哪个平台可以杠杆炒股但形成合作研发、自主研发及混合模式

今天分享的是：AI系列深度（二）——AI for Science应用端落地快速开启

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本文聚焦AI for Science（AI4S）在化工行业的应用与发展，从多维度展开分析。

AI4S已成为科学研发的“第五范式”，正从学术迈向商用，虽商业模式未成熟，但形成合作研发、自主研发及混合模式，大型机构倾向混合模式，小企业多采用合作模式。国内政策推动AI产业链上下游发展，2025年起更侧重应用端，大型化工企业也积极布局，成立相关部门并引进人才。

AI4S应用先解决行业痛点，其应用场景具有长研发周期与高成本、数据驱动与大规模计算、高维度设计空间的特点。创新应用有六大方向，如生物发酵行业的菌株筛选和流程优化，周勇等人用相关算法优化培养基使产量提升63.33%；新型材料研发中，AI能预测性能、优化工艺；还涉及农药创新药开发、辅材催化剂等升级优化、材料微观结构改造及配方设计等。

在优化改进方面，可在重复或危险环节人工替代、生产过程智能优化、基于实时市场信息的资源调配三个维度赋能，带动设备升级。

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高质量数据是拉开企业差距的关键，化工领域高质量数据多为私有，企业可通过规范积累、外部合作等方式获取，历史管理规范的头部企业等更易获得持续AI竞争力。同时，企业AI升级需注重AI适配性、执行力及硬件配套，大模型需适配化工细分领域，还需高性能算力设施等硬件支持。

以下为报告节选内容

发布于：广东省

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