当 AI 成为基础研究的 " 基础设施 "，当科研范式的变革触及科技发展的底层逻辑，中国科技的大爆发便不再是遥远的想象。

当 AI agents、生成式 AI 等应用层概念在资本市场掀起一轮轮炒作热潮时，一个更具底层变革意义的概念正悄然重塑中国科技的发展逻辑—— AI for Science（科学智能，简称 AI4S）。它并非简单的技术应用，而是用人工智能赋能基础科研，推动科研范式从 " 试错驱动 " 向 " 数据 + 模型驱动 " 的颠覆性转变。当资本市场还在追逐短期应用红利时，中国企业已在新材料、生物医药、芯片三大硬核产业扎根 AI4S，试图破解基础研究的效率瓶颈。这场基础研究与 AI 的深度融合，或许正是中国科技突破 " 卡脖子 " 困境、迎来大爆发的关键所在。

AI for Science 的核心，是让人工智能成为科学家的 " 超级助手 "。传统科研往往受制于周期长、成本高、数据处理难的痛点，比如新材料研发可能需要数万次实验迭代，新药研发平均耗时 10 年以上，芯片设计面临千亿级参数的算力挑战。而 AI4S 通过机器学习、大数据分析、量子计算模拟等技术，能从海量数据中提取规律、构建预测模型，甚至逆向生成科学假设。它不仅能将科研周期压缩数倍，更能触达人类直觉难以企及的高维复杂问题，这也是其区别于普通 AI 应用的核心价值——前者聚焦产业落地，后者扎根基础创新，是科技发展的 " 源头活水 "。

在中国，AI4S 并非停留在理论层面，而是已在三大硬核产业形成落地案例。从新材料的原子级设计，到生物医药的药物发现，再到芯片的算力突破，上市公司正成为技术探索的主力军，走出了具有中国特色的 AI4S 发展路径。

在新材料领域，方大炭素（600516.SH）与晶泰科技的合作，成为传统制造企业拥抱 AI4S 的典型范本。炭素新材料是新能源、高端制造的核心基础，但传统研发模式下，高性能碳基材料的配方优化和工艺调试往往需要数年时间，且难以突破性能瓶颈。

2025 年，方大炭素与晶泰科技签署战略合作协议，依托晶泰科技的 AI 算法、量子化学计算能力，结合自身在炭素材料领域的产业经验，打造了新材料研发的 "AI+ 机器人 " 超级智能体。双方通过构建垂直大模型，实现了硅碳复合材料、石墨烯等高端材料的原子级设计，将材料研发周期从传统的 2-3 年压缩至 3-6 个月；同时利用数字孪生技术优化生产工艺，使高端炭素制品的良品率提升 15% 以上。方大炭素计划三年投入 10 亿元创新资金，联合晶泰科技建立专项人才基金，培养 AI 材料研发人才。这一模式的核心价值，在于打通了 "AI 算法 + 产业数据 + 实验验证 " 的闭环，让基础研究直接锚定产业需求，避免了科研与产业 " 两张皮 " 的问题。未来，随着合作的深入，双方有望在锂电池负极材料、半导体用炭基材料等领域实现技术突破，为中国新材料产业的高端化转型提供底层支撑。

在生物医药领域，美迪西（688202.SH）则重构了 AI 驱动的药物研发全链条，成为 AI4S 在医药研发领域的标杆。传统药物研发被称为 " 烧钱又耗时 " 的行业，靶点发现、分子设计、临床前研究等环节层层卡点，平均每个新药研发成本超 20 亿美元。美迪西率先实现 "AI+CRO" 的深度融合，集成谷歌 AlphaFold3、英伟达 BioNeMo 等开源技术，搭建了覆盖靶点筛选、分子设计、临床前研究的 AI 药物发现平台。

在靶点筛选环节，其自研算法结合 AlphaFold3 的原子级蛋白质结构预测能力，每周可完成 5000 个虚拟化合物库的自动化迭代，毒性预测准确率提升至 92%；在分子设计环节，基于 BioNeMo 开发的生成式模型，能探索 10^60 量级的潜在化学空间，设计出传统方法难以触及的创新分子；在临床前研究环节，英伟达 DGX SuperPOD 算力集群的部署，使药物代谢预测模型的准确性大幅提升，动物实验依赖度降低 30%。

典型案例是与英矽智能合作的 ISM3412 项目，通过 AI 全流程赋能，临床前研发周期压缩 40%，快速完成 IND 申报。2024 年，美迪西 AI 相关收入占比已达 18%，预计 2027 年将提升至 45%。这一探索不仅降低了药物研发成本，更将中国医药研发的效率拉至全球第一梯队，为解决罕见病、肿瘤等未被满足的临床需求提供了新路径。

在芯片领域，道氏技术（300409.SZ）则瞄准了 AI4S 的算力瓶颈，通过布局原子级科学计算芯片，打造新材料与芯片研发的双重算力底座。AI4S 的落地离不开强大的算力支撑，尤其是分子模拟、原子级材料设计等场景，对芯片的并行计算能力提出了极高要求，传统 CPU/GPU 架构难以满足需求。

道氏技术通过参股芯培森，切入 AI4S 专用芯片赛道，芯培森推出的 APU 芯片专为原子级科学计算设计，解决了传统芯片在科学计算中的算力瓶颈。同时，道氏技术搭建了赫曦原子智算中心，将 APU 芯片与自身的新材料研发需求结合，实现了 " 芯片研发赋能材料设计，材料需求反哺芯片优化 " 的双向循环。

在锂电池材料研发中，赫曦智算中心能通过原子级模拟，精准预测电极材料的电化学性能，将新材料配方筛选效率提升 10 倍以上；而芯片研发过程中遇到的材料散热、性能优化问题，又能借助道氏技术在新材料领域的积累得到解决。这种 " 芯片 + 材料 " 的协同创新模式，不仅填补了国内 AI4S 专用算力芯片的空白，更构建了具有自主可控性的技术闭环，为芯片、新材料等领域的基础研究提供了底层算力支撑。

中国企业在 AI4S 领域的探索，之所以能实现较好的落地，本质上是踩中了 " 产业需求牵引 + 技术自主创新 + 政策持续支持 " 的三重红利。与海外偏重于基础理论研究不同，中国的 AI4S 从一开始就锚定产业痛点，方大炭素、美迪西、道氏技术的探索，均围绕企业自身的产业需求展开，避免了技术与市场的脱节；在技术层面，国产算力芯片、AI 算法的突破，为 AI4S 的自主可控发展提供了保障，龙芯中科、海光信息等企业的算力底座，与应用层企业形成了协同效应；在政策层面，AI4S 被纳入国家科技创新体系的核心布局，各地纷纷出台超算中心、科研数据共享等支持政策，为技术落地提供了土壤。

当然，AI4S 的发展仍面临诸多挑战：高质量科学数据稀缺、跨学科人才缺乏、模型可解释性不足等问题，仍是制约其规模化落地的瓶颈。但不可否认的是，AI4S 为中国科技突破基础研究短板提供了前所未有的机遇。基础研究是科技发展的 " 根 "，过去中国科技产业的快速发展，更多依赖于应用层的创新和商业模式的优化，而 AI4S 则让中国有机会在新材料、生物医药、芯片等基础领域实现 " 换道超车 "。

当 AI 成为基础研究的 " 基础设施 "，当科研范式的变革触及科技发展的底层逻辑，中国科技的大爆发便不再是遥远的想象。方大炭素、美迪西、道氏技术的探索，只是中国 AI4S 发展的缩影。未来，随着更多企业扎根基础研究，随着算力、算法、数据的持续突破，AI4S 必将成为中国科技从 " 跟跑 " 到 " 并跑 " 再到 " 领跑 " 的核心驱动力，书写属于中国的科技创新新篇章。