这张图谱怎么分的
AI 正在从「帮科学家分析数据」走到「自己提出假设、自己做实验验证」。这张图收用 AI 做科研的公司、大厂产品线和机构，按科研流程里管哪一段、做哪个学科分组；科学领域、模型是否开源、关键成果、合作方做成字段。药物发现另成一张图（AIDD 图谱）。
骨架出处
没找到一张公认的、覆盖整个 AI for Science 的 VC 市场地图。搜到的都是分赛道的：药物发现、AI 材料、自动化实验室各画各的，收在 海外图谱。所以骨架用一份行业报告和一篇综述拼起来：
| 用在哪一级 | 出处 | 它怎么分 |
|---|---|---|
| 一级：科研流程里管哪一段 | 中国信息通信研究院《科研智能发展报告（2025 年）》（2026-01 发布） | 五大技术支柱：科研数据、科研计算、科研模型、科研智能体、自动化实验室，五段连成「干湿闭环」。本图对应：文献与数据工具 = 科研数据；材料 / 气候 / 数学的模型 = 科研模型；AI 科学家 = 科研智能体；自动化与云实验室 = 自动化实验室。科研计算（HPC、GPU 云）不单列，见 AI 云图谱。 |
| 二级：按学科 | Wang 等《Scientific discovery in the age of artificial intelligence》（Nature 620, 47–60，2023） | 按科研环节（数据、表示、假设、实验）讲 AI 的作用，按学科举例：生物、化学与材料、物理与气候、数学。 |
七框十四层各是什么
和我们别的图谱怎么分工
- AIDD 药物发现图谱：AI 原生药企、蛋白与分子设计模型、虚拟细胞、临床试验 AI、生物 CRO、大厂生命科学线都在那张图。本图只留一层「AI 药物发现」放几个代表，点了跳过去。
- RSI 递归自我改进图谱：「AI 改进 AI 本身」（自动化 ML 研究、模型自我改进）在那张图。两边都沾的（Sakana AI Scientist、Autoscience、Intology、AlphaEvolve 等）各收一张卡，标交叉。
- AI 云图谱：算力（HPC、GPU 云）在那张图。
每家写了哪些字段
- 科学领域：材料 / 化学 / 气候与地球 / 物理与工程 / 数学 / 通用（可多选）。
- 商业模式：自建实验室做发现 / 卖平台或软件 / 卖数据或服务 / 非营利 / 大厂产品线。
- 模型是否开源：开源权重 / 开源代码 / 部分开源 / 闭源 / 不做模型，带许可证；只按官方 GitHub、Hugging Face 或论文页判断。
- 关键成果：论文（期刊和年份）、产品发布、里程碑，每条带日期和出处；不写公司自夸的「首个」「领先」，除非可核。
- 合作方：公开宣布的企业、科研机构、国家实验室合作；金额只写公布的。
收录范围和口径
- 收用 AI 做科研的创业公司、上市公司的相关业务、大厂产品线和代表性机构，中国和海外都收（地区可筛选）。主产品不是用 AI 做科研的（普通数据分析、通用聊天）不收。
- 大厂只挂产品线，不挂母公司的估值和收入；大厂与机构一框只列代表。
- 每家的融资、估值、成果都另外查证，附出处；没公开的写「未披露」，不推断原因。只用公开资料。
- 估值 = 最近一轮投后或报道值，「在谈」= 没交割；「≈ 估」= 没公布估值，按最近一轮融资额 × 5 估算，只用于排序和估值柱。
- → 表示被谁收购或并入哪家，· 表示哪家大公司的产品线。
- 机器可读数据和给 AI 的说明：给 AI 读、llms.txt、data/map.json。不构成投资建议。