之急。

在科研领域，资源不平衡问题引起关注。由于大模型训练需要巨大的算力和资金支持，许多课题组或中小机构难以参与其中-
。生成式模型的“幻觉”问题也在科学研究中可能造成误导。

伦理规则的滞后性也是挑战之一。伦理规则制定的理想状态是先于技术迭代，但规则变化总是慢于科技的变化，这将不可避免地导致“伦理代差”-
。

AI已不再是科幻电影中的幻想，而是正在工业流水线上执行精准检测的系统，是在煤矿深处24小时监控安全的“眼睛”，是在太空中进行实时计算的卫星星座-
-
。

随着AI开始具备在物理世界理解和执行任务的能力，智能体正逐步走向实用化-5。2026年，AI已不再仅仅是计算机科学的分支，而正在成为物理学、生物学等众多学科的通用技术基座-
。

科技与AI正进入一个相互驱动的新时代。