文章核心观点 - 当前主流AI（如大语言模型）在理解真实物理世界方面存在根本性局限，而AI for Science (AI4S) 是让AI进入并理解由物理、化学和数学规律构成的真实科学世界的关键方向 [1] - AI4S正从概念走向产业实践，其核心价值在于回归真实科学问题，通过理解微观世界的规律来驱动高效的研发创新，并已在电池、医药等领域创造出真实的经济价值 [2][3][5] - 以SES AI的“分子宇宙”平台为例，AI4S的成功路径在于：先长期深耕垂直科学领域以积累对现实的理解（“科学品味”），再运用AI工具放大这种判断力，最终实现研发效率的质变和产业突破 [4][6][20][21] AI4S的产业价值与市场验证 - 产业突破实例：基于SES AI的“分子宇宙”平台，已有6款突破性新型电解质材料完成开发验证，并与全球超过40家电池及材料企业推进测试与量产导入 [3] - 资本市场关注：AI4S领域已出现多笔大额融资，例如SandboxAQ完成3亿美元融资后估值达56亿美元，Periodic Labs以13亿美元估值完成3亿美元种子轮融资 [3] - 独立估值参考：如果“分子宇宙”平台是一个独立公司，其价值也将达到数十亿美元量级 [3] - 成功上市案例：晶泰科技作为AI4S赛道公司，于2024年成功在港股上市，其成长源于在医药研发垂直领域的长期深耕，获得了国际药企与资本市场的认可 [4] AI4S在电池领域的具体应用与成果 (以SES为例) - 平台演进逻辑：“分子宇宙”平台的核心逻辑是先锚定真实的微观世界，提炼科学规律，再叠加AI捕捉数据背后的数学规律，最终释放科研效率 [10] - 六大关键场景解决方案：平台已催生覆盖低硅负极、高硅负极、锂金属、高电压LCO、LFP储能以及凝胶电解质等场景的突破性电解液方案 [7] - 低硅负极电解液：在60°C高温存储测试中，性能较行业基准提升26% [7] - 高硅负极电解液：目标在1C/1C和4C/1C条件下，实现比商业标杆超过20%的循环寿命提升 [8] - 极致快充电解液：在4C-4C极速充放电循环条件下，已展现出比传统基线配方更优的循环寿命 [9] - 高电压电解液：在4.58V超高电压、45°C高温下循环200周后，容量保持率稳定超越行业头部客户的现有基线配方 [9] - LFP体系电解液：在多项关键性能上达到或超越了全球动力电池龙头的产品 [9] - 凝胶电解质：在多项测试中，性能均优于主流商用液态电解液 [9] - 性能突破：借助平台发现的新电解液配方，公司将锂金属电池能量密度推至500Wh/kg，并将硅碳电池提升至接近400Wh/kg水平 [18] “分子宇宙”平台的核心能力框架 - 真实：构建可计算的电池分子世界 - 数据规模与真实性：平台构建了映射真实微观理化性质的可计算世界，其MU-1版本基于超过2亿分子的DFT计算与混合精度建模 [11] - 数据源：分子数据不仅包括结构，更附着了由高精度计算校准的物化性质，以及来自实际电芯测试的性能与失效数据（包含“失败样本”） [12] - 验证闭环：平台工作流强调“预测-验证”的强制闭环，迫使AI推理建立在与物理世界一致的约束之上 [12] - 持续深化：MU-1.5版本新增对12%硅碳负极和100%硅碳负极搭配高镍正极的专项支持，并利用前沿研发的独家数据使虚拟筛选更贴近真实高端应用工况 [12] - 规律：从统计关联到因果洞察 - 引入领域智慧：MU-1.5引入了“Flavor”（风味标签）系统，将人类科学家数十年积累的领域智慧进行系统化编码，包含7种结果导向标签和9种机制导向标签 [14][15] - 搜索逻辑升级：AI搜索从基于分子结构相似性，升级到基于功能与机理的相似性，相当于将顶级科学家的经验与直觉转化为可被AI复制和拓展的数字化规律 [15] - 自主发现规律：平台的Predict模块能通过分析海量电芯循环时序数据，学习退化模式并预测长期寿命，捕捉可能连科学家都未清晰阐明的高阶数理关联规律 [15] - 效率：从流程工具到可私有进化的研发大脑 - 智能工作流：平台构建了Ask → Search → Formulate → Design → Predict的智能工作流，系统性地将灵感生成、方向筛选、时间验证成本“坍缩”进计算循环 [16] - 私有化部署：“MU in a Box”是一套可实现完全离线、数据不出厂的本地化部署一体机，解决了顶级企业对数据安全的顾虑 [17] - 个性化与自进化：企业可利用自身专有数据训练专属的“私人宇宙”，让AI工具迅速适配自身最紧迫的研发战线，使效率竞争升级为企业间“私有智能体”进化速度的竞争 [17] - 能力产品化：平台淬炼出的效率能力开始以软硬结合形式产品化，例如通过收购获取海量LFP数据训练预测模型，并将其封装为硬件提供“电池健康预测即服务” [18] AI4S的成功路径与护城河 - 发展路径：真正有价值的AI4S公司往往成长于具体科学领域的长期实践之中，先在微观世界具备“理解现实”的能力，再在AI4S领域大展拳脚 [4][6] - 核心护城河：在AI时代，“品味”（Taste）是唯一的护城河，对于AI4S而言，“科学品味”源于在真实研发中长期深耕、反复校准后形成的判断力 [21] - 平台定位：“分子宇宙”平台旨在成为AI时代电池研发的工作台，帮助研发工作者将其“研发品味”转化为现实中可验证的性能提升与产业成果 [21]