张江AI4M思想策源地如何形成 产学研资深度对话解析

为何选择张江？为何是此刻？

将这场深度研讨落地于张江，具有其必然性。作为上海打造的人工智能创新高地，张江AI创新小镇已构建起从算法、算力到应用场景的完整生态链，更在集成电路、生物医药、新能源、先进材料等关键领域积累了深厚的产业基础。近年来，一批AI for Science顶尖团队在此聚集，“AI算法+智能制造+新材料”的独特创新生态日渐成型。当技术变革亟需打通从理论到产业落地的全链条时，这里所具备的产学研协同能力与产业纵深，自然成为探讨AI4M范式革新的理想场域与思想策源地。

论道AI4M：技术、商业与生态的三角张力

活动现场，在上海交通大学溥渊未来技术学院副教授万佳雨的主持下，嘉宾们围绕技术可行性、商业闭环与生态协同等关键难题，展开了激烈而坦诚的辩论，输出了众多前瞻性观点。

苏州实验室主任研究员陈忻分享了他的长期观察。他指出，AI+材料领域整体上比AI+生物医学大约滞后五年，但目前正处在起飞的前夜。他特别强调中国在材料领域的人才储备和长三角的产业基础优势，这正是其选择回国发展的底层逻辑。谈及材料科学的终局，他认为不同材料体系很难被单一通用模型简单覆盖，唯有利用AI大模型与智能体技术，打通从微观模拟到宏观实验的鸿沟，才可能催生真正的范式革命。

素源矩阵创始人兼CEO韩家乐谈到，从半导体封装到粘合剂，多次落地尝试表明，AI4M的真正卡点往往不在实验室的预测精度，而在与复杂工业工艺的深度适配。他们的解决方案是让工程师驻场，将老师傅的“手感”和经验量化为算法约束，搭建“实验数据-工业迁移-智能体”的工程闭环。这套方法论已在建材制造等场景验证了从经验决策到数据决策的转化，走通了老材料新配方的工程化路径。

东南大学集成电路学院特聘教授黄虎彪则点出了一个关键认知差异：在半导体材料领域，学界和产业界对“材料”的理解维度截然不同。微观上官能团的微小变化，就可能引发宏观性质的“非线性跃迁”，这导致AI模型所需的数据标注和性质预测变得极其困难。他进一步指出，这个行业的核心从来不是单一材料，而是一整套系统性的工艺整合，数据积累与精准标定仍是AI落地绕不开的核心瓶颈。

果壳CEO、未来光锥前沿科技基金创始合伙人姬十三分析了赛道现状。他指出，垂直平台型公司正面临数据壁垒与通用模型挤压的双重困局——初创公司缺乏数据，而大型企业不愿开放共享数据。这意味着纯平台模式很难独立跑通，他更看好那些愿意自建研发管线、向下游实验环节深度延伸的团队，而非仅仅停留在算法服务层的玩家。

复旦大学化学系教授、复鞍科技创始人刘智攀指出，AI4M的底层突破，归根结底在于量化计算的精度和跨尺度模拟的能力。由于商业壁垒，实验数据难以共享，而计算数据更易形成开放范式，未来的研发必将走向“干（计算）湿（实验）结合”的智能闭环。复鞍科技正在做的就是降低高精度计算的门槛，通过智能体和云端工作流，帮助企业构建私有数据资产，打通从原子模拟到工业决策的全链路。

新研智材SynMatAI CTO南凯的判断更为冷静。他认为，AI4M赛道仍处于极早期，既没有成熟的商业模式，也缺乏类似自动驾驶那样的行业分级标准，这直接导致了技术提供方与需求方的预期严重错位。材料领域不像医药行业有清晰的盈利体量和估值模型，投资人和客户都难以准确界定企业的长期价值。他强调，这个领域必须经历充分的市场碰撞与场景验证，才能逐步沉淀出可行的行业共识与技术范式。

创材深造创始人兼CEO王轩泽观察到，虽然行业内对“通用模型”还是“专用模型”仍有争论，但大家对盈利模式已经有了比较统一的观点：那就是必须专注于某一具体应用领域，提供能直接为客户带来价值的材料管线或终端产品。

索格智算首席科学家、上海交通大学特聘教授徐振礼表示，材料基因工程经过十余年积累，正处在突破的窗口期。材料机器学习力场大模型在不断进化，目标是在降低参数量和算力成本的同时提升预测精度，从而大幅缩短新材料的发现与研发周期。但他也坦言，赛道前景广阔却挑战重重，生态初建、成本高昂，企业需要在理想与生存之间找到平衡，更需要长期的耐心与持续投入。

Monolith投资人严宽从资本视角给出了观察。他认为，大模型作为新的技术入口，正在重塑AI for Science的价值逻辑。有长期潜力的方向主要有两个：一是成为专业数据的底层提供者，为大模型喂养“高质量粮食”；二是成为可被大模型高频调用的专业工具或求解器。那些仅提供窄域、低频实验服务的模式难以持续创造价值，兼具数据或工具属性、且有清晰长期愿景的团队，更容易获得资本的青睐。

词元造物创始人兼CEO余松林则点明了智能体的核心价值：不是替代研发人员，而是将研发人员的经验、数据和工具，整合成一个能够持续学习、自主进化的智能研发系统。

工业现场的硬骨头：数据之困与破局尝试

从应用端的视角看，AI4M的工业落地，首先面临“高质量数据短缺”这一核心挑战。道生天合材料科技数字自动化总监管升阳指出，工业材料领域参数繁多，看似拥有海量数据，但这些数据大多服务于生产流程控制，而非面向研发设计。经过清洗，剔除无效和错误数据后，真正可用的数据少得可怜，且往往分布不均。此外，供应商数据缺失、生产批次溯源成本极高，导致数据规范化难以落地，这已成为当前工业场景AI应用的核心瓶颈。

面对这一行业性难题，头部的材料巨头已经在积极尝试破局。科思创AI4M负责人刘玮回顾了团队的演进路径：早期发现纯计算模拟与物理世界存在偏差，于是转向将模拟特征与实验数据相融合，并借助自动化技术来提升数据质量与生成效率。她的期望是，AI不仅能加速前端研发，更能向后打通生产端优化与问题溯源，同时更敏捷地捕捉下游市场需求，从而大幅缩短从实验室到终端客户的整个产品周期。

以这些一线探索为缩影，一个更深层次的共识正在形成：AI4M正在重塑材料行业的竞争逻辑。未来的竞争，将不仅是产能规模的竞争，更是数据资产与算力效率的竞争。通过将AI深度植入材料研发与供应链的每一个环节，不仅能加速前沿材料的发现，更将驱动全产业链向智能化、数字化的高端价值链迈进。

这场在张江举行的塔尖论道，让学术前沿的理论洞见、创业一线的落地焦虑、产业巨头的真实需求与资本力量的趋势判断，在轻松而开放的互动中自然交织。这种多元视角的激烈碰撞，恰与张江人工智能创新小镇着力打造的开放创新生态相互呼应。当AI for Materials从实验室的猜想走向工业界的决策，真正需要的，或许正是这样一个场域：让技术、商业与生态之间的张力在此充分释放，让范式革新的下一步，在深度的对话与连接中自然生长出来。