听风辩势∣AI与科研融合, 化工应用端落地开启

AI与科研融合

化工应用端落地开启

●●●缘起●●●

当前AI赛道正在快速迭代发展，AI与科研融合，已经从效率工具升级成为智能辅助。尤其在化工的应用层研究落地，我们认为将对化工行业未来的竞争格局产生重大影响。

背景逻辑

◼科学研究迎来“智能体主导”的新范式，已从学术层面跨入到商用层面

AI与科研融合正在步入“多模态大模型+自动化实验”时代，“自驱动实验室”（Self-DrivingLab）等多智能体协同平台正加速发展。未来，AI将与机器人实验密切配合，人机协同进行全流程闭环科学研究。当前已经从学术层面跨入到商用层面并产生实际的经济效益。

◼AI布局进程将逐步拉大化工企业头尾部企业的差距，其中高质量数据是决定性因素

人工智能系统的性能取决于其所依赖的数据，高质量数据将是拉开化工企业AI布局的关键。在化工领域看，高质量数据更多偏向私有化，多数企业自身积累的数据极为有限，能够进行自身赋能的相对较少。因而从数据的角度看，历史管理相对规范的头部企业、有先期的战略规划能够有效外部合作的细分龙头、能够结合“机器人”和“智算平台”的生产企业有望可以获得持续AI竞争力。

催化引擎

AI垂类应用正加速向化工全链条渗透：

研发端“AI+自动化实验”驱动的分子发现及工艺优化；

产品端AI辅助配方升级与新材料迭代。

风险提示

技术快速迭代导致前期投入沉没成本风险；化工新材料验证周期长，若性能不达预期可能导致商业化验证风险，以及数据合规风险。

本文撰稿人：汪峰登记编号：S1130622080001