5月26日，上海科学与情报学院与福丹大学的自然研究情报和施普林格自然的Springer Nature，Springer Nature的子公司一起发行了“ Science Intelligence White Paper 2025”。该报告首次使用2015年至2024年的全球多元源主要数据。来自各个领域的近60位科学家共同编写，深入评估AI整合和科学研究的进程，并全面探索7个科学研究的主要领域，涵盖了28个方向，近90个边界问题和科学智慧的无助，看到全球挑战，看到全球的挑战，带领世界的全球挑战，带领全球挑战，导致世界变化 - 世界各地的挑战 - 越来越多的挑战 - 越来越多的挑战 - 逐渐发展 - 逐渐成熟 - 逐渐成熟。情报范式，并应对全球挑战。由AI驱动的范式的转换，由AI，完整的加长科学R的过程研究（科学的AI，AI4S）是科学研究驱动的智力和人工智能变化的总和，反映了人工智能和研究研究的双向发展和深刻整合。该报告将与AI相关的领域划分为六个主要方向：AI核心（算法，机器研究等）和科学智能（数学，材料科学，生命科学，土地科学和环境科学，工程科学，人文科学和社会科学）。该报告指出，在上述所有领域中，智力科学是对传统科学研究范式的深入修复，通过模型和驱动数据更有效地探索解决方案空间，以产生假设，以及在整个过程中强调科学研究的基础，从而显着提高了科学发现的效率和准确性。报告补充重新启发性地探索了科学智能在科学研究的七个主要领域的关键问题和突破创新边界的创新边界。为了解决这些问题，Iscientist提出了跨尺度建模，其中包括先验知识，使用生成模型和合成数据来产生数据短缺，建立跨学科知识图和闭环学习系统，并促进情报科学的进一步发展。此外，该报告还侧重于AI安全和AI道德管理，强调内源性安全机制的构建nd“专注于人”，以确保在研发的早期阶段将AI技术嵌入安全保护功能中，并与人保持一致。通过建议匹配的关键字和出版数据库，我们将找到科学研究中最受欢迎的AI方法和技术。大型语言模型（LLM）已成为科学材料，生命科学，社会科学等领域的一般工具科学研究。计算机视觉技术已经渗透到了地球生命和环境中的科学领域。此外，共享研究，图形神经网络，可解释的AI和边缘智能被广泛用于各种学科。图1。AI技术在科学智能方面最受欢迎。 Ang tsina ay humahantong sa pagputol ng mga pagbabago ayon sa kalikasanayon sa kalikasanayon sa mga istatistika sa bilang sa bilang ng mga ng mga ng mga nag nag mga na na a an an ang katalinuhan ng pang-agham ay humahantong sa pananaliksik ng ng ng ng aiikasan（索引ng kalikasan） Wiseukan在2020年之后显然是突然的增长，这实际上将一般繁荣引入了人工智能研究。国家研究表明，在2015年至2024年之间，世界各地人工智能出版物中五个国家的现场发生了变化。中国的增长势头尤其重要，AI出版物总数从2015年的60,100个增加到2024年的273,900，价值占全球总数的29％。 2018年，中国报纸总数超过了欧盟，以前曾对世界排名，欧盟和美国在2022年超过了。印度也表现出明显的被捕趋势。 2015年，其总报纸为18,200（美国只有1/3），上升到85,1002024年，几乎相当于美国（85,700）。 AI出版物的总数和趋势（何时五个国家/地区）（2015-2024，单位：Qianpin）中国在面向AI应用程序的变化领域的“追随者”跃升至“领导者”。分析有关专利，政策文件和临床测试的上述数据表明，随着它的持续增长，中国在2016年以引用超过了欧盟（22,300），并于2019年超过了美国（19,600），并于2024年超过了美国（19,600）。到2024年，中国的全球全球新闻记者的41.6％的账户占全球全球新闻记者的41％。远处的政策和临床测试。