AI4S：人工智能驱动的科学研究

科学研究的第五范式，从知识归纳到知识创造的革命性跃迁

1400亿$
预计市场规模
25%
研发渗透率目标

核心观点摘要

AI4S作为科学研究的第五范式，正处于从概念验证向规模化商业化过渡的关键阶段。其核心驱动力在于AI技术与量子计算的结合带来的计算能力革命性提升，以及自动化实验平台形成的数据-算法-实验闭环。随着渗透率从当前的2.5%向25%迈进，AI4S有望从目前的约149亿美元市场成长为年产值突破1400亿美元的巨大产业，中国凭借完整的产业链和丰富的应用场景，有望诞生全球领先的AI4S企业。

概念发展时间轴

2023年
  • 诺贝尔化学奖授予基于AI4S的蛋白质折叠研究
  • 微观纪元与阿尔法纳生物合作研发micro RNA药物设计平台
2023年12月
  • 宁德时代在香港设立国际研发中心，聚焦AI4S
2024年
  • 英伟达GTC大会将AI4S列为AI三大关键方向
  • DeepSeek模型问世，降低AI4S技术门槛
2024年8月
  • 晶泰科技与协鑫集团签署5年战略合作，金额约10亿元
  • 深势科技与东阳光科技成立AI4S新材料研发联合实验室
2025年2-3月
  • 镁伽科技推出LABILLION™实验室智慧管理平台
  • 深度原理完成亿元级Pre-A轮融资
  • 志特新材与量子科技长三角产业创新中心等达成战略合作
2025年4月
  • 志特新材与中国科学技术大学共建"功能材料智创实验室"

核心驱动力分析

技术突破
  • 新一代AI神经网络机制
  • 量子计算赋能（指数级计算能力提升）
  • 自动化实验平台（7×24小时高效运行）
产业需求
  • 研发效率瓶颈（药物研发从4-5年缩短至12个月）
  • 复杂系统挑战（多性能耦合、多元素合金体系）
  • 产业升级需求（新能源、半导体等战略性产业）
商业化成熟
  • 算力成本下降（DeepSeek算力降至原1/10）
  • 数据积累丰富（百万量级高质量材料数据）
  • 商业模式清晰（技术服务、联合实验室、产品销售）

相关股票数据

股票名称 分类 项目 消息来源 关联原因
晶泰控股（港） 业务相关 AI+、机器人+的医药、材料等领域应用，晶体结构预测模型CSP、自由能微扰算法FEP等超过200个AI垂类模型 公开资料 产品涉及AI+、机器人+的医药、材料等领域应用，已积累晶体结构预测模型CSP、自由能微扰算法FEP等超过200个AI垂类模型
直真科技 业务相关 联合重庆市科学技术研究院研发"知算"平台，已完成局部测试 官微 联合重庆市科学技术研究院针对AI4S主导研发"知算"平台，已完成局部测试，有望年内发布
志特新材 业务相关 与中科大实验室共建AI for Science平台，新材料研发与产业落地，已签4200万美元海外大单 官微 与中科大实验室共建AI for Science平台进行新材料研发与产业落地，AI4S业务已签订4200万美元海外大单
七匹狼 深势科技关联 投资北京深势科技（持股0.58%），构建"深势·宇知AI for Science大模型体系" 互动/官网 苏州悦享股权投资合伙企业投资北京深势科技，持股比例0.58%，北京深势科技构建了"深势·宇知AI for Science大模型体系"
恩华药业 深势科技关联 与深势科技战略合作，基于AI+分子模拟的药物设计平台 公开资料 与深势科技达成战略合作，利用临床前计算机辅助药物设计平台，将AI+分子模拟的计算范式深度融合到合作研发项目中
并行科技 深势科技关联 与深势科技共建"微观尺度工业基础设施"，发布深势宇知®大模型体系 公开资料 与深势科技及多家产业链伙伴共建"微观尺度工业基础设施"，发布了深势宇知®大模型体系

未来发展路径

第一阶段（当前-2026年）：技术验证与商业模式探索

AI4S技术在不同领域进行验证，商业模式逐步清晰，头部企业开始形成。

  • 药物研发领域渗透率从2.5%提升至5%左右
  • 材料研发成为第二个重点应用领域
  • 量子计算与AI4S结合开始小规模验证
  • 市场规模：约300-500亿美元
第二阶段（2026-2030年）：规模化应用与产业生态形成

AI4S技术在多个行业实现规模化应用，形成完整产业生态，量子计算开始商业化。

  • 药物研发渗透率提升至15%，材料研发达到10%
  • 量子计算实现初步商业化
  • 形成完整产业生态
  • 市场规模：约800-1000亿美元
第三阶段（2030-2035年）：全面普及与范式变革

AI4S成为科学研究的标准范式，量子计算与AI4S深度融合，实现从"知识应用"到"知识创新"的跃迁。

  • 研发环节渗透率达到25%，市场规模突破1400亿美元
  • 量子计算与AI4S结合发挥主导作用
  • 推动多个领域实现重大科学突破
  • 中国诞生1-2家全球AI4S龙头企业

潜在风险与挑战

技术风险
  • 数据质量与数量不足（极端工况数据缺乏）
  • 模型可解释性差（"黑盒"特性限制应用）
  • 多尺度建模难度大（原子到宏观尺度耦合）
  • 量子计算技术不成熟（2030年初步商业化）
商业化风险
  • 成本高企（算力和自动化实验投入大）
  • 市场接受度不足（AI交互准确率需>90%）
  • 应用场景有限（药物研发为主，其他领域探索中）
  • 商业模式不成熟（定价和价值分享机制待完善）
政策与竞争风险
  • 技术出口管制（中美科技竞争背景）
  • 数据安全与隐私保护（生物医药数据敏感）
  • 行业竞争加剧（更多企业进入AI4S领域）
  • 人才竞争激烈（复合型人才稀缺）
预期差风险
  • 技术成熟度预期差（市场高估当前成熟度）
  • 商业化进度预期差（实际进程慢于预期）
  • 量子计算结合预期差（短期可行性被高估）
  • 中国优势实现预期差（原创能力不足）

投资启示

投资阶段判断

AI4S概念已从纯主题炒作阶段进入基本面驱动阶段。投资者应关注具有实质性业务进展和技术壁垒的企业，而非纯概念炒作。

最具投资价值方向
  • AI4S技术平台（晶泰科技、深势科技）
  • 自动化实验设备（镁伽科技）
  • 行业解决方案（药物、材料研发）
  • 量子计算+AI4S（微观纪元）
投资策略建议
  • 长期布局，关注技术壁垒企业
  • 分阶段投资，根据发展进程调整
  • 风险控制，分散投资避免过度集中
  • 关注中国优势企业，但重视原创技术