四川
2026年以来，AI for Science（人工智能赋能科学研究，科学智能）热度被推向新高。模型、资本、产业与政策多线共振，几乎每隔几天，就有重磅进展刷新行业认知。
OpenAI、Anthropic等AI巨头不约而同地将能力边界延伸至科学研究，Isomorphic Labs等新一代玩家则自诞生起便获得资本市场的高度关注。
AI正在从理解和生成语言，进一步走向理解生命、材料与物理世界。
国家战略层面的竞逐也在加速。《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出推动“人工智能+”科学技术；美国创世纪计划规模已扩大至50亿美元以上。
站在技术革命、科研范式变革、产业升级与国家科技竞争的交汇点上，我们期待与行业同仁共同完成这幅AI for Science产业图景。
通过多元视角的交叉观察，记录AI与基础科学、应用科学深度融合的关键进程，让这场正在发生的质变，被行业更清晰、更客观地看见。
征集目的
本次《2026 AI for Science行业研究报告》案例征集活动，旨在系统梳理AI for Science领域的创新实践与产业案例，呈现人工智能技术在科研场景中的应用进展与落地成果。
我们希望汇聚企业、科研机构及技术平台的代表性案例，从技术突破、应用实践、商业探索等多维度展现行业发展现状，为产业参与者提供有价值的参考与洞察。
通过本次报告编撰，智药局期待搭建连接产学研用各方的交流平台，共同推动AI for Science领域的技术创新与产业发展。
提交征集信息请联系：
小局，17778675090（微信同号）
报告重点内容概括
AI在科学研究领域的最新技术进展
集中讨论AI技术在科研各环节的最新研究进展和应用实践，详细介绍AI在药物发现、生命科学、材料科学、化学与催化、能源革新、半导体与先进制造以及工业研发领域的应用，以及这些技术如何提高研发效率、降低成本，并最终加速科研成果诞生、落地的进程。
行业协同共赢策略
深入剖析AI for Science企业与传统科技巨头之间的合作机会——包括技术授权、联合开发、合资公司及并购整合等，探讨双方在数据资产、领域知识、计算资源与商业化能力上的互补优势，同时识别合作中常见的挑战。
市场格局、发展趋势与战略机遇
系统呈现全球AI for Science市场的规模空间、区域分布与细分赛道热度。分析核心驱动因素：政策支持、技术突破、算力成本下降、高质量海量数据、资本持续涌入等，同时预警潜在风险。为布局高增长子领域、构建差异化技术壁垒、提前应对市场整合与竞争提供战略建议。
AI for Science成功模式的案例解析
精选若干个具有代表性的成功案例，从技术路径选择、合作架构设计、临床转化效率到商业价值兑现进行拆解。提炼可复用的关键成功要素，为行业参与者提供实操参考。
以最终报告发布版本为准
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