人工智能深度融入科技创新的企业科研新范式及策略研究
Study on the New Paradigms and Strategies of Enterprise Scientific Research and Strategies in the Context of the Deep Integration of Artificial Intelligence (AI) into Scientific and Technological Innovation
DOI: 10.12677/mm.2025.1512319, PDF,   
作者: 华 斌, 宋 平, 陆启宇:国网上海市电力公司科技部,上海;李 永, 张堰华:上海久隆企业管理咨询有限公司,上海
关键词: 科技创新科研范式人工智能落地策略Scientific and Technological Innovation Research Paradigm Artificial Intelligence (AI) Implementation Strategy
摘要: 科学研究的演进轨迹,清晰呈现了从经验、理论、计算到数据范式迭代,当前,这一进程正迈入由人工智能技术主导的第五科研范式AI for Science (简称AI4S)。本文围绕人工智能深度融入科技创新的科研新范式展开研究,系统梳理科研范式演进过程,深入剖析各阶段科研活动的核心特征及科研范式发展规律和趋势预测;分析人工智能在科技创新中应用现状并总结AI赋能科研的主要路径,进一步构建融合人工智能的企业科研新范式概念框架,界定新范式的定义、内涵与运行逻辑,提出科研智能双引擎模型,深度解析科研流程与AI的双向交互机制。最后,从完善科研管理架构、建立人才体系、搭建技术支撑平台、优化资源配置四方面,提出企业科研新范式落地策略。
Abstract: The evolutionary trajectory of scientific research clearly manifests the paradigm iteration, evolving from empirical science, theoretical science, computational science to data-intensive science. Currently, this progression is advancing into the fifth research paradigm—AI for Science (AI4S). This paper centers on the new research paradigm where AI is deeply integrated into technological innovation. It systematically combs through the evolutionary process of research paradigms, conducts an in-depth analysis of the core characteristics of research activities at each stage, as well as the developmental laws and trend projections of research paradigms. Moreover, it assesses the current application status of AI in technological innovation and summarizes the primary pathways through which AI empowers scientific research. Furthermore, the paper constructs a conceptual framework for the new corporate research paradigm integrated with AI, defines the definition, connotation and operational logic of this new paradigm, proposes a “Dual-Engine Model for Intelligent Scientific Research”, and conducts an in-depth interpretation of the bidirectional interaction mechanism between scientific research and AI. Finally, from four dimensions—refining the research management architecture, establishing a talent system, constructing a technical support platform, and optimizing resource allocation—it puts forward strategies for the implementation of the new corporate research paradigm.
文章引用:华斌, 宋平, 陆启宇, 李永, 张堰华. 人工智能深度融入科技创新的企业科研新范式及策略研究[J]. 现代管理, 2025, 15(12): 147-154. https://doi.org/10.12677/mm.2025.1512319

参考文献

[1] 李伦, 刘梦迪. 人工智能驱动的科学研究范式革命: 态势与未来[J]. 探索与争鸣, 2024(10): 143-151.
[2] 孙坦. 支撑AI4S的智能知识服务: 需求、趋势与任务[J]. 农业图书情报学报, 2023, 35(10): 6-9.
[3] 托马斯·库恩. 科学革命的结构[M]. 北京: 北京大学出版社, 2022.
[4] 刘云, 房浩超. 人工智能驱动的科研范式变革与特征[J]. 世界科技研究与发展, 2025, 47(2): 159-165.
[5] 周代数, 魏杉汀. 人工智能驱动的科学研究第五范式: 演进、机制与影响[J]. 中国科技论坛, 2024(12): 97-107.
[6] 周刚, 王锐, 李凯文, 等. 觉悟ChatGPT, 科研第五范式即将来临[J]. 中国科技成果, 2023, 24(12): 19-24.
[7] 颜世健, 喻国明. 智能方法作为“第五范式”: 人工智能时代科研范式的“新物种” [J]. 学术探索, 2024(1): 34-43.
[8] 孟小峰, 李勇, 祝建华. 社会计算: 大数据时代的机遇与挑战[J]. 计算机研究与发展, 2013, 50(12): 2483-2491.
[9] 丁大尉. 大数据时代的科学知识共生产: 内涵、特征与争议[J]. 科学学研究, 2022, 3(40): 393-400.
[10] 约翰·霍兰德. 涌现: 从混沌到有序[M]. 杭州: 浙江教育出版社, 2022.
[11] 维克托·迈尔-舍恩伯格, 肯尼思·库克耶. 大数据时代: 生活、工作与思维的大变革[M]. 杭州: 浙江人民出版社, 2013.
[12] 王飞跃, 缪青海. 人工智能驱动的科学研究新范式: 从AI4S到智能科学[J]. 中国科学院院刊, 2023, 38(4): 536-540.
[13] 徐鹏, 鲁雨洲. AI for Science: 科研的新范式、新赛道和大变革[J]. 中国科技产业, 2025(10): 48-51.
[14] 赵朝阳, 朱贵波, 王金桥. ChatGPT给语言大模型带来的启示和多模态大模型新的发展思路[J]. 数据分析与知识发现, 2023, 7(3): 26-35.
[15] 陈永伟. 超越ChatGPT: 生成式AI的机遇、风险与挑战[J]. 山东大学学报(哲学社会科学版), 2023(3): 127-143.