告别低效科研！枫清科技AI4S智能体如何掀起科研效能革命？

上世纪60年代，科学哲学家托马斯·库恩在其著作《科学革命的结构》中，就提出了具有里程碑意义的“科学范式”概念。如今，随着AI技术在科研中的深度应用，一种全新的科学研究范式——AI4S（AI for Science）正应运而生。

AI4S的崛起，已正式成为继经验、理论、计算和数据密集型之后的“第五范式”。AI4S所带来的不仅仅是数据处理工具的升级，也将重构科学发现的全流程，助力科研人员探索无限可能。2024年以来，美国通过行政令、政策文件及专项报告系统性提升AI4S战略地位；欧盟也在2025年发布了“人工智能大陆行动计划”，推动“科学+AI”交叉创新。

在这一趋势下，2025年8月国务院发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》更是将“人工智能+科学技术”列为重点行动之首。随着政策持续加码、技术不断突破以及商业化案例不断涌现，2026年已被行业视为AI4S加速落地之年。在此背景下，深势科技、枫清科技等一批创新企业正积极推动多学科智能协同，加速AI重构科学研究范式。

其中，枫清科技依托在AI4S科研平台建设与智能体技术研发方面的长期积累，不仅构建了以“通用智能体+场景智能体”为核心的双轮驱动科研赋能体系，还联合中化数智与火山引擎打造了覆盖多个科研核心阶段的AI4S解决方案，实现了从技术平台构建到生态合力凝聚的全面布局，走出一条融合创新的AI4S特色发展之路。

开启万亿级新蓝海，AI4S落地仍面临诸多挑战

2024年，谷歌DeepMind团队成员借助AlphaFold系列模型，将蛋白质结构预测周期从数十年缩短至数天，并凭借科研创新的重大突破成功拿下诺贝尔化学奖。这也成为AI4S发展的标志性事件。同样在这一年，英伟达创始人兼CEO黄仁勋也将大语言模型、具身智能、AI4S列为AI的三大关键方向。

当前，AI4S的价值已获得科研人员的充分肯定，随之而来的市场机遇正蓬勃兴起。据国盛证券的分析，AI4S远期将拥抱万亿市场蓝海，并将深入应用到医药、化工、新能源、合金、半导体等多个领域。以医药研发为例，AI4S有望将新药研发周期从平均10年缩短至2-3年，并大幅提升成功率。

中国工程院院士李国杰认为，未来10年内AI4S将不只是“科研辅助工具”，而是会逐步演变为科研的必要模式。AI4S的核心价值是将人类从低效的试错过程中解放出来，专注于创造性思维。未来科学发现将呈现“AI提出候选方案-人类判定科学意义-协同优化”的螺旋上升模式。

尽管AI4S在科研过程中已经展现出巨大潜力，但其规模化落地仍面临诸多难题。首先，高质量科学数据稀缺，制约了模型预测的准确性；其次，模型可解释性与科学可信度不足，导致其辅助科学研究时的结论缺乏可信度；第三，数据标准不统一，让研究成果难以实现规模化复制。

要攻克这些瓶颈，不仅需要技术上的持续创新，更有赖于能够整合数据、算法与行业知识的平台级解决方案。在这一领域，以枫清科技为代表的企业正通过构建新型基础设施，为AI4S的落地铺平道路。枫清科技打造的“云边端一体化” 的智能化架构、企业级知识中台与智能体平台，不仅可以实现云端大模型、行业蒸馏模型和PC端侧小模型的协同，也能实现云边端知识库的融合，以及多级智能体的协同，从而更好地满足科研人员的智能化需求。

在此基础上，枫清科技已经构建起完善的AI产品与应用矩阵，包括AI知识引擎、智能体平台、AI4S、Fabarta个人专属智能体等，可以满足众多行业场景智能化应用需求。如今，枫清科技正在帮助医药、新材料等行业开展科研创新，以及生物医药、先进制造、化工能源、金融保险等行业实现AI智能体的落地应用。

尤其在AI4S领域，枫清科技在帮助中化数智、华润医药等链主企业开展AI应用过程中，逐渐凝练出强大的智能体创新能力。比如，枫清科技通过与中化数智合作，已经在新材料研发的AI4S领域取得了创新突破，为后续向高校、科研机构和行业客户的复制推广奠定了坚实基础。

从科研效率到科研能力，用AI4S重塑科研未来

在传统科研模式下，科研人员主要面临试错成本高、研发周期长、效率低下等问题。比如，在新材料研发中，传统方式只能在有限的元素配比、工艺参数中摸索，耗费时间长；在药物研发中，靶点识别和分子筛选阶段，科研人员往往需要从数十万甚至上亿个分子中逐一验证。

而解决上述问题，正是AI4S的核心价值所在。为了加速AI4S的规模化落地，枫清科技决定将图技术与连接主义相融合，为AI4S构建坚实的技术底座。其中，图技术利用结构化且有序的数据关联，让沉默数据得以合理化释放价值，可以大大减少幻觉的产生；而连接主义通过数据训练，可以让模型拟合统计规律，输出近似最优的预测结果。

借助这些创新技术，枫清科技能够轻松从海量数据和文献中，提取出核心知识体系结构。与此同时，枫清科技还创新性地将知识图谱与图计算技术应用到模型蒸馏和后训练过程中，从而改善模型应用的可解释性弱、推理能力不足等问题，提升AI4S的核心能力。

依托在AI4S科研平台建设与智能体技术研发方面的长期积累，枫清科技已经构建起“通用智能体+场景智能体”双轮驱动的科研赋能体系，可覆盖从文献整理、知识挖掘到实验设计与执行的科研全流程，满足科研机构从智能科研辅助到深度研发参与的全链路AI4S需求，有效提升科研效率、降低试错成本，加速科研成果的转化。

其中，AI4S通用智能体主要聚焦科研活动中的高频共性场景，可实现文献智能处理、专利深度解析和科研报告生成，可系统性缓解科研人员在“信息过载”和“处理效率不足”方面的核心痛点，大幅提升论文检索的准确性和专业性，实现对论文内容的翻译、改写、问答等功能，全面提升科研人员的工作效率和使用体验。

AI4S场景智能体则聚焦化工新材料、生物医药等专业领域，通过“行业知识体系+智能体技术”的深度融合，解决复杂实验设计与科研任务执行中的关键难题。其中，在科研任务执行中，自动化高效完成数据分析，降低数据分析门槛、加快分析流程并提高结果准确性；在科研实验设计中，自动生成兼具专业性、可行性与创新性的实验方案，大幅缩短设计周期、提升设计质量；在科研任务执行中，通过串联并自动化执行既定科研步骤，提升任务执行效率、降低时间成本并优化最终成果。

从底层技术的选择到智能体的构建，枫清科技AI4S借助“智能体+工作流”的协同架构，以及大模型的语义理解能力与多模态处理技术，不仅可支持跨学科、跨领域科研文献与数据的深度解析，还能通过集成知识图谱可视化与分析组件，为科研人员提供高效、直观、可持续演进的智能化科研支撑。

凝聚产业生态合力，让AI4S成为科研创新引擎

AI4S的加速落地，既离不开产业链链主企业深厚的数据积累和丰富的业务场景，也离不开强大算力平台和完善工具链平台的有力支撑。因此，枫清科技在全力打造AI4S智能体的同时，也积极与链主企业和生态伙伴展开紧密协作，通过凝聚产业生态合力，为AI4S的创新发展和落地应用注入新动能。

2025年，枫清科技在推进AI4S落地应用上，聚焦新材料研发和生物医药两大热门领域，已取得突破性进展。其中，枫清科技通过与中国中化、中化数智为代表的新材料领域的链主企业，以及华润医药、东阿阿胶、华润三九等生物医药领域的链主企业深入合作，已经沉淀了多个产业与行业模型，以及AI4S智能体，为AI4S的推广奠定了坚实基础。

不久前，枫清科技与中化数智、火山引擎、吉林大学联合打造的“AI+新材料联合实验室”正式揭牌，其中，中化数智拥有丰富的数据积累，以及新材料研发的场景化需求；火山引擎可提供优秀的算力平台和领先的工具链平台；吉林大学则拥有众多国家级课题的研究成果。而枫清科技负责将各类能力沉淀为场景智能化能力，为产业链上的企业赋能。

为了将联合实验室的成果推广到更多企业，枫清科技还与火山引擎一道，共同打造了“北京市石景山区政府-AI for Science平台”及AI4S整体解决方案，并借助平台的力量凝聚更多产业链上的客户与企业，加速AI4S的普及。而AI4S整体解决方案则聚焦基础科研、科学实验辅助、数据挖掘、聚合物领域的智能体与科研蒸馏模型落地等，着力提升科研效率。

除了深度参与新材料研发外，枫清科技也在携手华润医药共同探索AI在创新抗体药物开发场景的应用。在此过程中，枫清科技借助大模型技术和企业知识中台产品，帮助华润医药将离散的数据转化为结构化知识图谱，实现了数据闭环，并实现了药物研发抗体数据的智能问数、智能检索和可视化，可显著提升研发效率、降低研发成本。

通过携手链主企业共建联合实验室，与生态伙伴打造AI4S平台与整体解决方案，枫清科技正在整合起数据、算力、科研成果等多方优势资源，沉淀出行业模型与智能体能力。这些能力的形成，不仅将推动AI4S在科研场景的落地应用与效能提升，也将为AI4S的普及推广营造完善的生态环境，让AI4S真正成为科研创新的核心引擎。

如今，越来越多的企业和科研机构已经意识到，AI对科研的赋能早已不只是提速、增效，而是体系化推动科研范式革命。作为科研领域AI的“杀手级”应用，AI4S的渗透才刚刚开始。随着AI4S成为科研的基础设施，科技创新的大爆发也将成为可以预见的未来。而枫清科技以链主企业为切入点、以生态合作为抓手，在AI4S的应用与创新上的探索，在推动AI4S重塑科研创新的同时，也为中国AI4S的发展提供了一种新思路。