国家超算互联网科学计算智能体发布 - 国家超算互联网科学计算智能体在天津正式发布，该智能体通过自然语言交互，可自动完成科研任务问题拆解、算力资源调度、计算软件调用、结果分析与报告生成，将传统模式下需1天完成的工作缩短至约1小时完成 [1] - 该智能体已覆盖近百个高频科研计算场景，涵盖并支持三大学科和数十款计算软件，并依托“智能体广场”与知识库体系，构建了120余个行业知识库，覆盖人工智能、工业仿真、材料科学等七大应用场景 [1] AI for Science的深远影响 - 人工智能正深刻重塑科学研究和工程创新模式，AI for Science的深入发展对算力的组织、调度与应用方式提出了更高要求 [1] - 国家超算互联网将平台升级为具备多行业知识体系的“超级科学智能大脑”，旨在深化算力网络与人工智能的融合创新 [1] - 科学研究正处于从计算科学向智能科学演进的关键阶段，科学计算智能体有助于整合分散的算力、工具链和领域知识资源，为科研人员提供高效、普惠的创新支持 [2] - AI for Science不仅是一种技术路径，更是一种科研组织方式的变革 [2] 对科研效率与产业发展的推动 - 科学计算智能体大幅降低科学计算的使用门槛、提升科研效率 [1] - 超算智能体与一体化算力网络的结合，有望系统性提升科研效率与创新质量，为我国在关键领域实现原创突破提供持续动能 [2] - 国家超算互联网实体落户天津，有助于集聚高端创新资源，强化天津在全国一体化算力网的重要节点功能，推动算力资源的高效配置与集约利用 [2] 天津的“2511”发展模式与倡议 - 天津市推动AI for Science创新发展的“2511”模式，即2个平台引领、5个模块支撑、1个资源池汇聚和1个百亿级产业集群引育，系统构建“算力共用、算法共享、生态共建”的创新生态 [3] - 该模式旨在有力支撑天津市数字经济高质量发展，为北京（京津冀）国际科技创新中心建设注入新动能 [3] - 国家高性能计算机工程技术研究中心等6家发起单位联合发出天津倡议，呼吁紧扣科研范式变革与产业升级需求，以协同创新突破技术瓶颈，以开放合作汇聚发展合力，推动AI for Science健康有序发展 [3] 合作与生态建设 - 国家超算互联网与天津天开发展集团签署合作协议，双方将围绕算力资源整合、创新平台共建与产业生态培育等方面深化合作 [2]

世界人工智能大会日程与主题 - 大会日程分为上午场、下午场和夜场三个主要时段，分别聚焦前沿趋势、实战案例与生态共创 [3][4][10][14] - 上午场核心活动为“WAIC UP”主题演讲，旨在洞见前沿趋势并引爆灵感共振 [5] - 下午场核心活动包括“WAIC @”商业产业主题演讲、“WAIC Ground”科教圆桌、“WAIC FUTURE TECH”未来科技主题演讲及“AI GRAVITY”国际合作主题演讲 [11][12] - 夜场核心活动为“WAIC MORE”，旨在打破圈层边界并共创无限可能 [15] 前沿技术趋势与研究方向 - 生成式AI是大会重点讨论的前沿技术趋势之一 [9] - AI for Science（AI4S）作为科研新范式受到关注，涉及技术预见和世界模型等概念 [9] - 多模态融合、具身智能、量子计算被列为重要的未来科技与研究方向 [13] - AI伦理与安全是大会涵盖的关键议题之一 [13] 产业应用与商业生态 - 下午场设有专门针对商业与产业的实战案例分享环节 [11] - 企业圆桌是探讨产业实践的重要形式 [12] - 出海战略被列为大会讨论的议题，关注人工智能技术的全球化商业布局 [13] 人才培养与教育演化 - 大会设有“校长圆桌”和“青年人才”专题讨论，聚焦科教风向与人才机遇 [12] - 教育演化是大会的核心议题之一 [13] 创业投资与国际合作 - 创业与投资是大会设置的专门讨论板块 [13] - 大会设有“AI GRAVITY”环节，以主题演讲和对话形式聚焦国际合作 [12][13] 互动交流与社群链接 - 夜场设有多个自由交流区，包括WAIC UP Zone、CONNECT Zone、Future Tech Zone和Young Zone，促进跨界互动 [16] - 大会旨在链接多元生态，挖掘多维潜能 [11]

核心观点 报告认为化工行业几乎每年都存在优异的投资机会，其投资逻辑可类比“美林时钟”，主要围绕景气周期、赛道成长、放量成长和价值红利四大驱动因素展开[3][4] 当前化工板块机构持仓处于低位，行业供给扩张放缓，结合需求端的新兴增长点（如储能、AI基础设施、3D打印、人形机器人等）以及潜在的成本端（油价）变化，行业正迎来战略性的“破晓时刻”，2026年应重点关注由AI for Science赋能的新材料研发、AI基础设施（电源与液冷）、AI PCB、3D打印及商业航天、人形机器人触觉传感器等细分领域的投资机遇[1][7][13][37][41] 行业历史表现与驱动框架 - 化工行业在2010年至2025年间，每年均有代表性公司取得显著涨幅，驱动因素可归纳为四大类：景气周期（产品涨价）、赛道成长（切入新能源等新赛道）、放量成长（产能扩张）和价值红利（高股息与“中特估”）[3][4] - 以2024年为例，景气周期机会贯穿全年，如正丹股份因TMA涨价最高涨幅达1196%，赛道成长机会在9月底后涌现，如中岩大地因新基建概念最高涨幅509%[4] - 2025年的机会则集中在景气周期（农药兽药、锂电材料）和赛道成长（机器人、AI液冷、AI PCB、固态电池）等领域，例如上纬新材因机器人概念最高涨幅2163%[4] 当前行业状态与见底信号 - 机构持仓降至低点：2025年第三季度，主动型基金对化工行业的持仓占比为4.2%，环比下降0.5个百分点；指数型基金持仓占比为1.2%，环比提升0.5个百分点[9][12] - 供给扩张显著放缓：作为行业投资情绪的先行指标，基础化工在建工程同比增速已连续三个季度为负且持续下滑，2025年第三季度同比增速为-14.6%，而固定资产增速仍保持在16%的高位，预示未来实际供给增长将放缓[15][18] 2026年投资机会挖掘思路 角度一：AI for Science (AI4S) 赋能化学研发 - AI4S是材料研发的全新范式，通过“读、算、做”大幅提升研发效率，有望突破传统研发瓶颈，远期市场空间可达万亿元[44][48] - 中国拥有最齐全的化学制造业门类和最完备的产业链，具备培育AI4S全球龙头的土壤[48] - 以晶泰控股为例，该公司是AI4S范式革命的引领者，拥有超过200个AI垂类模型和超200个自动化工作站，每月积累超20万条化学合成数据，已与全球前20大药企中的16家以及协鑫、中石化等材料龙头达成合作[49][53] 角度二：寻找需求正增长的细分产品 储能材料 - 储能需求全球共振，2025年迎来爆发式增长：2025年前三季度中国储能电池合计出货量达430GWh，已超过2024年全年30%，预计全年出货量达580GWh；头部厂商产能利用率突破80%[25] - AI数据中心（AIDC）配储成为新需求：英伟达发布白皮书明确AIDC配储必要性，预计2030年全球数据中心储能需求将从2024年的16.5GWh增长至209.4GWh[26][28] - 具体材料环节： - **六氟磷酸锂**：价格加速上行，截至12月26日散单价格已上涨至18万元/吨，历史高点曾达59万元/吨[29][31] - **磷酸铁锂**：受储能需求拉动，1-9月产量228.3万吨，同比增长70.2%，三代以上高压实密度产品技术壁垒高，结构性紧缺加剧[33] - **负极材料**：需求高增拉动下，2025年9月起头部一体化大厂普遍满产，订单排至11月中旬[33] AI基础设施之电源（SST） - 固态变压器（SST）是下一代数据中心供电系统的核心解决方案，效率高达98%以上，占地面积不足传统方案的50%，已获英伟达在其800V直流架构白皮书中认可[66][67] - SST的普及将带动上游碳化硅（SiC）、氮化镓（GaN）等宽禁带半导体，以及纳米晶/非晶等高性能软磁材料的需求[67] AI基础设施之液冷 - AIDC液冷市场空间广阔，氟化工巨头凭借核心原料配套优势和高度集中的行业格局，在液冷产业链中的价值将得到重估[68] - 三代制冷剂（如R32）进入配额管控期后景气高涨，2025年第四季度报价已突破6万元/吨，其景气持续时间和涨价高度可能超过市场预期[72][74] AI PCB - 覆铜板（CCL）占PCB成本的27%，而树脂占覆铜板成本的26%，是核心材料之一[77][79] - 随着AI推动高频高速需求提升，电子树脂需持续迭代以降低介电常数（Dk）和介质损耗因子（Df），未来M9、M10等级或引入PTFE树脂等更高性能材料[82] 角度三：3D打印与商业航天 - 3D打印（增材制造）引领高端制造革命，2024年全球市场规模达219亿美元，其中材料市场约44亿美元[85][90] - **商业航天是工业级3D打印的主线**：航空航天是国内头部3D打印厂商的核心下游，营收占比超50%（如铂力特61%，华曙高科50%）[97] 2024年我国商业航天市场规模达2.3万亿元，预计2025年增至2.8万亿元[97] - 商业航天极大拉动3D打印需求：以SpaceX为代表的公司已大规模应用3D打印技术，国内星河动力的发动机采用3D打印后，成本降至原来的10%，生产周期缩短至传统模式的1/6[102] 据测算，为完成国内千帆、GW、鸿鹄三大星座项目（合计规划约3.8万颗卫星）的发射，对应的火箭发动机3D打印市场规模有望累积达475亿元[101][102] - **消费级3D打印机加速崛起**：2024年全球市场规模41亿美元，同比增长32%，预计2029年达169亿美元；出货量410万台，中国“四小龙”（拓竹科技、创想三维、纵维立方、智能派）合计市占率达74%[107] 角度四：人形机器人触觉传感器 - 触觉传感器是灵巧手实现复杂功能的关键感知部件，主流人形机器人企业（如特斯拉、Figure、宇树、智元）及灵巧手企业均已应用，主要位于指尖[119][123] - 当前主流技术路线为压阻式和电容式，其中压阻式因结构简单、成本低、易实现高灵敏度而易于快速量产[114] - 市场空间测算：假设人形机器人销量达100万台，平均单机触觉传感器价值量6000元，则对应市场空间约60亿元；销量达1000万台时，市场空间约512亿元[120][123]

核心观点 - 公司（万华化学）在2025年通过深化组织与思维变革，加速向“化工+新能源”企业转型，并确立了2026年为“提质增效年”的发展主题，旨在系统提升经营质量、强化科技创新并推动第二主业（电池材料等）起势腾飞 [1][3][4][8][9] 2025年回顾与成果总结 - 公司将2025年管理主题定为“变革年”，推动投资思维向经营思维转变，并建立了员工收入与价值创造相结合的精准激励体系 [1][6] - 公司全面推进“数智化”，时序大模型、智能巡检、设备预防维护等AI应用场景广泛落地，推动向智慧型企业迈进 [1][6] - 公司深化研发组织变革，以全国重点实验室和AI for Science为抓手，聚焦电池与高性能材料等领域关键技术攻关，多项高端新材料成功推向市场，合成生物学、电化学等前沿平台创新成果涌现 [2][6] - 第一主业（聚氨酯）方面，新一代制造技术逐步落地，竞争力持续增强；石化产业持续优化，乙烯二期顺利开车，乙烯一期原料多元化改造加速，石化一期引进外资提升了C3产业竞争力；精细化学品业务加速迭代，一批自主研发新产品投产，产品矩阵高端化、绿色化、差异化 [2][7] - 第二主业（电池材料）通过高强度研发投入，正负极材料技术实现全面突破；公司以风、光、矿为资源保障，加速实现“第二主业”战略宏图 [2][7] - 营销方面坚持“渠道下沉，植根销售，协同共赢”，优化全球供应链与服务；公司荣获“中国质量奖”，是化工行业唯一获此殊荣的企业 [3][7] 2026年展望与战略规划 - 公司将2026年管理主题确立为“提质增效年”，旨在主动应对全球经济增长承压与产业变革加速的挑战 [3][8] - 公司将系统提升经营质量，深化国际化布局，强化集团化经营以促进业务协同，并加快人工智能赋能生产与管理升级 [4][9] - 公司坚持科技创新引领，在巩固聚氨酯、石化优势的同时，重点聚焦电池材料、高端新材料及生物制造的研发突破，以形成自主知识产权的核心技术集群 [4][9] - 公司将全力实现第二主业起势腾飞，以海阳、莱州绿电产业园为新起点，打造“风-光-储-网-产”一体化发展新模式，构建现代化电池材料产业典范 [4][9] - 公司将坚守安全底线，完善以风险防控为核心的安全管理体系，强化全员安全意识与能力建设 [4][9]

文章核心观点 - 字节跳动通过一项冷冻电镜图像处理专利、一篇顶刊论文、两笔战略投资和一个云平台合作，系统性地布局“AI for Science”领域，旨在构建“AI技术-产业投资-云平台”的生态闭环，推动科学仪器行业从“软件定义仪器”向“智能驱动发现”的范式转变 [1][3][12][16] 市场背景与行业趋势 - 结构生物学领域正经历深刻范式转移，数据和算法正在重新定义该领域 [3] - 全球冷冻电镜市场规模预计到2035年将超过40亿美元 [3] - 冷冻电镜技术是结构生物学和现代药物发现的基石，但其数据处理流程复杂、耗时且依赖专家经验，成为技术普及的关键障碍 [4] - 科学仪器的竞争正从硬件参数比拼，全面转向数据智能化处理能力的较量 [4] 字节跳动的技术突破 - 公司获得“冷冻电镜图像处理方法”发明专利，采用深度学习中的“变分自编码器”框架，尝试端到端地将原始电镜图像直接映射为蛋白质的粗粒度原子模型 [5] - 技术核心创新在于引入“键长约束”、“碰撞约束”和“弹簧约束”作为损失函数，将生物结构的物理化学规则内嵌于AI模型，以捕捉蛋白质动态构象变化 [5] - 相关研究成果CryoSTAR于2024年11月在《自然·方法》上发表，在多个真实实验数据集上证明能有效解析生物大分子的动态构象，完成了从专利到顶刊论文的关键可行性证明 [6][8] - CryoSTAR的成功验证了一套AI驱动的、从原始数据端到端直接生成科学洞察的新范式，具备颠覆传统分析流程的潜力，并可迁移至其他产生复杂数据的科学仪器领域 [9] 战略资本与生态构建 - 早在2021年，字节跳动就连续两次战略投资了国内领先的冷冻电镜结构解析与药物发现服务平台——水木未来（北京）科技有限公司 [10] - 通过资本纽带，公司深入了解了行业真实痛点，并为技术成果铺就了产业化通道 [10] - 公司自身的云服务品牌“火山引擎”与水木未来达成合作，推出了基于云平台的冷冻电镜智能计算解决方案，旨在将数据处理成本降低50%以上 [10] - 由此形成了一个清晰的“AI技术-产业投资-云平台”三角生态闭环，提供从算力到智能分析的完整服务 [12] 行业竞争格局演变 - 谷歌、英伟达、微软、字节跳动等科技巨头的涌入，正在根本性改变冷冻电镜领域的竞争维度 [15] - 竞争升级为“传统软件套件”与“AI原生工作流”的范式之争，以及“孤立工具”与“云端一体化智能平台”的生态之争 [15] - AI正从自动化图像处理等外围环节，快速渗透至三维重构、构象解析与原子模型构建等核心环节，重新定义科研效率边界 [15] - 行业的未来正在从“软件定义仪器”加速迈向“智能驱动发现”，核心竞争在于构建“AI+仪器+云”的生态能力，以主宰从数据生成到科学发现的完整价值链 [16]

公司上市与市场反应 - 英矽智能于12月30日正式在香港联交所主板挂牌交易 [1] - 此次港股IPO预计最高募资约22.77亿港元，成为2025年港市规模最大的生物科技IPO [3] - IPO吸引了包括礼来、腾讯、淡马锡、施罗德、瑞银资产、橡树资本等在内的15家顶级基石投资者 [3][4] - 公开发售获得超1000倍超额认购，孖展认购近3000亿港元，暗盘收涨50.10%，首日上市最高开盘大涨48.44% [6] - 公司发行市值达134.06亿港元，已高于现行港股通入通门槛，有望在明年3月调整中入通 [3] 核心技术平台与研发优势 - 公司依托自主研发的生成式人工智能平台Pharma.AI，构建了集药物发现、管线开发、软件解决方案于一体的业务体系 [7] - Pharma.AI平台通过Biology42、Chemistry42、Medicine42及Science42四大模块，覆盖从靶点发现到临床前候选药物确认的完整流程 [7] - 借助AI算法与自动化实验，公司可将传统新药早期研发周期从约4-5年压缩至12-18个月 [7] - 用于治疗特发性肺纤维化的核心品种Rentosertib(ISM001-055)从发现靶点到进入临床仅用18个月，而传统路径平均需4.5年，该药已获国家药监局“突破性治疗”认定，有望在2026年成为全球首个进入III期临床的AI药物 [8] - 公司基于AI平台能力推进自研管线，已高效搭建覆盖肿瘤、免疫、纤维化、代谢等领域的30余项研发项目 [8] 商业模式与财务表现 - 公司采用“内部管线开发+AI平台授权”双轮驱动策略 [9] - 在全球收入最高的20家药企中，有13家与英矽智能建立了软件平台合作关系 [9] - 公司已与Exelixis、美纳里尼等达成3项管线授权合作，带来21亿美元的潜在收入 [9] - 2022年至2024年，公司毛利率分别为63.4%、75.4%和90.4%，呈逐年递增趋势 [8] - 报告期内贸易应收款项周转天数曾低至6天，显示出极高的现金回收效率 [8] 行业背景与市场前景 - 麦肯锡预测，AI赋能每年有望为制药和医疗行业带来600-1100亿美元的经济价值 [1] - 全球AI赋能药物研发市场规模预计将从2023年的119亿美元增长至2032年的746亿美元，年复合增长率达22.6% [9] - 2024年前三季度，跨国药企的AI相关合作交易数达21笔，总金额超过120亿美元，而2023年全年仅为11笔 [11] - 2024年，Recursion以6.88亿美元收购Exscientia，成为AI制药领域金额最大的一笔并购，标志着行业整合加速 [11] - 公司致力于将Pharma.AI的应用范围扩展至先进材料、农业、营养产品及兽医药物等领域，推动商业化从“AI制药”向更广阔的“AI for Science”进化 [10] 战略合作与行业认可 - 2024年11月10日，英矽智能与礼来达成研发合作，潜在总额超过1亿美元，礼来此次首次以基石投资者身份参与生物医药企业投资 [4][5] - 礼来与腾讯同时作为基石投资者，显示出生物医药和互联网两大行业顶级巨头对公司“AI+制药”技术实力和商业模式的高度认可 [5] - 公司与赛诺菲、礼来、复星医药等多家全球知名制药企业达成了药物研发合作 [9] 估值比较 - 作为AI制药领域的领军企业，英矽智能目前的PS估值仅32.18倍 [11] - 相较之下，美股Recursion的PS估值约为50.56倍，港股晶泰控股的PS估值则为54.13倍 [11] - 公司较同业公司存在很大的估值上修空间 [11]

文章核心观点 - 人工智能（AI）正深度赋能生物医药研究，推动行业进入高效、个性化和革命性的新时代，AI制药领域有望为制药和医疗行业创造每年600-1100亿美元的经济价值 [1] - 英矽智能作为拥有独家AI技术平台并能实现创新药研发及多领域深度赋能的独角兽企业，其港股上市为投资者提供了稀缺的AI赋能赛道投资选项，公司内在价值有望获得释放 [1][3] - 英矽智能凭借已验证的AI平台技术、广泛的国际合作以及“内部管线开发+AI平台授权”的双轮驱动模式，已在全球AI制药及科学智能赛道建立起显著的先发优势和差异化价值壁垒 [3][5][8] 公司上市与市场反应 - 英矽智能于12月30日在香港联交所主板挂牌交易，此次IPO预计最高募资约22.77亿港元，成为2025年港市规模最大的生物科技IPO [3] - IPO吸引了包括礼来、腾讯、淡马锡、施罗德、瑞银资产、橡树资本等在内的15家顶级基石投资者，阵容豪华，其中礼来是首次参与生物医药企业的基石投资 [3][4] - 公开发售获得超1000倍超额认购和近3000亿港元的孖展认购，市场热度极高，暗盘收涨50.10%，首日上市最高开盘大涨48.44% [5] - 公司发行市值约134.06亿港元，已高于现行港股通入通门槛，有望在明年3月的新一期调整中纳入港股通 [3] 技术平台与研发优势 - 公司依托自主研发的生成式人工智能平台Pharma.AI，其包含Biology42、Chemistry42、Medicine42及Science42四大模块，覆盖从靶点发现、分子设计到临床前候选药物确认的完整流程 [6] - 通过AI算法与自动化实验，公司可将传统新药早期研发周期从约4-5年压缩至12-18个月，显著提升效率并降低试错成本 [6] - 公司核心品种Rentosertib（ISM001-055）用于治疗特发性肺纤维化，从发现靶点到进入临床仅用18个月，而传统药企平均需4.5年，该药已获国家药监局“突破性治疗”认定，有望在2026年成为全球首个进入III期临床的AI药物 [7] - 公司基于AI平台已高效搭建覆盖肿瘤、免疫、纤维化、代谢等领域的30余项研发项目 [6] 商业模式与财务表现 - 公司采用“内部管线开发+AI平台授权”的双轮驱动策略，与全球收入最高的20家药企中的13家建立了软件平台合作关系 [8] - 已与Exelixis、美纳里尼等达成3项管线授权合作，带来21亿美元的潜在收入，并与赛诺菲、礼来、复星医药等多家全球知名药企达成药物研发合作 [8] - 2022年至2024年，公司毛利率分别为63.4%、75.4%和90.4%，呈逐年递增趋势，报告期内贸易应收款项周转天数曾低至6天，显示出极高的资金效率和与传统Biotech公司不同的商业模式优势 [7] 行业前景与公司定位 - 全球AI赋能药物研发市场规模预计将从2023年的119亿美元增长至2032年的746亿美元，年复合增长率达22.6% [8] - AI制药行业整合加速，2024年Recursion以6.88亿美元收购Exscientia成为该领域金额最大的并购，跨国药企的AI相关合作交易数从2023年的11笔增至2024年前三季度的21笔，总金额超过120亿美元 [9] - 公司致力于将Pharma.AI的应用范围从制药扩展至先进材料、农业、营养产品及兽医药物等领域，推动商业化从“AI制药”向更广阔的“AI for Science”进化 [9] - 相较于同业公司如Recursion（PS约50.56倍）和晶泰控股（PS约54.13倍），英矽智能目前PS估值仅32.18倍，被认为存在较大的估值上修空间 [10]

核心人事任命与研究方向 - 西湖大学宣布，国际电气和电子工程师协会会士凌海滨全职加入工学院，受聘讲席教授，并牵头创立智能计算与应用实验室 [2] - 该实验室致力于开展人工智能以及跨学科的研究与应用，研究方向包括计算机视觉、多模态人工智能、增强现实、AI for Science、量子信息等 [2] 专家背景与职业经历 - 凌海滨于1997年获北京大学学士学位，2000年获北京大学硕士学位，2006年获美国马里兰大学帕克分校博士学位 [4] - 其职业经历包括微软亚洲研究院助理研究员、加州大学洛杉矶分校博士后研究员、西门子研究院科学家 [4] - 2008年起任教于天普大学，先后担任助理教授和副教授，2019-2025年任纽约州立大学石溪分校Empire Innovation教授，2025年加入西湖大学 [5] - 在北京大学期间完成了从数学到计算机的专业跨越，博士阶段选择了计算机视觉方向 [5] - 其博士期间关于“利用计算机识别形状多变的树叶”的研究催生了全球第一款手机植物识别APP——LeafSnap [5] - 博士毕业后聚焦计算机视觉领域，主攻动态目标追踪技术 [5] 研究领域与学术成就 - 凌海滨的研究领域涵盖计算机视觉、增强现实、医学图像分析、机器学习及AI for Science [6] - 曾获ACM UIST最佳学生论文奖、美国自然科学基金CAREER奖、雅虎教授研究发展奖、亚马逊机器学习研究奖及IEEE VR最佳期刊论文奖 [6] - 现任/曾任《IEEE模式分析与机器智能汇刊》、《IEEE可视化与计算机图形学汇刊》、《计算机视觉与图像理解》及《模式识别》等期刊编委，并长期担任CVPR、ICCV、ECCV、ACM MM等人工智能顶级会议领域主席 [6] - 其学术成果引用总计51080次，2020年至今引用35245次，h指数为98，i10指数为315 [8] - 代表性论文包括《LIME: Low-light image enhancement via illumination map estimation》（被引3108次）、《Lasot: A high-quality benchmark for large-scale single object tracking》（被引2027次）和《U2Fusion: A unified unsupervised image fusion network》（被引2021次） [7]

公司融资与里程碑 - 深势科技完成总额超8亿元人民币的C轮融资 由达晨、京国瑞基金、北京市人工智能产业投资基金、北京市医药健康产业投资基金、联想创投、元禾璞华等机构共同出资[5] - 公司已累计融资数十亿元 正式跻身独角兽俱乐部[6] - 公司于2020年获得由百度风投领投 唯猎资本和盛景嘉成跟投的天使轮投资 于2021年3月获得由元璟资本领投、清流资本投资的Pre-A轮融资[15] - 2021年8月 公司完成由高瓴创投领投 经纬创投等跟投的数千万美元A轮融资 很快又完成B轮融资 新引进源码资本、启明创投 在短短18个月内连续完成了四轮融资[16] - 2023年 公司吸引了众源资本、和玉资本、正心谷资本、Evergreen Scitech Delta等和多家产业资本的注资 估值三年大涨数十倍 并在去年10月的融资中引进了北京市人工智能产业投资基金和中关村科学城公司[16] 公司创始与团队 - 公司成立于2018年 由两位90后北大校友张林峰和孙伟杰创立[6] - 创始人张林峰出生于1993年 来自山西汾阳 在北大修了物理、数学、计算机 后进入普林斯顿大学深造 师从鄂维南院士和Roberto Car院士 担任公司首席科学家[11] - 联合创始人孙伟杰与张林峰同龄 来自黑龙江佳木斯 主修政经哲 后从事风险投资工作 担任公司CEO[11] - 创业初期团队资金紧张 账上只有20万人民币 而预计算力成本至少10-15亿人民币[15] - 公司第一笔资金来自中关村颠覆性技术研发和成果转化项目资金 金额为1200万元人民币 分3年给到[15] 技术突破与行业认可 - 2020年 张林峰作为团队核心成员 凭借在“深度势能”分子模拟方面的突破 获得了国际高性能计算领域的最高奖项“戈登·贝尔奖” 该成果随后入选“2020年中国十大科技进展”[12] - 公司构建了以“玻尔·科研空间站”为枢纽的“读、算、做、智”能力体系 打造了Science as a Service智能化科研产品和服务矩阵[19] - 公司产品包括深势·宇知科学大模型体系、Science Navigator玻尔·科学导航、玻尔·智算、玻尔·赛博实验室体系以及SciMaster科学发现智能体[12][13] 产品应用与市场成效 - 在生命科学领域 公司将传统靶点调研周期由平均三周缩短至三天[13] - 公司的物质科学解决方案在3个月内完成了新型锂金属电池电解液设计 寿命达450圈 相比行业基准300圈提升50%[13] - 玻尔·科学导航已服务来自全球超过1000所高校和组织的300多万名科学家 包括近百家985、211高校整体入驻 累计支撑了上千个科研项目 年均解答一千二百万个科学问题 为科学家们节约了超过20亿分钟的工作时间[13] - 公司已助力超过150家先进研发企业的研发智能化升级 深度赋能了超过70家生命科学企业的100条以上研发管线 服务了包括苏州国家实验室、中石油、中国钢研、宁德时代、比亚迪、广汽埃安在内的物质科学客户 帮助合作伙伴创造了超过50项高价值科学资产[13] 行业趋势与竞争格局 - AI for Science与大语言模型、具身智能被英伟达掌门人黄仁勋并列为AI三大关键方向[18] - 海外AI for Science领域掀起融资狂潮 例如斯坦福大学前校长参与创立的Xaira Therapeutics一启动便融资超10亿美元 CuspAI背后出现了淡马锡、英伟达、三星风投、现代汽车集团等投资方 OpenAI也成立了“OpenAI for Science”部门[18] - 中国科学院院士鄂维南认为 AI for Science是中国科技创新历史上最好的机会 没有之一[20] - 公司创始人张林峰认为 AI for Science不仅是新的技术方向 更是面向未来几十年科学研究与工业创新的基础设施升级工程[20]

12月26日，智驱科研.赋能未来——AI4S创新论坛在北京隆重召开。活动从垂域大模型到多Agent科研提效的全栈AI for Science平台，聚焦化工材料、生物医 药核心科研需求，构建"领域模型+科研支撑"的智能化服务体系。北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会、石景山区政府及抖音集团、枫清科 技等多家企业代表出席此次大会。 石景山区AI for Science平台上线发布仪式在会议期间圆满举行，该平台由枫清科技携手火山引擎联合打造，以AI驱动科研机构与企业的科研效率革新，降低 科研门槛。 同时，AI+新材料联合实验室在大会上正式揭牌，该实验室由中化数智、吉林大学、火山引擎及枫清科技联合成立，旨在用智能化方式实现新材料的研发以 及产业落地闭环，培养更多具备交叉学科背景的创新型人才。 AI+新材料联合实验室揭牌仪式 会上，枫清科技创始人兼CEO高雪峰发表"AI4S：从技术赋能到生态共生，驱动科研新范式"主题演讲，分享了枫清科技如何通过科研垂域模型训练与蒸馏， 通用科研智能体以及科研场景智能体的开发，实现AI+科研实践落地。高雪峰表示："我们通过将AI+新材料联合实验室的成果汇入石景山区AI for ...