2025年AI在科学领域应用分析报告：大型语言模型驱动的科学突破与挑战

本篇文章的部分核心观点、图表及数据，出自独立机构于2025年1月23日发布的报告《科学时代的大语言模型中的人工智能（英文）》，如需获得原文，请前往文末下载。

随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLMs）已成为推动科学研究的重要工具。从生物医学到脑信号处理，再到复杂生物序列的解析，LLMs正在重塑科学探索的边界。本文将深入分析AI在科学领域的应用现状、市场规模、未来趋势以及竞争格局，探讨其在推动科学进步中的潜力与挑战。

关键词：AI for Science、大型语言模型、生物医学、脑信号处理、生物序列、多模态学习、科学进步

一、AI在科学文本处理中的应用与挑战

AI在科学文本处理中的应用已逐渐成熟，尤其是在生物医学领域，LLMs被广泛用于文献挖掘、临床决策支持和医学问答系统。例如，Med-PaLM 2等模型在医学问答任务中表现出色，甚至在某些任务中超越了人类专家。然而，这些模型在临床决策中的应用仍面临诸多挑战，如模型的可靠性和解释性不足。

在科学文本处理中，LLMs的一个关键优势在于其能够处理海量的科学文献数据，并从中提取有价值的信息。例如，通过预训练和微调，这些模型可以快速识别文献中的关键概念和关系。然而，随着应用场景的复杂化，LLMs在处理多模态数据（如结合文本和图像）时仍面临技术瓶颈。此外，模型的输出结果往往缺乏足够的解释性，这在医学等对安全性要求极高的领域中是一个亟待解决的问题。

未来，AI在科学文本处理中的发展将聚焦于多模态学习和模型的可信度提升。多模态学习将使模型能够同时处理文本、图像和传感器数据，从而更全面地理解复杂的科学问题。同时，提升模型的可靠性和可解释性将是确保其在临床等关键领域广泛应用的关键。

二、脑信号处理中的AI应用与未来趋势

脑信号处理是AI在科学领域中另一个重要的应用方向。近年来，基于EEG（脑电图）信号的脑机接口（BCI）技术取得了显著进展。LLMs在这一领域的应用主要集中在脑信号的解码和翻译，例如将EEG信号转换为自然语言文本。例如，EEG2Text模型通过多视图Transformer架构，能够将脑信号直接翻译为文本，为实时脑机交互提供了新的可能性。

脑信号处理中的AI应用仍面临诸多挑战。首先，EEG信号具有高时间分辨率但低空间分辨率的特点，这使得信号的准确解码变得困难。其次，不同个体的脑信号差异较大，如何实现模型的个性化是一个亟待解决的问题。此外，脑信号处理中的多模态学习仍处于初级阶段，如何将脑信号与其他模态数据（如图像或文本）有效结合，将是未来研究的重点。

未来，AI在脑信号处理中的发展将聚焦于更好的时空信号编码、模型的个性化以及多模态融合。通过改进信号编码技术和模型架构，有望进一步提升脑信号处理的准确性和效率。同时，多模态融合将为脑机接口技术带来更广阔的应用前景，例如在神经康复和智能交互领域。

三、生物序列建模中的AI应用与发展前景

生物序列（如DNA、RNA和蛋白质）是生命科学的核心研究对象。近年来，AI在生物序列建模中的应用取得了显著进展。例如，DNABERT和ProtST等模型通过预训练和微调，能够有效预测生物序列的性质和功能。这些模型不仅能够处理单个序列，还能通过多模态学习结合文本数据，进一步提升模型的表达能力。

生物序列建模中的AI应用仍面临诸多挑战。首先，生物序列的复杂性和多样性使得模型的训练和优化变得更加困难。其次，如何将生物序列的进化信息和功能信息有效整合到模型中，是一个亟待解决的问题。此外，生物序列建模中的多模态学习仍处于初级阶段，如何将序列数据与文本、图像等其他模态数据有效结合，将是未来研究的重点。

未来，AI在生物序列建模中的发展将聚焦于多模态学习和模型的可扩展性。通过结合生物序列的进化信息和功能信息，模型将能够更准确地预测生物序列的性质和功能。同时，多模态学习将为生物序列建模带来更广阔的应用前景，例如在药物设计和疾病诊断领域。