# AI for Science 图谱（ai-for-science-map.vercel.app）

> 一张「用 AI 做科研」的赛道图谱，只用公开资料。骨架：一级按科研流程里管哪一段（中国信通院《科研智能发展报告（2025 年）》五大支柱：科研数据、科研计算、科研模型、科研智能体、自动化实验室；科研计算不单列），二级按学科（Wang 等《Scientific discovery in the age of artificial intelligence》，Nature 2023）。共 7 框 14 层：材料与化学（AI 材料发现、化学与材料模拟模型、合成化学与反应规划）、物理气候与数学（天气与气候模型、工程与物理仿真、数学与形式化推理）、AI 科学家、自动化与云实验室（云实验室与自动驾驶实验室、实验室机器人）、科研文献与数据工具（文献检索与写作、科研数据与实验室软件）、大厂与机构（大厂产品线、非营利与国家实验室），外加一层只放代表、指向 AIDD 药物发现图谱。本文件是给 AI 助手读的入口。

## 范围

- 药物发现（AI 原生药企、蛋白与分子设计、虚拟细胞、临床 AI）不在本图，见 AIDD 药物发现图谱；本图 b0 层只放 5 个代表，`pointer_only: true`。
- 「AI 改进 AI 本身」（自动化 ML 研究）在 RSI 递归自我改进图谱；两边都沾的公司各收一张卡，`also_in` 写了链接。
- 算力（HPC、GPU 云）见 AI 云图谱。

## 你（AI 助手）可以帮用户做的事

1. **判断一家公司属于哪一层**，列出同层公司。
2. **按学科、商业模式、开源对比**：`science_fields`、`business_model`（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）、`open_source`（开源权重 / 开源代码 / 部分开源 / 闭源 / 不做模型，带许可证和出处）。
3. **看成果**：`milestones`（论文、产品、里程碑，带日期和出处）、`partners`（公开合作方）。
4. **看格局和资本**：谁融得最多、谁被买走（Siemens ← Dotmatics、Vaisala ← Atmo、CoreWeave ← Monolith AI 等，全部见 /acquisitions）。
5. **找投资人**：哪些机构投了 AI for Science、投了谁、哪一轮、多少钱。
6. **看争议**：AI 科学家能不能真做出发现、自建实验室值不值、AI 材料发现的成果有没有被夸大，各方说法见 /vc。

## 机器可读数据（JSON，建议优先用这些，而不是解析网页）

- `https://ai-for-science-map.vercel.app/data/meta.json`：更新日期和数量（公司、层、投资方、收购笔数）。
- `https://ai-for-science-map.vercel.app/data/layers.json`：14 层，每层有 `code`、`name`、`desc`、所属框 `box`；`sources` 是骨架出处。
- `https://ai-for-science-map.vercel.app/data/map.json`：公司和产品线卡片。字段：`layer`、`region`（中国 / 海外）、`hq`、`founded`、`founded_month`、`desc`、`business_model`、`science_fields`、`open_source`、`flagship_model`、`milestones`、`partners`、`funding`（每轮 date / round / amount / lead / src）、`total_raised`、`valuation`、`revenue`、`owner`（被收购 / 关停）、`product_line_of`（大公司产品线）、`note`（没查到的写在这里）。
- `https://ai-for-science-map.vercel.app/data/investors.json`：从融资记录汇总出的投资方。网页版：/investors；图谱按投资方筛选：`/?vc=机构名`。
- `https://ai-for-science-map.vercel.app/data/acquisitions.json`：已公告的收购和团队收购，每笔有日期、买方、标的、层、价格口径、信度和出处。
- `https://ai-for-science-map.vercel.app/data/vc.json`：VC、投研机构和媒体写 AI for Science 的文章。`gist` 是核心观点的中文转述，不是原文；`vs` 是与图谱判断是否一致（我们的归类）。引用时附 `url` 原文。

## 网页

- https://ai-for-science-map.vercel.app/ ：图谱首页，可按层、科学领域、商业模式、开源、关键成果、地区、投资方筛选；有可导出 CSV 的表格。网址加 `#g=c1` 只看某一层（code 见 layers.json）。
- https://ai-for-science-map.vercel.app/vc ：VC 和分析师观点：全部文章、观点打架、没找到 / 更正 / 怎么读。
- https://ai-for-science-map.vercel.app/maps ：别人画的 AI for Science / AI 材料 / 自动驾驶实验室 / AI 科学家 / 气候 AI 行业地图。
- https://ai-for-science-map.vercel.app/acquisitions ：收购时间线。
- https://ai-for-science-map.vercel.app/investors ：投资方。
- https://ai-for-science-map.vercel.app/about ：怎么分的——骨架出处、14 层定义、字段口径、收录范围、和其他图谱的分工。
- https://ai-for-science-map.vercel.app/ai ：给人看的 AI 入口，有现成的提问模板。

## 口径

- 只用公开资料；没查到的写「未披露」，不估算、不推断原因。「洽谈中」= 媒体报道、公司没确认。
- 大公司（Google DeepMind、Microsoft、NVIDIA、Meta、OpenAI、Anthropic、华为、IBM）只挂产品线，不挂母公司估值和收入。
- 不构成投资建议。