一、科学智能行业概述
科学智能（AI for Science， AI4S）指将人工智能技术作为核心工具、方法论或思维范式，融入自然科学、工程科学等领域的基础研究与应用研究中，以解决传统科学研究难以突破的难题，加速科学发现进程，并推动科学范式创新的前沿方向。
A14S作为横跨多领域、兼顾理论与应用的综合研究，可助力科技企业形成基础研究与应用研究联动发展的科技创新格局，具有更强的数据处理能力、跨学科与跨尺度整合、科研效率提升与流程自动化等优势。
二、科学智能行业主要产业政策
科学智能成为近年来人工智能技术创新和应用突破最为活跃的前沿领域之一，国家及地方政府陆续出台多项政策，要求加快推进基础研究与科学研究范式的发展，以形成更具竞争优势的世界前沿科技布局。2026年6月，中共北京市委教育科技人才工作领导小组正式印发《北京市加快推进人工智能赋能科学研究实施方案（2026-2028年）》，成为国内首个覆盖自主实验室、科研智能体、科学大模型、科学数据中心、高价值应用场景等完整体系的AI for Science（AI4S）中长期实施方案。
相关报告：华经产业研究院发布的《2026-2032年中国科学智能行业发展全景监测及投资方向研究报告》
三、科学智能行业现状
1、全球
2025年以来，英国科学、创新与技术部发布《人工智能赋能科学战略》（AI for Science Strategy），欧盟发布“人工智能大陆行动计划”，持续布局欧洲科学AI战略，我国也正式将“人工智能+科学技术”列为重点行动，AI4S已成为各国抢占科技制高点的核心赛道。全球科学智能市场规模近年来保持快速增长，2025年全球科学智能市场规模达到1578亿美元，同比增长35%。
2、中国
我国在科学智能（AI4S）领域凭借政策扶持、产业基础和科研创新，在科研基础设施与工具、生物医药、材料科学等多个细分领域形成国际领先优势，相关成果不仅打破国外技术壁垒，还在全球科研与产业应用中具备较强竞争力。数据显示，2020年中国科学智能市场规模为98亿美元，至2025年中国科学智能市场规模增至499亿美元，期间复合年增长率达到38.5%。
四、科学智能行业产业链
1、产业链结构
目前，科学智能行业产业链可清晰划分为上游算力支撑、中游模型平台、下游场景应用三大环节。上游是科学智能的“心脏”，涵盖算力集群、芯片、数据与底层框架，也是技术壁垒最高、价值占比最大的环节。中游即科学智能的“大脑”，核心聚焦科学大模型、计算引擎与研发工具。下游是价值落地场景，覆盖生物医药、新材料、新能源、半导体、航空航天等领域。
2、上游
数据是科学智能的底层基础、核心生产要素。近年来我国数据资源规模加速增长，2025年我国数据生产总量达52.26泽字节，占全球27.44%。
五、科学智能行业趋势
在技术路线上，要着力构建新一代科学大模型。通用大模型难以捕捉复杂的科学规律，科学智能绝非简单的模型微调。要研发能深度融合物理、化学等领域知识的新一代科学大模型。鼓励开源共建，打造真正“懂科学”的AI核心引擎，而非停留在数据拟合的表面。
在人才与协作上，打破学科壁垒，促进深度融合。一是创新人才培养模式，设立“AI+X”交叉学科，系统性地培育兼具两种思维的复合型人才；二是改革科研组织范式，建立跨界团队，让AI专家深入科研项目一线，与科学家“并肩作战”，在长期磨合中催生颠覆式创新。
在数据基础上，化“数据孤岛”为“战略资源”。推动建设一批由国家力量主导的高价值、标准化国家级科学数据库。探索建立跨学科、跨领域的数据标准库与安全沙箱，推动生命科学、材料科学等研发从经验试错向数据推演转变。探索建立在保护隐私与产权前提下的数据共享新机制，同步完善数据确权与跨境流动规则，为科学智能提供燃料。
华经产业研究院对中国科学智能行业发展现状、市场供需情况等进行了详细分析，对行业上下游产业链、企业竞争格局等进行了深入剖析，最大限度地降低企业投资风险与经营成本，提高企业竞争力；并运用多种数据分析技术，对行业发展趋势进行预测，以便企业能及时抢占市场先机；更多详细内容，请关注华经产业研究院出版的《2026-2032年中国科学智能行业发展全景监测及投资方向研究报告》。
