在生物、化学、材料等数据密集型科学领域海量实验数据与文献知识不断积累但这些知识往往分散在不同数据库与研究论文中难以被系统整合与有效利用。科学知识图谱Scientific Knowledge Graphs, SciKGs通过结构化方式组织科学实体及其关系正在成为连接数据与科学发现的重要基础设施。近日浙江大学研究团队系统梳理了SciKG在AI for Science中的构建方法与应用进展并提出SciKG与大语言模型协同驱动科学发现的框架展示了其在药物研发、组学研究、化学反应与材料设计等领域的潜力。相关成果以综述形式发表在**《国家科学评论》**National Science Review, NSR。什么是SciKG从“数据孤岛”到“知识网络”的范式跃迁科学知识图谱Scientific Knowledge Graphs, SciKGs是一种结构化、语义化、可推理的知识表示框架。它可将基因、蛋白质、化合物、反应路径等科学实体及其间的语义关系如调控、催化、合成构建为可计算的知识网络并融合多模态证据与动态演进信息。SciKGs与通用知识图谱的本质区别在于目标服务于机制推断、假设生成与因果推理而非常识问答。表示强调上下文关联、时态演化与多模态证据融合。演化需动态更新以反映科学知识的持续演进与竞争性假设。演进脉络从知识编目到智能协同SciKGs的发展与知识表示技术和科学研究范式的演变紧密交织编目时代Cataloging Era以 GenBank、PDB 等数据库为代表实现科学数据的结构化存储与检索。语义网时代Semantic Web Era通过 RDF、OWL 等语义技术实现跨数据库语义互联与知识推理。机器学习时代Machine Learning Era图嵌入与图神经网络使知识图谱具备预测与推断能力。LLM****协同时代LLM EraLLM与SciKG形成双向协同开启自主发现新范式图 1知识图谱技术与科学实践的协同演化SciKGs的演进历程深刻反映了科学研究从静态知识归档到语义互联推理再到当前人机协同与自主发现的范式变迁。它正成为连接海量科学数据与下一代AI驱动发现的关键桥梁。二如何构建SciKG从数据到动态知识生态构建SciKG是一个系统过程需在精准性、可扩展性与适应性间取得平衡。知识提取从早期基于规则与本体的高精度方法到基于领域预训练模型如SciBERT的大规模提取再到如今由 LLM驱动的知识提取新范式实现了从隐含关系推理到结构化假设生成的跨越。混合流水线规则预过滤神经精炼成为兼顾精度与效率的实践选择。知识融合与表示通过本体对齐解决跨源术语不一致并通过表示学习将符号图转化为向量。根据场景可选择浅层嵌入大规模稠密网络、图神经网络结构复杂领域或LLM增强编码细粒度语义。跨模态嵌入技术则实现文本、图像等多源证据的语义级融合。动态维护与评估通过增量学习、人机协同审核及LLM智能体驱动实现知识的持续更新与验证。评估需贯穿构建全流程涵盖构件准确性、图谱结构质量与下游科学任务效用三个维度。三SciKG如何赋能科学发现四大领域的破局实践在生物、化学、材料等数据密集、机制复杂的关键领域SciKG正成为推动科学发现的“推理引擎”。药物研发从“大海捞针”到“机制驱动”。通过整合分子、靶点、疾病、临床等多源数据SciKG支持药物重定位、相互作用预测及毒性评估提升研发效率与成功率。组学分析从数据堆砌到系统解读。通过实体语义建模SciKG实现多组学整合与机制推断如从患者表型直接推理致病基因或整合多层组学数据提升癌症转移预测准确性。化学合成从试错优化到智能设计。基于反应物-催化剂-产物等关系建模SciKG支持反应预测、路径优化与合成可行性评估。材料设计从经验探索到理性创制。通过整合成分、结构、工艺、性能数据SciKG构建材料“基因组”网络实现性能预测与目标导向的虚拟筛选加速新材料发现。图 2四大基础科学领域的破局应用药物、组学、化学、材料四项基础科学任务a药物研发与优化、b组学解析与分析、c化学反应与合成、d材料设计与发现。四SciKG LLM从知识增强到自主发现SciKG与LLM的深度协同正在推动AI科学研究从单纯的辅助工具迈向知识驱动的自主发现新范式。4.1 SciKG****作为可信知识基座约束幻觉锚定事实尽管LLM在语言理解与生成方面展现出强大的能力但在科学推理场景中仍存在明显局限例如事实幻觉、领域知识滞后以及缺乏物理与科学约束。在药物研发等高风险领域这些问题尤为突出。SciKG凭借其明确的实体—关系结构可以从三个方面为LLM提供“导航”与“验证”**1.**事实基准与验证机制SciKG作为结构化知识来源可对LLM生成的假设进行事实校验提升科学推理的可信度。**2.**科学边界与约束引导SciKG通过编码领域知识与科学机制为LLM推理提供合理边界避免生成违背科学原理的方案。**3.**多模态融合与跨域推理先进的多模态SciKG能够整合文本、分子结构、实验数据等异构信息使LLM能够开展跨模态推理与整体分析。通过这些机制SciKG为LLM提供了事实锚点与科学约束显著提升AI科学推理的可靠性与可解释性。4.2 LLM****作为动态语义引擎从静态知识到可执行智能尽管SciKG具备结构严谨、可解释性强的优势但其本质上仍是静态知识结构难以适应快速演化的科学探索。LLM则充当动态语义引擎将静态知识转化为可执行的科研智能。具体而言LLM在SciKG框架中发挥四类关键作用**1.**自然语言交互界面降低复杂科学数据的查询门槛。**2.**深度推理与假设生成基于SciKG的丰富关系结构LLM可执行复杂推理并生成新颖假设。**3.**图谱构建与动态维护LLM能够主动构建、更新和维护SciKG。**4.**复杂工作流编排在更高级应用中LLM能够协调多步骤推理过程并组织多智能体系统完成复杂科研任务。通过这些能力LLM使SciKG从静态知识库演化为可交互、可推理、可生成的智能科研系统。图 3科学知识图谱与大语言模型的协同融合面向知识驱动的科学发现4.3****协同赋能科学发现闭环从数据到验证的全流程增强基于事实锚点与语义引擎的互补角色SciKG-LLM协同框架可系统性地赋能科学发现的四个核心环节形成自我强化的发现反馈循环多源数据解读SciKG将海量实验数据与文献知识转化为结构化三元组LLM从中提取可解释的知识模式。复杂系统机制分析SciKG整合多源数据构建实体-关系网络LLM基于此推断因果链条。系统性能优化SciKG存储定量变量-性能关联LLM结合领域约束生成多目标最优解。创新方案设计SciKG集成跨领域知识LLM通过类比推理生成融合多学科原理的新方案。这四个环节构成了一个持续迭代的科学发现循环“数据→知识→洞察→设计→验证→新数据”。在这一闭环中AI系统能够不断生成、验证并积累新知识使科学研究从传统的人工驱动假设—验证模式逐步迈向**AI增强的自主发现循环。**在更高级形态下这一框架有望演化为AI Scientist Copilot一个能够在数据理解、知识推理与实验设计之间持续协同的智能科研助手为未来的自动化科学发现提供关键基础设施。图 4 由大语言模型智能体与科学知识图谱驱动的自主科学发现飞轮五挑战与未来构建自主科学发现的知识基础设施当前挑战主要集中在数据质量与集成瓶颈数据不完整、噪声与实验差异、互操作性与共享壁垒数据孤岛与专有授权、动态更新与知识演化科学发现不断修正与扩展、以及可信与可解释推理缺失高风险领域需要透明决策机制。此外SciKG以离散三元组为核心结构在表达连续科学过程与不确定知识方面仍存在一定局限。发展机遇在于构建跨领域标准与评估体系、深化多模态知识融合、利用LLM智能体实现知识图谱的自动更新与自我纠错以及发展基于FAIR原则的开放SciKG平台与科研生态。未来愿景是沿着三条路径演进自我演进的SciKG框架通过自动知识抽取与增量更新实现持续吸纳与优化的自适应知识系统。SciKG-LLM****协同进化系统形成结构化知识与生成模型之间的双向增强与共同进化循环。SciKG****驱动的AI科学家智能体将知识图谱嵌入自主科研系统实现从数据感知、知识推理到实验执行的闭环式科学发现。最终SciKG将从被动的知识库演变为驱动未来科学生态系统、重新定义科学探索前沿的主动智能伙伴。图 5科学知识图谱的挑战与机遇学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】