您是否想过，AI如何将材料研发的“十年磨一剑”压缩到数月？在上海的实验室和工厂里，一场智能风暴正重塑产业格局！
华东理工大学实验室中，AI已成为林嘉平教授团队的核心引擎。作为高分子材料领域的领军者，林教授聚焦高分子理论模拟与AI交叉研究，并牵头开发了国内首个AI驱动的高分子材料研发平台。
林教授强调：“‘新材料+AI’范式颠覆了传统模式，它加速研发、优化生产，推动化工行业全面数字化和智能化转型。”这一变革正从上海辐射全国。
林嘉平教授指导搭建数据库和软件平台 本文图片均由受访者提供
政策锚定方向：“12345”路径勾勒智能蓝图
2025年，上海发布《加快培育材料智能引擎发展专项方案（2025-2027年）》，首次明确构建“材料+AI”研究范式。这份蓝图规划了未来三年上海打造材料智能引擎的精准路径。
基于“12345”框架，上海将构建1个材料数据全生命周期链条，服务研发和降本2大需求，集成数据、计算和实验3大技术，聚焦高分子、合金等4类关键材料，发力电子信息、新能源等5大领域。
“方案推动材料垂类大模型构建，与上海大飞机、集成电路等重点产业深度联动。”林嘉平教授指出。到2027年，上海有望在关键材料领域实现突破，驱动装备升级和产业跃迁。
随着政策落地，上海以“AI+材料”为核心，打通“研发-数据-生产”全链条：高校突破技术、企业落地应用、平台支撑数据，构建全国领先的智能创新生态。AI正将材料研发从实验室设计延伸到生产线调控，彻底终结传统试错时代。
库贝化学刘博士在操作AI
政策红利激活企业创新。库贝化学借力AI，研发可回收风电叶片树脂与高温超导材料。“传统试错法耗时数十年，成本高昂。AI通过机器学习预测性能，效率飙升。”企业已完成21项专利申请，产品销售额显著增长。
从经验试错到AI赋能设计、应用全过程
林嘉平教授带领团队进行高性能复合材料基体树脂性能测试
上海高校的突破为产业注入“源头活水”。华东理工大学团队构建260万条高分子数据库，打造国内首个高分子AI大模型——AI plus Polymers平台。
“高性能树脂需平衡耐热、力学和加工性能，传统方法难以兼顾，AI却能挖掘隐藏规律。”团队设计的耐高温树脂已通过航天验证；上海塑料研究所的AI筛选聚酰亚胺，性能超越国外产品，用于航空发动机壳体。
平台已服务68家单位。“过去需上百次实验，AI预测性能后筛选效率提升10倍，低成本原料也能产出高性能材料。”研发人员惊叹。
上海交大团队跨领域突破：AlphaMat模型改造锂电池和光伏材料，提升转化率；AlphaBio模型优化生物合成酶；ManuDrive系统为生产线植入“智能大脑”，秒级调控参数，预测风险，降低波动。
AI工业自控系统（ManuDrive）思考逻辑示意图
数据端筑基：国资平台破解“语料荒”，筑牢AI创新底座
数据是AI核心，但新材料领域面临“数据散、标注难”痛点。上海成立国资平台库帕思科技，筑牢数据底座。
“科学智能需专业标注，如分子结构转化。”库帕思与高校合作生产高质量语料，提升AI准确性。平台构建“4+1+X”框架，覆盖金融、医疗、科学智能等领域。
库帕思亮相2025世界人工智能大会（WAIC）
今年WAIC上，库帕思发布语料公共服务平台，通过积分机制实现语料共享。面向中小企业提供普惠计划，政府发放语料券、算力券加速创新。
挑战与破局：从“卡脖子”难题到协同创新
挑战犹存：生产数据“量少质差”，流通壁垒高。韩彦强团队融入物理定律弥补数据短板；库帕思探索分类分级运营。
上海以“协同”破局：政府发放补贴，经信委推动“AI+制造”，科委支持基础研发；高校、平台、企业形成闭环生态。
展望2027：新材料智能引擎将重塑产业格局
到2027年，上海目标建成材料智能引擎中心、培育20个创新中心、开发10个AI新材料产品。
研发端：华东理工拓展光电材料，上海交大探索“AI+精准医疗”。
产业端：库贝化学加速树脂研发，川宁生物推广AI控制，宝钢优化钢铁制造。
数据端：库帕思扩大语料覆盖，赋能千行百业。
“我们将以AI驱动上海化工产业智能跃升。”林嘉平教授宣言。
上海凭借“产学研+政策+数据”优势，有望成为全球“AI+材料”创新策源地，引领中国从“跟跑”到“领跑”。
未来，科学家输入参数，AI秒级生成材料方案——告别十年困境。从分子设计到智能产线，上海正用AI重绘产业未来。
ManuDrive系统接管工业生产
澎湃新闻记者 宋一聪 王潇雨
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