■记者观察

　　AI向科研端纵深渗透

　　重塑传统产业创新范式

　　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。

（文章来源：上海证券报）