基础化工行业研究：AI系列深度（二）——AI for Science应用端落地快速开启

AI for Science成为未来研究升级的重要路径

AI for Science（AI4S）正成为科学研发领域的新范式，进入加速发展期。其发展演进已形成专业服务和内生研究两大方向，并衍生出新的合作状态，如合同研究组织（CRO）服务模式和内部研发模式。国内AI政策持续深入，推动AI+应用落地，大型化工企业开始思索先期布局。

AI4S应用以高效为核心驱动，率先解决行业痛点，主要集中在三个维度：高效的信息资料摄取、初级的人工替换或辅助性效率提升、借助细分深度模型进行初级预判或方案辅助。创新应用中，生物发酵行业菌株筛选和流程优化、新型材料的应用和适配、农药创新药等药剂产品的开发、辅材催化剂、添加剂等的升级优化及后续产物分离、材料的微观结构等升级改造、配方设计、升级和应用等六大方向将率先实现突破。优化改进方向包括重复环节人工替代或关键、危险环节检测、生产过程的智能优化、给予充分、实时市场信息进行的资源调配等，从而带动中长期的设备升级投资。

高质量数据是AI4S应用的关键，其积累和获取将拉大化工企业差距。头部企业、有先期战略规划的细分龙头、能够结合“机器人”和“智算平台”的生产企业有望获得持续AI竞争力。AI适配性发展和高效的执行力也将是企业AI升级的重心，而AI布局需要硬件同步跟进，包括高性能算力设施、数据存储与传输基础设施、现场采集与感知设备、辅助设施与安全设计等。

AI垂类应用正加速向化工全链条渗透，设备端聚焦“AI+机器人”高危巡检；研发端看好“AI+自动化实验”驱动的分子发现及工艺优化；产品端关注AI辅助配方升级与新材料迭代。建议关注晶泰科技、中控技术、志特新材等。