报告行业投资评级 - 强于大市（维持） [8] 报告的核心观点 - AI+机器人正深刻变革化工行业，有望带来效率革命，既能降低传统材料成本，又能缩短新材料研发周期，但也在瓦解传统技术壁垒，化工企业需加强AI研发、引进人才、推动数字化转型以应对挑战 [4] - 化工行业在不久的将来，很可能呈现"AI驱动者胜出，迟疑者淘汰出局"的两极分化格局，建议关注积极搭建AI研发团队、投入资源探索融合路径，以及已将AI+机器人应用于生产实现降本提效的企业 [18] 根据相关目录分别进行总结 新材料预测的挑战与AI的破局方案：数据+算法的双重赋能 - 化工新材料研发面临"多尺度复杂性"与"实验验证滞后"痛点，传统方法难以准确建模且研发周期长成本高，而AI与机器人结合改变研发流程，实现效率与成果飞跃 [25][26] - 跨尺度建模误差控制方面，传统现象学建模不探究微观机制，机器学习建模有运算速度优势，能实现不同尺度平滑过渡，还可追踪缺陷运动，且有预测石墨烯缺陷和分析蛋白质与膜相互作用的成果 [31][33][38] - 分子动力学加速方面，传统分子动力学计算量大、模拟时间短规模小，AI可借助多种手段显著加快研究进程，如ML - AIMD方法成本低、准确性高，AI2 BMD系统实现超100万倍加速且误差减少10倍以上 [43][44] - 小样本强化学习方面，化学材料研发数据有限，强化学习可在小样本场景发挥优势，具有加速新材料发现、优化实验设计和提高模型泛化能力的作用，国内已有相关研究成果，还可用于设计优化超材料结构 [46][50][53] - 高通量机器人验证方面，传统化工材料研发手动测试耗时耗力且易出错，高通量机器人可自动测试大量化合物，利物浦大学和阿姆斯特丹大学的机器人应用提高了研究进度和安全性 [56][57][61] - 产业知识图谱构建方面，化学研发数据分散，知识图谱技术可链接不同来源数据，如北京大学潘锋教授课题组构建的MatKG图谱，能跟踪学术趋势、预测潜在材料，加速研发进程 [63][65][70] 高通量机器人+AI驱动的生产流程革命：成本与精度双突破 - AI优化生产流程，可全方位管理和优化生产，通过机器强化学习和高通量机器人实验找到最优解，降低损耗和故障率，提升产品合格率 [72] - AI赋能制造环节，可推进预测性维护、质量检验、供应链管理等，自动执行质量监控，提高检测准确率和效率，且高通量机器人推广使AI在工艺设计运用有望扩大 [74][76][77] AI驱动的材料创新正在打破传统技术壁垒 - 传统材料发现方法受限，深度学习模型使发现效率明显提高，如谷歌GNoME发现大量新晶体，微软MatterGen可直接生成所需特性材料 [78][79] - 通过深度学习发现新材料，GNoME是先进图神经网络模型，通过两个管道发现低能材料，使稳定晶体数实现数量级突破 [81][84] - 根据应用需求直接生成新材料，MatterGen是基于材料三维几何结构的扩散模型，可根据设计要求生成新材料，能访问未知材料空间，优于筛选方法 [87][89][91] - AI+机器人结合开发自动实验室系统，美国加州大学伯克利分校的A - Lab系统合成成功率超7成，展现了多技术协同效应，Deepseek或赋予其能力跃迁 [94][96][97] - AI驱动的材料创新打破传统技术壁垒，重构材料创新流程，核心竞争力转向数据、算法和自动化验证，高"白痴指数"化工材料受冲击大 [99][102][103] 投资建议：捕捉AI+机器人时代的化工投资机遇 - 建议重点关注积极搭建AI研发团队、投入资源探索AI与化工融合路径，以及已将AI+机器人应用于生产实现成本显著降低、产能明显提升的企业 [105]