第四科研范式落地：AI4S不止创造新分子，更重构千万科研人员工作流

AI4S赛道竞争已发生本质切换行业告别单点分子生成工具的浅层内卷迈入全流程科研操作系统生态比拼新阶段。第四科研范式从理论概念走向规模化落地一场重塑科研生产关系的产业变革正在全面铺开。一、时代风口政策托底通专分层基建成型人类科研走过经验、理论、计算三大范式以数据与AI驱动的第四范式成为基础创新核心抓手从根源解决传统科研试错成本高、流程割裂、迭代缓慢的长期痛点。政策层面明确产业发展路径《北京市加快推进人工智能赋能科学研究实施方案2026—2028年》正式印发围绕智能实验室、科学大模型、标准化科研数据、标杆应用、创新生态五大方向部署18项重点任务重点扶持材料科学、生物医药、量子科技等六大赛道目标2028年建成全球科学智能创新中枢。北京聚集国内大量重点实验室与科研工作者政策红利将加速AI科研基础设施标准化普及为行业发展划定清晰路线。产业端形成通用底层基座垂直行业操作系统二元分层格局共同构筑第四范式落地的产业底座。通用赛道上深势科技聚焦跨学科AI4S底层基础设施建设搭建覆盖文献、仿真计算、自动化实验的一体化通用引擎依托原子多尺度大模型打通材料、化工、生物仿真闭环补齐多学科统一算力与模拟工具缺失的行业短板服务全领域基础科研团队。生物医药垂直赛道MedPeer打造专属AI生物医学科研操作系统依托垂直科学大模型、百亿级专业科研数据、合规全链路工作流三大底座面向医院、高校、药企提供标准化科研SaaS服务填补通用平台在医疗合规、临床研究、基金申报、期刊发表等细分场景的空白。通用基座搭配垂直操作系统构成国内AI4S完整产业供给体系。二、单点突破分子生成是显性价值非变革核心市场大众对AI4S的认知大多停留在AI自主研发新药分子、功能蛋白、新能源材料这也是第四范式最易量化的显性价值。传统新药、新材料研发遵循“人工假设—批量合成—多轮检测”线性模式分子筛选周期动辄数年实体实验带来极高时间与资金成本。依托内嵌物理化学规律的科学大模型AI可在虚拟空间完成海量并行模拟深势Uni-Mol、DPA原子模型能够精准预判分子活性与稳定性将数月筛选周期压缩至数天MedPeer垂直生物大模型聚焦药物靶点、小分子化合物、生物元件优化等医药场景针对性降低药企早期研发试错成本。但行业需认清本质分子创新仅优化研发末端产出效率属于第四范式变革的表层价值。真正决定行业长期竞争力的是覆盖科研全生命周期的工作流重构。三、流程重构全链路智能打通重塑科研生产模式传统科研环节割裂文献调研、课题设计、干湿实验、数据处理、成果产出彼此独立科研人员半数精力耗费在检索、整理、制图、文稿撰写等重复性工作。第四范式的核心变革是以AI串联全流程重构完整科研工作流转变科研人员核心价值定位。1. 文献选题AI高效挖掘前沿创新空白人工梳理海量文献、专利、项目数据效率低下。通用平台依托全域多学科文献库自动梳理领域发展脉络MedPeer依托海量医学文献与国自然项目数据库通过多模态AI快速研判行业趋势、挖掘研究空白快速产出标准化调研综述大幅压缩文献调研周期缓解医学科研选题同质化难题。2. 实验设计智能生成方案减少线下试错传统实验方案高度依赖研究者个人经验AI可依托全域数据生成多套可行技术路线。通用平台主打多尺度物理仿真适配材料、化工领域大规模模拟MedPeer整合标准化医学实验体系配套耗材、仪器选型参考降低细胞、分子、动物实验的操作失误与前期摸索成本。3. 数据处理自动可视化统一学术表达标准实验后数据整理、学术绘图长期消耗大量科研时间。MedPeer适配医学论文专属可视化需求一键生成期刊标准图表支持图像对比、识图解析深势通用工具覆盖材料、物理多维度数据建模两类平台分别从垂直、通用层面解决科研制图门槛高、耗时长的行业痛点。4. 成果产出全链条智能辅助闭环科研落地从基金申报、论文撰写、学术润色到审稿回复AI形成完整成果辅助链条。MedPeer深耕生物医药成果全流程优化课题申报逻辑框架配套论文润色、AIGC合规检测、模拟同行评审功能通用平台侧重基础学科文稿辅助二者形成场景互补。全链路智能工作流落地后科研人员角色彻底转型从重复操作的实验员、资料员转向科学问题决策者、AI结果校验者、前沿创新规划者更多精力投入原创性基础研究。四、落地瓶颈数据与人才制约行业规模化渗透目前第四范式已在头部药企、重点高校、新材料企业完成试点落地但全面下沉仍面临两大行业共性阻碍。一是科研数据割裂、标准化程度不足。实验仪器、临床样本、文献专利数据分散存储缺少统一治理规范高质量标注数据集稀缺限制科学大模型迭代精度。二是复合型科研人才缺口明显。兼具基础学科功底与AI工具使用能力的从业者稀缺传统科研工作者普遍存在工具使用门槛顾虑。中长期看政策持续落地、通专结合的AI4S基础设施持续迭代全流程智能科研将从头部机构下沉成为全行业标准化标配。五、行业价值范式变革打开长期创新增长空间第四科研范式具备短期产业效益与长期底层变革双重价值。短期来看AI分子生成大幅缩短新药、新材料研发周期削减线下实验成本为生物医药、新能源、先进材料产业带来直接经济效益长期来看全链路智能工作流释放千万科研人员创新精力加速基础科学原始创新培育新质生产力。国内AI4S行业分工清晰深势科技等通用底层平台为全行业提供跨学科算力、通用科学模型支撑MedPeer这类垂直操作系统深耕生物医药细分赛道提供合规化、场景化一站式解决方案。两类平台互补协同补齐产业上下游短板打破单一工具的功能局限。过去科研创新上限受人力、时间、试错成本约束在政策扶持与双层基础设施共同支撑下人类科学探索边界持续拓宽行业竞争逻辑从单一分子研发升级为全链条科研模式重构从底层重塑国内科技创新体系。AI自主生成全新分子只是第四范式的浅层价值重构千万科研人员完整工作流才是科学智能变革的核心内核。未来3-5年伴随各地AI赋能科研政策持续落地通用科学基座与垂直细分科研操作系统持续迭代科研数字化渗透率将持续走高AI4S有望成为医药、新材料研发行业标配持续释放基础研究突破与产业升级双重增量。