2024年，谷歌DeepMind的德米斯·哈萨比斯与约翰·杰珀因开发AlphaFold系统荣获诺贝尔化学奖。该系统成功预测近两亿种蛋白质结构，效率相当于全球科学家五十年实验成果的千倍。这一突破不仅加速了疾病机理研究与药物开发进程，更将人工智能辅助科研推至全球焦点。以2020年新冠mRNA疫苗研发为例，科学家能在48小时内完成候选分子设计，正是基于对冠状病毒刺突蛋白三维结构的提前解析。蛋白质领域五十余年的标准化数据积累与全球共享数据库，为AI建模提供了天然土壤。
当AI在数据完备领域大放异彩时，更多科研场景正面临数据格式混乱、标注标准缺失的挑战。2026年世界人工智能大会期间，智源研究院、中科院等四家机构展示的阶段性成果，揭示了AI突破数据壁垒的多元路径。中国科学院上海硅酸盐研究所团队借助磐石·科学基础大模型2.0，从两千万种配方中30分钟锁定新型合金催化剂，活性提升38%。该模型通过统一编码分子结构、光谱波形等异构数据，结合1.7亿篇科技文献训练，实现跨学科推理。在力学工程领域，其将高铁气动仿真时间从数小时压缩至秒级；天文领域构建的恒星参数反演工具链，使稀有天体识别准确率提升50%。目前，磐石已落地80余家科研机构，算力体系基于华为昇腾芯片构建。
神经科学领域的数据困境更为复杂。北京智源研究院与清华团队在《科学》期刊发表的研究中，悟界·Brainμ多模态大模型首次证实记忆反向调控睡眠的机制。该模型通过整合脑电、钙成像等七类神经信号，利用语言视觉模型的表征空间实现数据对齐。在与北京生命科学研究所的合作中，其对5000晚小鼠睡眠数据的分析结果与博士级人工判断一致性达92%。配套的BrainToken平台已整合人类、猴、小鼠三物种数据，基层医疗机构借此可将脑电数据转换为高分辨率fMRI图像，突破设备限制实现精准诊断。
实验室自动化领域同样涌现创新方案。深圳河套学院开发的灵鉴多智能体平台，通过模拟人类操作界面控制扫描电镜等6类精密仪器。在micro-CT对准任务中，其独立完成率从33%提升至80%，晶体结构解析工作量减少50.6%。清华大学生命科学学院则推进"黑灯实验室"建设，将大模型直接嵌入冷冻电镜等设备，实现数据采集与分析的闭环循环。该团队引入AI管理后，实验成本降低25%，新药研发周期有望从10年压缩至3个月。
这些突破背后，是算力自主创新的强力支撑。华为智算实验室解决方案通过优化调度算法，使嘉庚创新实验室的材料模拟效率提升20%。其智慧科研系统已服务全国20个重点实验室，构建起涵盖算力供给、数据管理到流程数字化的完整生态。当AlphaFold在理想数据环境中摘取诺奖级成果时，中国科研机构正通过跨模态建模、智能体操控等技术，让AI在数据荒漠中开辟绿洲，为科学家释放更多思考空间。
