科研人，要快跟上啊… AI for Science从“读”到“做” 全链条质效突破

来自 实验室仪器网

在刚开的中关村论坛年会上，一批AI for Science（人工智能驱动的科学研究）领域的前沿成果集中亮相，标志着AI已从科研辅助迈向深度应用，开始全面赋能材料、化学、生物等基础科学领域的创新范式。如：

新一代AI化学发现平台实现了科研内容从“可检索”到“可计算”的关键突破，通过深度解析文献中的分子式、结构式、文本与图表等信息，构建起可交互、可推理的知识语料库，让AI能够自主理解和关联科学知识，为后续的科研实验设计奠定基础。

在材料研发领域，北京大学科研团队展示了AI加速高性能碳纳米管纤维研发的实践案例。针对分散、纺丝两大技术瓶颈，团队筛选了9万篇文献构建碳纳米管分散体系垂类大模型，以此缩小溶剂分子筛选范围，再结合高通量实验装置与人工智能算法建模，成功筛选出最优分散体系，并建立与纤维力学强度的关联模型。下一步计划引入遗传算法，将实验室优化成果拓展至中试验证。

中国科学院鄂院士指出，当前面向AI for Science的关键基础设施已基本成形，规模化、智能体驱动的科学研究正在成为现实。我国在这一过程中突破传统对标性思维，坚持原创性路径，正推动科技创新与产业创新的深度融合。

在实验环节，首套国产智能双束电镜Hyper-FIB的正式发布，开启了高端科学仪器智能化的新阶段。Hyper-FIB深度融合工作流、科学智能体、高保真物理仿真与机器视觉，实现双束电镜从人工操作到智能操作的变革。核心突破 如：支持全流程无人值守高效精准制样与多点位切割，单次无人值守时长超8小时，将样品制备成功率从新手操作的不足30%跃升至90%以上，单样品制备时间缩短至60分钟以内，极大的缩减研发过程中的重复操作。

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