随着人工智能（AI）技术的跨越式发展，科学研究正经历由AI驱动（AI for Science，AI4S）的范式变革。近来，日本正举全国之力系统推进AI4S国家战略，以应对基础研究实力下滑与科研人员不足的深刻挑战。文部科学省确立了以“科学复兴”为导向的AI4S战略目标，并立足自身优势明确了重点举措。与美国“创世纪计划”相比，日本AI4S国家战略为我国构建完善智能科研生态体系提供了更具务实性的启示。

 

 

　　（一）日本科学研究实力正处在历史性的分水岭

 

　　从文部科学省国立科学技术政策研究所（NISTEP）于2024年发布的科学技术指标来看，在全球最具影响力（Top10%）的论文产出排名中，日本从2000年代初的世界第4位跌至第13位。政府决策层面认为，这种持续性的衰退并非偶然的波动，而是由于日本现行的“科研操作系统”（Research OS）已经无法适配AI时代的特征需求。日本面临的更深层的系统性危机体现在以下方面：

 

　　第一，科研组织模式的结构性僵化。长期以来，日本研究机构深受“纵向割裂”（Vertical Silos）传统与“独立主义”（Self-sufficiency）倾向的影响。科研活动往往局限于某一大学、学部或研究室内部，研究设备被视为个人资产而非公共资源。这种封闭的科研组织模式导致跨学科的知识和人才流动极其困难。在急需跨领域交叉融合的AI驱动的研究范式面前，这种模式导致严重的资源错配与研发孤岛，难以形成规模效应。

 

　　第二，数据基础设施建设的系统性滞后。与美、中两国相比，日本在科研操作系统的数字化转型方面存在代差。尽管日本在物理、材料等基础学科领域拥有高质量的科研数据，但缺乏统一的标准协议、元数据自动赋予机制及云端共享平台，大量具有战略价值的数据被碎片化地封存在纸质实验记录内，或根本无法共享共有的本地存储空间中。这种还未“AI-Ready”的数据现状，导致AI大模型无法直接机器学习高质量的科研数据，极大限制了假说生成与实验设计的循环效率。

 

　　第三，人口结构危机下的生产力极限。随着少子老龄化程度的加剧，日本年轻研究人员储备锐减，导致传统依靠“人力密集型”和“高强度实验室劳动”的科研模式难以为继。面对研发成本上升与人才缺口的双重压力，日本传统的科研产出效率已触及天花板，如若不通过AI实现知识生产的自动化与智能化，以此替代枯燥的重复性实验，未来日本将无法维持其科技立国的国际竞争优势。

 

　　（二）AI4S国家战略的提出经纬

 

　　日本AI4S国家战略的提出和形成，是一个高强度、高密度的决策过程。2024年6月，日本在《科学技术创新白皮书》中首次将“AI带来的科研变革”作为专题进行讨论，从政策层面上树立了危机意识。此后，内阁府综合科学技术与创新会议（CSTI）着手制定《第7期科学技术与创新基本计划（2026—2030年度）》，将“通过AI提升科研生产力”列为更新国家科研操作系统的核心目标。

 

　　2025年是日本AI4S国家战略落地的关键之年。同年5月，日本颁布《关于促进人工智能相关技术研究开发及应用的法律》（也称AI法），这为技术开发应用提供了基础法治框架。8月，文部科学省信息委员会围绕“2030年代信息科学技术推进”开展大规模调研，听取了超过100名顶尖专家的意见建议。11月，内阁府在“科学复兴专家会议”上，正式提出了将AI4S列入国家宏观战略的基本方针。

 

　　2026年初，日本文部科学省成立了专门的“AI4S推进委员会”，主要目的是将宏观愿景转化成为具有可操作性的实施路径。该委员会在2026年3月召开第二次会议，正式提出了《关于推进AI for Science的基本战略方针（草案）》。方针明确指出，AI不再仅是单纯提高效率的辅助工具，而是支撑日本未来30年核心竞争力的“新一代科研操作系统”。这也标志着日本AI4S战略正式进入落地阶段。

 

　　（三）AI4S战略的目标设定

 

　　日本AI4S的战略目标：一是重塑科研范式。通过构建AI驱动型的科研生态系统，克服科研人员的认知局限与主观偏见，实现人类难以企及的高维发现。二是解放创造力。利用AI替代枯燥、高重复性的脑力与体力劳动，使科研人员从繁杂的基础流程中抽身，回归到更具洞察力与开创性的高阶创造性活动中。三是实现科学复兴。最终通过这种颠覆性的科研范式转型，构建具备国际竞争力的下一世代科学研究生态体系，彻底扭转日本基础研究能力下滑的整体态势。

 

　　为确保战略切实落地，日本政府设定了至2035年的考核指标。在论文产出方面，到2035年，将全球具有影响力（Top10%）的论文数量提升至世界第3位，并将AI相关论文占整体论文的比例从目前的全球第10位提升至第5位；在人才规模方面，未来5年内通过专项培养计划，增加1 000名能够熟练运用AI进行尖端科研的高水平人才；在基础设施使用效率方面，到2030年，将科研共享共用计算资源提升10倍以上，并将国家级研究数据平台（NII RDC）容量提升5倍，实现全方位AI自动化管理。

 

 

　　日本将2026年至2030年度（第7期基本计划执行期间）定位为“集中攻坚期”。文部科学省强调：如若不能在这五年内完成AI驱动的科研系统全面转型，日本将在未来产业竞争中彻底丧失科技自主性与国际影响力。

 

　　（一）科研数据“开放与封闭”双轨战略

 

　　文部科学省在《关于AI for Science中科研数据处理的思考（方案）》（以下简称《方案》）中，明确承继并深化了科研数据处理的“开放与封闭”双轨战略，旨在平衡“科研产出效率最大化”与“国家安全及竞争优势维护”二者的关系。

 

　　在开放方面，致力于将公共资金资助的科研数据转化为“AI-Ready”的高质量战略数据资产。日本规划依托国立情报学研究所（NII）的科研数据云（NII RDC）等核心数据平台，全面推动科研数据的标准化存储与开放利用。为消除跨学科合作过程中的数据壁垒，《方案》特别强调要引入“元数据自动赋予机制”，通过智能化手段降低科研人员的数据处理负担，使分散在不同领域、不同机构间的海量数据，能够实现高效流通与共用，从而为大模型训练提供数据支撑。

 

　　在封闭方面，针对涉及国家安全、日本优势产业竞争（如半导体材料、合成生物学、战略性矿物处理技术等）以及科研独创性的核心关键数据，明确了严格的“非公开”管理边界。考虑到在AI4S推进过程中，机密核心的科研数据可能通过模型训练、算力外包或其他不当方式流出并发生转移，为此不同部门将会制定专门指引，针对科研数据的跨境流动、学习利用的许可权限乃至物理服务器的存放位置等进行全方位管控，并要求研究机构在实施项目过程中，必须制定详尽的数据管理计划（DMP）并进行严密的尽职调查，确保日本的技术自主性权益不受损害。

 

　　（二）“AI for Science”与“Science for AI”双向赋能

 

　　日本的战略框架清晰地确立了科学与AI深度融合的双向循环模式。由此可知，AI4S与“Science for AI”两者的关系并非简单的工具借用，而是相互补充、协同演进的共创过程。

 

　　在AI4S方面，目标是利用AI加速跨越从微观原子模拟到宏观系统推演的鸿沟，从而建立自驱型实验室（AI-driven Lab）。此过程不仅要利用大语言模型进行知识加工和处理，更为核心的是通过开发科学基础模型（Scientific Foundation Models）与AI代理（AI Agents），在材料、生命科学、聚变能源等战略领域实现关键性突破。这种模式能够自动完成从高维假设生成、实验路径优化到大规模自动化操作的闭环，在三年内有望实现将新材料的开发效率提升至10倍以上。

 

　　在Science for AI方面，日本试图发挥其在数理科学、理论物理及计算科学领域的深厚积淀优势，解决制约AI应用上的底层瓶颈。日本政府认为，AI在科学领域的应用必须跨越黑箱难题与幻觉风险这两道门槛。对此，AI4S国家战略强调，要利用数理科学作为基盘，强化对AI逻辑的科学验证与理论构建，提升AI模型的透明度、解释性及物理一致性。这意味着，科学界不应仅是AI的调用者，更应作为AI的验证者与重构者，以此来确保AI提出的假设具备科学性与可证伪性。

 

　　以上双向赋能模式的最终目的，是构建一个良性的生态循环。当AI技术渗透到科技创新全流程、全周期，海量高质量、高可靠性的科研数据将反过来促进大模型迭代进化，而更强大的AI大模型又会进一步优化科研范式加速转换。

 

 

　　为实现上述战略目标和愿景，由文部科学省统筹协调其他各部门，正式启动了名为“AI for Science科学研究革新项目”的举国计划。

 

　　（一）下一代科研基础设施

 

　　日本将举全国之力构建下一代科研基础设施，具体包括：一是依托现有的富岳（Fugaku）计算机加速研发更加强大的“富岳NEXT”超级计算机。日本的目标是要建立一个计算资源池（Computing Resource Pool），以此让研究者无论是在实验室还是居家，都能通过统一接口调用强大的GPU算力。二是升级学术情报网络SINET6，实现超高速、低延迟的科研数据流通，以此支撑跨地域性的“自动化实验室”远程控制。三是增强由国立情报学研究所运营的数据云，并同时嵌入由技术实现的科研数据管理手段，自动完成实验数据的清洗、分类、存储及安全治理。

 

　　（二）专项基金支持项目

 

　　日本在2025年设立了两大类财政特别支持的项目。一类是聚焦战略目标突破的项目导向（Project-led）支持项目。该项目对标日本具有资产优势且“获胜机会大”的重点领域，核心任务是建立AI驱动的自动化实验室，通过AI代理与尖端实验设备的深度融合，实现“假设、实验、分析、再发现”的闭环自动化研发模式。另一类是覆盖全领域的挑战型（Challenge-led）支持项目。该项目的定位是面向学术界所有研究者的萌芽式创新孵化器，其核心宗旨在于消除“AI格差（AI Divide）”，以此确保不仅是信息领域，即便是人文社会科学等学科的研究人员，也能够获得必要的算力与AI技术支持，以此加速海量文献与数据的知识整合。不同于第一类项目的高额资助，此类项目每年大概支持1000个，单项资助约为500万日元（约22万元人民币），周期为1年。日本旨在通过这种广覆盖、低门槛的支持资助，全面点燃学术界全员瞄准AI驱动的火种热情。

 

　　（三）战略重点领域遴选

 

　　为确保国家未来战略的自主性，日本政府在“AI推进委员会”项下设立了“重要技术领域探讨工作小组”，并结合《第7期科学技术与创新基本计划》绘制了一系列必须举国攻关的技术图谱。在这一布局中，日本不仅锁定了六大国家战略技术领域，还将其与具有前期优势的战略性新兴技术领域深度融合，通过AI重点赋能于科技制高点。

 

　　材料与化学领域一直被视为日本的传统强项，AI4S战略明确要求利用人工智能大模型加速下一代电池及超导材料的研发，力求在新材料探索速度上实现量级突破。生命科学领域则通过深度整合AlphaFold等前沿AI工具与高质量生物样本库，加速药物筛选进程并推动定制化医疗的普及。聚变能源领域的重点在于利用AI实现复杂等离子体控制的实时模拟，以期大幅缩短核聚变能源的商用化周期。半导体技术则侧重于AI辅助设计次世代低能耗芯片，以支撑算力需求与绿色转型的平衡。针对宇宙与海洋领域，日本致力构建能解析海量卫星遥感与海洋观测数据的AI基础设施，以探索未知领域的科学规律。最后在防灾减灾方面，则要通过整合AI与高精度地理信息系统，构建具备实时预测地震、海啸的智能化预警体系。以上这些领域的遴选，不仅是为了追求科学的卓越突破，更是为了在人口萎缩的背景下，通过AI驱动的技术集群来确保日本在全球技术创新中的话语权。

 

　　（四）产学研合作与国际协同

 

　　日本政府深刻意识到，AI4S范式变革绝非政府单方面投入所能达成，必须构建一个产学研各界贯通的创新生态系统。

 

　　在产学研循环方面，日本致力打破大学基础研究、企业应用转化的传统线性逻辑，转向产学共创循环型模式。企业不仅要提供丰富的产业应用场景与算力资源，更应向学术界开放原本保密的非竞争领域高质量数据（如失败案例、未公开实验记录），以此共同构建一套高精度的AI科研基础模型。与此同时，大学不再仅是知识的提供者，更应利用深厚的数理功底为AI发现提供物理规律支撑，并作为AI预测结论的“科学验证者”。通过共同打造AI自驱型合作实验室并推广交叉聘任制，产学界将协同跨越从基础研究到产业化之间的“死亡之谷”。

 

　　在国际协同方面，日本积极谋求在“全球顶尖联赛”中占据一席之地。通过支持国内研究机构参与NeurIPS挑战赛、Bezos Earth Fund AI挑战赛等国际权威竞技场，不断提升日本AI模型的国际认可度与标准话语权。更重要的是，日本致力与同盟国建立“安全、安心、可信”的AI合作准则，在共享计算资源、互补科研数据优势的同时，通过参与国际标准制定，构建一套既能防范技术外流风险，又能确保在全球科研价值链中不可替代的国际合作网络。

 

 

　　比较来看，日本的AI4S战略并未完全复刻美国能源部“创世纪计划”那种基于全领域的技术霸权扩张路径，而是选择了一条基于自身优势裁量的差异化赛道，一定意义上更具务实性，其对于我国构建智能科研生态体系具有一定启示意义。

 

　　第一，深化科研评价制度改革，确立数据贡献在科研评价中的核心地位。长期以来，我国科研界同样面临对数据共享共用缺乏动力的困境。针对这一痛点，可借鉴日本经验重新设计评价体系，将科学数据贡献、科学专用模型开发及标准化工具的开源共享作为科研绩效评估与职称晋升的重要维度。除此外，还可以对从事数据整理与数据基础设施维护的人员给予明确的职业激励与人事评价。通过评价方式的改变来打破以往的封闭式科研模式和传统，营造“数据共享即贡献”的开放科研文化氛围。

 

　　第二，确立科技创新的优势领域以及未来发力方向，明确AI4S赋能的领域优先级，构筑我国智能科研方面的“护城河”。我国应在保持全域覆盖的同时，重点针对我国拥有海量工业数据、完备产业链支撑以及深厚学科积淀的领域，进行资源上的倾斜支持。进一步，还应在此基础上建立国家战略级技术图谱，以确保我国在全球科研范式转型中部分领域具有“不可替代性”。

 

　　第三，加快推进科研重大基础设施升级。我国应加快构建统一的国家级科研数据基础设施和网络，制定统一的“AI-Ready”数据标准，引入元数据自动赋予机制。大力推动非敏感领域的科研数据开放共创的同时，通过技术手段和法律手段确保事关国家安全利益与产业核心竞争力的关键科研数据不当流出。此外，还应鼓励跨学科人才交叉流动，培养既懂领域科学又懂AI算法的复合型人才。