2025年 AI for Science化工行业报告：AI4S从学术走向商用，六大方向率先突破

一、AI for Science发展背景与商业模式

1.1 AI4S是继实验、理论、计算科学、数据科学之后的第五范式

AI for Science（AI4S）将人工智能技术应用于科学研究之中，成为继实验、理论、计算科学、数据科学之后的“第五范式“。前四范式分别为实验科学（古至今，以观察与实验为主）、理论科学（文艺复兴后，以抽象建模与推理为主）、计算科学（20世纪中期，以数值模拟与仿真为主）、数据科学（21世纪初，以数据挖掘与统计分析为主）。第五范式以人工智能算法驱动科学发现，具备自动化探索和跨学科融合的独特优势，尽管目前尚存在可解释性不足的局限，但以AlphaFold蛋白质结构预测为代表的成果已充分展现其巨大潜力。

1.2 人工智能已经到应用爆发阶段

人工智能研发已持续近80年，开始向“智能体主导“发展的新趋势演进。从1940-1990年代机器学习和神经网络起源，到1990-2010年代深度学习的兴起，再至2018年至今OpenAI推出GPT及AI4Science应用相继爆发，AI技术已进入面向科学前沿领域落地的关键时期。2020年DeepMind的AlphaFold2模型以接近实验精度预测数以万计蛋白质结构，被《Science》评为2021年年度科学突破；2024年AlphaFold3进一步扩展到多分子相互作用，标志着AI4S已从学术层面跨入商用层面并产生实际经济效益。

1.3 未来大型机构主要采用混合模式，中小企业以合作研究模式为主

合作研究模式可快速接入前沿技术、分担研发成本和风险，但存在过度依赖外部技术、数据安全及知识产权归属风险；内部研发模式则可完全掌控技术路线和数据、打造企业独有的AI能力，但投入巨大且见效周期长。两种模式各有优缺点及适用场景。未来大型机构将以混合模式为主，如大型企业或国家级实验室建立自己的AI研究平台（内部自主开发），同时对外开放部分能力，与高校、初创企业共建创新网络；小型企业则倾向于使用开放或商业化平台，采用合作研究模式。

二、AI4S在化工行业的六大创新方向

2.1 AlphaFold2在CASP14以绝对优势击败其他实验室团队

DeepMind团队在2020年第14届蛋白质结构预测挑战赛（CASP14）中，AlphaFold2以绝对优势81.07分击败其他实验室团队（第二名仅31分），破解了蛋白质折叠难题。AlphaFold3模型甚至能预测蛋白质、DNA、RNA及药物分子的相互作用，将显著加速生物学研究速度5%-10%。以AlphaFold2为例，AI4S应用场景具备三大特点：长研发周期与高成本（深度学习将蛋白质结构解析从年度缩短到分钟）、数据驱动与大规模计算（从海量多模态复杂数据中提取深层模式）、高维度设计空间（在高维优化空间中搜索最优解）。

2.2 周勇等用人工神经网络与遗传算法优化生物发酵培养基，产量提升63.33%

在生物发酵行业，菌种是生产反应的核心，直接决定生产成本、生产效率及环保水平。传统发酵过程是一种非线性、非结构化的复杂系统，涉及多种影响因素，难以获得令人满意的优化条件。研究学者将人工神经网络与遗传算法用于发酵培养基的优化中，周勇等用人工神经网络与遗传算法优化脂溶性醌类化合物发酵培养基，使其化合物产量提升了63.33%。此外，机器学习模型如神经网络、随机森林可显著提升菌种鉴定准确率，Eiseul等用神经网络识别必需食品发酵细菌，准确率超过97%。

2.3 AI被用于预测新的溶剂分子、新的添加剂、新的配方和新的溶剂化

电解液在锂金属电池中起着至关重要的作用，但电解液配方与电池性能之间的相关性尚未明确，传统的电解液开发基于试错法，成本高昂且效率低下。利用AI通过统计分析大量数据（包括盐、溶剂、添加剂及其配方），可以指导新溶剂分子、新添加剂、新配方和新溶剂化结构的预测，最终实现最优的电解液设计。这一方法论同样适用于催化剂、添加剂等的升级优化及后续产物分离，研发人员需综合考虑多维度数据才能有效解决失活等难题，符合AI4S应用特点。

2.4 农药和医药具备相似的药物研发流程

农药与医药的研发存在高度相似的逻辑框架，两者均涵盖仿制药与创新药的开发路径，核心流程涉及活性分子筛选、靶点识别、结构优化及安全性评价等关键环节。医药与农药在作用靶点层面存在高度同源性——二者均干预生物体的基本生命活动，如神经传导、细胞分裂与代谢调控等，许多分子靶点在结构和功能上具有一致性。例如鱼尼丁受体（RyR）是调控细胞钙离子通道的关键蛋白，医药领域用于治疗心律失常，氟虫酰胺等农药则通过激活昆虫RyR诱导钙流失致死。

三、高质量数据与AI布局的差距拉大

3.1 AI领军者企业对数据源的利用率更高

根据IBM调查数据（382-399位化工企业高层），化工AI领军者企业已建立数据驱动型文化的比例达97%，而同行仅为59%。降低数据结构复杂度是应用AI的先决条件，这意味着化工企业必须优先建立数据标准和企业数据治理框架。在数据源利用率方面，领军者对结构化数据的利用率显著高于同行，包括交易数据（97% vs 87%）、运营数据（94% vs 82%）、客户数据（94% vs 85%）、机器日志数据（87% vs 77%）及非结构化数据（85% vs 71%）等方面均全面领先。

3.2 AI投资的价值

根据IBM调查数据（400位化工企业高层），化工AI领军者的AI投资回报率平均达39%，而其他企业仅为25%，但两组企业在AI方面的支出基本相同（领军者每10亿美元收入中投入490万美元，其他企业为440万美元）。假设同样是市值50亿美元、利润率10%的企业，AI领军者企业的利润平均要比同行高出2亿美元。在化工领域，除高质量文献、专利信息、成熟工艺包外，赋能生产、研发的高质量信息更多偏向私有化，能够成功研发和优化的高质量数据获得来源包括规范有效的数据积累、外部合作数据基础、高效实验装置的数据积累及收并购数据资产继承。

3.3 中国数据库规模持续提升（亿元）

作为多数AI应用落地的底层基础，专业数据库是重要的落地资源。2024年全球数据库市场规模约为1154亿美元，其中中国规模约为83.7亿美元（折合人民币约600亿元），约占全球的7.3%。放之化工行业内，中国化工市场占全球市场40%以上，中国化工研发投入占全球化工研发投入的1/3，不到10%的数据库规模占比凸显了我国数据储备的严重不足。2025年我国数据库企业数量由2024年的167家下行至103家，数据的简单堆积已不能满足现阶段需求，数据质量成为关注重点。