化工行业长期受制于“理论推导+实验试错”的固有研发模式，面临研发周期长、成本高、效率低等突出痛点。传统化工新技术开发通常须经过实验室小试、中试、工业性试验和工业示范等逐级放大过程，一般需10年以上才能建成工厂。催化剂开发从初始筛选到工业应用往往需要多年时间，其中仅初级筛选阶段就要在巨大的组合空间中开展大量实验。
人工智能的介入正在从根本上改写这一局面。中国科学院院士杨学明在2025浦江创新论坛上指出，基于数据驱动的AI技术带来了变革性的手段和工具，AI已经成为除了实验和理论之外推动化学学科发展的“第三条腿”。2025年诺贝尔化学奖得主奥马尔·亚吉更进一步，他提出了“让化学能够自己具备思考、推理与自我演化的能力”的新科学思想体系，认为借助人工智能，我们正在赋予科学自行思考、推理和演进的能力。
本文将聚焦AI for Chemistry视角下的核心命题——化工原料设计工具平台，从全球与国内两个维度进行全景扫描，并深入探讨一个根本性问题：未来的化工原料发现是否将完全由AI主导？我们能否实现“所想即所得”的化工品自动生成？
一、全球AI化工原料设计工具平台概览
1.1 知识数据库层：化学信息的“智慧底座”
化工原料设计的起点是数据和知识。传统化学数据库中，Reaxys是Elsevier旗下的全方位研发平台，整合大量化学结构、合成反应、文献与专利数据，内建AI逆合成分析工具，可快速预测合成路径–。此外，由北京科学智能研究院与深势科技联合发布的“玻尔·科学导航化学版”，已形成覆盖超过5300万种物质和近5700万条反应的化学数据底座，能够理解化学语言、识别物质与反应对象、连接实验条件与原始证据，将信息组织为可检索、可比较、可溯源的知识网络。
1.2 计算与生成设计层：从“预测性质”到“设计分子”
在分子生成与性质预测领域，国际涌现出多个代表性平台：
Terray的EMMI平台是一个集成的全栈AI小分子发现与开发平台，从专有超高通量实验硬件到生成式、预测式和选择式AI模型，与高度自动化实验室和专家科学家深度融合，形成快速发现和开发新解决方案的完整平台。
Citrine VirtualLab是一套生成式AI工具，允许企业快速识别可能符合预定义规格的化学配方和材料。它特别针对材料公司常见的小数据集场景设计，在少于30个初始数据点的情况下即可工作，并集成了基于迭代不确定性计算的顺序学习工作流。
的QuorumMap致力于在超过10¹⁶个分子的化学空间中导航。它使用AI以小型、信息密集的批次探索化学空间，组合多种对接引擎和ADMET模型，并根据实验和计算反馈持续调整搜索方向。
Evogene的ChemPass AI™是一个专有生成式AI引擎，用于小分子发现与优化。2026年2月，Evogene宣布与Google Cloud扩大合作，将先进AI智能体集成到ChemPass AI™平台中，利用Google Cloud的Vertex AI平台实现自主规划、推理和执行复杂多步科学工作流，标志着从AI模型向自主发现的转变。
在催化剂设计这一化工原料设计的核心领域，研究者提出了CatDRX框架，由反应条件条件化的变分自编码器生成模型驱动，能够在给定反应条件的情况下生成潜在催化剂并预测其催化性能。在逆合成规划方面，MHNpath工具利用现代Hopfield网络和新型比较度量，集成了可调节的评分系统，允许用户根据成本、反应温度和毒性优先考虑合成路径，从而促进更绿色、更经济的反应路线设计，在PaRoutes数据集上实现了85.4%的解决方案率，并复现了69.2%的实验验证“金标准”路径。
1.3 自主实验与数字孪生层：AI+机器人闭环
伯克利实验室开发的Digital Twin for Chemical Science（DTCS）平台，允许研究人员在单次实验中同时观察化学反应、调整实验参数和验证假设，将以往需数月的数据解读周期缩短至分钟，是该领域首批专门为化学研究设计的数字孪生平台之一。
Chemify的药物发现平台也获得了同行评审期刊的验证，展示了AI与自动化实验结合的可信度–。
1.4 超大规模虚拟筛选层：在万亿空间中高效搜索
Pharmacelera与Chemspace联合推出的解决方案，将Chemspace Freedom Space 5.0（2960亿种化学多样性且高度可合成的化合物）与Pharmacelera的exaScreen®虚拟筛选平台集成，结合先进的3D量子力学和机器学习驱动算法，为研究人员提供前所未有的化学空间访问能力和计算筛选精度。Chemspace在线平台支持探索数万亿小分子，提供从搜索到合成的全流程解决方案。
二、国内AI化工原料设计平台发展态势
中国在AI化工原料设计领域近年来取得了令人瞩目的进展，形成了从行业大模型到垂直细分平台的完整布局。
2.1 智能化工大模型：从“实验室一步到工厂”
由中国科学院大连化学物理研究所与科大讯飞、中国科学院文献情报中心等单位联合研发的智能化工大模型，是我国化工行业首个大模型。该模型已应用在40余家化工企业、设计院和高校，正在推动化工行业实现新技术“从实验室一步到工厂”。2025年5月发布的2.0 Pro版本在保持700亿参数规模的基础上大幅扩展了上下文长度，在催化剂性质、换热、设备、安全等十大化工核心维度上的平均问答准确率均有大幅提升。团队正在构建化工数据中心和知识底座，预计2026年发布3.0版本。
该模型的核心价值在于重构化工技术开发的传统范式。中国工程院院士、大连化物所所长刘中民指出，智能化工大模型可降低研发成本、提高研发效率和质量，推动化工新技术开发加速。通过开发“实验室—虚拟工厂—实体工厂”的新范式，有望将传统需10年以上的成果转化周期大幅压缩–。
2.2 中科院“磐石”平台：端到端AI材料设计系统
2025年11月，中国科学院联合团队发布的一站式科研平台“磐石V1.5”，新增了“创新评估”与“智能体工厂”两大科学智能体。该平台在能源材料领域的应用令人瞩目：团队联合中国科学院上海硅酸盐研究所，基于磐石平台构建了全自动端到端的材料逆向设计系统S1-MatAgent。该系统能自主完成文献阅读、材料计算和材料优化等工作。以新型析氢反应合金催化材料为例，系统成功从两千万种候选配方中快速锁定13种高性能材料，其中新发现材料活性较传统商用催化剂提升38%，将原本需数月的设计周期缩短至30分钟。
2.3 中石化系统：AI深度赋能聚酰亚胺与分子筛研发
中国石化在AI化工原料设计方面展现出了行业龙头的战略布局。
北京化工研究院整合近60年公开发表及自研的聚酰亚胺结构、五种气体分离性能数据，建成全球领先的专用数据库，基于库中1.5亿真实分子信息，自主开发用于分子表示和生成的分子语言预训练模型（MUPT和CMGPT）。该院搭建的聚酰亚胺智能化设计平台，可实现定向生成新型分子设计方案和精准预测新材料气体分离性能两大突破，预测平均准确率超90%，可将氦气分离膜核心材料的研发周期缩短80%以上。
上海石油化工研究院开发的分子筛材料智能研发平台，集成了机器阅读理解、实验预测、全流程自动化功能。该系统通过构建文献语义理解模型驱动设备自动完成实验操作；依托大语言模型智能体实现材料的逆向生成与结构优化；结合第一性原理计算和机器学习算法，运用可解释性AI模型挖掘数据中的隐藏规律和构效关系，赋能分子筛理性设计与定向合成。
2.4 垂直创新平台：超分子智造与催化大模型
深圳杉海创新与深度原理科技联合打造的全球首个AI超分子材料合成矩阵“超屿Synthrix™”1.0，深度融合生成式AI与量子化学计算，贯通“分子设计—性质模拟—合成验证”全研发链路，通过高通量分子筛选、高精度性质验证、智能分子数据库、AI化学材料助手四大模块组成闭环架构，致力于将材料研发从“经验试错”推向“计算先知”。
上海人工智能研究院在2025浦江创新论坛上发布的“燧人”催化大模型，统一了催化合成预测框架，是领域内首个生成式原生的多模态大模型–。
北京大学深研院潘锋团队运用图论结构化学+代数拓扑+深度生成AI模型的协同研究，为异质催化领域提供了一种面向结构-性能建模与从性能到结构的逆向设计新范式–。
复旦大学刘智攀团队开发的大规模机器学习原子模拟（LASP）AI平台，通过输入分子式可在10-20秒内生成三维结构，化学家可以快速筛选势能面，避免因为势能面过高而注定会失败的合成。
2.5 产业落地：聚烯烃与石油化工领域的AI应用
2025年11月，中控技术成功中标“中国石化人工智能场景应用示范项目（聚烯烃装置新产品开发场景）”，以中控技术自主研发的时间序列大模型TPT为核心，深度融合“AI+量化计算+机理分析”技术体系，聚焦高端聚烯烃新材料研发场景，打造覆盖新材料研发、工艺配方优化等全新AI应用范式–。中韩石化智能聚烯烃装置项目已通过验收，采用“机理+AI”混合预测模型，关键指标预测准确率在96%以上–。
三、国内外对比分析
从整体态势看，国内外AI化工原料设计平台呈现出不同的发展路径和特色。
美国以前沿AI算法和自主实验平台见长。伯克利实验室的DTCS数字孪生平台、Evogene与Google Cloud合作的AI智能体集成、的超大规模化学空间导航等，代表了从基础算法到自主实验的全链条布局。Terray的EMMI和Citrine VirtualLab则展示了商业化AI工具在化工材料配方优化中的成熟应用。美国平台的优势在于算法原创性强、数据开放程度高、产学研协同紧密。
欧洲以开放化学数据和综合型平台见长。Reaxys作为Elsevier旗下数据平台的长期积累，Pharmacelera结合3D量子力学与机器学习的虚拟筛选方案，以及Chemspace覆盖数万亿分子的化合物平台，展现了欧洲在化学信息基础设施和计算化学工具方面的深厚积淀。
中国的特色在于“行业大模型+垂直深耕”双轮驱动。智能化工大模型作为我国化工行业首个大模型，已应用于40余家企业和设计院，体现了从国家层面推动AI赋能化工的战略布局。中石化的聚酰亚胺和分子筛智能平台、北大的拓扑AI逆向设计、复旦的LASP原子模拟平台、上海AI研究院的燧人催化大模型等，则展示了在垂直细分领域的差异化优势。尤其在石油化工和聚烯烃等具有产业规模优势的领域，中国平台展现出从研发到生产全链条赋能的能力。2025年11月，中控技术TPT中标中国石化聚烯烃新产品研发AI示范项目，标志着AI在工业级新材料和工艺研发中实现了关键性突破–。
但中国在基础AI算法原创性、跨平台数据互操作标准、自主实验硬件的成熟度等方面仍有提升空间。中国工程院院士刘中民指出，高质量、规模化的数据是AI算法有效运行的基础，需要打破信息孤岛，充分释放AI的研发价值。
四、核心问题探讨：化工原料发现将被AI完全主导吗？
4.1 从“经验试错”到“智能驱动”：范式跃迁已经发生
传统催化剂设计往往依赖于试错法和高通量实验——一种合成和测试各种材料以寻找所需催化特性候选者的经验探索过程，耗时、耗资且缺乏明确指导。AI的介入正在从根本上改变这一局面。中国科学院大连化物所开发的智能化工大模型，通过开发“实验室—虚拟工厂—实体工厂”新范式，有望将需10年以上的新技术开发周期大幅压缩–。复旦大学刘智攀开发的LASP平台可在10-20秒内生成三维结构，让化学家快速筛选势能面。中国科学技术大学江俊教授团队开发的“机器化学家”系统，能够将55万种催化剂配方的筛选范围通过AI快速收敛，仅用几周时间就能完成传统方法需要数年的研发工作。
生成式AI的突破正在将“逆向设计”推向现实。从北化院的聚酰亚胺智能化设计平台（预测准确率超90%，研发周期缩短80%以上），到上海院分子筛平台的逆向生成与结构优化，再到北大潘锋团队的拓扑AI逆向设计新范式，“根据性能需求直接生成分子结构”已经从理论走向实践–。
4.2 现实困境：数据质量、可合成性与人的“灵机一现”
数据质量的瓶颈。中国科学院上海有机化学研究所马大为院士在2025年11月的一次学术讲座中直言：“现在人工智能在化学研究上的最大问题是，已经发表的数据，很多都是碎片化、不可用的。比如说你做两百个底物，只有30个底物行，那你就发表那30个，剩下的失败的都不讲了，但人工智能希望看到你那几百个不成功的东西。”马大为院士坦言，到目前为止，“人工智能只是提供一些帮助，还无法带来大的改变。我们所有的突破，都是自己在试的过程中找到的。”他特别强调了人类思维的不可替代性：“人的跳跃性思维，不是靠人工智能的逻辑推导能够实现的。很多时候，你的‘灵机一现’，可能是某个重大发现的源泉。”
可合成性与化学常识的挑战。当前AI生成分子的结构合理性与实际可合成性之间仍存在显著差距。复旦大学教授刘智攀也指出，在AI时代仍然存在数据不足、算法不够通用以及软件工具不完善的瓶颈。
知识碎片化与学科融合难题。天津大学副教授宋凯揭示了当前AI4S技术发展的另一核心问题：“知识的碎片化以及工艺与AI之间的鸿沟是非常棘手的问题。真正的创新需要化工工艺、AI和机理知识三者深度融合。”
4.3 “所想即所得”离我们有多远？
一个常被讨论的未来图景是：化学家只需输入想要的原料性能指标，AI系统便能自动生成符合要求的分子结构、预测其合成路线和工艺条件，甚至驱动机器人完成合成验证。这个愿景在今天距离现实还有多远？
以现有的标志性成果为参照：北化院的聚酰亚胺平台已能根据气体分离性能要求定向生成新型分子设计方案，预测准确率超90%，研发周期缩短80%以上。上海院分子筛平台依托大语言模型智能体实现了材料的逆向生成与结构优化。国际上，亚吉的团队已经让基于ChatGPT创建的七个AI智能体组成虚拟科研团队，分工执行实验设计、文献检索、算法优化、实验安全与数据分析等任务，共同设计并优化了COF材料。这些成果表明，“所想即所得”的基础技术框架正在搭建，但离完全成熟还有一段距离。
4.4 人的位置：AI是增强工具，不是替代者
2025年诺贝尔化学奖得主亚吉在获奖后的首次公开演讲中明确表示：“AI并不取代化学家，而是让他们的创造力倍增。”他展示的案例中，生成式AI与网状化学的融合为沙漠带来了饮水——这是AI驱动创新的社会价值。2023年诺贝尔化学奖得主Bawendi教授同样认为，AI和机器学习是用于高效数据分析的工具，“正如显示屏是科学的工具一样，AI也是工具。机器学习无法提出问题，无法替代科学创新与进步”–。
中国科学院院士麻生明将传统实验模式比喻为“摇瓶子”，而借助AI工具，他的团队开始从大量实验中搜集数据，通过描述符预测实验结果，依靠仅仅476条数据集，其模型回归系数（R²）便达到了0.6。这正是AI作为“增强工具”的典型体现——它不取代化学家，而是扩展化学家能力的边界。
马大为院士在肯定AI for Science价值的同时也给出了务实的提醒：青年学者不要太迷信AI在科学上的作用，“人的跳跃性思维不是靠人工智能的逻辑推导能够实现的”。天津大学的宋凯也指出，真正的创新需要化工工艺、AI和机理知识三者深度融合。这一判断精准概括了当前AI化工研发的核心命题——AI无法替代化学家对反应机理的深刻理解，也无法替代跨学科知识的创造性融合。
结语
从Reaxys化学数据库到智能化工大模型，从Citrine VirtualLab的配方优化到“磐石”平台的全自动材料逆向设计，从Pharmacelera的万亿级虚拟筛选到上海院的AI驱动分子筛合成，AI驱动的化工原料设计工具正在经历从点状突破到全链条整合的范式跃迁。国内外平台各有侧重——欧美在算法原创性和数据开放度上领先，中国在行业大模型垂直深耕和产业化落地方面展现出独特优势。
回到本文的核心追问：未来的化工原料发现以后会不会都是人工智能？“所想即所得”的自动材料生成是否可期？
答案是：技术趋势已经明朗，但全面实现仍需跨越数据质量、可合成性、跨学科融合等多重鸿沟。AI化工原料设计工具正在从“辅助者”向“合作者”的角色转变。未来，当AI系统能够与化学家深度协作，完成从需求理解、分子生成、性能预测到合成规划与自动化验证的全链条闭环时，化工研发将迎来真正的“按需智造”时代。
但在那之前，正如亚吉所言，AI不会取代化学家——它让化学家的创造力倍增。而马大为院士的提醒同样值得铭记：真正的突破往往来自科学家的“灵机一现”，这并非AI的逻辑推导所能替代。AI化工原料设计的未来图景，不是AI替代化学家，而是“AI+化学家”的协同进化——在这一图景中，AI承担繁重的数据分析和模式识别工作，而化学家将精力聚焦于创造性思维、机理洞察和战略决策，共同开启化工研发的新纪元。
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北京大学—AI智能体搭建落地与企业转型发展高级研修班招生简章（审批编号：北大培训20260336号）
项目总览
当生成式AI以惊人的速度重塑商业版图，一个全新的数字物种——AI智能体，正从科幻概念走向产业腹地。这不仅是技术的迭代，更是生产力的范式革命。企业竞争的赛道，正从单纯的“工具优化”转向“智能体构建”。谁能率先驾驭这位能思考、会执行、懂进化的“数字员工”，谁便能重构业务流程，抢占未来的竞争高地。
然而，面对技术浪潮，无数企业深陷“知易行难”的迷局：既渴望技术赋能带来的降本增效，又苦于找不到从战略规划到落地搭建的实现路径。这不仅是技术的鸿沟，更是认知的壁垒。
为此，“北京大学-AI智能体搭建落地与企业转型发展高级研修班”应运而生。本项目旨在为企业决策者搭建一座通往未来的桥梁，打破技术黑箱，将前沿AI技术与企业战略深度融合。在这里，我们不只是探讨趋势，更是交付方法；不只是仰望星空，更是脚踏实地。让我们携手跨越技术鸿沟，让AI智能体成为企业进化的核心引擎，在变革的洪流中锚定方向，驭势而行。
课程费用
培训费56800 元/人（含师资费、学校管理费、教室费、讲义费、资料费、证书费、广告费以及与教学相关的其他费用，交通及食宿费由学员自理）。
培养对象
企业管理者、创业者、数字化转型负责人、技术产品经理、市场公关人员。课程模块
模块一：宏观视野 — AI智能体时代的范式革命与战略视野
模块二：战略重构 — 智能体驱动的企业顶层设计与商业模式创新
模块三：价值发现 — 高回报业务场景识别与投资优先级决策
模块四：生态谋局 — 实施路径选择与产业生态合作策略
模块五：组织进化 — 人机协同时代的组织结构与人才战略
模块六：风险驾驭 — 智能体应用的治理框架与合规风控
模块七：效能度量 — 智能体项目的成效评估与投资回报分析
模块八：标杆研学 — 走进领先企业的智能化实践现场
模块九：未来视野 — 合作伙伴、供应商管理与生态战略
模块十：行动启航– 企业智能体转型路线图制定与资源整合
备选师资
杨开忠：国际欧亚科学院院士，现任中国社会科学院学部委员，会长，中国社会科学院大学应用经济学院院长，北京大学教授，博士生导师。
陈章良：著名生命科学家，美国华盛顿大学生命科学博士。现任北京大学生命学学院教授、博士生导师，曾任北京大学副校长，北京大学生命科学学院首任院长。
朱宏任：现任党委书记，常务副会长兼理事长，常务副会长。
刘嘉：天赋智源人工智能科技有限公司总经理，北京智源人工智能研究院多模态中心，前微软大中华区制造行业总经理，国际人工智能产业联盟副主席。专注于通过人工智能多模态多智能体技术助力企业人工智能转型，从战略规划到落地，大幅提升企业运营效率和营收规模。
张涵诚：国内知名大数据与人工智能产业运营专家，拥有丰富的世界500强企业的项目管理和产业发展规划实施经验，参与过国家四个城市的产业经济发展规划，和上百个AI相关项目落地，现任CAIE人工智能研究院副院长，中国人工智能产教融合研究院专家委员，国家信息家中心中经视频特聘教授，前百度公司高级别行业专家，甲骨文中国数科专家，兼任中关村大数据交易产业联盟秘书长，中国高校大数据与人工智能产业联盟专家等职务。
陆俊林：北京大学信息科学技术学院副院长，教授，博士生导师，国家级一流本科课程主讲人，国家义务教育信息科技课程教材主编，北京市青年名师，中国自主CPU国家标准起草人。
陈 江：北京大学信息科学技术学院教授，北大“教学卓越奖”、“十佳教师”、“教学优秀奖”获得者。
陈 钟：北京大学教授，博士生导师，北京大学软件与微电子学院院长，北京大学网络与信息安全实验室主任，金融信息化研究中心主任。
陈 斌：北京大学计算机学院教授，兼任地球与空间科学学院教授、遥感与地理信息系统中心实验室主任。
边凯归：北京大学计算机学院数据科学与工程研究所长聘副教授，网络与信息系统研究所副所长 。
邓志鸿：北京大学信息科学技术学院信息科学中心教授，北京大学智能科学系副主任。
殷雅俊：清华大学航天航空学院工程力学系教授,博士生导师。
研修安排时间安排：2026年6月27日至2027年6月26日 ，每月学习1次，每次2天，合计20天（160学时）。授课形式：线下授课授课地点：北京大学校内报名缴费
培训费汇款账号：账户名称：北京大学
开户行：中国工商银行海淀西区支行
账号：0200004509089131151
证书颁发
完成全部规定的培训课程及小组活动，将授予结业证书，证书统一编号，加盖北京大学证书专用章（继续教育）。
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一、一次好的培训离不开深度的沟通
建议场高管启动会（统一思想）
高强度线下工作坊（核心内容学习与研讨）
N次线上跟进辅导与项目复盘（确保落地）。
通过评估：采用四级评估模型持续更新课程内容，确保培训效果
反应层：培训满意度调研。学习层：通过“AI机会画布”作业、行动计划质量进行考核。
行为层（关键）：培训后3-6个月，跟踪学员所负责部门AI项目立项数、团队AI技能提升情况。
成果层：关联学员部门在效率提升、成本节约或创新收入方面的可衡量业务指标。
二、培训四大创新
内容创新：政产学研融合，主要以产业发展和产品创新与应用的角度思考大数据和人工智能的大模型带来的商业价值的课程体系，涉及政府和企业、金融行业、运营商和制造业企业为主的热门课程体系，深受政府和企业高层领导喜欢，课程前瞻性强，内容新颖，实战大于理论，讲课风趣有独立的建树。
形式创新：培训过程思辨为主、提问、视频和辩论为辅的互动式课堂；
结果创新：主要是内容的输出，培训完毕学员可带回方案创新项目思考；
服务创新：后期咨询与AI业务辅导项目对接。
三、2026培训重点
OPC 产业生态发展与变革研究
大模型 Deepseek 驱动的产业创新发展和深度观察
智能体的建设理念方法与工具实践
人工智能范式革命引起的产业创新发展体系
人工智能与智能经济创新发展体系建设
大模型与智能经济、智慧能源、数字政府、智慧农业、智慧制造、智慧金融、智慧旅游等行业结合的赋能主题
人工智能发展趋势与智能体建设理念方法与实践
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第三阶段：开发实施与集成验证
此阶段进入 “从方案到产品” 的构建过程。开发团队会进行AI应用（如智能知识库、自动化流程）的开发，并对选定的基础模型用企业数据进行微调，以注入行业知识。之后，将AI功能通过API等方式与企业现有系统集成，并进行严格的测试，确保功能、性能和安全均符合要求。
第四阶段：部署运营与持续迭代
此阶段目标是 “确保成功落地并产生持续价值” 。根据企业需求，选择私有化或云端部署方案。上线后，持续监控系统性能与业务指标，优化模型效果与控制成本。此外，变革管理与培训对于推动组织适应AI工具、确保新流程被采纳至关重要。
夜雨聆风
