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2025-2030年全球与中国反癸烯基三氟硼酸钾行业市场现
2025-08-11
基础化工行业研究：AI系列深度（二）——AI for Science应用端落地快速开启
- 2025-08-11 22:11:01上传人：cr**夜猫
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本篇文章是AI系列深度报告第二篇，着重从AIforScience的演变，化工落地角度，应用切入口等进行分析，AI4S从效率工具升级成为智能辅助，在AI传统关注的硬件、软件之上，更多聚焦化工的应用层研究。我们从几个维度进行了方向性梳理：①AI4S发展演进，开始逐步形成了专业服务和内生研究两大方向；②AI4S先期落地解决行业痛点着
- 一、AI for Science成为未来研究升级的重要路径
- 1.1、AI4S已经成为科学研发领域“新范式”，进入加速发展期
- 1.2、伴随AI4S发展持续深入，开始衍生出新的合作状态
- 1.3、国内AI发展进一步向 AI+应用落地，大型企业已经开始思索先期布局
- 二、AI应用从行业痛点着手，部分赛道有望率先实现突破
- 2.1、AI4S应用以高效为核心驱动，率先对症三大痛点
- 2.2、创新是现阶段 AI在化工应用的主旋律，关注六个细分方向
- 2.3、优化生产和资源调配也是 AI将逐步兑现的领域，关注设备升级带来的长期变化
- 三、AI4S多行业有应用空间，但个体差异仍然明显
- 3.1、高质量数据及应用将大幅拉开头尾部化工企业的差距
- 3.2、AI适配性发展和高效的执行力也将是企业 AI升级的重心
- 3.3、AI布局，企业仍然需要硬件同步跟进
- 四、投资建议
- 4.1、晶泰科技
- 4.2、中控技术
- 4.3、志特新材
- 五、风险提示
- 图表1： AI4S是继实验、理论、计算科学、数据科学之后的第五范式
- 图表2： 人工智能也进入深度学习和优化阶段
- 图表3： 人工智能已经到应用爆发阶段
- 图表4： 合同研究模式企业（包含混合模式）
- 图表5： 内部研发模式企业
- 图表6： 未来大型机构主要采用混合模式，而中小企业将以合作研究模式为主
- 图表7： 中国AI4S相关政策与提议
- 图表8： AI产业链上游和中游环节在大政策支持下率先崛起和发展
- 图表9： 头部企业 AI人才招聘情况
- 图表10： AlphaFold2在CASP14以绝对优势击败其他实验室团队
- 图表11： AlphaFold2工作原理分为四步
- 图表12： Eiseul 等用神经网络识别必需食品发酵细菌，准确率超过了 97%
- 图表13： 周勇等用人工神经网络与遗传算法优化生物发酵培养基，产量提升 63.33%
- 图表14： 理解并量化化学结构与性能之间的关联是复合材料核心难点
- 图表15： 利用对抗生成网络结合预测模型实现材料逆向生成
- 图表16： 农药和医药具备相似的药物研发流程
- 图表17： 氟虫酰胺作用于鱼尼丁受体的过程示意图
- 图表18： 新烟碱类农药作用机制
- 图表19： 碱中毒导致催化剂失活
- 图表20： 吸附膜材料种类众多
- 图表21： 利用丰富的已知结构数据，花费较低的额外计算成本即可预测新结构
- 图表22： AI被用于预测新的溶剂分子、新的添加剂、新的配方和新的溶剂化
- 图表23： 机械狗在高位环境中辅助检测
- 图表24： 中控技术为湖北三宁部署 AI监测系统
- 图表25： 全球数据交易市场规模 30年将达3000亿美元
- 图表26： 中国数据交易市场规模 30年将达5000亿元
- 图表27： 中国数据库规模持续提升（亿元）
- 图表28： 数据库的云部署目前是大方向
- 图表29： 数据库的发展由野蛮生长进入质量要求阶段
- 图表30： AI投资的价值
- 图表31： AI 领军者企业对数据源的利用率更高
- 图表32： AI被用于预测新的溶剂分子、新的添加剂、新的配方和新的溶剂化
- 图表33： 鞍钢集团依靠华为云储存和算力平台降低配煤成本
- 图表34： 煤矿智能化解决方案架构
- 图表35： 机器人实验室产生大数据训练领域 AI 模型，自主完成反应预测与实验设计
- 图表36： 晶泰科技分业务收入（亿元）
- 图表37： 中控技术时序大模型 TPT
- 图表38： 中控技术 分业务收入（亿元）
- 图表39： 志特新材分业务收入（亿元）
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