■记者观察
AI向科研端纵深渗透
重塑传统产业创新范式
◎记者 时娜
当前，人工智能对实体经济的赋能正经历一场深刻的范式转移：从生产端的提质降本 ，加速向科研端的原始创新渗透 。这一转变不仅勾勒出产业升级的全新图景 ，更标志着技术融合的价值重心从“改造生产线 ”转向“重塑创新链 ” 。
在发展新质生产力的宏观背景下，传统产业若仅满足于生产环节的效率提升 ，将难以突破高质量发展的瓶颈；唯有补齐原始创新与技术攻关的短板 ，才能实现真正的跃迁。
农业育种、制药 、新材料等硬核产业长期面临研发周期长 、试错成本高、高度依赖专家经验等痛点 。传统模式下，隐性知识往往碎片化地存在于资深科研人员脑中 ，“人走技失”成为行业顽疾 。AI向科研端渗透的首要价值 ，在于实现行业隐性经验的数字化沉淀与传承。通过构建可迭代 、可复用的行业AI大脑，海量试验数据 、配方经验与选育规律被系统化沉淀为数字知识库 ，破解经验传承难、新人成长慢的难题 ，为产业创新筑牢数据基座 。
更为关键的是，AI科研赋能很大程度上打破传统产业的效率桎梏 。以温氏股份为例，其搭建的AI4S平台通过统一数据知识资产与智能体双引擎 ，实现了从群体遗传背景解析到科学育种决策的全流程自动化。这种集约化 、精准化的科研模式 ，显著提升了科研效率与经济效益，证明了AI在解决系统性挑战中的巨大潜力 。在医药与新材料领域 ，AI同样通过加速分子设计 、模拟实验路径 ，将原本漫长的研发过程压缩至数周甚至数天，极大地降低创新门槛 。
这一转变还重构产业的人机协同新范式。AI承接基础、重复且海量的数据处理工作 ，解放科研人员的精力 ，使其能聚焦核心技术攻关与战略决策。同时，专家模糊的决策逻辑在经验数字化过程中被系统梳理 ，进一步提升科研决策的科学性与精准度 ，推动产业从“经验科研 ”向“智能科研 ”跨越 。
尽管当前传统行业的AI科研赋能仍处于起步阶段，但育种 、创新药 、先进材料等高价值赛道已率先突破 。从生产提质到科研破局 ，AI深度渗透传统产业核心创新环节 ，正在让传统产业摆脱粗放发展模式。这不仅是技术的迭代，更是创新生态的重塑，开启了智能化、科学化、可持续的全新发展时代 ，为培育壮大新质生产力提供了强劲引擎 。
