2024年10月，诺贝尔物理学奖授予约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton），表彰他们在人工神经网络与机器学习领域的基础性贡献。诺贝尔化学奖颁发给大卫·贝克（David Baker）、戴米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·江珀（John M.Jumper），表彰其在蛋白质设计方面和在蛋白质结构预测方面的贡献，彰显出AI在推动科学研究和产业发展的关键作用。
当前，科研智能发展已进入快车道，一方面拓展研究思路，打破传统范式；另一方面加快研发进程，促进质效提升。科研智能逐渐从部分机构的实验性探索，发展为国际范围内产学研协同的系统化布局。中国人工智能产业发展联盟科学智能（AIIA AI4S）工作组前期发布了业界首份《科研智能（AI4R&D）——人工智能驱动的研发新范式》产业研究报告，为AI赋能科学研究和产业应用提供了深刻洞见和前瞻思路。报告聚焦科研智能的发展态势、产业发展情况、应用发展情况及生态建设情况四方面进行了梳理和总结。报告主要观点如下：
1.科研智能正在加速基础科学和产业研发的跨学科融合。
AI在理论发现、实验指导、计算优化等方面显著提升了科研效率，有效解决了研发中“算不动、算不快、算不准”等瓶颈问题，有望进一步打通原始创新和产业应用之间的“最后一公里”。
2.科研算力与科研数据构成了科研基础设施的核心要素。
科研基础设施以异构计算为主要技术架构，整合了AI计算与科学计算，为大规模数据处理和模型训练提供了坚实保障，与高质量科学数据共同促进高精度科学计算的应用价值。
3.科研智能开发工具链推动了端到端研发加速。
从人工智能框架的构建到算法的集成，再到开发套件与领域模型的推出，科研智能开发工具链的逐步完善，为科研人员提供了全流程支持。
4.科研智能的产业化应用范围持续拓广。
科研智能正在快速落地，在新药研发、材料设计和工业仿真等领域均呈现出显著成效，助力缩短研发周期，促进研发成果的质量提升。
5. 科研智能的多元化生态体系逐步构建。
中国人工智能产业发展联盟等产业生态平台不断推动科研智能在学术和产业界的深度合作，为科研智能的可持续发展奠定了生态基础。
近期，科学智能工作组将联合业界重点推进科研智能系列标准研制，重点围绕新材料、地球科学、科研文献、研发设计软件等方向的关键问题征集和细分领域技术产业研究、生态合作等工作，欢迎各行业专家积极参与，共同推动产业健康发展！欢迎有意向的专家联系我们，并扫码加入工作组！
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2017年10月初，工业和信息化部正式批复中国信息通信研究院承建人工智能关键技术和评测工业和信息化部重点实验室（以下简称“部重点实验室”）。
中国信通院为进一步推动我国人工智能的工程化进程，依托部重点实验室成立了AI工程化推进委员会。委员会聚焦人工智能开发工具和平台，AI研发运营和管理，大模型应用，知识计算应用和AI数据集治理等技术方向，以产业活动、研究报告、标准和评估、最佳实践等手段，推动人工智能工程化相关的工具、系统、流程和治理体系的完善。
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