2026年3月6日，日本科学技术振兴机构（JST）下属研究开发战略中心（CRDS）发布《2026年AI for Science发展趋势报告：人工智能转型如何重塑科技与创新——跨学科融合系列》，系统梳理人工智能在科学研究中的应用现状及发展趋势。报告指出，AI for Science正引发第五次科学范式革命，AI从研究工具转变为科学发现的核心驱动力，与各学科形成双向赋能格局。

报告提出了一个双向互动模型：一方面是“AI→科学研究”，即AI技术在各科学领域的应用，推动研究流程的自动化和智能化；另一方面是“科学研究→AI”，即各学科研究成果反哺AI模型、算法和基础设施的发展。报告将AI在科学中的应用分为两个维度：一是研究主体，从“支持型AI”（人类主导）向“自主型AI”（AI主导）演进；二是研究环境，从“虚拟空间”向“物理空间”扩展。

报告强调，AI for Science的有效推进依赖于四个层次的“基础设施”建设与完善：算力基础设施、数据基础设施、模型与系统基础设施、元科学基础设施。

报告梳理了AI对各科学领域的贡献：在生命科学领域，AI助力基因组学、蛋白质结构预测、虚拟细胞建模等方面实现突破；在材料科学领域，AI推动材料发现、自主实验平台和制造过程优化；在环境与能源领域，AI被用于气候预测、智能电网、核融合控制等工作；在信息科学领域，AI促进数学定理证明、网络安全、机器人控制等领域的革新。

报告分析了各科学领域对AI的贡献，主要包括：物理学为AI提供对称性、能量守恒等物理约束；数学与数理科学为AI提供优化理论、逻辑框架和可解释性工具；材料与能源科学支撑AI芯片的热管理、低功耗设计；哲学与语言学提供关于“理解”“创造力”“语言结构”等概念性框架，促进AI的理论深化。

报告提出了面向未来的政策框架：一是敏捷治理，即政策应具备快速响应能力，适应AI技术的非线性发展；二是跨领域协同，即建立跨学科、跨部门的AI研究平台；三是人才培养，即推动“AI+科学”复合型人才的培养；四是国际协作，即在数据共享、伦理规范、技术标准等方面加强国际合作。

信息来源：

https://www.jst.go.jp/crds/pdf/2025/RR/CRDS-FY2025-RR-05.pdf

https://mp.weixin.qq.com/s/yuQ2_6f7Q8KE1-cNUJotwg