人工智能在科研领域的应用已日趋普遍。俄罗斯国际电子元器件、电子模块及系统展览会了解到据HSE研究与知识经济研究所的统计，全球75%的科研人员都在使用AI技术，但在俄罗斯这一比例明显偏低。高等教育经济学院的研究数据显示，俄罗斯仅有5%的科研机构和约10%的高校采用了AI解决方案。相比之下，哈佛大学利用AI平台审核论文，斯坦福大学借助聊天机器人开展研究，多伦多大学则运用AI系统进行日程规划。
K2 NeuroTech（俄罗斯本土AI解决方案提供商）的专家指出，AI技术正在以下四个关键领域推动科研创新：
01 生成模型加速科研发现 现代生成式AI已超越简单的提示功能，正逐步取代传统的实验测试。谷歌DeepMind的GNoME平台成功预测了220万种新型晶体结构，其中38.1万种具有热力学稳定性，这一数字是已知稳定结构的8倍。值得注意的是，据 RB.ru 称，这些成果完全通过计算模拟获得，未进行任何物理实验。此外，AI模型还发现了268种新型合金，全程未消耗任何实验材料。这些技术在材料科学、生物技术、化学和制药领域展现出巨大潜力，大幅提升了研究效率并降低了成本。
02 自主实验室革新研究流程 AI系统已实现从假设提出到结果验证的闭环研究。麻省理工学院的研究团队借助AI技术，仅用数月时间就发现了一种针对耐药MRSA菌株的新型抗生素，目前该成果已完成动物实验，正迈向商业化阶段。
03 智能机器人承担高危工作 配备AI的机器人系统能够在高温、有毒或无菌等危险环境中替代科研人员工作。自动PCR系统、NGS平台和生物分子提取站等设备可将实验时间缩短80%，同时提高结果准确性。在医学和制药领域，这种变革显著提升了实验室工作效率，研究人员只需设定任务目标，机器人即可自主完成方案设计。
04 多模态AI平台整合多元数据 现代AI系统能够同步处理文本、数字和图像等不同类型的数据。在医疗领域，这类平台通过整合MRI影像、病史记录和实验室数据，可提供准确率达95%的诊断建议，大大减轻了医生的常规工作负担，加快了诊疗决策速度。
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K2 NeuroTech IT基础设施主管Alexey Zotov（还任职于俄罗斯科学院下属的联合超级计算中心）表示："AI正日益深入科研领域，成为处理海量信息的重要工具。要充分发挥AI在基础和应用研究中的潜力，需要构建可靠灵活的基础设施，包括强大的计算能力、AI服务和用户工具。"
当前俄罗斯科研AI市场呈现"高需求、低渗透"的鲜明特点，本土5%的AI应用率与材料科学、生物医药等领域的技术缺口，为中国企业提供了绝佳机遇。中国在工业机器人、AI诊断平台和超算基础设施等领域的成熟解决方案，与俄罗斯市场对非西方技术的迫切需求高度契合。
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文章来源于俄罗斯行业杂志《机器人世界》
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2026年4月14-16日
俄罗斯 莫斯科 Crocus展馆
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参展联络
项目经理｜ 崔淼 女士 Frankie.cui
电话｜ 13811389883
Email｜ frankie.cui@ite.group
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