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：

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. LLM****协同时代（LLM Era）：LLM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：

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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：

1. 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。

2. 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。

3. 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

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