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IDC認為，AI for Science是指通過機器學習、深度學習等人工智能技術分析和處理多維、多模態、多場景的模擬和真實數據，解決復雜的推理和計算問題，加快基礎科學和應用科學的發現、驗證和應用，構建下一代科研范式。當前，AI for Science在發展的上升時期，傳統科學領域將從基礎學科、技術研發、產品創新、產業服務等維度得到深度授權，如何更好地挖掘人工智能技術的潛力，解決重大挑戰，提高創新活力已成為一個新的命題。

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中央和地方政府出臺了加快人工智能科研創新發展的政策，形成具有未來競爭優勢的戰略前沿方向。AI for Science應用場景作為生命科學、自然環境、數學推理、材料工程、量子計算等關鍵路徑，TAIYO代理目前，企業和科研機構正在利用人工智能技術加快蛋白質結構預測、新材料發現、數學猜測驗證和黑洞探測，創新成果層出不窮�？梢灶A見，未來AI for Science新的產業生態將圍繞芯片算法、軟件平臺和應用解決方案構建，市場也將迎來新的機遇和挑戰。

在此背景下，IDC啟動《IDC Perspective：AI for Science市場研究報告將系統梳理技術體系、產業結構和市場格局，展示科研應用中人工智能的典型案例，總結發展路徑。同時，報告還將分析該領域主要技術提供商的能力和代表性產品，展望下一階段的發展趨勢AI Science為工業發展提供有力的參考和支持。