张江AI创新小镇昨天迎来一场特别的“塔尖会”：来自顶尖高校、科技大厂、AI4M（AI for Material，人工智能驱动的材料科学）创企与知名投资机构的近20位一线专家齐聚张江科学之门A塔塔冠，围绕AI驱动下的材料科学范式革新展开高浓度研讨。
本场活动由张江人工智能创新小镇生态服务公司、机器之心联合主办。作为上海面向全球打造的人工智能创新高地，张江AI创新小镇已构建起从人工智能算法、算力到应用场景的完整生态链，更在集成电路、生物医药、新能源、先进材料等领域形成了深厚的产业积淀。近年来，一批AI4S顶尖团队与平台在此聚集，AI算法+智能造+新材料的独特土壤日渐成熟。面对技术变革亟需打通从理论突破到工程落地全链条的现实挑战，这场闭门会力图用一场跨越学术、产业与资本边界的深度对话，探索可行的路径。
加速从实验室走向工业决策
当AI for Science的浪潮从生命科学向物质科学纵深推进，材料研发正经历从“经验试错”到“智能设计”的范式转换。然而，数据稀缺、工程化闭环缺失、商业模式模糊等现实挑战，让这场变革远比单一技术突破更为复杂。
词元造物创始人兼CEO余松林谈到材料智能体的核心，不是替代研发人员，而是让研发人员的经验、数据和工具形成可持续进化的研发系统。
对此，苏州实验室主任研究员、中国科学技术大学客座教授陈忻分享了他对 AI4M赛道的长期观察。他认为，虽然 AI+材料较 AI+生物整体滞后约五年，但现在正是该方向起飞的时刻。谈及材料科学的终局，他认为不同材料体系很难简单统一，唯有利用AI大模型与智能体打通从微观到宏观，从计算模拟到实验验证的鸿沟，才可能催生真正的范式转换。
素源矩阵创始人兼CEO韩家乐则认为：AI4M的卡点不在实验室预测，而在工艺适配。他们通过工程师驻场摸查工艺，将老师傅经验量化为算法约束，搭建“实验数据－工业迁移－智能体闭环”，已在建材制造等场景实现从经验决策到数据决策的转化，验证了老材料新配方的工程化路径。
复旦大学化学系教授、复鞍科技创始人刘智攀表示，AI4M底层突破仍在于量化精度与跨尺度模拟。实验数据因商业壁垒难以共享，计算数据更易形成开放范式，未来研发将走向“干湿闭环”。复鞍科技正降低高精度计算门槛，通过智能体与云端工作流帮助企业构建私有数据，打通原子模拟到工业决策的链路。
大模型重塑 AI4S价值逻辑
“AI4M赛道仍处于极早期，既无成熟商业模式，更缺乏类似自动驾驶的行业标准分级，导致甲乙双方预期严重错位。”新研智材SynMatAI CTO南凯坦言，材料领域不像医药具备清晰的盈利体量，投资人与客户均难以界定企业价值。他强调，这一领域必须经历充分的矛盾碰撞与市场验证，才能逐步沉淀出真正可行的共识与范式。
Monolith投资人严宽谈到，大模型作为入口正重塑 AI4S的价值逻辑。他观察到，赛道中具备长期潜力的方向有二：一是以专业数据为大模型提供底层支撑，二是成为其可高频调用的工具与求解器。单纯窄域低频的实验服务难以持续创造价值，兼具数据或工具属性、并拥有清晰长期愿景的团队，更易获得资本与市场的认可。
场景方驱动全产业链智能跃迁
在应用端看来，AI4M的工业落地，首要面对的就是“高质量数据短缺”的硬骨头。道生天合材料科技数字自动化总监管升阳指出，工业材料领域参数繁多，虽看似拥有海量数据，但这些数据多服务于生产工艺，而非面向AI研发设计。经剔除无效与错误数据后，真正可用的数据极其有限，且大多存在分布不均的问题。此外，供应商数据缺失、批次溯源成本极高，导致数据规范化难以落地，这已成为制约当前工业场景AI落地应用的核心瓶颈。
面对这一核心瓶颈，头部的材料巨头已经在积极尝试破局。科思创 AI4M 负责人刘玮回顾了团队从化学模拟到数据驱动的演进——早期发现纯计算与物理世界存在偏差，于是将模拟特征与实验数据融合，借自动化提升数据质量。她希望 AI 不仅加速研发，更能打通生产端优化与问题溯源，同时更敏捷地捕捉下游需求，缩短从实验室到终端客户的周期。
以这些一线探索为缩影，以道生天合、科思创为代表的多家材料应用的场景方达成了更深层次的共识：AI4M正在重塑材料行业的底层逻辑，未来的材料应用竞争不再单是产能的竞争，而是数据与算力的竞争。通过将AI深度植入材料研发与供应链各环节，不仅能加速前沿材料的发现，更将驱动全产业链向智能化、数字化的高端价值链迈进。
这场AI4M塔尖论道，让学术前沿的理论洞见、创业一线的落地焦虑、产业巨头的真实需求与资本力量的趋势判断，在轻松互动中自然交织。这种多元视角的碰撞，恰与张江人工智能创新小镇着力打造的开放创新生态相互呼应。当AI for Materials从实验室猜想走向工业决策，真正需要的或许正是这样一个场域：让技术、商业与生态的张力在此释放，让范式革新的下一步在对话与连接中自然生长。
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