中國日報12月10日電(記者 歐陽詩嘉)中國科研界正憑借機器學習技術的深度融合，在高影響力研究領域實現爆發式增長。
由國際機器學習研究平臺Marktechpost近日發布的分析報告顯示，2025年前三季度，在《自然》系列期刊發表的機器學習相關研究中，中國發表的相關研究論文數量位居全球第一，科研應用范圍涵蓋醫學、氣候科學、工程、材料科學、農業與計算生物學等多個前沿領域。這不僅是中國科研產出規模的體現，更標志著人工智能技術正系統性地融入從基礎研究到產業應用的創新全鏈條，推動中國在前沿科學領域形成可持續的競爭優勢，從“跟跑”、“并跑”向“領跑”轉變。
高質量科研產出穩居全球第一方陣
這項分析基于對自然出版集團（Nature Portfolio）旗下期刊于2025年1月1日至9月30日期間發表的5000+篇高質量論文的全面審讀與結構化數據處理，結果顯示，中國在這一期間有超過2100篇科研論文采用了機器學習方法，占全球總量 43%，為所有國家中最高，遠超美國（877篇）和印度（562篇）。報告指出，機器學習已成為中國頂尖科研機構的重要科學工具，包括中國科學院、清華大學、復旦大學、中南大學等院校均有突出表現。這延續了中國在自然指數等高質量科研指標中的領先態勢，反映出中國科研體系在推進人工智能與學科交叉方面的系統布局與扎實投入。
全面賦能：機器學習正深度嵌入科研核心流程
隨著數據體量指數級增長以及科研復雜度不斷提升，機器學習已成為全球科研的新基建。Marktechpost的分析報告指出，中國科學家已將Transformers、XGBoost、ResNet、U-Net、YOLO、LightGBM、CatBoost等主流機器學習模型架構廣泛應用于多學科交叉研究中，并在醫學圖像分割、基因組分析、全球氣候建模、新材料探索及地球觀測大數據分析等多個復雜課題方向上實現突破性進展。
全球機器學習科研生態呈現多樣化分工
在全球范圍內，機器學習在科研中的應用也呈現出不同的特點。根據Marktechpost的報告，全球多國研究機構普遍將機器學習工具與本國科研優勢相結合，以提升科研效率與創新能力。美國在核心機器學習框架（如 TensorFlow、PyTorch、Transformer 架構等）的開發方面具有突出地位；加拿大是生成對抗網絡（GAN）的發源地；英國貢獻了 AlphaFold 蛋白質結構預測系統；德國提出了 U-Net 架構；法國/歐盟開發了 Scikit-learn；俄羅斯則提供了 CatBoost。
而中國則通過其龐大的科研基礎設施與跨學科合作模式，進一步加深了機器學習在全球科研中的影響力。正如亞利桑那大學人工智能實驗室副主任馬修·J·哈希姆（Matthew J. Hashim）指出：“不同科研生態體系在全球機器學習格局中扮演著互補而獨特的角色。”
應用場景落地：從醫療健康到氣候建模
機器學習不僅提升了數據處理效率，更推動多個領域的研究范式變革。在醫療健康方面，中國科學院等機構通過機器學習解析海量單細胞數據，構建高精度人類細胞圖譜，為疾病機制研究與精準醫療奠定基礎。同時，人工智能輔助診斷系統已在國內多家醫院進入臨床驗證階段，通過整合多模態醫療數據，顯著提升腫瘤早期識別與分型的準確性。
在氣候與環境領域，中國科研團隊開發的全球高分辨率數值天氣預報模型表現出超越部分傳統模型的能力，并發表于《自然》雜志，展示了中國在關鍵科學計算領域的突破。此外，通過融合衛星遙感與地面監測數據，并結合先進的機器學習算法，我國已能夠實現PM2.5等污染物的小時級、百米級高時空精度環境繪圖與預報，為大氣污染的精準溯源與治理提供了強有力的科學支撐。
在工程與材料科學領域，機器學習正加速從“試錯式”實驗向“理性設計”轉變。我國團隊成功利用生成模型、圖神經網絡與智能優化算法設計新型催化材料；復旦大學研發的新型補鋰分子使磷酸鐵鋰電池循環壽命達到“萬次”級別，展現 AI 驅動材料研發的巨大潛能。
中國科研生態：從“工具驅動”邁向“協同合作”
“這組數據清晰展示了機器學習已成為現代科研的重要組成部分。”Marktechpost聯合創始人兼主編阿西夫·拉扎克（Asif Razzaq）表示，“中國在多個科研領域展現出的廣泛而成熟的機器學習整合能力，是科研創新與智能技術深度融合的典范。”
報告指出，協同合作是機器學習科研的重要特征。多數相關研究論文由來自 2至15個的計算實驗室與學科領域團隊、醫療或工業機構共同完成。中國科研機構的跨學科合作機制成熟，每篇論文平均涉及2.6個機構。隨著模型可解釋性、可復現性提升，機器學習正成為科研人員的重要“合作者”。
構筑智能科研“新基座”
未來，隨著大模型、多模態學習與機器智能等先進技術的成熟，中國有望在機器學習賦能科研的縱深應用中持續領先，并在全球科研生態中發揮更為關鍵的“系統引擎”作用。在國家持續加大對人工智能與基礎科研投入的背景下，機器學習將進一步融入科研全過程，人機協作的科研新模式有望持續釋放創新潛能，在醫療健康、氣候變化、能源轉型等重大領域貢獻更多中國智慧與中國方案。
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