文章核心观点 - AI for science(AI4S)正在快速迭代发展 将对化工行业未来竞争格局产生重大影响 AI垂类应用加速向化工全链条渗透 包括设备端高危巡检 研发端分子发现及工艺优化 产品端配方升级与新材料迭代 [1] 科学研究范式变革 - 科学研究迎来智能体主导新范式 从学术层面跨入商用层面并产生实际经济效益 [1] - AI4S步入多模态大模型+自动化实验时代 自驱动实验室等多智能体协同平台加速发展 [1] - AI与机器人实验密切配合 实现人机协同全流程闭环科学研究 [1] - 当前未形成成熟商业模式 业界主要采用合作研发模式 自主研发模式及混合模式 [1] - 大型机构将以混合模式为主 建立自有AI研究平台同时对外开放能力 与高校及初创企业共建创新网络 小型企业倾向于使用开放或商业化平台采用合作研究模式 [1] 创新应用场景特点与方向 - AI4S应用场景具备三类特点：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 [2] - 生物发酵行业菌株筛选和流程优化 新型材料应用适配 农药创新药等药剂产品开发 辅材催化剂添加剂升级优化及后续产物分离 微观结构材料升级 配方设计升级和应用六大方向将率先突破 [2] - 优化改进可通过三个维度赋能：重复环节人工替代或关键危险环节检测 生产过程智能优化 基于实时市场信息的资源调配 从而带动局部设备投资 [2] 行业竞争格局影响 - AI布局进程将逐步拉大化工企业头尾部差距 高质量数据是决定性因素 [2] - 人工智能系统性能取决于所依赖数据 化工领域高质量数据多偏向私有化 [2] - 多数企业自身积累数据有限 能进行自身赋能较少 [2] - 历史管理规范头部企业 有先期战略规划能有效外部合作的细分龙头 能结合机器人和智算平台的生产企业有望获得持续AI竞争力 [2]