機(jī)器學(xué)習(xí)成為中國科研“新引擎” 中國領(lǐng)跑全球科研應(yīng)用創(chuàng)新

    中國科研界正憑借機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的深度融合，在高影響力研究領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)爆發(fā)式增長。由國際知名機(jī)器學(xué)習(xí)研究平臺(tái)Marktechpost近日發(fā)布的分析報(bào)告顯示，2025年前三季度，在《自然》系列期刊發(fā)表的機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)研究中，中國發(fā)表的相關(guān)研究論文數(shù)量位居全球第一，科研應(yīng)用范圍涵蓋醫(yī)學(xué)、氣候科學(xué)、工程、材料科學(xué)、農(nóng)業(yè)與計(jì)算生物學(xué)等多個(gè)前沿領(lǐng)域。這不僅是中國科研產(chǎn)出規(guī)模的體現(xiàn)，更標(biāo)志著人工智能技術(shù)正系統(tǒng)性地融入從基礎(chǔ)研究到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的創(chuàng)新全鏈條，推動(dòng)中國在前沿科學(xué)領(lǐng)域形成可持續(xù)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，從“跟跑”、“并跑”向“領(lǐng)跑”轉(zhuǎn)變。

    高質(zhì)量科研產(chǎn)出穩(wěn)居全球第一方陣

    這項(xiàng)分析基于對(duì)自然出版集團(tuán)（Nature Portfolio）旗下期刊于2025年1月1日至9月30日期間發(fā)表的5000+篇高質(zhì)量論文的全面審讀與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理，結(jié)果顯示，中國在這一期間有超過2100篇科研論文采用了機(jī)器學(xué)習(xí)方法，占全球總量 43%，為所有國家中最高，遠(yuǎn)超美國（877篇）和印度（562篇）。報(bào)告指出，機(jī)器學(xué)習(xí)已成為中國頂尖科研機(jī)構(gòu)的重要科學(xué)工具，包括中國科學(xué)院、清華大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、中南大學(xué)等院校均有突出表現(xiàn)。這延續(xù)了中國在自然指數(shù)等高質(zhì)量科研指標(biāo)中的領(lǐng)先態(tài)勢(shì)，反映出中國科研體系在推進(jìn)人工智能與學(xué)科交叉方面的系統(tǒng)布局與扎實(shí)投入。

    為確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與可復(fù)現(xiàn)性，Marktechpost本次分析采用統(tǒng)一的Python流程，對(duì)自然出版集團(tuán)旗下所有期刊中涉及機(jī)器學(xué)習(xí)方法的文章進(jìn)行自動(dòng)化篩選、結(jié)構(gòu)化提取與模型分類，重點(diǎn)關(guān)注其所屬科學(xué)領(lǐng)域、作者國別、采用的機(jī)器學(xué)習(xí)工具、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)所實(shí)現(xiàn)的具體科學(xué)成果以及引用信息等。此類方法學(xué)不僅為后續(xù)研究提供了開放框架，也展現(xiàn)出數(shù)據(jù)挖掘與科研評(píng)價(jià)的結(jié)合潛力。

全面賦能：機(jī)器學(xué)習(xí)正深度嵌入科研核心流程

    隨著數(shù)據(jù)體量指數(shù)級(jí)增長以及科研復(fù)雜度不斷提升，機(jī)器學(xué)習(xí)已成為全球科研的新基建。Marktechpost的分析報(bào)告指出，中國科學(xué)家已將Transformers、XGBoost、ResNet、U-Net、YOLO、LightGBM、CatBoost等主流機(jī)器學(xué)習(xí)模型架構(gòu)廣泛應(yīng)用于多學(xué)科交叉研究中，并在醫(yī)學(xué)圖像分割、基因組分析、全球氣候建模、新材料探索及地球觀測(cè)大數(shù)據(jù)分析等多個(gè)復(fù)雜課題方向上實(shí)現(xiàn)突破性進(jìn)展。

    盡管生成式 AI 備受關(guān)注，但報(bào)告指出，經(jīng)典且成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)工具仍是科研實(shí)踐的核心。在科研實(shí)際工作流程中，近一半研究案例依賴梯度提升模型（如 XGBoost、LightGBM、CatBoost）、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（如 U-Net）。以CatBoost為例，其在處理分類與數(shù)值混合特征數(shù)據(jù)時(shí)穩(wěn)定且高效，適用于生態(tài)監(jiān)測(cè)、臨床診斷、工程實(shí)驗(yàn)分析等場(chǎng)景。研究人員常將其與適用于圖像與基因序列分析的深度學(xué)習(xí)模型、適用于材料科學(xué)的圖模型結(jié)合使用，形成“混合式”技術(shù)方案，為提升模型可解釋性、降低訓(xùn)練成本、加速科研迭代提供重要支持。

    全球機(jī)器學(xué)習(xí)科研生態(tài)呈現(xiàn)多樣化分工

    在全球范圍內(nèi)，機(jī)器學(xué)習(xí)在科研中的應(yīng)用也呈現(xiàn)出不同的特點(diǎn)。根據(jù)Marktechpost的報(bào)告，全球多國研究機(jī)構(gòu)普遍將機(jī)器學(xué)習(xí)工具與本國科研優(yōu)勢(shì)相結(jié)合，以提升科研效率與創(chuàng)新能力。美國在核心機(jī)器學(xué)習(xí)框架（如 TensorFlow、PyTorch、Transformer 架構(gòu)等）的開發(fā)方面具有突出地位；加拿大是生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的發(fā)源地；英國貢獻(xiàn)了 AlphaFold 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)系統(tǒng)；德國提出了 U-Net 架構(gòu)；法國/歐盟開發(fā)了 Scikit-learn；俄羅斯則提供了 CatBoost。

    而中國則通過其龐大的科研基礎(chǔ)設(shè)施與跨學(xué)科合作模式，進(jìn)一步加深了機(jī)器學(xué)習(xí)在全球科研中的影響力。正如亞利桑那大學(xué)人工智能實(shí)驗(yàn)室副主任馬修·J·哈希姆（Matthew J. Hashim）指出：“不同科研生態(tài)體系在全球機(jī)器學(xué)習(xí)格局中扮演著互補(bǔ)而獨(dú)特的角色�！�

    應(yīng)用場(chǎng)景落地：從醫(yī)療健康到氣候建模

    機(jī)器學(xué)習(xí)不僅提升了數(shù)據(jù)處理效率，更推動(dòng)多個(gè)領(lǐng)域的研究范式變革。在醫(yī)療健康方面，中國科學(xué)院等機(jī)構(gòu)通過機(jī)器學(xué)習(xí)解析海量單細(xì)胞數(shù)據(jù)，構(gòu)建高精度人類細(xì)胞圖譜，為疾病機(jī)制研究與精準(zhǔn)醫(yī)療奠定基礎(chǔ)。同時(shí)，人工智能輔助診斷系統(tǒng)已在國內(nèi)多家醫(yī)院進(jìn)入臨床驗(yàn)證階段，通過整合多模態(tài)醫(yī)療數(shù)據(jù)，顯著提升腫瘤早期識(shí)別與分型的準(zhǔn)確性。

    在氣候與環(huán)境領(lǐng)域，中國科研團(tuán)隊(duì)開發(fā)的全球高分辨率數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型表現(xiàn)出超越部分傳統(tǒng)模型的能力，并發(fā)表于《自然》雜志，展示了中國在關(guān)鍵科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域的突破。此外，通過融合衛(wèi)星遙感與地面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，并結(jié)合先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，我國已能夠?qū)崿F(xiàn)PM2.5等污染物的小時(shí)級(jí)、百米級(jí)高時(shí)空精度環(huán)境繪圖與預(yù)報(bào)，為大氣污染的精準(zhǔn)溯源與治理提供了強(qiáng)有力的科學(xué)支撐。

    在工程與材料科學(xué)領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)正加速從“試錯(cuò)式”實(shí)驗(yàn)向“理性設(shè)計(jì)”轉(zhuǎn)變。我國團(tuán)隊(duì)成功利用生成模型、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與智能優(yōu)化算法設(shè)計(jì)新型催化材料；復(fù)旦大學(xué)研發(fā)的新型補(bǔ)鋰分子使磷酸鐵鋰電池循環(huán)壽命達(dá)到“萬次”級(jí)別，展現(xiàn) AI 驅(qū)動(dòng)材料研發(fā)的巨大潛能。

    中國科研生態(tài)：從“工具驅(qū)動(dòng)”邁向“協(xié)同合作”

    “這組數(shù)據(jù)清晰展示了機(jī)器學(xué)習(xí)已成為現(xiàn)代科研的重要組成部分�！盡arktechpost聯(lián)合創(chuàng)始人兼主編阿西夫·拉扎克（Asif Razzaq）表示，“中國在多個(gè)科研領(lǐng)域展現(xiàn)出的廣泛而成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)整合能力，是科研創(chuàng)新與智能技術(shù)深度融合的典范�！�

    報(bào)告指出，協(xié)同合作是機(jī)器學(xué)習(xí)科研的重要特征。多數(shù)相關(guān)研究論文由來自 2至15個(gè)的計(jì)算實(shí)驗(yàn)室與學(xué)科領(lǐng)域團(tuán)隊(duì)、醫(yī)療或工業(yè)機(jī)構(gòu)共同完成。中國科研機(jī)構(gòu)的跨學(xué)科合作機(jī)制成熟，每篇論文平均涉及2.6個(gè)機(jī)構(gòu)。隨著模型可解釋性、可復(fù)現(xiàn)性提升，機(jī)器學(xué)習(xí)正成為科研人員的重要“合作者”。

    構(gòu)筑智能科研“新基座”

    未來，隨著大模型、多模態(tài)學(xué)習(xí)與機(jī)器智能等先進(jìn)技術(shù)的成熟，中國有望在機(jī)器學(xué)習(xí)賦能科研的縱深應(yīng)用中持續(xù)領(lǐng)先，并在全球科研生態(tài)中發(fā)揮更為關(guān)鍵的“系統(tǒng)引擎”作用。在國家持續(xù)加大對(duì)人工智能與基礎(chǔ)科研投入的背景下，機(jī)器學(xué)習(xí)將進(jìn)一步融入科研全過程，人機(jī)協(xié)作的科研新模式有望持續(xù)釋放創(chuàng)新潛能，在醫(yī)療健康、氣候變化、能源轉(zhuǎn)型等重大領(lǐng)域貢獻(xiàn)更多中國智慧與中國方案。