6月28日下午，溪源AI前沿论坛首期闭门沙龙在北京举办，论坛有着清晰纯粹的发起初心：搭建顶尖、去功利化的AI产学研交流平台，助力AI技术与产业深度融合。每场沙龙控制在30人以内，属于高端闭门研讨，全程不设置商业宣讲环节，只汇聚院士、教授、专家、产业领军者、AI领域顶尖学者、算力企业负责人与科创机构代表。活动以精品主题报告、分段深度研讨为核心形式，专注前沿技术融合与产业落地难题，打造一处干净纯粹、直面行业真问题的学术产业对话空间。
论坛首期聚焦“AI+材料”，过去新材料研发依靠海量试管、漫长试错，一款高性能材料从分子设计到工业化落地动辄耗费十余年；而如今AI正在打破传统研发的时间与成本枷锁。这场无商业干扰的闭门交流汇集产学研一线真实实践，既点出当前落地堵点，也清晰勾勒出 AI4S（AI for Science）在材料赛道的巨大发展机遇。在化工、新材料行业深耕多年的从业者都有共识：传统研发模式早已跟不上产业发展需求。过去实验室满是试剂气味，科研人员日复一日做重复实验，依靠个人经验筛选分子、调试反应工艺，存在三大难以解决的痛点。首先是研发周期漫长。从分子结构设计、实验室小试、中试到工业化放大，全流程10-20年是常态，聚酰亚胺、锂电池电解质、高端催化剂等“卡脖子”材料迭代速度远不及市场需求。其次是试错成本极高，大量无效实验消耗试剂、人力，且很多阴性实验数据没有留存，专家经验随人员流失无法沉淀复用。最后，复杂化学规律难以依靠人工推演，催化位点电子传输、多组分反应选择性调控、分子微观结构与宏观性能关联等底层规律，单靠人脑很难穷尽变量组合。本次论坛中国科学院院士、北京化工大学&清华大学教授杨万泰，欧洲科学院院士、香港大学理学院副院长郭正晓出席分享，两位院士从学界深度剖析“AI+材料”的变革机遇。AI并非要取代化学家，而是补齐人类算力与数据短板。人类提供化学底层认知与创新想象力，AI负责海量筛选、仿真计算、流程标准化，二者人机协同，重构材料研发底层逻辑。本次论坛嘉宾覆盖学术、化工产业、AI技术、国产算力四大维度，不同主体的落地实践，完整呈现AI+材料的多元化应用模式。（一）高校科研：搭建化学专属AI工具，攻克基础研究难题清华大学罗三中团队深耕有机合成AI十余年，直击行业最大痛点——高质量化学数据稀缺。团队自研自动化文献解析工具，一周即可处理百年期刊文献，自动提取反应、热力学、动力学数据，搭建全球规模领先的合成化学数据库。同时打造适配化学家视角的分子描述模型，让机器读懂分子结构、反应机理，在小数据、稀疏数据场景下依旧保持稳定预测效果，工具全部开源供行业使用。郭正晓院士团队则走“知识引导AI”路线，把催化、小分子转化领域的物理化学规则嵌入模型，弥补纯数据驱动模型的短板。面对二氧化碳电催化、甲烷制乙醇等复杂转化体系，AI结合量子模拟快速筛选高选择性催化体系，大幅缩短基础科研探索周期。（二）化工龙头企业：打通从分子到量产全流程AI链路产业端的落地更看重商业化价值，中国中化、上海化工研究院两大化工平台，给出工业化完整解决方案。中国中化化工事业部科创中心总经理丁克鸿分享企业完整闭环：将AI贯穿分子设计、反应优化、工艺放大三大核心环节。分子阶段耦合量子化学与机器学习，虚拟筛选海量分子，提前淘汰结构不合理方案；反应阶段把专家经验转化为标准化AI工作流，解决经验难以传承、工艺复制难的问题；放大阶段依托数字平台优化塔器、设备工程参数。落地后高分子配方筛选周期大幅压缩，实验人力、试错成本显著下降，研发方向精准度大幅提升。上海化工研究院有限公司副总经理赖春波则聚焦细分特色赛道，搭建催化剂智能研发平台、POE工艺数字孪生系统。依托自身完整产业链，收集聚烯烃、阻燃材料、光伏EVA、锂电池检测全维度数据，用AI优化配方与生产参数。同时提出开放合作需求，希望联合AI团队攻关离子液体、轮胎花纹性能预测、分子精制等行业共性难题。中关村人工智能研究院院长、北京中关村学院教授邵斌以“创新联合体”模式对接企业真实产业难题，提出AI for Science四大核心要素：数据、模型、算力、高通量自动化实验。团队优化DFT量子计算工具，将可模拟原子规模从千级拓展至十万级，解决传统化学模拟算力不足的痛点，搭建可支撑企业攻关的AI实验闭环实验室。国产GPU厂商摩尔线程生态合作部副总裁杨言带来全新思考：行业热议的大语言模型与面向材料的物理AI是两条并行技术路线。大模型依靠文本token学习人类知识，而材料科学需要遵循物理、化学客观规律，属于物理AI范畴。物理AI直接从物质、反应、能量规律中学习，更贴合材料研发逻辑；依托国产全功能GPU算力，可支撑分子仿真、三维材料渲染、多尺度模型训练，为物理AI发展提供国产化底层算力支撑。论坛交流中，学界与企业达成统一认知，当前AI+材料规模化落地仍有三大核心挑战，也是未来重点突破方向。第一，垂直领域高质量化学数据严重缺失。大量实验阴性数据未归档，文献数据存在误差、标准不统一，不同企业数据孤岛严重，缺少行业通用标准化数据库，制约模型精度提升。第二，AI的“化学理解力”不足。通用大模型没有内置物理化学规律，无法自主判断分子稳定性、反应可行性，难以理解化学家的创新直觉，必须依靠领域知识、化学描述符做深度适配。第三，缺少自动化实验验证闭环。多数AI模型停留在仿真预测阶段，自动化高通量实验设备普及率低，预测结果无法快速实验校验，形成“预测-验证-迭代”完整链路难度较高。针对以上难题，现场嘉宾提出协同解法：产学研共建共享行业数据库；把化学机理、领域知识深度嵌入模型，发展物理AI专用模型；企业、科研院所联合搭建自动化智能实验室，打通仿真与实体实验。同时建立跨学科复合型团队，融合化学、化工、算法、算力人才，保障项目持续落地。尽管存在落地难题，但AI for 材料的长期发展空间毋庸置疑，多重机遇正在集中释放。从产业需求来看，高端电子化学品、锂电池材料、绿色催化、生物基新材料、航空高分子等赛道存在大量国产化替代需求，传统研发速度难以满足产业自主可控目标，AI是提速攻关的最优解。化工企业通过AI降本增效、缩短新品上市周期，直接提升市场竞争力，落地回报清晰可见。从技术迭代层面，物理AI、国产算力、自动化实验设备同步成熟，不再依赖海外仿真软件与算力芯片，国产化AI4S全产业链逐步成型。中关村研究院、摩尔线程等机构持续完善底层工具，降低中小企业使用AI的技术门槛，未来中小化工企业也能低成本部署智能研发平台。从协同生态角度，本次论坛的“产学研企联合攻关”模式具备可复制性。创新联合体打通需求、算法、算力、实验全链条，企业输出真实产业痛点，高校提供化学理论与模型算法，算力厂商提供底层硬件，多方资源互补，避免技术研发脱离实际应用。长期来看，行业将搭建统一材料研发知识底座，实现数据、模型、实验资源互通共享。溪源AI前沿论坛的首期交流清晰证明，AI不是材料行业的锦上添花，而是推动行业范式变革的核心力量。当下行业仍处在人机协同融合的起步阶段，数据、模型、实验设备仍有大量待完善空间，但国产化技术、产业需求、跨学科协作三大红利叠加，AI重构材料研发的时代已经到来。未来，随着物理AI持续发展、智能实验室普及、行业数据体系完善，新材料研发将彻底告别“盲目试错”，向着精准、高效、低成本的智能化全新阶段迈进。
