AI引领科研范式变革：没有数据零件库和研发零件库，AI只是无米之炊

数据底座+知识底座，才是AI科研的底层基础设施

《关于发展新质生产力的意见》明确提出：“以人工智能引领科研范式变革，助力提升科研效率。”AI正在改变科研的底层逻辑：辅助假设生成、实验设计、数据分析、结论验证。

专知智库白皮书指出，AI要发挥作用，需要三个支撑：数据、知识、零件。数据从哪里来？从研发过程中来。知识从哪里来？从研发经验中来。零件从哪里来？从研发成果中来。没有数据零件库，AI无法训练模型；没有知识零件库，AI无法推理判断。

白皮书提出建设四类零件库：数据零件库、研发（技术）零件库、流程零件库、知识零件库。数据零件库为AI提供数据底座；技术零件库为技术复用提供载体；流程零件库为流程复用提供保障；知识零件库为知识复用提供支撑。四类零件库，构成企业级研发知识资产。零件库越丰富，技术容度越大，技术创新和颠覆性技术创新的可能性越大。

专知智库研发增长系统研发零件库模块，以容度原理为理论基础，以四类零件库为落地载体，帮助企业建立企业级研发知识资产，支撑AI引领科研范式变革。

金句： AI不是替代研发，而是放大研发；零件库不是档案室，而是创新引擎。

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