AI4S加速材料产业化，数字中试连接实验室与产线

AI for Science（AI4S）正从发现新分子、新材料和新配方，转向解决材料产业化问题。2026年上海国际化工展览会上，枫清科技展示了覆盖材料发现、数字中试与生产优化的技术体系，尝试打通科研数据、实验设计、工艺仿真和产线运行等环节。对化工企业来说，AI提出候选配方只是起点，方案还必须能够放大生产、稳定复现，并经得起成本、安全和质量验证。

数据碎片化是落地的首要障碍。企业数据通常分散在论文、实验记录、Excel文件和业务系统中，计量单位、实验条件及表述方式也不一致。在一个配方优化项目中，客户最初只有几十条数据，项目团队需要补充公开文献中的配方和工艺信息，再由化工专家完成清洗、标准化和单位统一，才能用于建模。这意味着产业AI首先是数据工程，其次才是模型工程。

由于化工过程受到物质守恒、能量守恒、反应动力学和设备条件限制，单靠大模型生成答案难以满足工业要求。相关方案采用机理模型与数据联合驱动、大小模型协同的路线：行业模型负责文献分析和候选配方筛选，设备数据结合传统机理模型及物理信息神经网络（PINN）开展过程模拟，文献调研、分子设计、实验规划和工艺仿真则由不同智能体协作完成。

为减少模型幻觉，系统使用图谱与向量结合的知识引擎，将企业数据作为推理依据，并把Excel、国家标准和行业标准中的公式、系数封装成可调用工具。智能体负责理解需求和编排任务，具体计算交由确定性工具执行，同时保留中间过程，便于专业人员复核。其目标不仅是给出一个答案，还要解释为何其他约900个候选配方不可行。

数字中试被视为连接实验室和产线的关键环节。克级或公斤级实验放大到吨级后，可能受到传热、传质、反应速率及设备结构变化影响。数字中试可先在虚拟环境中模拟放大过程，筛掉明显不可行的方案，再将较小范围的候选交给实体装置验证，从而减少无效试验以及设备、原料和能源消耗。该方案正在分阶段推进，预计最早于2027年底进入实际应用，但仍需持续利用真实装置数据，在不同设备、原料批次和运行条件下校正模型。

实际部署更可能从边界明确、收益可量化的场景开始，再逐步连接DCS、LIMS等系统。枫清科技称，其为一家民营化工企业部署工艺配方优化智能体后，每年节省水、电、煤、气成本约1000万元，具体成效仍需结合项目规模、投入和统计口径评估。由此可见，AI4S的产业价值不只在于发现材料，更在于让候选方案通过中试进入产线，并在持续运行中接受成本、安全与质量检验。