张江AI创新小镇双塔峰会：AI4M前沿先锋深度论道与趋势解读

（来源：上观新闻）

一场聚焦AI驱动材料科学（AI4M）的闭门研讨，昨日在张江AI创新小镇的科学之门A塔塔冠举行。近二十位来自顶尖高校、科技企业、AI4M初创公司及投资机构的专家，围绕AI如何引发材料研发的范式革命，展开了密集而深入的交流。

本次活动由张江人工智能创新小镇生态服务公司与机器之心联合主办。作为上海布局全球AI创新的核心节点，张江AI创新小镇已形成覆盖算法、算力到垂直场景的完整生态，尤其在集成电路、生物医药、新能源及先进材料等产业领域基础深厚。近年来，一批顶尖的AI4S团队与平台在此汇聚，催生了算法、智能制造与新材料研发深度融合的独特生态。为应对从理论突破到工程落地的全链条挑战，本次会议旨在打通学术、产业与资本间的壁垒，探寻切实可行的协同路径。

加速从实验室走向工业决策

随着AI for Science的浪潮从生命科学延伸至物质科学，材料研发正从依赖“经验试错”的传统模式，转向“数据智能设计”的新范式。然而，数据稀缺、工程化闭环断裂、商业价值模糊等现实挑战，构成了横亘在前的多重障碍。

词元造物创始人兼CEO余松林提出，材料智能体的核心价值在于整合人类经验、实验数据与计算工具，构建一个能够持续迭代与进化的智能研发系统，而非简单取代研发人员。

对此，苏州实验室主任研究员、中国科学技术大学客座教授陈忻基于长期观察指出，AI+材料的发展整体上滞后于AI+生物约五年，但目前正迎来关键的起飞窗口。他认为，不同材料体系复杂多样，难以用单一模型统一描述。唯有借助AI大模型与智能体技术，弥合从微观计算到宏观性能、从模拟预测到实验验证之间的鸿沟，才可能催生真正的范式变革。

素源矩阵创始人兼CEO韩家乐则从工程化视角指出，AI4M的瓶颈往往不在实验室的预测阶段，而在后续的工艺适配与量产环节。他们的解决方案是让算法工程师深入产线，将资深工程师的工艺经验量化为算法约束，构建“实验数据－工业迁移－智能体闭环”的工程体系。该方法已在建材制造等场景中，成功实现了从经验决策到数据决策的转型，验证了传统材料新配方的高效工程化路径。

复旦大学化学系教授、复鞍科技创始人刘智攀强调，AI4M的底层突破依赖于量化计算精度与跨尺度模拟能力的提升。由于商业机密性，实验数据难以共享，而计算数据则更易形成开放协作的范式。未来研发将走向“干湿实验闭环”。复鞍科技正致力于降低高精度量子化学计算的应用门槛，通过智能体与云端工作流，帮助企业构建私有化的材料数据资产，从而打通从原子尺度模拟到宏观工业决策的链路。

大模型重塑 AI4S价值逻辑

“AI4M赛道仍处于极早期，既缺乏成熟的商业模式，也缺少类似自动驾驶L0-L5那样的行业分级标准，这直接导致了技术供给方与市场需求方的预期错位。”新研智材SynMatAI CTO南凯坦言。材料行业不像医药领域有清晰的盈利体量作为估值参照，无论是投资人还是终端客户，都难以准确界定一家AI4M企业的核心价值。他认为，这一领域必须经过充分的市场碰撞与实践验证，才能逐步沉淀出可行的行业共识与技术范式。

Monolith投资人严宽观察到，大模型作为新一代技术入口，正在重构AI4S的价值评估体系。他认为，具备长期潜力的方向主要有两类：一是为领域专业大模型提供底层的高质量数据支撑；二是成为可被大模型高频调用的专用工具与求解器。那些仅提供狭窄领域、低频次实验服务的模式，难以持续创造高价值。相反，兼具数据资产或核心工具属性，并拥有清晰长期技术愿景的团队，更容易获得资本市场与产业客户的双重认可。

场景方驱动全产业链智能跃迁

从工业落地角度看，高质量数据短缺是AI4M必须攻克的首道难关。道生天合材料科技数字自动化总监管升阳指出，工业材料生产参数繁多，看似数据海量，但这些数据主要服务于工艺过程控制，而非面向材料设计与研发的AI训练。经过清洗无效与错误数据后，真正可用的数据集规模有限，且常存在分布不均的问题。此外，供应链上游数据缺失、生产批次溯源成本高昂，导致数据标准化难以实施，这已成为当前工业场景应用AI的核心瓶颈。

面对这一挑战，头部材料企业已开始积极布局。科思创AI4M负责人刘玮分享了团队从纯化学模拟转向数据驱动融合的演进路径——早期发现纯理论计算结果与物理实验存在偏差，因而转向将模拟特征与实验数据进行融合，并借助自动化手段提升数据生成的质量与效率。她期望，AI技术不仅能加速前端研发，更能打通生产端的工艺优化与问题根因分析，同时敏捷响应下游市场需求，从而全面压缩从实验室到终端客户的价值周期。

以这些一线实践为缩影，以道生天合、科思创为代表的材料应用方，形成了一个更深刻的共识：AI4M正在重塑材料行业的竞争逻辑。未来的材料应用竞争，将超越单纯的产能规模比拼，升级为数据质量与算力效能的竞争。通过将AI深度嵌入材料研发、生产与供应链管理全流程，不仅能加速高性能新材料的发现，更将驱动整个产业链向智能化、数字化的高附加值方向跃迁。

这场在塔尖展开的AI4M深度对话，让学术前沿的洞察、创业实践的痛点、产业巨头的真实需求与资本的趋势判断，在开放氛围中充分交织。这种多元视角的碰撞，正与张江人工智能创新小镇致力构建的开放创新生态同频共振。当AI for Materials从实验室走向工业决策场，真正需要的正是这样一个场域：让技术可能性、商业可行性与生态协同性在此充分对话，让范式革新的下一步，在持续的连接与共创中清晰浮现。

原标题：《AI4M前沿先锋齐聚张江AI创新小镇，双塔之巅顶峰论道》

栏目主编：戎兵

来源：作者：文汇报 唐玮婕

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