本書緊扣「AI for Science——驅動科學範式變革的核心力量」這一主題，系統闡釋了由人工智慧引發的第五次科學範式變革的深層邏輯、技術架構與全球格局，深刻揭示了AI已從輔助工具演變為新型科學主體。全書在回溯科學範式演進歷程的基礎上，剖析了AI如何推動科研從傳統線性模式向人機協同新生態轉型，並前瞻性地提出了未來科學研究的全新方向。本書結合中美歐戰略布局，展現全球科技競爭前沿，幫助讀者更好地理解AI for Science在推動科技創新與範式轉型中的戰略價值與廣闊前景。
緒論：智能革命與科學新範式 0.1 科學範式的歷史演進與第五範式的崛起 0.2 科學研究的思維革新：AI與人類智慧的深度融合 0.3 AI for Science的技術基石：數據、演算法與算力的協同飛輪體系 0.4 「四梁N柱」理論框架：學者的系統性思考與創新 0.5 全球競爭格局與中國發展路徑 0.6 挑戰與未來：邁向人機協同的科學新時代 0.7 結語：站在新哥倫布的甲板上 1.新哥倫布：AI作為科學發現的新範式 1.1 科學研究範式的演進：從經驗到計算的四階跨越 1.2 AI for Science的發展歷程：從工具輔助到科學範式的根本性革新 1.3 第五範式驅動科學躍遷 1.4 爭議與融合：人機協同的科學新範式正在成形 2.智慧的土壤：數據、演算法與算力 2.1 超越「三角」：數據、演算法與算力的生態 2.2 科學數據生命史：從實驗到模擬，再到文獻的三源融合 2.3 結構化智能的崛起：演算法範式的深度轉向 3.學習關聯：深度學習與表示學習 3.1 神經網路的結構基礎：科學數據的特徵提取器 3.2 卷積神經網路：天文、生物圖像中的結構感知者 3.3 序列智能：RNN與Transformer在基因、蛋白質與時序系統中的角色 4.AI for Science「四梁N柱」理論框架 4.1 AI for Science「四梁」理論框架 4.2 AI for Science「N柱」理論框架及案例 5.大語言模型鏈接AI與科學研究 5.1 大語言模型作為科研新範式：從輔助工具到科研夥伴 5.2 技術架構與平台創新：構建AI賦能的科研基礎設施 5.3 技術架構與平台創新：邁向深度融合的AI驅動科研新時代 6.我國AI for Science發展現狀 6.1 AI for Science發展的戰略規劃 6.2 AI for Science自主能力的資源建設 6.3 AI for Science背景下科學數據的核心地位 7.國外AI for Science發展 7.1 美國AI for Science發展 7.2 歐盟AI for Science發展 7.3 日本AI for Science發展 8.重點領域AI for Science發展研究 8.1 生命科學領域AI for Science發展現狀及分析 8.2 材料與工程科學領域中AI for Science的現狀及分析 8.3 空間與天文科學領域AI for Science現狀及分析 8.4 生態環境和地球系統領域AI for Science現狀及分析 8.5 高能物理與基礎前沿領域AI for Science現狀及分析 9.計量中的AI for Science 9.1 計量科學的演變與AI賦能的必然性 9.2 AI在計量數據獲取中的應用 9.3 AI在計量數據處理與分析中的應用 9.4 AI在測量標準與校準中的應用 9.5 AI for Science在計量領域的典型案例分析 9.6 AI賦能計量面臨的挑戰與未來展望 10.獨特的挑戰——AI輸出循環問題
10.1 AI輸出循環的形成機制 10.2 AI輸出循環的影響 10.3 應對AI輸出循環的策略 10.4 小結 11.反思、洞察與未來：科學與智能共同演化的時代 11.1 總結反思：AI for Science的範式革命與文明意義 11.2 進取之路：我國AI for Science自主能力的挑戰與改進策略 後記
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