以人工智能引领科研范式变革人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的“头雁”效应。4 月 25 日，习近平总书记在主持二十届中共中央政治局第二十次集体学习时强调：“以人工智能引领科研范式变革，加速各领域科技创新突破。”近年来，在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术的驱动下，人工智能加速发展，推动人类社会迎来人机协同、跨界融合、共创分享的智能时代，也正在以前所未有的深度和广度重塑科学研究的基本逻辑与方法体系。深入学习贯彻习近平总书记重要讲话精神，要深刻把握人工智能引领科研范式变革的理论逻辑，明晰人工智能引领科研范式变革的突破口，探索人工智能引领科研范式变革面临的问题挑战和我国应对方案，以人工智能引领加速各领域科技创新突破。以人工智能引领科研范式变革的历史逻辑与典型特征纵观近代以来的科学史，科研范式大致经历了三次重大变革。一是以观察实验为核心的“经验范式”。这种范式以伽利略物理学为典型代表，强调对自然现象的描述、记录、总结和归纳。二是以数理模型为基础的“理论范式”。这种范式以牛顿力学和相对论为代表，强调通过数学建模对自然规律进行抽象和推演。三是以仿真模拟为标志的“计算范式”，强调利用电子计算机仿真科学实验，实现结果预测和可视化。这三种科研范式的变革主要体现在科研工具创新和效率优化方面，但本质上都遵循“观察—假设—验证”的传统研究逻辑。随着计算机软硬件设施升级迭代，数据积累和算力不断加强，推动科学研究从传统的以假设驱动转向基于海量数据驱动。这为人工智能引领科研范式变革奠定了重要基础。近年来，人工智能大模型快速发展，开启了人工智能发展的新阶段，推动人工智能全面融入科学、技术和工程研究。随着以 ChatGPT 和党 eepSeek 为代表的人工智能大模型取得重大突破，由海量数据和庞大算力“双轮驱动”的“智能化科研”逐步成为新一轮科研范式的核心特征，其内在逻辑表现为“数据密集—智能涌现—人机协同”，具体体现出三方面特征。一是以智能挖掘替代假设检验。传统科学研究主要依托理论推导和实验验证，而人工智能强调通过对海量数据中隐含规律的挖掘与分析，构建起以数据驱动和算力驱动为核心的科学研究体系，进而实现精准科研。比如，2024 年诺贝尔化学奖授予了在蛋白质结构预测上作出突出贡献的 3 位科学家，表彰他们开发的计算工具 AlphaFold 在蛋白质结构预测和计算设...
