文 | 王方玉米菲兔 丝袜

剪辑 | 苏建勋

2024 年诺贝尔化学奖的颁布，让一群国内的 AI 创业者和从业者欢乐不已。

"诺贝尔化学奖颁给 AI for Science，让我省去了好多时刻跟别东说念主讲明咱们是作念什么的。" 深度旨趣创举东说念主兼 CEO 贾皓钧告诉 36 氪。

这两天他接到了 100 多个投资机构的斟酌电话，这家刚成就半年多的 AI for Science 创业公司，撞上了行业出圈的关隘。

北京时刻 10 月 9 日，瑞典皇家科学院将 2024 年诺贝尔化学奖授予三位投身于 AI for Science 范围的科学家。其中包括谷歌旗下 AI 公司 Deepmind 的 CEO 和高等科学家，二东说念主带队研发的 AlphaFold 系列关于卵白质结构忖度具有里程碑式孝敬，被觉得是AI for Science 最具代表性的收尾。

图片起原：诺贝尔奖官方网站

AI for Science（AI4S），即东说念主工智能驱动的科学商酌，是一种新的科学商酌范式。诺贝尔化学奖的决定，很大程度上细目了这一商酌范式、乃至所有这个词这个词赛说念的遥远价值。

本色上，在取得诺奖加持之前，AI4S 依然在人命科学、药物研发、材料研发、动力、半导体、环境科学、工业仿真等多个范围有了具体扩充，不错匡助缩小研发周期，申斥研发成本。

AI4S 当今最大的下流阛阓在药物研发，摆布依然十分粗拙，包含辉瑞、强生、默沙东、阿斯利康等公共头部药企都在积极布局中。机构 MedMarket Insights 涌现，2023 年公共 AI 制药行业阛阓范围已达到 12.93 亿好意思元。公开而已涌现，当今国内的 AI 制药企业已越过百家。

在药物研发范围着花收尾之后，材料研发正成为 AI4S 的下一个要攻占的阵脚。

2023 年 12 月，公共最大的锂电龙头宁德时期晓喻将在香港成就国际研发中心。董事长曾毓群暗示，该研发中心主要聚焦于 AI4S，"挖掘新动力材料、体系和摆布有缱绻"。

这一事件被业内东说念主士觉得有风向标式的有趣有趣，象征着动力材料范围的头部企业关于 AI4S 价值的认同。

"用 AI4S 研发新材料仍处于早期的阶段，阛阓范围还有限，但这一时刻发展的大趋势依然比拟明确米菲兔 丝袜，异日成长的空间弘大。" 专注于新材料投资的沃衍成本经管结伴东说念主丁哲波告诉 36 氪。

"在不久的异日，借助 AI 用具，联结履行室自动化拓荒和高通量筛选平台，会极地面耕作化工新材料从业东说念主员的研发遵守，AI 和履行室机器东说念主会成为科研东说念主员绝顶贫穷的助手。"

AI "寂静"科学家，从医药到材料

材料研发，正成为 AI4S 下一个前沿阵脚。一个显豁的信号是，国内 AI 制药范围的多个头部厂商，都在"跨界"进军材料研发。

8 月中旬，港股上市的 AI 制药第一股晶泰科技晓喻与协鑫集团配合，为协鑫提供新动力材料研发的订单化就业。凭证其半年报露出，这份配合为期 5 年、总配合金额约 10 亿元。

8 月末，取得多轮融资的 AI4S 创业公司深势科技，与材料厂商东阳光签约成就 AI4S 新材料研发和谐履行室。 在此之前，其曾与宁德时期晓喻齐全政策配合，共建和谐履行室。

AI 制药竞争高度内卷，本年以来多家 AI 药企因为事迹欠安，运转裁人和管线诊疗的阵痛期。向新的摆布范围进军，是厂商打造新增长点的模样。

当下，国内材料行业也濒临着诸多挑战，不错转头为"先进基础材料错杂不皆，关节政策材料受制于东说念主，前沿新材料时刻有待冲破"。而 AI 赞助研发有助于缩小材料从发现到摆布的时刻，提高研发遵守。

尤其是在固态电板材料、光伏钙钛矿材料等在各自行业内具备翻新性的新材料的研发上，AI4S 被不少众人觉得是研发的冲破口。

以全固态电板为例，其研发的难点之一就在于开发褂讪的电化学材料体系。日本丰田领有公共最多的固态电板范围专利数，在往常 30 多年已尝试了数万种电解质摆布到电板中，但于今未告捷量产，而 AI4S 有但愿匡助搞定这一问题。

中国科学院院士欧阳明高也在本年 1 月的一次会议上指出："锂电下一个十年的时刻竞争中枢在于材料，而东说念主工智能正在改换材料的研发范式，将大幅度加速全固态电板的研发速率。"

除了宁德时期和协鑫集团外，也有越来越多的头部化工、动力和材料企业积极拥抱 AI4S，用于新材料的研发。

国内头部化工企业万华化学董事长廖增太在本年 3 月的一次共享中暗示，通过 AI 时刻，万华化学不错从 1.4 万种有缱绻中快速筛选出 156 种，再进一步优化得到 4 种灵验有缱绻，大大加速了研发程度。

不外，由于起步更早，AI 赞助材料研发更多的摆布和案例照旧在国际。

包括微软、谷歌等互联网巨头为了搭配出售云就业，很早就运转开发 AI4S 的行业模子和 PaaS 平台。下流的摆布方则以大的化工、材料巨头企业为主。

丁哲波告诉 36 氪，德国老牌材料企业 Merck 用 AI 开发新式 OLED 发光材料，化工巨头陶氏用 AI 用具优化聚烯烃用非茂金属催化剂的开发，都是比拟告捷的典型摆布。

有需求当然就有供给。36 氪了解到，当作第三方就业提供商，除了以晶泰科技为代表的上市公司外，以深势科技、深度旨趣为代表的创业公司，字节进步、腾讯、百度等互联网厂商的 AI Lab，都在进行 AI 赞助材料研发的探索或布局。

材料发现难度高，AI4S 说念阻且长

相似是 AI4S 的摆布范围，AI 材料研发的发展比 AI 制药晚了约 10 年时刻。前者依然发展成为了超百亿范围的阛阓，尔后者当今的范围则真实不错忽略不计。

在贾皓钧看来，AI 材料研发和制药固然底层旨趣相似，但时刻摆布大有不同，这与材料这一改行的特质密切相干。

" AI4S 商酌科知识题，也必须治服物理规定。在 AI 制药范围，卵白质大分子的生物属性决定了其组合数目是比拟有限的，更多的商酌筹商在探索空间折叠结构。而化学材料的元素构成、配位结构等愈增多变，陈列组合的候选空间数目级更高，导致早期作念发现和优化的难度更大。"

高质地数据的贫瘠，亦然 AI 材料研发要濒临的难题之一。

" AI 材料研发濒临的最大问题，照旧在高质地的数据。"丁哲波暗示，生物医药范围的大量原始数据，是通过文件报说念公开露出的，比拟容易获取，不错用于模子锻练。但化工新材料行业相对比拟闭塞，触及到材料、催化剂的原始数据通常是企业的交易神秘，并诀别外盛开。

对此，曾毓群曾经在给与采访时坦言，AI4S（用于电板材料研发） 当今还莫得绝顶好的模子、结构、算法，还有很长的路要走。

AI 研发在本色落地中还濒临着客不雅条目的截止，尤其是东说念主才的紧缺。

材料的 AI 研发属于材料学与诡计机的交叉学科，需要两方面都能干。而国内化学系东说念主才广泛不掌持编程才能，企业贫瘠既懂材料又懂诡计机的跨界东说念主才。

深势科技 CEO 孙伟杰本年 5 月在给与采访时提到，该公司总职工数接近 300 东说念主，有 80 多东说念主是实习生。因为" AI4S 要求很强的跨学科才能，咱们根柢从阛阓上招不到。"

前瞻性的时刻通常不够熟习，存在着诸多瓶颈，需要付出更多时刻和成本进行探索。

但从巴斯夫、陶氏到宁德时期、万华化学等头部动力、材料巨头的积极布局，到诺贝尔化学奖的艳羡，无疑依然细目了这一赛说念的遥远价值。

"有机化学家闲居使用一种叫作念逆向合成的智力寻找缱绻分子的合成阶梯，这个智力曾经在上个世纪的 90 年代拿到诺贝尔奖。但我深信再过 20 年，真实所有这个词的逆向合成都不错用 AI 来完成，包括响应阶梯的保举米菲兔 丝袜，以致响应物和响应条目的保举与优化。AI 驱动的新材料研发会颠覆所有这个词这个词化工新材料行业。"丁哲波暗示。