中关村论坛见证产学研深度融合，中化信息、吉林大学联手枫清科技布局“AI+ 新材料”

在今年的中关村论坛年会上，一场以“AI 赋能大型企业数智化创新”为主题的分论坛因聚焦新材料领域而备受关注。在此分论坛上，中化信息技术有限公司（以下简称“中化信息”）携手吉林大学、北京枫清科技有限公司（以下简称“枫清科技”）宣告成立“人工智能赋能新材料联合实验室”。

新材料是支撑我国经济社会发展和国家安全的战略性资产。面对日益激烈的全球科技发展趋势和日趋复杂的应用需求，传统新材料研发模式往往面临周期长、成本高、效率低等瓶颈，难以满足快速变化的市场需求和日益严苛的应用场景。

近年来，以深度学习、大模型等为代表的人工智能技术以前所未有的速度发展，为各行各业的转型升级提供了强大引擎。将 AI 领域的智能算力、领域高质量数据集、智能算法与新材料的研发过程深度融合，已成为全球科技发展的新焦点。通过 AI 赋能材料设计、实验、性能预测与模拟、工艺优化乃至材料实验和生产的智能装备，有望实现新材料研发的效率革命和性能飞跃。

在此背景下，推动 AI 技术与新材料产业的深度融合，已成为新材料领域科技创新的必然趋势。

此次中关村论坛年会聚焦“AI 赋能新材料创新”，正是顺应了这一时代潮流。而中化信息、吉林大学与枫清科技三方的联合行动，则为这一主题注入了鲜活的实践案例。

为什么成立这样一个产学研三方联合的实验室很重要？这就要从该实验室的核心目标讲起。

据枫清科技方面表示，“人工智能赋能新材料联合实验室”的核心目标是通过人工智能技术赋能新材料的研发全流程，具体将着力于以下几个关键环节：

一是加强垂直领域推理大模型建设，以提升材料研发效率为核心，利用 LLM 结合材料行业知识和工具，构建基于 DeepSeek R1 等模型的垂直领域模型和多智能体系统，增强研发智能化支持和用户体验。

二是加强特定新材料领域产业数据资产建设，挖掘化学多模态知识，构建聚合物、仿真及表征等高质量数据集，研发工具平台提供数据资产服务，推动数据标准化和流通。

三是加强智能化工具平台建设，提升大模型工具选择与使用能力，赋能行业软件和细分领域小模型，构建科学计算平台，为产业生态提供丰富的工具服务。

四是加强基础理论融合研究与人才培养，加强材料基因工程、大数据等跨学科复合型人才培养，推进校企合作，承接国家课题。发展小样本、高维数据机器学习方法，促进多源数据融合、跨尺度仿真与数字孪生等领域研究，加速新材料发现与理论突破。

值得关注的是，枫清科技的核心技术——知识引擎与大模型融合的智能体平台，将在联合实验室中发挥关键作用。枫清科技将利用其在知识引擎中积累的行业知识，结合 DeepSeek R1 等大模型的强大推理能力，构建新材料领域的行业推理模型，提升材料性能预测的准确性和效率。其自研的知识引擎与大模型双轮驱动的智能体平台，更能处理和分析多种类型的数据，为复杂问题的解决提供更全面的智能化支持。

在此次分论上，中化信息总经理助理朱杰也指出：“新材料是化工产业转型升级和高质量发展的关键支撑。面对日益激烈的全球科技发展趋势，我们需要更加高效的研发手段来突破瓶颈，提升创新能力。此次与吉林大学和枫清科技的合作，正是我们拥抱人工智能、推动产业智能化升级的重要战略举措。我们期待通过联合实验室这个平台，充分利用 AI 技术在数据分析、模型构建和工艺优化等方面的优势，加速我们在化工新材料研发和应用方面的创新步伐，开发出更多高性能、低成本、环境友好的新材料，增强中化信息乃至我国化工产业的创新发展能力，为建设现代化强国贡献力量。”

吉林大学计算机科学与技术学院院长杨博则表示：“吉林大学在人工智能领域拥有深厚的科研底蕴和人才优势。我们深知，新材料的突破需要基础研究的深入和多学科的交叉融合。此次与中化信息和枫清科技的合作，为我们提供了一个难得的平台，能够将高校的前沿科研成果与产业的实际需求紧密结合起来。我们希望通过联合实验室，在人工智能的赋能下，加速新材料的理论创新和技术突破，培养更多具备交叉学科背景的创新型人才，为我国新材料产业的蓬勃发展提供坚实的智力支撑和人才保障，共同服务国家战略需求。”

枫清科技联合创始人兼 COO 葛爽表示：“‘人工智能赋能新材料联合实验室’的成立，是枫清科技积极响应国家发展战略，以自身在人工智能领域的技术积累和创新能力赋能传统产业升级的重要实践。我们非常荣幸能与中化信息和吉林大学这样优秀的合作伙伴携手，共同探索 AI 技术在新材料领域的无限可能，构建开放、合作、共赢的 AI 生态，将我们的技术和平台能力赋能给百行千业，加速智能化时代的到来，为中国经济的高质量发展贡献力量。”