夜雨聆风点击上方↑蓝字，关注公众号。
5月12—13日，以“AI无界绿能致远”为主题的第四届新能源数字化峰会暨AI应用大会，在深圳宝安九围国际总部圆满落幕。峰会汇聚业界大咖，聚焦算力、储能、数字孪生、AI 落地等核心方向，共探新能源产业数智化、绿色化升级新路径。
上海青翼工业软件有限公司（简称UDS）作为行业数字化解决方案领军企业受邀出席本次峰会。会上，公司技术总监李麟登台，带来《从实验记录到研发领航——重塑材料智慧创新》主题演讲，分享了UDS在新能源及新材料行业产品创新研发PLM管理及AI场景应用方面的成功实践，重点阐述了青翼智慧实验平台如何实现AI全流程驱动，助力企业从传统实验记录迈向智能化研发管理，显著提升材料创新效率与质量，为行业提供了可复制、可推广的数字化研发新范式。
当前新能源产业高速发展，锂电、光伏、储能、氢能等赛道对新材料、新工艺迭代速度要求越来越高，但传统材料研发模式仍存在诸多根深蒂固的痛点，严重制约创新效率。
首先是知识碎片化，研发经验分散在科研人员个人手中，文献、专利、实验数据无法有效整合，专家经验难以沉淀、无法传承，形成研发知识孤岛。
其次是实验效率瓶颈，传统人工设计实验方案耗时冗长，重复实验比例高，纸质手动记录容易出现遗漏、失真、不规范等问题，极大拉长研发周期。
同时行业普遍存在数据质量隐患，实验过程记录标准不统一、关键过程信息缺失，后期数据核验、成果验证成本居高不下。此外跨部门、跨团队、跨供应链协同壁垒突出，实验数据分散存储，团队协作不畅、研发流程脱节，极易出现知识断层、研发返工等问题，难以适配新能源行业快速迭代、快速落地的市场节奏。
李麟在演讲指出，新能源材料研发已经告别经验驱动、手工实验的传统模式，正向敏捷响应、数据决策、知识沉淀、跨域协同四大趋势全面演进。
企业必须具备快速将市场需求转化为标准化实验方案的能力，抢占技术与产品先机；依托完整数据链路实现智能分析、科学决策，摆脱人工经验主观判断；让每一次实验都沉淀为企业可复用的知识资产，形成持续创新能力；打破内部与外部边界，构建研发、供应链、科研机构高效协同的创新生态。
在此行业趋势下，传统LIMS、普通ELN工具已无法满足新时代研发需求。LIMS侧重检验检测流程与合规管控，聚焦成品质检；常规ELN仅实现实验记录电子化，缺少AI赋能、智能规划与数据闭环能力，都难以支撑新能源材料从实验、小试、中试到量产的全流程智慧研发。
面向行业痛点与未来趋势，UDS依托多年工业软件研发积淀，打造青翼智慧实验平台，以产品设计为核心目标，构建“规划→实验→验证→分析→迭代”完整闭环。工程师以自然语言向AI描述研发目标，平台从企业知识库中检索匹配信息，自动生成围绕人、机、料、法、环展开的实验规划。规划方案可由工程师执行，也可直推至自动化设备或机器人完成。
实验过程中的多源数据自动采集汇总，与初始需求对照验证，驱动实验方案迭代优化，直至达成产品设计目标。这一闭环贯穿材料设计全生命周期，既区别于传统LIMS、ELN止步于实验记录，也有别于通用AI4S方法论，锚定企业真实产品知识和工程约束，让AI真正服从于产品目标而非单纯探索。
青翼智慧实验平台三大核心运行机制与实打实的落地成效，用数据印证价值。
一是AI智能实验规划，以需求输入、知识检索、AI推理、专家审核闭环，实现实验规划效率提升50%，AI方案准确率可达70%以上，彻底替代传统人工经验试错模式。
二是检测—实验智能联动闭环，实验执行、样品检测、AI分析、方案优化实时联动，反馈周期由T+1变为实时迭代，试错成本下降40%，研发周期缩短30%，闭环自动化率从0提升至60%。
三是产品知识图谱构建与复用，通过数据汇聚、知识抽取、图谱构建、智能应用持续迭代，知识沉淀效率提升60%，知识复用率从5%提升至50%，实现100%研发经验可追溯、可复用、可传承。
平台真正实现从被动实验记录工具，升级为主动产出创新成果的智能研发引擎，帮助新能源企业看得清实验全流程、想得深数据内在价值、跑得更快研发迭代节奏、沉淀更多可复用知识资产。
未来，UDS将持续聚焦新能源新材料智慧研发赛道，深耕新能源与数字化交汇领域，以技术创新驱动绿能产业高质量发展，助力新能源企业构建面向全球竞争的数字创新能力。
