AI4S驱动下的科学发现：从经验试错到智能驱动

本报告为前瞻研究系列报告，聚焦AI for Science（AI4S）驱动的科学研究"第五范式"，即科研从经验试错向智能驱动演进。报告从算法逻辑三层协同展开：执行层以生成式模型与高通量判别模型完成候选空间的扩张与收缩；决策层以贝叶斯优化、多臂老虎机与最优停止算法优化资源分配；逻辑层以物理信息神经网络、符号回归与因果归因增强物理一致性与可解释性。市场测算采用三层乘法框架，假设2026年全球研发总支出约3万亿美元（2015年购买力平价口径）、研发AI预算占比基准7%（对照情景9%、10%）、AI4S商业转化比例取2%、5%、10%、15%四档，据此测算"预算型商业空间"。报告进一步分析通用、垂直与物理原点三条技术迁移路径的博弈，并以四象限竞争图谱研判产业价值捕获与投资框架。风险提示：技术验证转化风险；测算假设偏差风险；数据安全与合规风险；技术替代与竞争格局风险。