2026.08.03 AI4S Nature发布全球最大科研AI调查，上万科学家超四成自费使用，信任鸿沟成新瓶颈 → AI在科研中的真实使用图景，第一次有了全球最大规模的数据画像。近日，复旦大学、上海科学智能研究院联合Springer Nature发布《科学智能（上）：科研人员AI应用现状调查》，调研覆盖117个国家和地区的10480名研究者，横跨12个学科领域。这是目前全球样本量最大、覆盖范围最广的AI科研使用调研，核心结论可以概括为一句话：AI已深度渗透全球科研日常，但从高效辅助工具迈向可信科研伙伴，中间仍横亘着一道难以逾越的信任鸿沟。
2026.08.03 AI4S 腾讯混元AI代理Hyra攻克50年数学难题，自主提出假设完成证明闭环，人机协作科研来了 → 8月1日，腾讯混元大模型对外展示了其AI代理Hyra的最新成绩单：攻克了一个悬而未决长达半个世纪的数学开放问题。这项成果被视作AI在基础科学领域迈出的实质性一步，也让外界第一次直观感受到AI代理从解题工具向自主研究者的进化速度。腾讯同步公开了AI4S方向的人才需求，核心目标是组建一支人机协作的科研队伍。
2026.08.02 AI4S 美国创世纪计划首批名单公布，2.5亿美元砸向278个科研团队，全球AI4S竞赛全面打响 → 美国在推动人工智能深度嵌入科学研究领域迈出了关键一步。7月29日，美国能源部正式公布创世纪计划首批AI研究资助名单，首期依托2.5亿多美元专项资金，共计278个跨学科团队获得资助。获批项目将围绕核反应堆优化设计、土壤微生物学以及关键矿物提炼等多个前沿课题展开高强度攻关。这标志着联邦层面大规模利用AI攻克前沿科学难题的战略全面落地。
2026.08.02 AI4S 腾讯AI虚拟细胞模型登顶《Cell》主刊，4994个基因7860种化合物统一建模，破解癌症耐药难题 → 7月31日，国际顶级学术期刊《Cell》主刊在线发表了一项来自中国团队的突破性研究。腾讯生命科学实验室与中南大学联合提出AI虚拟细胞模型UniPert-G2CP，首次将基因扰动与化学药物扰动映射至统一语义空间，解决了化学扰动与细胞特异性响应这一长期难题。这是国内首个登上《Cell》主刊的AI虚拟细胞研究，标志中国团队在计算生物学领域实现了零的突破。
2026.08.01 AI4S 上海静安构筑AI4S产业高地，天穹与复鞍智能让科学发现跑出加速度 → 在上海静安区市北高新园区，一场关于科研范式的变革正在悄然发生。这里聚集了一批以AI for Science为核心的公司与机构，从能够将蛋白质结构照片变成数亿亿帧动态电影的超级计算机，到把材料研发计算从数月压缩到秒级的AI物质研发系统，静安正在构筑起全国密度最高的AI4S创新矩阵。造显微镜看透蛋白质，搭加速器秒算新材料，建导航仪锁定好药物，静安AI4S正在让科学发现跑出加速度。
2026.08.01 AI4S 晶泰科技发布XtalPi Science平台，多智能体矩阵开启自主科学发现 → 7月29日，晶泰科技在北京正式发布XtalPi Science科学智能平台与Genius Agents科学智能体矩阵，并联合26家产业、高校及科研生态伙伴共同发起成立科学智能开放生态联盟。据雷峰网7月31日报道，XtalPi Science是全球首个整合大语言模型、科学智能体与大规模自动化机器人实验的AI for Science综合平台，它将晶泰科技十年积累的模型、工具、智能体及实验资源封装为可按需调用的Science Token，从服务单一项目的内部体系，全面跃升为可供全球…
2026.07.31 AI4S 华为智算实验室与智慧科研方案发布，为中国AI4S构筑自主可控算力底座 → 科学智能的产业化落地不仅需要算法突破和数据积累，更需要坚实可靠的算力底座。在WAIC 2026期间华为科研军团总裁孙鹏飞正式发布了面向科研领域的双重战略方案。智算实验室解决方案回答智能底座从哪里来的问题，智慧科研解决方案回答如何更智能地做科研的问题。两者结合目标直指将科学家从繁琐事务中解放出来回归创新本身。
2026.07.31 AI4S AI for Science迎来产业化加速期，科研发现周期从数月压缩到数十分钟 → 2026年7月在上海举办的WAIC 2026上，AI for Science成为最密集出现的词汇之一。据新华社7月27日报道，越来越多的AI4S新成果正在改写科研的效率公式，多位受访专家判断科学智能未来两到三年将进入产业化爆发期，而数据这一最基础也最稀缺的要素正在成为各方争夺的战略高地。
2026.07.30 AI4S 上海AI实验室漆远提出：Science就是下一个Coding，AI4S从预测走向终极发现 → 过去一年半，大模型越来越强，但强的领域高度集中在闭环任务中，编程、翻译、下棋，这些任务有明确目标、有及时反馈、边界清晰。而科学研究恰恰相反，它是开放任务，没有标准答案，反馈周期长，失败是常态。上海人工智能实验室领军科学家、复旦大学特聘教授漆远在WAIC 2026期间面对数百位与会者说出了一句掷地有声的判断："Science是下一个Coding，AI4S不是通用人工智能的应用，而是人工智能的终极考题。"
2026.07.30 AI4S 上海科学智能研究院发布"神珍"模型，110亿参数统一六类科学数据 → 科学研究正面临一个根本性矛盾：不同学科的数据格式、量级和处理方式天差地别，但自然界本身的运作规律却是统一的。蛋白质的折叠规则、分子的相互作用、气候系统的演化，这些看似分属不同学科的规律，在底层可能共享着某种统一的数学结构。能否用一套AI模型同时理解这些跨领域的科学语言？上海科学智能研究院在2026年WAIC上给出的答案是"神珍"。
2026.07.29 AI4S AI4S产业化进入爆发前夜：WAIC 2026揭示科学智能的三大趋势与一个瓶颈 → 刚刚落幕的2026世界人工智能大会上,AI for Science几乎成为每个论坛的必选话题。从催化剂设计的效率跃升到药物研发的时间压缩,从神经科学的突破到材料基因组学的规模化应用,国产AI4S正在多个维度展现出惊人的落地潜力。多名与会专家判断,未来两到三年将是科学智能产业化的关键窗口期,而在这个窗口打开之前,一个瓶颈正在浮现。
2026.07.29 AI4S 北大深研院提出HME框架：让AI大模型从四个维度读懂分子密码 → 化学家认识一个分子,看的远不止一串字符——原子如何连接、分子呈现怎样的二维拓扑和三维构象、包含哪些官能团与结构片段,都会影响其性质和功能。然而,现有化学语言模型大多将分子表示为SMILES等一维字符串,虽然便于大语言模型处理,却难以完整呈现分子的多层次结构。北京大学深圳研究生院科学智能学院田永鸿、袁粒团队的最新研究,彻底改变了这一局面。
2026.07.28 AI4S AI4S产业投资半年超百亿美元，中美欧三极竞速科研范式大变革 → 2026年上半年，AI for Science领域的投融资活动呈现出爆发式增长态势。据行业研究机构不完全统计，全球AI4S领域的投融资总额已突破百亿美元大关，超过了2024年和2025年同期的总和。无论从资本流入的规模、参与机构的类型还是产业落地的速度来看，AI4S都在从一个概念性的学术方向演变为具有明确商业前景的产业赛道。中美欧三极在这一领域的竞争格局逐渐清晰，各自展现出不同的技术路径和优势方向。
2026.07.28 AI4S AI驱动新药研发全流程验证，从靶点发现到临床候选分子突破传统周期 → 2026年7月，AI制药领域连续传来多项标志性进展。英矽智能宣布其AI全流程设计的一款抗纤维化药物已正式进入III期临床试验，这是全球范围内为数不多的完全由AI驱动发现并推进到后期临床阶段的候选药物之一。同期，晶泰科技的AI智肽递送实验室获批成为北京市重点实验室，深势科技的DPA4大原子模型则在技术层面持续拓展其在新靶点发现中的应用。三项进展共同指向一个判断：AI新药研发正在从单点工具验证阶段迈入全流程管线验证的新纪元。
2026.07.27 AI4S AI for Science产业化进入加速期，从辅助计算到自主发现全面进阶 → 2026年的AI for Science赛道，正在经历一场从量变到质变的跃迁。北京率先发布AI4S产业新政，明确支持AI科学家自主实验室建设；晶泰控股的分子精准合成平台登上Nature Synthesis；中科院磐石2.0科学基础大模型已在数十家科研单位的上百个场景落地；思朗科技天穹3D科学计算机的高致病性病毒药物发现效率大幅提升。这些事件集中指向一个产业趋势：AI4S正在突破"辅助工具"的角色定位，向自主科学发现引擎进化。
2026.07.27 AI4S 晶泰控股WAIC展示AI4S全链条突破，从虚拟筛选到真实实验全面打通 → 在WAIC 2026展会上，晶泰控股携AI4S创新成果集中亮相，展示了AI技术在药物发现和新材料研发领域的最新突破。从联合发布面向真实化学与材料实验场景的多模态评测集LabOPBench，到携手福州大学刊发Nature Synthesis的分子精准合成新平台，晶泰正在打通AI4S从虚拟计算到真实实验的全链路。这不仅是晶泰一家公司的技术进展，更折射出整个AI4S赛道正在从"模型能力展示"走向"真实科研落地"的关键转折。
2026.07.26 AI4S ContactSeek登Nature，AlphaFold3赋能精准碱基编辑，开启基因编辑设计新范式 → 2026年7月22日，Nature期刊上发表了一项来自北京大学伊成器团队和华东师范大学李大力团队的合作研究成果。他们开发的ContactSeek框架利用AlphaFold3预测的分子接触概率信息，成功实现了对碱基编辑器的精确工程化改造。实验验证表明通过ContactSeek框架改造后的碱基编辑器在编辑效率和特异性方面均取得了显著提升。这项研究的突破在于它将AI蛋白质结构预测工具从观察工具升级为设计工具，使得科研人员可以根据结构预测结果直接定位影响编辑特异性的关键氨基酸位点，而…
2026.07.26 AI4S 诺奖得主Doudna团队用AI造出自然界不存在的新型CRISPR酶，精度远超进化几十亿年的天然版本 → 2026年7月16日，Nature和Science同日刊登了一项可能改写基因编辑技术历史的突破性成果。2020年诺贝尔化学奖得主Jennifer Doudna带领的团队，利用AI设计出了自然界从来没有存在过的CRISPR酶，其基因切割的精准度比几十亿年进化打磨出来的天然版本还要高出约95%。与此同时，另一家创业公司Profluent也使用类似方法绕过了天然模板，直接生成了全新的Cas9蛋白。这两项独立研究共同指向一个惊人的结论：几十亿年进化交给人类的基因编辑工具，正在被AI在…
2026.07.25 AI4S 浙大团队打造CVSP-AIE平台，把AI虚拟筛选从模型比拼推进到工作流时代 → 在药物发现的早期阶段，虚拟筛选是一项关键任务。研究人员需要在数以百万甚至数十亿计的化合物中快速识别出哪些分子有可能与目标蛋白结合，从而缩小实验验证的范围。传统的高通量虚拟筛选依赖于基于物理模型的分子对接软件，如AutoDock Vina和Glide。这些软件虽然经过了数十年的验证和改进，但计算速度较慢，对于大型化合物库的筛选需要耗费大量计算资源和时间。近年来深度学习方法在分子对接和打分预测方面取得了显著进展。各种AI模型在公开基准测试中不断刷新性能指标，但一个核心问题始终未能…
2026.07.25 AI4S Aureka发布OpenDDE开源药物发现引擎，全原子基础模型加速AI制药 → 2026年7月，总部位于加利福尼亚州拉古纳希尔斯并在上海设有研发中心的AI TechBio公司Aureka宣布正式发布Open Drug Discovery Engine（OpenDDE）。这是一款开源的全原子生物分子基础模型，被设计为下一代药物发现系统的结构推理核心。OpenDDE的一个显著创新在于它以共折叠作为核心设计理念。在传统的药物发现流程中，研究人员通常分别预测目标蛋白的结构和候选药物的分子结构，然后将它们对接在一起看是否能结合。而OpenDDE将蛋白质和药物的结构…