AI for Science成为未来研究升级的重要路径 - AI4S已成为科学研发领域"新范式"，进入加速发展期，作为继实验、理论、计算机科学、数据科学之后的"第五范式"，利用深度学习解决生命科学、材料科学等核心难题[7] - AlphaFold2模型在2020年破解蛋白质折叠难题，2024年其发明者获诺贝尔化学奖，最新AlphaFold3能预测蛋白质、DNA、RNA及药物分子相互作用，加速生物研究速度5%-10%[8] - AI发展历经70多年，从符号主义到深度学习阶段，现能对"未知"进行判断、模拟和自我修正，在应用端具备更高落地价值[7] AI4S发展衍生新的合作状态 - 当前商业模式包括合同研究组织(CRO)服务模式和内部研发模式，前者提供定向服务收取费用，后者自建平台通过许可或产业化获利[14] - 企业通过参股、控股初创型AI4S平台或与大学团队合作弥补数据和技术短板，承担工程化生产和推广环节[14] - 合作研发模式可快速启动降低初期成本，内部研发投入大但完全掌控技术路线，未来大型机构可能采用混合模式[19][20] 国内AI发展向应用落地推进 - 中国AI政策呈现体系化特点，通过国家规划整合算力、数据和人才资源，如2017年《新一代人工智能发展规划》提出"三步走"战略[22] - 2025年政策加大应用端推进，提出"人工智能+"行动，支持大模型在智能制造等领域应用[27] - 大型化工集团成立AI/数智化事业部引进顶尖人才，如中国中化招聘要求具备谷歌、微软等AI部门工作经历[28][29] AI应用从行业痛点突破 - AI4S应用以高效为核心驱动，解决长研发周期、高成本问题，如AlphaFold2将蛋白质结构解析从年缩短到分钟[33][34] - 创新是AI在化工应用主旋律，关注菌株筛选、新型材料、农药开发等六个方向，如神经网络优化发酵培养基使产量提升63.33%[37][42] - 优化生产和资源调配是AI逐步兑现领域，如"AI+机器人"巡检系统在有毒环境下检测正确率达99.99%[62][63] AI4S多行业应用差异明显 - 高质量数据及应用将拉开企业差距，AI领军者企业投资回报率达39%，其他企业仅25%[83][84] - 大模型不完全适配化工专业化领域，需选择垂直AI方案，缺乏行业上下文会使工人绩效下降19%[89][90] - AI布局需硬件同步跟进，如高性能算力设施、数据存储与传输基础设施等[94][96] 投资建议 - 关注晶泰科技，全球AI制药与材料科学领军者，累计加速100多条新药管线，2024年营收2.66亿元同比增长52.87%[98][100][101] - 中控技术为化工企业部署AI监测系统实现超前预警[63][65] - 志特新材在AI辅助材料研发方面有布局[97]