科研智能案例集（2025年）

中国人工智能产业发展联盟科学智能(AI4S)工作组2026年1月 版权声明 本报告版权属于中国人工智能产业发展联盟科学智能工作组，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：中国人工智能产业发展联盟科学智能工作组”。违反上述声明者，本工作组将追究其相关法律责任。 目录 一、科研智能基础平台..................................................................................................................3（一）星河启智科学智能开放平台......................................................................................3（二）石景山区AIforScience平台项目..........................................................................12二、材料研发................................................................................................................................20（一）基于科研智能的高分子材料研发............................................................................20（二）AI自驱动大压铸工艺闭环系统...............................................................................26（三）AI赋能特钢研发.........................................................................................................1（四）AI驱动的碳捕集材料研发与验证平台....................................................................8（五）材料显微图像智能分析及应用................................................................................15（六）统一NMR智能解析在化学与材料科学的应用....................................................23（七）基于科研智能的锂电电解液研发............................................................................31（八）深势科技Piloteye®电池设计智能研发平台..........................................................37（九）基于专用算力的电解液AI数据平台建设.............................................................47（十）基于数理双驱模型组合的二维材料发现................................................................56（十一）多模态技术赋能有机分子谱图解析模型研发....................................................60三、工业仿真................................................................................................................................64（一）高速动车组空气动力学智能化仿真大模型-斫轮·风驰.........................................64（二）民用客机超临界翼型函数生成和编辑模型............................................................72（三）风扇叶轮智能优化设计............................................................................................77（四）代理模型在轮胎设计仿真中的应用及仿真自动化...............................................84（五）ChatCAD生成式辅助工业设计...............................................................................93（六）面向高端制造业的多模态交互式预测性智能运维决策支持关键技术.............100（七）基于大数据的色漆漆料优化系统..........................................................................110（八）基于MWORKS的具身空间仿真平台..................................................................115四、地球科学..............................................................................................................................130（一）基于OneScience框架的气象AI大模型并行训练示范案例..............................130（二）伏羲系列气象大模型研发项目..............................................................................136（三）基于深海基础模型的深海海山数字化智能系统..................................................142（四）大模型驱动的灾害防御智能体..............................................................................150（五）一站式遥感变化监测智能体..................................................................................156（六）时空可信验证智能体..............................................................................................161（七）滑坡隐患关联要素智能识别系统..........................................................................168五、生物医药..............................................................................................................................179（一）人工智能辅助极端耐碱抗体的设计......................................................................179（二）百度PaddleHelix平台针对GPCR难成药靶点的多肽设计系统的构建...........185（三）华为云盘古药物分子大模型助力华中科大快速研制出全球首个利什曼病抑制剂................................................................................................................................................195（四）智慧芽Eureka平台：垂直领域大模型赋能生物医药研发全流程智能化........199六、智慧农业..............................................................................................................................208（一）华为云×中国农业科学院联合研发农科大模型...................................................208七、可控核聚变..........................................................................................................................215（一）基于深度强化学习的球形托卡马克等离子体高精度磁控制.............................215 一、科研智能基础平台 （一）星河启智科学智能开放平台 1.案例实施单位： 上海科学智能研究院、复旦大学、无限光年（上海）技术有限公司 2.案例背景： 在科学智能的1.0时代，人工智能主要作为科研的“加速器”，科学家定义重大科学问题并积累领域数据，由AI专业人才针对性设计并优化算法模型，在特定领域取得突破，充分验证了AI赋能科学研究的巨大潜力。随着科学问题复杂度的指数级提升、多模态数据的爆发式增长以及大模型技术的成熟，科学智能正加速迈向2.0时代。2.0时代的核心使命是让AI成为贯穿科学家科研全链条的核心伙伴，直接助力科学家去回答深邃的“科学之问”。科学领域迫切需要功能更强大、使用更便捷的基础设施和协作平台，让科学家能够直接利用平台化的AI工具，低门槛地处理高维异构数据、构建领域大模型、进行智能推理与实验规划，从而更高效地探索未知、验证猜想、发现规律。 3.案例概述： 星河启智是智能体原生的全链路科学智能开放平台，致力于加速科学发现，为全球科学家提供覆盖高价值科学数据、开源科学智能模型、面向科研领域的高效智算、干湿实验闭环、多智能体推理规划及多学科众研的全栈基础设施，驱动科学智能进入新纪元。面向科学家、AI工程师及广大开发者提供全链路服务，全面释放人工智能的生产 力，推进跨学科协作、攻坚关键科学问题、大幅加速科学发现，从而服务各个领域和行业。 4.行业痛点： 科学智能基础平台面临如下核心挑战：一是高价值科学数据分散成孤岛，整合加工难度大，海量科研数据难以实现标准化沉淀与跨学科复用；二是智算基础设施适配不足，科学智能对智算基础设施提出了有别于大语言模型的新要求，需要满足异构融合、训推一体及多精度计算等多元需求；三是流程割裂化，数据管理、模型训练、实验模拟等环节相互孤立，跨学科协作缺乏支撑，AI难以贯穿科研全链，严重制约科学发现效率；四是技术门槛高，多数平台由技术驱动，界面复杂、流程繁琐，缺乏对领域科学家使用习惯的深度理解，导致“科学家想用不会用”；五是生态封闭性，缺乏开放共享的模型、数据和工具社区，跨机构、跨学科的协作创新受阻，难以形