《科学智能白皮书2025》由复旦大学、上海科学智能研究院与自然科研智讯联合发布。该报告基于2015-2024年全球科学智能大数据，汇集近60位科学家智慧，深入剖析AI与科学研究的融合趋势。报告涵盖七大科研领域、28个方向，探讨近90个科学智能前沿问题及突破路径，旨在引领科学智能范式变革，应对全球挑战。报告揭示AI如何重塑科研范式，通过模型和数据驱动、自动化实验等方式，提升科学发现的效率与精准性，并关注AI安全与伦理治理。

🤖 报告将AI领域划分为AI核心（算法、机器学习等）与科学智能六大方向（数学、物质科学、生命科学、地球与环境科学、工程科学、人文社会科学），揭示AI在各领域重塑科研范式。

🧪 科学智能通过模型和数据驱动，更有效地探索解空间从而生成假设，并通过自动与智能化实验等方式，全流程赋能科学研究，显著提升科学发现的效率与精准性。

💡 报告探讨了构建跨尺度、超学科的科学智能模型、提升AI模型在科学研究中的泛化性和可解释性等前沿问题，并提出融合先验知识的跨尺度建模、利用生成式模型和合成数据来弥补数据稀缺等解决方案。

🛡️ 报告重点关注AI安全和AI伦理治理，强调构建内生安全机制和“以人为本”的原则，确保AI技术在研发初期即嵌入安全防护能力，并和人类价值观对齐。

5月26日，复旦大学、上海科学智能研究院联合施普林格·自然（Springer Nature） 旗下的自然科研智讯（Nature Research Intelligence）全球发布《科学智能白皮书2025》，报告首次运用2015-2024年全球科学智能多源大数据，近60位不同领域的科学家联袂写作，深入剖析AI与科学研究大融合之势，全面探索7大科研领域、覆盖28个方向、近90个科学智能前沿问题及突破路径，以洞见前瞻未来，引领科学智能范式变革，应对全球挑战。

报告将AI相关领域划分为AI核心（算法、机器学习等）与科学智能六大方向（数学、物质科学、生命科学、地球与环境科学、工程科学、人文社会科学）。报告指出，在以上所有领域，科学智能正深刻重塑传统科学研究范式，通过模型和数据驱动更有效地探索解空间从而生成假设，以及自动与智能化实验等方式，全流程赋能科学研究，显著提升科学发现的效率与精准性。

报告全面探讨了科学智能在7大科研领域、28个前沿方向、近90个科学智能关键问题及突破路径，例如如何构建跨尺度、超学科的科学智能模型、提升AI模型在科学研究中的泛化性和可解释性，又如，如何推动AI拓展科学发现的创新边界。为解决这些问题，科学家提出融合先验知识的跨尺度建模、利用生成式模型和合成数据来弥补数据稀缺、建立跨学科知识图谱与闭环强化学习系统，推动科学智能的进一步发展。此外，报告也重点关注了AI安全和AI伦理治理，强调构建内生安全机制和“以人为本”，确保AI技术在研发初期即嵌入安全防护能力, 并和人类对齐。