张江AI创新小镇双塔峰会：AI4M前沿先锋论道

（来源：上观新闻）

近日，一场聚焦AI驱动材料科学（AI4M）的“塔尖会”在上海张江AI创新小镇举行。来自顶尖高校、科技企业、AI4M初创公司及投资机构的近二十位专家，齐聚张江科学之门A塔塔冠，共同探讨AI如何驱动材料科学的范式革新。

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。作为上海打造的人工智能创新高地，张江AI创新小镇已构建起从算法、算力到应用场景的完整生态链，并在集成电路、生物医药、新能源、先进材料等领域积累了深厚的产业基础。随着一批AI4S顶尖团队与平台在此聚集，AI算法、智能制造与新材料研发的融合生态日益成熟。此次闭门会旨在通过跨越学术、产业与资本的深度对话，探索从理论突破到工程落地的可行路径。

加速从实验室走向工业决策

当AI for Science的浪潮从生命科学延伸至物质科学，材料研发正经历从传统“经验试错”向“智能设计”的范式转换。然而，数据稀缺、工程化闭环缺失、商业模式模糊等挑战依然存在。

词元造物创始人兼CEO余松林指出，材料智能体的核心在于整合人的经验、数据与工具，构建一个能够持续进化的研发系统。

苏州实验室主任研究员、中国科学技术大学客座教授陈忻认为，AI+材料整体上较AI+生物发展滞后约五年，但目前正迎来发展机遇。要实现材料科学的范式革命，需要利用AI大模型与智能体，打通从微观到宏观、从计算模拟到实验验证的各个环节。

素源矩阵创始人兼CEO韩家乐提出，AI4M的瓶颈往往不在实验室预测，而在后续的工艺适配。他们的解决方案是让工程师驻场，将经验量化成算法约束，构建“实验数据－工业迁移－智能体闭环”。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化。

复旦大学化学系教授、复鞍科技创始人刘智攀强调，AI4M的底层突破在于量化精度与跨尺度模拟。由于实验数据难以共享，计算数据更易形成开放范式。未来的研发将走向“干湿闭环”。复鞍科技正致力于降低高精度计算门槛，通过智能体与云端工作流，帮助企业构建私有数据资产，打通从原子模拟到工业决策的链路。

大模型重塑AI4S价值逻辑

“AI4M赛道仍处于早期阶段，缺乏成熟的商业模式和行业标准，这导致了供需双方预期的错位。”新研智材SynMatAI CTO南凯表示。材料领域不像医药行业有清晰的盈利参照，无论是投资人还是客户，都难以界定企业价值。他认为，这一领域需要经过充分的市场验证，才能沉淀出可行的共识与范式。

Monolith投资人严宽观察到，大模型作为入口，正在重塑AI4S的价值逻辑。具备长期潜力的方向主要有两个：一是为专业大模型提供底层数据支撑，二是成为其可高频调用的工具与求解器。仅提供窄域、低频实验服务的模式难以持续创造价值，而兼具数据或工具属性、拥有清晰愿景的团队，更容易获得资本与市场的认可。

场景方驱动全产业链智能跃迁

从应用端看，AI4M工业落地的首要挑战是“高质量数据短缺”。道生天合材料科技数字自动化总监管升阳指出，工业材料领域参数繁多，但大量数据服务于工艺控制，而非AI研发设计。剔除无效数据后，可用数据有限且分布不均。此外，供应商数据缺失、批次溯源成本高，导致数据规范化难以落地，成为工业场景AI应用的核心瓶颈。

面对这一瓶颈，头部材料企业已在积极尝试破局。科思创AI4M负责人刘玮分享了团队从化学模拟到数据驱动的演进过程——早期发现纯计算结果与物理世界存在偏差，转而将模拟特征与实验数据融合，借助自动化提升数据质量。她期望AI不仅能加速研发，更能打通生产端优化与问题溯源，同时敏捷捕捉下游需求，缩短从实验室到终端客户的整个周期。

以道生天合、科思创等材料应用场景方的探索为缩影，业界达成一个更深层次共识：AI4M正在重塑材料行业的底层逻辑。未来的材料应用竞争，将不仅是产能的竞争，更是数据与算力的竞争。通过将AI深度植入材料研发与供应链各环节，不仅能加速前沿材料的发现，更将驱动全产业链向智能化、数字化的高端价值链迈进。

这场在塔尖展开的AI4M论道，让学术洞见、创业焦虑、产业需求与资本判断在互动中自然交织。这种多元视角的碰撞，与张江人工智能创新小镇着力打造的开放创新生态相互呼应。当AI for Materials从实验室走向工业决策，正需要这样一个场域，让技术、商业与生态的张力在此释放，让范式革新的下一步，在持续的对话与连接中自然生长。

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