两会聚焦AI4S提速：全链路闭环能力成产业纵深关键拐点

2026年全国两会期间，AI4S成为代表委员的热议焦点。全国政协委员、中国科学院院士周志华在政协会议上强调，“人工智能赋能科学研究”正推动科研范式发生历史性变革，被视为继经验、理论、计算和数据范式之后的“第五科研范式”。

周志华同时指出，部分科研工作对“人工智能赋能科学研究”停留在对工具的简单套用，或盲目尝试训练通用“科学大模型”以应对所有问题。同时，科学数据获取成本高、标准不统一、共享意愿低，数据标注质量参差不齐等问题，导致AI模型训练效率不高、可靠性难以保障。据此，他提出加强政策引导，构建科学数据生态等建议。

全国人大代表、上海国投董事长袁国华也提到了这一痛点：高质量、标准化、可及性强的科学数据稀缺，已成为制约AI4S规模化落地的关键瓶颈。袁国华建议加快构建统一科学数据库，建立科学数据治理与流通标准，破解“数据孤岛”难题。

这些政策呼声恰与产业现实形成呼应。近一年来，全球AI4S领域模型与算法都实现了飞速升级，中国科研领域一些模型能力跻身全球顶尖水平。然而，将科学创新落实到产业转化，模型的精准预测能力只是其中的第一步，高效的验证和产业化能力在当今仍然非常稀缺。

作为深耕企业级复杂场景落地的AI原生企业，枫清科技尤其专注于AI4S领域，并长期服务于产业链链主企业。枫清科技提供的可落地的AI4S解决方案，兼顾了数据合规与实验验证的系统化支撑能力。

以数据为中心的科研智能体平台

枫清科技坚持“以数据为中心”的架构，通过部署端侧科研助手，将实验记录、化合物结构、工艺参数等核心机密留存本地，提供数据敏感的端侧科研助手及个人端智能化引擎，在保障数据安全的前提下，满足智能化分析与报告生成等科研需求。

而这种云端协同的模式，并非简单调用大模型API，而是通过知识引擎将企业内外部数据知识化，结合大模型和智能体能力，构建智能应用，在本地构建企业私域知识图谱，让数据在本地完成从原始记录到结构化知识资产的转化，既享受AI赋能，又无需触碰合规风险。

产业实践：贯通“干湿闭环”的科研全周期管理

基于服务中化的AI4S实践，枫清科技构建了一条贯通“产-学-研-用”的完整闭环。依托“人工智能赋能新材料”联合实验室及985高校的前沿研究，通过AI技术在数字空间完成材料筛选与性能预测；通过与东营化工园区合作，导入东营中试基地进行工程放大，验证工艺稳定性与经济性；最终回归园区企业实现规模化量产，并将生产数据回流至前端模型，实现全链路产业闭环。

换言之，“干实验设计-湿实验验证-产业化落地-数据再训练”的科研全生命周期链路，让企业完成从实验到落地的完整闭环，构建产学研用的完整生态。

智能体矩阵构建自我强化的科研生态

在具体应用层，枫清科技构建了“通用智能体+场景智能体”双轮驱动的科研赋能体系。通用智能体涵盖专利和论文检索、论文精读、报告生成等模块，聚焦信息获取与知识管理；科研场景智能体则针对特定需求，提供科研立项、实验设计、数据分析、聚合物生成与筛选等垂直能力。

更重要的是，实验数据通过“科研垂类模型微调和蒸馏”机制，形成高质量数据集，进行模型微调和蒸馏，构建起垂类大模型，形成自我强化的数据飞轮。

枫清科技携手火山引擎共建的石景山AI4S平台，更将这一能力系统化，支撑新材料、生物医药等多领域、多场景的智能化科研，为AI4S的规模化落地提供可复制的工程化基座。

枫清科技等企业的实践，正在为AI4S的“工程化无人区”探索路线图，推动科研创新从实验室走向产业化的深水区。2026年，随着产业数智化基础设施的不断完善，中国有望在全球AI4S竞争中率先突破这一关键瓶颈。