张鑫
据《新华日报》报道，当前，人工智能驱动科学研究(AI for Science，简称AI4S)，正逐步从理论构想走向产业实践。作为制造业大省和创新研发高地，江苏积极引导企业与科研机构将人工智能深度融入研发全流程，探索科研范式变革与产业转型升级的融合路径。
场景牵引，科研成果加速走出实验室
去年，某世界500强企业的一项技术难题，终于在苏州材科源图科技有限公司的帮助下得到破解。此前，该企业某关键工序的催化材料转化效率长期徘徊不前，传统试错法投入巨大却收效甚微。材科源图接到订单后，摒弃了传统“堆试验、碰运气”的模式，运用公司自研的AI智能体在百万级真实数据库中锁定关键机理，并利用物理约束模型剔除了数百个理论上可行、工业上却无法落地的“伪方案”。经后续实验验证与配方优化，仅用了不到两个月的时间，便交付了成熟方案，帮助企业将该环节转化效率提升30%，目前该测试已完成小试并进入中试阶段。
如今，江苏凭借扎实的产业基础和应用场景优势，正成为这场变革的活跃区域。在南京药石科技股份有限公司，一套基于20万种实体分子砌块的“药物芯片”库，正改变着新药研发的底层逻辑。药石科技副总裁陆军介绍，在分子设计阶段，传统药物发现通常需要经历多轮“设计—合成—测试”的迭代。而如今，药石科技依托自身资源以及自主构建的AI药物发现平台，能够在超大可合成化学空间中快速进行分子生成、筛选与优先级排序，将大量探索工作前移至计算阶段，显著提升早期设计效率，并提高命中分子的质量。
在工程建设领域，江苏苏博特新材料联合东南大学、阿里云，推出了国内首个混凝土垂直领域大模型“砼真砼知”。该模型基于10万组多尺度材料数据和百万份行业语料训练，有效解决了通用大模型在专业领域存在的“幻觉”问题。
在南京北站项目中，依托该大模型对硅铝酸盐胶凝体系低碳混凝土的力学性能、工作性能和碳排放进行计算和预测，在同等强度等级下优化不同胶凝材料的组合和配比，从而使混凝土的碳排放较通用配比降低近40%，设计周期缩短50%，成本下降约20%。
与此同时，南京钢铁集团应用“元冶·钢铁大模型”优化特种钢成分与工艺，研发周期缩短30%；镁伽科技打造“镁伽鲲鹏实验室”，组合多种AI智能体，实现7×24小时无人值守运行；赛伍技术联合苏州大学引入“AI+新材料”创新思路，建立AI实验室；华兰股份以全资子公司灵擎数智作为AI医药战略载体，增资入股科迈生物，切入AI抗体设计领域；瑞博生物与英矽智能达成战略合作，以“AI+siRNA”加速小核酸药物创新研发……AI4S在江苏各个产业领域多点开花。
资本助力，政策托举夯实发展底座
产业积极探索，也传导至资本市场，AI4S领域相关企业的融资步伐也不断加速。苏州材科源图获中科创星领投、元禾控股跟投的数千万元天使轮融资；威凯尔医药宣布完成近2亿元C3轮融资；立妙达智能完成超亿元A+轮融资，金沙江联合资本、宏沣资本等参与；沃时科技也获得苏高新创投、航信资本的新一轮投资。
产业发展离不开政策引导与要素保障。今年1月，江苏发布《江苏省“人工智能+”行动方案》，明确提出“促进科学研究范式变革”，支持在新药创制、材料科学等领域打造垂直类科学计算大模型。在科技“硬支持”上，江苏已布局建设计算机软件新技术等12家国家和省重点实验室、3家国家新一代人工智能公共算力开放创新平台。
在资金支持层面，苏州市人工智能领域基金总规模已超1100亿元，常州、无锡、南京等地已设立人工智能领域产业基金，并通过发放算力券、模型券、语料券等方式，降低企业创新成本，赋能人工智能相关产业探索发展。
警惕概念泡沫，推动行业规范健康发展
尽管应用成效初显，但行业面临的挑战也不容忽视。多位企业家也在采访中直言，当前AI4S领域存在“概念泛化”甚至“虚假包装”现象。材科源图董事长兼首席科学家李昊表示，目前市面上一些平台仅凭通用大模型微调甚至只对通用大模型作简单文献“投喂”即宣称“材料GPT”，严重缺乏真实实验数据、可解释物理模型和高通量实验的闭环验证，让真正沉下心建数据库、跑实验的企业反而易被淹没。不少业内专家也认为，AI4S的核心竞争力不应仅关注模型参数量，更在于“闭环”，背后包含着数据是否源自真实实验、模型是否嵌入领域物理/化学规律、预测结果是否经过实验验证、验证数据是否回流优化模型。
针对这一赛道的健康发展，元禾控股建议，政策层面应鼓励产业方采用AI驱动方式研发创新，鼓励龙头企业开放场景，与AI4S企业建立合理的利益分配机制；产业层面需加强数据共享与协同攻关，共建公共中试验证平台；资本层面应坚持长期主义，支持符合条件的企业通过多层次资本市场融资，同时加强“AI+领域知识+实验技术”的复合型人才培养，共同助力AI4S务实稳步前行。
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