复旦大学&上海科学智能研究院：
《科学智能白皮书2025》

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📌 第一章：科学智能的定义与发展态势

• 定义：科学智能（AI4S）= AI驱动的科学研究 + AI自身的科学创新。

• 范式演进：从经验科学 → 理论科学 → 计算科学 → 数据密集型科学 → AI驱动的科学发现。

• 全球趋势：

• 2015–2024年全球AI论文增长3倍（30.9万→95.5万篇），AI4S领域增长最快。

• 中国超越欧美，2024年占全球28.7%；中美合作仍是最大双边合作。

• 关键技术：大语言模型（LLM）、强化学习、图神经网络、因果推断、生成模型。

📌 第二章：AI前沿技术方向

📌 第三章：数学与AI

• 基础理论：神经网络表达能力（函数空间、逼近论）、动力系统理论解释RNN稳定性。

• 优化：随机梯度法、贝叶斯优化、分布式优化；大模型辅助建模（如LLM生成优化代码）。

• 统计：生成模型分布估计、强化学习统计推断、因果推断去偏方法。

• 科学计算：AI加速数值模拟（如物理信息神经网络PINN）、混合精度训练、跨尺度建模。

• 复杂系统：揭示涌现规律、多尺度动力学、AI驱动的复杂系统调控（如生态系统、气候）。

📌 第四章：物质科学

📌 第五章：生命科学

📌 第六章：地球与环境科学

📌 第七章：工程科学

📌 第八章：人文社会科学

• 社会科学：AI+多主体建模（ABM）模拟金融危机、政策影响；计算社会科学预测群体行为。

• 人文科学：AI复原考古遗址（遥感+VR）、破译古文字（甲骨文AI专家）、文化遗产数字化。

• AI伦理治理：

• 挑战：隐私泄露、算法偏见（如西方中心主义）、失控风险（AGI自我复制）。

• 对策：联邦学习、差分隐私、价值对齐（3H原则）、动态伦理框架。

📌 第九章：未来展望与政策建议

1. 技术挑战

• 模型进化：从专用到通用AI（多智能体协作、全模态建模）。

• 超学科融合：AI+生物+物理+社会科学的统一理论（如生物启发材料）。

• 伦理安全：构建AI“刹车系统”（动态风险评估、价值对齐）。

2. 政策框架

🔍 总结：AI4S的五大关键词

1. 跨学科融合：AI成为连接物理、生物、社会的“通用语言”。

2. 自动化发现：从假设生成到实验验证的闭环（如A-Lab）。

3. 数据挑战：多源异构数据的标准化与共享（如材料基因工程）。

4. 伦理红线：价值对齐、隐私保护、公平性治理。

5. 范式革命：从“人类假设驱动”到“AI自主科学发现”。

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编辑：Zero

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