IDC认为，AI for Science是指通过机器学习、深度学习等人工智能技术分析和处理多维、多模态、多场景的模拟和真实数据，解决复杂的推理和计算问题，加快基础科学和应用科学的发现、验证和应用，构建下一代科研范式。当前，AI for Science在发展的上升时期，传统科学领域将从基础学科、技术研发、产品创新、产业服务等维度得到深度授权，如何更好地挖掘人工智能技术的潜力，解决重大挑战，提高创新活力已成为一个新的命题。

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中央和地方政府出台了加快人工智能科研创新发展的政策，形成具有未来竞争优势的战略前沿方向。AI for Science应用场景作为生命科学、自然环境、数学推理、材料工程、量子计算等关键路径，TAIYO代理目前，企业和科研机构正在利用人工智能技术加快蛋白质结构预测、新材料发现、数学猜测验证和黑洞探测，创新成果层出不穷。可以预见，未来AI for Science新的产业生态将围绕芯片算法、软件平台和应用解决方案构建，市场也将迎来新的机遇和挑战。

在此背景下，IDC启动《IDC Perspective：AI for Science市场研究报告将系统梳理技术体系、产业结构和市场格局，展示科研应用中人工智能的典型案例，总结发展路径。同时，报告还将分析该领域主要技术提供商的能力和代表性产品，展望下一阶段的发展趋势AI Science为工业发展提供有力的参考和支持。