IDC認為，AI for Science是指以機器學習、深度學習等人工智能技術分析處理多維度、多模態(tài)、多場景下的模擬和真實數(shù)據(jù)，解決復雜推演計算問題，加快基礎科學和應用科學的發(fā)現(xiàn)、驗證、應用，打造下一代科研范式。當前，AI for Science正處于發(fā)展上升期，未來將從基礎學科、技術研發(fā)、產(chǎn)品創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)服務等維度深度賦能傳統(tǒng)科學領域，而如何更好地挖掘人工智能技術潛力，解決重大挑戰(zhàn)，提升創(chuàng)新活力成為新的命題。

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我國中央和地方政府相繼出臺政策，要求加快人工智能促進科學研究創(chuàng)新發(fā)展，形成具有未來競爭優(yōu)勢的戰(zhàn)略性前沿方向。AI for Science作為重點路徑，應用場景覆蓋生命科學、自然環(huán)境、數(shù)學推理、材料工程、量子計算、物理化學等重要方向，當前企業(yè)和科研機構正在利用人工智能技術加快蛋白質結構預測、新材料發(fā)現(xiàn)、數(shù)學猜想驗證、黑洞探測，創(chuàng)新成果層出不窮。可以預見，未來AI for Science將圍繞芯片算法、軟件平臺、應用解決方案構建新的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，市場也迎來了新的機遇和挑戰(zhàn)。

在此背景下，IDC啟動《IDC Perspective：AI for Science市場研究》報告，報告將通過系統(tǒng)梳理技術體系、產(chǎn)業(yè)結構和市場格局，并展示人工智能在科學研究應用中的典型案例，總結發(fā)展路徑。同時，報告中也將分析該領域主要技術提供商的能力與代表性產(chǎn)品，展望下一階段的發(fā)展趨勢，以期為AI+Science產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供有力參考和支撐。

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