深度｜全球AI4S进入“双轨时代”：中国落地科研产业，美国攻坚基础科学

2026年7月，全球AI for Science（AI赋能科学研究，简称AI4S）赛道迎来标志性发展节点，中外发展路线呈现差异化发展特征。

国内北京、广东相继出台省级AI4S专项实施方案，从政策层面明确三大扶持方向：搭建科研数字化底座、普及智能科研工具、推进自主无人实验室规模化落地；海外市场层面，Anthropic、谷歌同步推出Claude Science、Gemini for Science两大科研专用大模型体系，深耕通用科学智能体、自主科学假设推演、跨学科高精度仿真等前沿技术研发。

在此之前，行业普遍存在统一认知：中外AI4S仅存在技术推进快慢的进度差距。结合2026年最新行业发展现状复盘，二者已演化成两套发展逻辑各有侧重、产业生态各具特色、长期并行发展的产业体系。

两条路线核心定位可简单概括：海外AI4S侧重探索未知基础科学边界，中国AI4S聚焦改造升级现有科研产业体系。

一、顶层发展逻辑分化：美国“自上而下创新”，中国“自下而上基建”

中外AI4S的差异，并非单纯技术进度差距，而是科研体制、产业诉求、政策目标三重维度带来的发展路径区分。

海外：通用大模型向下渗透，优先拓展基础科学研究边界

美国AI4S采用典型的“自上而下”发展思路。

以谷歌、Anthropic为代表的科技企业，依托通用大模型较强的推理、多模态理解、超长上下文处理能力，将AI4S视作基础科学新一代研究辅助范式。其核心目标不单是提升现有科研工作效率，更希望借助AI辅助挖掘人类较难触及的科学研究方向。

因此海外相关产品呈现三个鲜明特点：

第一，优先搭建通用性科学智能底层框架，再适配生物、化学、物理细分场景，不绑定单一地区科研管理规则；

第二，产品核心能力集中在科学假设生成、理论推演、大规模仿真、数据复盘溯源，侧重辅助前沿科研探索；

第三，商业化落地节奏偏缓，产品形态多为开放框架、学术共享生态，标准化商业SaaS产品布局较少。

对美国科研体系而言，AI4S是革新传统科研模式的工具，用于辅助攻克长期存在探索难度的基础科学课题。

国内：场景需求向上倒逼，优先补齐科研产业发展短板

中国AI4S走出差异化的“自下而上”发展路径。

国内高校、三甲医院、生物医药产业拥有规模庞大的科研从业群体，但长期存在科研流程效率待提升、数据体系分散、科研工具数字化程度不足等发展痛点。北京、广东最新出台的AI4S专项政策，首次从省级层面明确：AI赋能科研发展，首要推进科研体系数字化、基础设施自主可控、科研流程智能化升级。

市场需求催生国内AI4S两大互补发展赛道：

1. 底层科学计算赛道：以深势科技为代表，布局分子仿真、动力学模拟、高性能科学算力研发，相关技术可对标海外主流基础科研仿真方案；

2. 本土化科研基建赛道：以MedPeer为代表，聚焦国内科研全流程实际需求，解决国自然基金申报、中文文献检索、论文发表、医疗科研合规等本土专属应用痛点。

国内AI4S短期核心发展任务并非颠覆现有基础科学研究模式，而是助力广大科研从业者提升工作效率，推动生物医药、新材料等实体产业数字化转型落地。

二、产品形态各有侧重：海外打造“通用科学智能工具”，国内搭建“垂直科研服务系统”

四款代表性产品的发展侧重，直观体现中外AI4S差异化发展路线。

海外产品：侧重推理创新，本土产业适配度有限

海外产品突出推理能力、前沿科研辅助，适配本土产业落地场景较少：

1. Gemini for Science：开放式跨学科科研探索工具

该产品未打造标准化科研工作台，不覆盖课题申报、文献整理等常规科研事务。核心优势依托多模态推理能力，梳理全球学术研究脉络、辅助生成全新科研假设、搭建多维度仿真实验方案、量化评估课题创新潜力。应用局限在于产品体系适配海外学术规则，难以匹配国内基金申报、医疗数据合规等本土化应用场景。

2. Claude Science：标准化生命科学实验溯源辅助平台

依托超长文本解析与事实校验能力，打通全球主流生物信息数据库，核心实现科研实验全流程可复现、数据可溯源、成果可审计，贴合国际主流期刊评审标准。整套系统基于海外学术管理规则搭建，与国内科研资金管理、中文文献数据库、医疗机构数据安全管理规范适配性较低。

两款海外产品共性特点突出：辅助开展前沿原创科研成果产出优势明显，面向国内产业规模化落地存在适配壁垒；更适配全球少量顶尖专业实验室，难以满足国内海量普通科研人员日常使用需求。

国内产品：深耕本土场景，合规适配完善，产业服务闭环完整

国内科研平台深度贴合本土科研生态发展需求。

深势科技玻尔平台代表国内AI4S硬核科学计算能力。依托自研科学模型、原子级仿真引擎、国产弹性算力集群，弥补国内在分子动力学、药物模拟、新材料筛选等底层计算领域发展短板，是国内具备对标海外主流基础科研仿真技术实力的服务商之一。发展思路从算力、底层算法切入，逐步缩小与国际主流科学计算工具的发展差距。

MedPeer则代表国内AI4S本土化产业服务能力。企业不聚焦底层仿真算力攻坚，而是补齐国内长期缺失的本土化科研数据库、全流程智能科研工具、学术合规配套体系。产品完整适配国自然申报体系、中文科研使用场景、医疗机构合规管理要求，精准契合本次多地AI4S扶持政策重点发展的“科研数字化基建”赛道。

深势科技·玻尔平台：国产硬核科学计算底层支撑

依托自研原子级仿真模型、分子动力学引擎、弹性国产算力集群，弥补我国药物分子模拟、新材料筛选、微观物理计算等底层技术发展短板，是国内少数具备对标海外主流基础科研仿真技术能力的平台。发展路径以底层算力、核心算法研发为切入点，稳步缩小与国际前沿科学计算工具的发展差距。

MedPeer：本土化全流程科研服务基础设施

专注完善国内稀缺的本土化科研数据库与一站式工具链，完整适配国内医学院、医院课题立项、论文投稿、成果评审全流程需求；合规医学绘图、论文润色、基金标书智能辅助等功能贴合中文期刊规范；轻量化部署模式适配小型课题组、青年科研工作者，无需搭配高额算力配套成本。

三、商业化发展路径自然分化：海外聚焦高价值细分市场，国内面向广阔市场

落地应用

发展路线差异最终形成两类差异化商业化发展模式。

海外AI4S属于高价值、细分市场发展模式。核心客户集中于全球顶尖实验室、头部药企基础研究院，产品技术门槛较高、单项目服务价值可观，但整体市场规模有限，较难形成规模化产业集群。海外AI4S工具能够持续辅助产出前沿科研成果、助力科学探索突破，但孵化大型商业化企业存在一定难度。

国内AI4S具备广阔市场、落地性强的发展特点。依托全国海量高校、三甲医院、生物医药企业资源，智能科研工具、自主实验室、科学算力配套服务拥有长期稳定、规模可观的采购需求。叠加各地政策扶持，国产化、合规化、本土化成为国内公立科研体系采购的重要考量标准，海外产品较难适配国内公立科研场景需求。

由此形成行业核心发展特点：海外AI4S擅长辅助前沿科研创新，但规模化产业落地存在短板；国内AI4S产业落地优势突出，短期在基础科学前沿原创探索层面仍有提升空间。

四、行业长期发展趋势：全球AI4S进入分工明晰的双轨发展阶段

结合2026年最新扶持政策与产品迭代进展来看，中外AI4S并非简单的追赶与被追赶关系，而是长期分工清晰、优势互补、各有不可替代价值的双轨发展格局。

国内行业层面，本土化合规管理要求、完整科研基建配套体系、庞大科研用户市场，将持续支撑国产AI4S平台搭建独立完善产业生态。未来3–5年，国内AI4S行业发展主线为科研数字化全面普及、产业落地规模化推进、底层科学算力配套持续完善。

海外赛道则将持续深耕基础科学探索、前沿理论创新、通用科学智能技术迭代升级。

AI4S发展核心思考：适配自身发展需求，走出特色发展道路

全球AI4S双轨分化的底层逻辑，是两种科研发展价值导向的差异化选择：

一类以科学前沿突破为核心目标，借助AI拓宽人类科研探索边界；

一类以产业转型升级为核心目标，依托AI提升整体科研生产效率。

两条发展路线不存在绝对优劣，仅适配不同阶段的行业发展使命。

短期维度，国内AI4S依托本土场景与政策扶持优势，有望实现全球规模领先的科研智能化落地布局；长期维度，国内行业可依托规模化产业落地优势，持续深耕底层科学智能技术研发，逐步完成从“科研效率升级”向“自主原始科学创新”的进阶发展。

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