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、多場景下的模擬和真實數據，解決復雜推演計算問題，加快基礎科學和應用科學的發現、驗證、應用，打造下一代科研范式。當前，AI for Science正處于發展上升期，未來將從基礎學科、技術研發、產品創新、產業服務等維度深度賦能傳統科學領域，而如何更好地挖掘人工智能技術潛力，解決重大挑戰，提升創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新發展，形成具有未來競爭優勢的戰略性前沿方向。AI for Science作為重點路徑，應用場景覆蓋生命科學、自然環境、數學推理、材料工程、量子計算、物理化學等重要方向，當前企業和科研機構正在利用人工智能技術加快蛋白質結構預測、新材料發現、數學猜想驗證、黑洞探測，創新成果層出不窮?？梢灶A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業生態，市場也迎來了新的機遇和挑戰。
在此背景下，IDC啟動《IDC Perspective：AI for Science市場研究》報告，報告將通過系統梳理技術體系、產業結構和市場格局，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品，展望下一階段的發展趨勢，以期為AI+Science產業發展提供有力參考和支撐。
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