深度｜全球AI4S进入“双轨时代”：中国落地科研产业，美国攻坚基础科学

来源：市场资讯

（来源：MedPeer学术）

2026 年 7 月，全球AI for Science（AI 赋能科学研究，简称AI4S）赛道迎来标志性分水岭，中外发展路线出现根本性割裂。

国内北京、广东相继出台省级 AI4S 专项实施方案，从政策层面明确三大扶持方向：搭建科研数字化底座、普及智能科研工具、推进自主无人实验室规模化落地；

海外另一边，Anthropic、谷歌同步推出 Claude Science、Gemini for Science 两大科研专用大模型体系，全力攻坚通用科学智能体、自主科学假设推演、跨学科高精度仿真等前沿技术。

在此之前，行业普遍存在统一认知：中外 AI4S 仅存在技术推进快慢的进度差距。

但站在 2026 年最新行业节点复盘，二者已演化成两套逻辑完全独立、生态互不兼容、长期并行发展的产业体系。

简单概括两条路线核心定位：海外 AI4S 以探索未知基础科学为核心使命，中国 AI4S 以改造升级现有科研产业体系为核心目标。

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美国“自上而下创新”

VS

中国“自下而上基建”

中外AI4S的差异，不是技术差距，而是科研体制、产业诉求、政策目标三重维度的底层分歧。

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海外：通用大模型向下渗透

优先突破基础科学边界

美国AI4S的发展逻辑是典型的“自上而下”。

以谷歌、Anthropic为代表的巨头，依托通用大模型的超强推理、多模态理解、超长上下文能力，将AI4S定位为基础科学的下一代研究范式。其核心目标不是提升现有科研效率，而是让AI具备人类没有的科学发现能力。

因此海外产品呈现三个鲜明特征：

第一，优先搭建通用科学智能底座，再适配生物、化学、物理场景，不绑定单一国家科研规则；

第二，产品核心能力集中在科学假设生成、理论推演、大规模仿真、数据复盘溯源，主打原创突破；

第三，商业化意愿弱，产品形态偏向开放框架、学术生态，而非标准化商业SaaS。

对美国科研体系而言，AI4S是颠覆科研范式的工具，用来解决人类长期无法突破的基础科学难题。

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国内：场景需求向上倒逼

优先补齐科研产业短板

中国AI4S走的是完全反向的“自下而上”路径。

国内高校、三甲医院、生物医药产业拥有全球最大的科研体量，但长期存在科研流程低效、数据体系零散、科研工具现代化程度不足等问题。

最新北京、广东两地AI4S政策，首次从省级层面明确：AI赋能科研，首先要完成科研体系数字化、基础设施国产化、科研流程智能化。

市场需求催生国内 AI4S 两大互补赛道：

1.底层科学计算赛道：以深势科技为代表，主攻分子仿真、动力学模拟、高性能科学算力研发，对标海外顶尖基础科研仿真技术；

2.本土化科研基建赛道：以 MedPeer为代表，聚焦国内科研全流程刚需，解决国自然基金申报、中文文献检索、论文发表、医疗科研合规等本土独有痛点。

国内 AI4S 短期核心任务并非颠覆现有基础科学研究范式，而是完成千万科研从业者的效率升级，推动生物医药、新材料等实体产业数字化落地。

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海外通用科学大脑

VS

国内垂直科研系统

海外：强推理、重原创、弱本土产业落地

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Gemini for Science

开放式跨学科探索引擎

该产品不做标准化科研工作台，不覆盖日常申报、文献整理等常规科研事务。

核心优势依托多模态超强推理能力，自动梳理全球学术脉络、生成全新科研假设、搭建多维度仿真实验方案、量化评估课题创新价值。

短板在于完全适配海外学术体系，无法匹配国内基金申报、医疗数据合规等本土化场景。

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Claude Science

标准化生命科学溯源审计平台

依托超长文本解析与事实校验能力，打通全球通用生物信息数据库，核心实现科研实验全流程可复现、数据可溯源、成果可审计，完全贴合国际顶刊评审标准。

但其整套体系基于海外学术规则搭建，与国内科研资金管理、中文文献库、医疗机构数据安全规范完全割裂。

两款海外产品共性突出：擅长产出前沿原创科研成果，难以规模化落地产业端；适配全球顶尖小众实验室，无法服务海量普通科研人员。

国内：重本土场景、强合规适配、

完善产业闭环

与海外相反，国内平台完全扎根本土科研生态。

深势科技玻尔平台代表国内AI4S的“硬核科研能力”。

以自研科学模型、原子级仿真引擎、国产弹性算力为核心，补齐国内在分子动力学、药物模拟、材料筛选等底层计算短板，是国内少数能对标海外基础科研仿真能力的厂商。

其发展逻辑是从算力和底层算法切入，追赶国际科学计算水平。

MedPeer则代表国内AI4S的“产业服务能力”。

它不攻坚底层仿真算力，而是补齐国内长期缺失的本土化科研数据库、全流程科研工具、学术合规体系。

依托适配国自然体系、中文科研场景、医院合规要求的优势，它精准踩中本次AI4S政策重点扶持的“科研数字化基建”赛道。

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深势科技·玻尔平台

国产硬核科学计算底座

依靠自研原子级仿真模型、分子动力学引擎、弹性国产算力集群，补齐我国在药物分子模拟、新材料筛选、微观物理计算等底层技术短板，也是国内少数可对标海外基础科学仿真能力的厂商。

发展路径从底层算力、核心算法切入，逐步缩小与国际顶尖科学计算工具的差距。

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MedPeer

本土化全流程科研服务基础设施

专攻国内长期缺失的本土化数据库与科研工具链，完整匹配国内医学院、医院立项、投稿、评审全流程；

合规医学绘图、论文润色、基金标书辅助等工具高度适配中文期刊规范；轻量化模式适配小型课题组、青年教师，无需捆绑高额算力成本。

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海外高价值窄市场

国内大规模强落地

路线差异最终带来完全不同的商业结局。

海外AI4S属于高价值、窄市场模式。

客户集中在全球顶尖实验室、头部药企基础研究院，客单价高、技术壁垒高，但市场容量有限，难以形成规模化产业。

海外AI4S可以持续产出顶刊成果、实现科学突破，但很难跑出大型商业化公司。

国内AI4S则是大市场、强落地模式。

依托海量高校、三甲医院、生物医药企业，AI科研工具、智能实验室、科学算力服务拥有持续、稳定、庞大的采购需求。

政策加持下，国产化、合规化、本土化成为硬性门槛，海外产品天然被隔离在国内公立科研体系之外。

这也造就了行业最核心的矛盾：

海外AI4S擅长“造创新”，

但难以“做产业”；

国内AI4S擅长“做产业”，

但短期难以颠覆基础科学前沿。

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行业趋势：全球AI4S

进入分工固化双轨时代

从2026年最新政策与产品迭代来看，中外AI4S并非简单的追赶与被追赶关系，而是长期分工固化、双向互补、无法替代的双轨格局。

对国内行业而言，本土化合规壁垒、完整科研基建体系、庞大科研用户市场，将持续保护国产AI4S平台形成独立生态。未来3–5年，国内AI4S的主旋律是科研数字化全面普及、产业落地规模化、基础算力持续补齐。

而海外赛道，将持续承担基础科学探索、前沿理论创新、通用科学智能迭代的任务。

AI4S的终极命题，不是谁更强，而是谁更适配时代。

全球AI4S双轨分化的本质，是两种科研价值观的博弈：

一种是以科学突破为目标，

用AI拓展人类知识边界；

一种是以产业升级为目标，

用AI重构科研生产效率。

两条路线没有绝对优劣，只是时代使命不同。

短期来看，中国AI4S将凭借场景与政策优势，完成全球最大规模的科研智能化落地；长期来看，国内行业需要在规模化产业优势之上，持续沉淀底层科学智能能力，最终实现从“科研效率升级”到“原始科学创新”的跨越。