AI for Science正在从学术论文中的前沿概念，加速转变为驱动产业创新的核心引擎。2026年上半年，AI4S在药物发现和材料研发两个核心赛道上同时取得了一系列突破性进展。从英矽智能利用AI全流程发现的抗纤维化药物推进到III期临床，到DPA4大原子模型登顶Matbench Discovery，从上海Golab物质科学智能研发工厂的落地运营，到先声药业与薛定谔平台的国际化合作，AI4S正在用商业化的成绩单向市场证明：这不是"学术界的自娱自乐"，而是有着万亿级市场潜力的战略新兴产业。
2026年上半年，AI制药领域最令人振奋的消息来自英矽智能。这家全球AI制药头部公司公布的财报显示，其使用AI全流程发现的抗纤维化新药靶点ISM-018已正式进入先导化合物优化阶段，另一款靶向抗肿瘤药物ISM-202进入了I期临床试验，预计2027年将公布初步临床数据。更受关注的是，英矽智能利用AI发现的全球首款抗纤维化药物在2026年进入了III期临床。这意味着AI不仅在药物发现的早期阶段证明了价值，在从实验室到患者床头的全流程中同样经受住了考验。
中国AI制药企业在2026年的表现同样抢眼。药石科技依托20万种实体分子砌块的"药物芯片"库和自研AI药物发现平台，在超大可合成化学空间中快速进行分子生成、筛选与优先级排序，将大量探索工作前移至计算阶段，早期药物设计效率提升了数十倍。晶泰科技的AI智肽递送实验室获批北京市重点实验室，这是国内首个专注于AI驱动多肽递送技术研发的省部级重点科研平台。华大基因与腾讯合作构建的AI辅助药物研发平台，从一个罕见遗传病靶点的20亿个候选小分子中筛选出11个具有活性的先导化合物，虚拟筛选的命中率达到行业平均水平的10倍以上。华为云与恒瑞医药合作的AI辅助药物设计系统，将一款抗肿瘤药物的先导化合物优化周期从传统的9个月缩短到了不到3个月。这些案例的叠加效应正在形成产业共识，AI制药正从"锦上添花"变为"雪中送炭"，成为新药研发管线上的标配基础设施。
在材料科学的赛道上，DPA4大原子模型登顶Matbench Discovery是2026年上半年最受关注的事件。这款由北京科学智能研究院与深势科技联合研发的AI模型，在预测材料形成能、稳定性和带隙等关键属性上达到了与第一性原理计算相当的精度，计算速度却快了5个数量级。这意味着一种全新的材料研发模式正在成为现实：研究人员不再需要靠经验和运气在实验室中逐一合成和测试候选材料，而是首先用AI在虚拟空间中对数百万种候选材料进行高通量筛选，只将最有潜力的候选材料送到实验验证环节。
这种"先算后试"的模式已经被验证为切实可行的产业路径。在固态电池电解质材料研发中，DPA4仅用一周时间就完成了对45万种候选材料的系统筛选，锁定了27种有潜力候选材料。同样在催化剂设计中，DPA4的预测帮助研究团队将催化剂的实验筛选效率提升了数十倍。在产业落地层面，深势科技已经与多家新能源、化工和医药企业建立了深度合作，将DPA系列模型嵌入到客户的研发流程中。苏州材科源图科技有限公司借助AI智能体为一家世界500强企业解决了催化材料转化效率长期徘徊不前的痛点，仅用了不到两个月时间就交付了优化方案，将转化效率提升了约30%。DeepMatter与薛定谔平台的分子模拟合作也在加速，传统上需要6个月的分子设计和优化流程被压缩到了2周以内。这些案例验证了AI材料研发的商业可行性，正在吸引更多产业资本进入这一赛道。
AI4S的规模化落地离不开科研基础设施的支撑。2026年7月，Golab物质科学智能研发工厂的正式发布标志着中国在AI4S基础设施方面迈出了关键一步。这个由上海科学智能研究院牵头、格物智研打造运营的"超级科研工厂"首次在国内成功跑通了"AI计算-自动实验-数据回流-模型自进化"的干湿闭环全流程。在无人干预的状态下连续运行5天，自主完成了135项真实科研任务，从分子设计到合成实验验证全自动完成。位于上海漕河泾的自驱动实验室一期已经投入运行，近3000平方米的二期工程也已启动建设。
这种科研基础设施的升级正在改变科研投入的产出模式。过去一个材料科学实验室要实现高通量筛选和自动化实验，需要采购数千万甚至上亿元的专用设备，并且需要一支由材料科学家、实验员和数据工程师组成的大团队。而Golab平台通过提供标准化的AI4S服务，大幅降低了科研自动化的准入门槛。传统研发模式下，一个药物靶点从发现到候选分子生成的平均成本约为5000万美元，AI可将这一成本降低到约500万美元，降幅高达90%。Golab的目标是将AI4S服务标准化和平台化，让更多中小型企业和研究机构能够以"按需付费"的模式使用最先进的AI4S基础设施，推动AI4S的大规模普及和产业化。
尽管AI4S正在快速走向产业化，但面临的挑战同样不容忽视。数据质量的瓶颈是当前AI4S面临的最大挑战。高质量的标注数据是训练精准AI模型的基础，而在许多科学领域，高质量标注数据的获取成本极高。以蛋白质结构数据为例，一个高质量的结构解析实验可能需要数周时间和数十万元的经费。中国科学技术信息研究所联合多家机构编制的《AI for Science创新图谱2026》指出，生命科学、物理、化学、地球科学、材料科学等领域在AI4S应用中活跃度最高，但高质量数据的匮乏仍是制约发展的关键因素。
人才短缺是另一大瓶颈。既懂AI又懂具体科学领域的复合型人才极度稀缺。目前国内真正能独立开展AI4S研究的团队不超过200个，远不能满足产业需求。商业模式的不确定性也是投资人关注的核心问题。AI4S的商业模式还在探索中，目前主要有软件订阅、项目制合作和成功付费分成三种模式，但哪种模式最终能成为主流尚未确定。尽管挑战重重，行业对AI4S的前景仍然充满信心。据多家市场研究机构预测，AI4S市场到2030年有望突破千亿美元规模，中国在全球AI4S版图中的角色正在从"跟跑"向"并跑"甚至"领跑"转变。随着WAIC 2026科学智能论坛的举办和国家相关政策支持力度的持续加大，AI4S作为第四科研范式正在中国加速落地，一个以数据驱动、AI赋能的科研新生态正在稳步成形。