AI4Research: A Survey of Artificial Intelligence for Scientific Research

📄 arXiv: 2507.01903v2 📥 PDF

作者: Qiguang Chen, Mingda Yang, Libo Qin, Jinhao Liu, Zheng Yan, Jiannan Guan, Dengyun Peng, Yiyan Ji, Hanjing Li, Mengkang Hu, Yimeng Zhang, Yihao Liang, Yuhang Zhou, Jiaqi Wang, Zhi Chen, Wanxiang Che

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-07-02 (更新: 2025-08-05)

备注: Preprint, Paper list is available at https://github.com/LightChen233/Awesome-AI4Research

💡 一句话要点

构建AI4Research的全面综述，旨在促进AI在科学研究中的创新应用。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 人工智能 科学研究 大型语言模型 自动化实验 综述 AI4Research 研究差距 未来方向

📋 核心要点

  1. 现有研究缺乏对AI4Research的系统性综述，阻碍了领域发展和理解。
  2. 论文通过构建系统分类，识别研究差距，并提供资源，全面综述AI4Research。
  3. 聚焦自动化实验的严谨性、可扩展性以及社会影响，为未来研究指明方向。

📝 摘要（中文）

人工智能（AI）的最新进展，特别是像OpenAI-o1和DeepSeek-R1这样的大型语言模型（LLM），已经在逻辑推理和实验编码等复杂领域展示了卓越的能力。受这些进展的推动，大量研究探索了AI在创新过程中的应用，尤其是在科学研究的背景下。这些AI技术主要旨在开发能够自主地在广泛的科学学科中进行研究过程的系统。尽管取得了这些显著的进步，但仍然缺乏关于AI for Research（AI4Research）的全面综述，这阻碍了我们对该领域的理解并阻碍了进一步的发展。为了弥补这一差距，我们提出了一个全面的综述，并提供了关于AI4Research的统一视角。具体来说，我们工作的主要贡献如下：（1）系统分类：我们首先引入一个系统分类来对AI4Research中的五个主流任务进行分类。（2）新前沿：然后，我们确定了关键的研究差距，并强调了有希望的未来方向，重点关注自动化实验的严谨性和可扩展性，以及社会影响。（3）丰富的应用和资源：最后，我们汇编了丰富的资源，包括相关的多学科应用、数据语料库和工具。我们希望我们的工作能够为研究界提供快速访问这些资源的途径，并激发AI4Research的创新突破。

🔬 方法详解

问题定义：当前缺乏对“AI for Research (AI4Research)”的全面综述。虽然AI在科学研究中的应用日益广泛，但研究人员难以系统性地了解该领域的研究现状、关键挑战和未来方向。这阻碍了相关研究的进一步发展和创新。

核心思路：论文的核心思路是填补AI4Research领域综述的空白，通过构建一个系统的分类体系，梳理该领域的主流任务、关键研究差距和未来发展方向。同时，论文还整理了丰富的相关资源，为研究人员提供便利。

技术框架：论文构建的AI4Research综述框架主要包含以下几个部分： 1. 系统分类：对AI4Research中的五个主流任务进行分类。 2. 研究差距识别：识别该领域关键的研究差距。 3. 未来方向展望：强调自动化实验的严谨性和可扩展性，以及社会影响等有希望的未来方向。 4. 资源汇编：汇编相关的多学科应用、数据语料库和工具。

关键创新：该论文的关键创新在于首次对AI4Research领域进行了系统性的梳理和总结，构建了一个全面的综述框架。这为研究人员提供了一个统一的视角来理解该领域，并为未来的研究提供了指导。

关键设计：论文的关键设计在于其系统性的分类体系，该体系能够有效地组织和呈现AI4Research领域的研究成果。此外，论文还注重对研究差距的识别和未来方向的展望，这有助于引导未来的研究方向。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文的主要亮点在于构建了AI4Research的系统性分类，并识别了该领域关键的研究差距和未来发展方向。此外，论文还汇编了丰富的相关资源，包括多学科应用、数据语料库和工具，为研究人员提供了便利。这些资源可以帮助研究人员快速了解AI4Research领域的最新进展，并更好地利用AI技术进行科学研究。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各个科学研究领域，例如材料科学、生物医药、化学等。通过利用AI技术，可以加速科学发现的过程，提高研究效率，并有望解决一些长期存在的科学难题。此外，该综述还可以帮助研究人员快速了解AI4Research领域的最新进展，从而更好地利用AI技术进行科学研究。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in artificial intelligence (AI), particularly in large language models (LLMs) such as OpenAI-o1 and DeepSeek-R1, have demonstrated remarkable capabilities in complex domains such as logical reasoning and experimental coding. Motivated by these advancements, numerous studies have explored the application of AI in the innovation process, particularly in the context of scientific research. These AI technologies primarily aim to develop systems that can autonomously conduct research processes across a wide range of scientific disciplines. Despite these significant strides, a comprehensive survey on AI for Research (AI4Research) remains absent, which hampers our understanding and impedes further development in this field. To address this gap, we present a comprehensive survey and offer a unified perspective on AI4Research. Specifically, the main contributions of our work are as follows: (1) Systematic taxonomy: We first introduce a systematic taxonomy to classify five mainstream tasks in AI4Research. (2) New frontiers: Then, we identify key research gaps and highlight promising future directions, focusing on the rigor and scalability of automated experiments, as well as the societal impact. (3) Abundant applications and resources: Finally, we compile a wealth of resources, including relevant multidisciplinary applications, data corpora, and tools. We hope our work will provide the research community with quick access to these resources and stimulate innovative breakthroughs in AI4Research.