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　　Kosmos、Biomni等通用科研引擎横空出世，其在科学发现上的能力在复杂任务中得到验证，已然比肩甚至超越人类专家。

　　其最显著的变化是，智能体（Agent）技术的突破性进展，它让“AI科学家”真正具备了协同工作的能力，这标志着科研范式转型进入了新阶段。

　　与此同时，中美之间科研智能化的新冷战大幕，也由“AI科学家”智能体正式拉开，双方押注力度空前。

　　美国“创世纪计划（Genesis Mission）”一声令下，整合美国国家实验室、OpenAI、Google DeepMind等巨头组成“联合舰队”，同时不断加码Lila Science、FutureHouse等“先头部队”，试图拉开与中国的代差。

　　中国则紧咬不放，凭借早期培育与系统布局，催生了晶泰科技、英矽智能、深势科技、津渡生科、百图生科等一批核心玩家，建立技术主权。

　　2025年11月，特朗普政府一纸行政令，正式启动代号“创世纪计划”的国家级科研攻坚计划，矛头直指AI驱动的科学发现领域，力度之强被外界称为“AI版曼哈顿计划”。

　　该计划核心抓手是打造“美国科学与安全平台”这一国家级AI科研枢纽，由美国能源部牵头统筹，强势整合下属17个国家实验室、全美超级算力集群、联邦海量科学数据集，以及硅谷科技巨头的技术势能，形成“国家力量+商业巨头”的协同作战体系。

　　这份计划带着明确的量化野心：十年内将美国科研与创新的生产力、影响力双双翻番。先进制造、生物技术、关键材料、核裂变与聚变能源、量子信息科学、半导体与微电子，六大硬核领域被列为优先突破方向。

　　更紧凑的时间表暗藏紧迫感——启动后270天内必须拿出首个概念验证成果，科技竞速的焦灼感扑面而来。

　　大洋彼岸的欧洲，也同步驶入AI for Science的生态整合快车道。

　　2025年10月，欧盟委员会同步抛出《应用AI战略》与《欧洲科学AI战略：为欧洲AI科学资源铺平道路》两份重磅文件，从产业应用与基础科研双轨发力，加速AI渗透，全力捍卫欧洲在全球科技领域的竞争力与技术主权。

　　值得注意的是，AI自主实验室已成为全球科技竞逐的“战略高地”。美国MIT等顶尖高校与国家实验室已率先建成自主实验室；英国利物浦大学的材料创新工厂（MIF），则是欧洲自主实验室阵营的标杆之作。

　　而美国“创世纪计划”更是将先进制造列为攻关首位，核心目标之一便是加速落地自主实验室等新一代科研基础设施——用“AI+自动化”彻底颠覆传统科研范式，将科学家从重复繁琐的实验流程中解放，聚焦于更具创造性的方案设计。

　　与欧美依赖科技巨头的发展路径不同，中国则正在走一条“百花齐放”的培育之路，各地政府精准锚定早期创新力量持续加码。

　　近日，国家创业投资引导基金旗下三支子基金同日完成工商登记，这一“航母级”基金即将正式启航，预计将撬动地方资金、社会资本近1万亿元，精准投向早、小、长期硬科技领域，为更多独角兽、瞪羚企业的成长铺路。

　　AI for Science领域早期企业津渡生科今年就获得了深圳市数千万专项资金扶持，更跻身国家级“揭榜挂帅”项目入围名单，成为“扶早扶小”的典型代表。

　　梳理中国各地支持体系，算力补贴、应用场景开放、专项资金设立三大核心抓手清晰可见；区域布局上，北京、上海、深圳“三足鼎立”的核心格局稳固，共同为AI科研创新的落地保驾护航。

　　作为全球知名的人工智能研究机构，Google DeepMind推出多个具有重要意义的科学模型，包括AlphaFold（蛋白质结构）、AlphaGenome（DNA调控）等等。

　　基于AlphaFold，他创立了AI制药独角兽Isomorphic Labs，公司第一款由AI设计的药物已经启动临床试验。

　　Demis Hassabis曾表示，借助AI的力量，人类将在十年内消灭所有疾病。

　　不仅是DeepMind，另一家AI领域的领军公司——OpenAI，同样积极运用AI加速科学发现。

　　奥特曼最近表示，GPT-5已经能自己做科研。在内部实验中，GPT-5已能独立提出数学假设、改进生物模型，甚至在物理模拟中发现新规律。

　　他相信，未来两年，AI将在生物学、化学、物理学领域，做出真正意义上的发现。

　　目前，Anthropic正在和合作伙伴打造一个基于大模型+AgentSkills+科研知识库+科研工具的科学生态，诺和诺德和赛诺菲已开始试用。

　　当OpenAI和Anthropic的估值飙升至千亿美元量级，变得“贵得离谱”时，资本的洪流正悄然涌向一批更为神秘、垂直的新型AI公司。

　　根据智药局统计，今年以来，多家专注于AI for Science的初创公司获得新一轮融资，总额超过8亿美元。

　　这一批AI科学公司大多数成立时间并不长，甚至有的是今年刚刚创立，但这并不影响市场对其的青睐，他们能够获得远超同轮次平均水平的募资金额，估值也迅速攀升。

　　最为典型的便是Lila Sciences。今年3月，这家公司走出隐匿模式，仅仅半年时间，累计融资达到5.4亿美元，投资者包括英伟达、木头姐ARK Venture Fund、Flagship Pioneering 等知名机构。

　　公司致力于构建世界上第一个科学超级智能平台，以及应用于生命科学、化学和材料科学的完全自主实验室，最终形成人工智能科学工厂（AISF）。

　　在Lila Sciences短短几年的开发中，该平台在医疗、材料、环境等多个领域展示了超越人类和现有AI的性能，包括基因医学产品，发现和验证数百种新型抗体、肽和结合剂、酶催化剂、碳捕剂等。

　　而就在上周，非盈利初创公司FutureHouse宣布拆分Edison Scientific，用于打造全球顶尖的AI科学家，并负责商业化。

　　此前，FutureHouse推出新一代AI科学家Kosmos，迅速成为海外科研界焦点，号称“目前最强大的AI科学家”。

　　Kosmos一次运行即可阅读1500篇论文并执行42000行代码，实验结果显示，Kosmos一天就能完成相当于九游科技人类六个月的工作量，且近80%的研究结果可复现。

　　目前，Kosmos已经在神经科学、材料学、遗传学等领域取得七项突破性发现，其中四项为全新成果。

　　此次拆分出Edison Scientific，有助于推进商业化进程。目前，公司已收到来自前十大制药公司中6家副总裁或高管的合作意向。

　　Lila Sciences、Edison Scientific这类公司的出现，标志着AI for Science（AI4S）领域正从一个前沿概念，快速迈向一个技术深度融合、资本高度聚焦，并追求规模化商业价值的新阶段。

　　未来的AI科研将不再局限于提出假设和模拟计算，AI与机器人技术将深度融入实验环节，实现从假设生成、自动化实验、数据分析到模型迭代的全闭环科研范式。

　　近日引爆港股的英矽智能，推出了Science42底层科学研究平台，主要用于简化撰写学术论文和其他科学文档，是英矽智能实现“AI for Science”战略的关键基础设施。

　　今年4月，百图生科发布全球首个AI生命科学基础大模型驱动的生成式发现系统，在生命科学领域的表现中领先于DeepSeek-R1、OpenAI-o1-mini等其他通用AI产品，合作客户包括清华大学生物医学工程学院、中国农业科学院、石药集团等。

　　深势科技则构建以“玻尔·科研空间站”为枢纽的“读、算、做、智”的能力体系，助力超过 150 家先进研发企业的研发智能化升级，深度赋能了包括复星医药、国药集团、翰森制药、华东医药、东阳光药、齐鲁制药等超过 70 家生命科学企业的 100 条以上研发管线。

　　相较已在港股上市的晶泰科技，数亿美元融资加持的深势科技、百图生科，成立于2022年的津渡生科（OxTium Technology）尚处早期阶段，成长与想象空间显然更大。今年津渡生科就宣布完成多轮融资，投资方分别为红杉中国种子基金、力合创投、创东方投资、南山战新投等知名投资机构。

　　传统科研中，研究人员约 75% 的时间耗费在实验设计修改、重复操作及数据分析等低效工作上。AI 智能体可解放这类重复性劳动，但算力短缺与成本压力，成了中小机构智能化转型的主要障碍。

　　津渡生科自研的BioFord Agent一站式生物科学研究平台，采用轻量化、模块化的架构设计，已吸引包括多所高校、医院及科研机构在内的合作方。

　　该平台有机融合了多模态大模型、实验智能体与物联网（IoT）技术，构建起“数据—模型—工具—执行”四位一体的闭环体系。通过集成前沿算法与 AI 核心功能，BioFord Agent 致力于驱动实验室的智能化与自动化升级，加速基础科研、医学诊断及生物制造等多元场景的方案落地。

　　尽管几大AI for Science主要玩家仍集中于北上深三地，但这场变革最终却将推动科学发现的地域“平权”与“普惠”。

　　未来，即便是扎根中国四五线城市的中小型生物实验室，只要接入如BioFord Agent 一样成熟的AI智能体，就相当于为团队配备了一位24小时无休、具备海量知识储备与精准分析能力的“顶尖科学家”。

　　这不仅极大降低了生物科技研发的准入门槛，更让无数具备创新潜力但资源有限的中国中小团队，拥有与国际重点生物科技机构的一战之力。

　　中美两国在AI for Science领域的竞争日益激烈，依托各自不同的制度体系、科研生态与产业基础，形成了鲜明的发展路径差异。

　　作为全球AI技术的先行者，美国拥有哈佛、麻省理工、斯坦福等世界顶尖高校，以及OpenAI、Google、Anthropic等引领前沿的企业，擅长“从0到1”的源头创新。

　　目前，美国已涌现出如FutureHouse、Lila Sciences等前沿初创企业，聚焦高复杂度任务，推出前沿成果，不断拓展AI在科学探索中的边界。

　　然而，这一优势也伴随着结构性挑战：受限于本土制造业基础外流、高昂的人力成本以及严格的伦理审查机制，美国科研成果向实际应用场景转化的周期普遍较长，实验室与产业界之间横亘着一道难以逾越的“死亡之谷”。

　　相比之下，中国AI for Science近年来在国家政策的强力引导、海量多模态数据资源的支撑，以及快速迭代的工程文化推动下，在系统集成与垂直领域深度适配方面展现出显著优势。

　　以晶泰科技、深势科技、津渡生科为代表的公司，善于将前沿技术与具体行业痛点结合，在医疗、新能源、芯片、生物科学等场景中快速部署可运行的智能系统。

　　这种“应用牵引、场景驱动”的发展模式，使中国在AI for Science的实际落地上更具优势，胜在“从1到N”的规模化落地与场景渗透。

　　从行业演进来看，AI for Science的兴起标志着这一战略重心的深刻转移——它不满足于替代人类处理琐碎事务，而是致力于构建“科学智能”，成为驱动科技创新与知识生产的新一代基础设施。

　　回顾科技产业的迭代历程，底层操作系统的价值始终是决定行业格局的核心变量。

　　PC时代，Windows深度嵌入工作流的属性，直接奠定微软在科技行业的数十年壁垒；进入移动端时代，iOS与Android的双雄格局同样延续这一逻辑，形成“一旦接入，难以替换”的强锁定效应。而这一规律，正深刻迁移至生物科技领域的下一代变革中。

　　相信在2026年，AI for Science 不仅在关键领域实现突破，更在跨学科融合与开放生态建设中迈出实质性步伐，成为全球科研体系不可替代的智能基座。

　　中国正以坚定的战略决心与扎实的产业基础，在这一革命性浪潮中牢牢把握主动权。

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