AI4S-2025化学人工智能大会

人工智能在化学领域的崛起，本质是数据驱动力对经验范式的超越。它既回应了人类对清洁能源、精准医疗的文明级需求，也重构了“分子创造”的基本逻辑——从炼金术士的直觉试错，到量子世界的数字孪生。当合成机器人在实验室彻夜工作，当算法在虚拟空间筛选百万分子，一个可预测、可设计、可闭环的化学新纪元正加速到来。因此为了持续推动 AI 与化学工业的交叉融合，促进产、学、研、用深度合作。我单位决定于 2025 年 10 月 24-26 日在烟台市举办首届“2025 化学人工智能大会”届时将邀请行业专家教授、企业技术总监作专题报告，分享我国现阶段人工智能在化学工业领域的的发展现状及应用成果，并就相关热点话题展开讨论与交流。

暂拟研讨内容（不局限于以下几点，可添加或修改）

人工智能算法与大语言模型

AI 驱动下的化学反应先进过程控制

基于 AI 的计算机视觉与检测技术

AI 驱动下的化学实验室自动化

基于 AI 的化学工程设计

基于 AI 的催化剂理性设计

基于 AI 的化学反应设备开发与应用

基于 AI 的分子设计与合成预测

基于 AI 的分子模拟与性质预测

基于 AI 的化学合成路线设计与要点解读

基于 AI 的化学合成高通量筛选

基于 AI 的化学合成数据库建设与检索

基于 AI 的化学平台建设与设备开发

基于 AI 技术的化学反应过程设计的模拟与优化

拟邀请嘉宾及报告题目（具体以现场为准）：

1. 柳彦宏 国工智能科技有限公司总经理/AI 研究院院长

题目：《化学大模型的应用和落地》

2. 刘 兵 资深副总经理/上海集成电路材料研究院首席技术专家

题目：《人工智能推动集成电路工艺化学品研发》

3. 司如同 国工智能 AI 研究院副院长

题目：《人工智能驱动的化学工艺发现》

4. 王 晟 上海智峪生物科技有限公司 CEO

题目：《AI 赋能高附加值生物制造：全球首创酶法阿魏酸香兰素落地案例》

5. 却立勇 国工智能 AI 研究院材料科学研究员

题目：《基于 AI 驱动的高分子材料配方设计方法》

6. 何 晓 华东师范大学教授

题目：《华东师范大学 ChemGPT 2.0 与具身智能机器人化学家-华 24》

7. 胡 策 国工智能 AI 研究院计算化学研究员

题目：《深度学习方法在化学任务中的应用》

8. 吴范宏 上海应用技术大学教授

题目：《AI 驱动的含氟砌块的设计和合成》

9. 胡钧员 国工智能 AI 研究院计算化学研究员

题目：《AI+ 计算化学 : 工业催化剂研发的新范式》

10. 姜雪峰 华东师范大学教授

题目：《AI for Organic Chemistry》

11. 李奇文 国工智能项目交付中心总经理

题目：《数据驱动研发，智能赋能创新：国工智炼平台，让每一次实验都通向未来》

12. 高振国 天津大学化工学院副教授

题目：《智能在线结晶过程图像分析技术开发与应用》

13. 王相飞 国工技术高级应用工程师

题目：《在线分析仪-- AI 工艺动态优化决策单元》

14. 熊嘉诚 中国科学院上海药物所博士后

题目：《新型化学语言驱动的化学反应与分子构象建模》

15. 叶 茂 中国科学院大连化学物理研究所研究员

16. 胡 伟 中国科学技术大学特任研究员

17. 汪 洪 上海交通大学教授

18. 莫凡洋 北京大学副教授

以下内容为GPT视角对化学人工智能大会相关领域的研究解读，仅供参考：

化学人工智能研究现状

一、核心应用场景与技术突破

新材料发现与设计

分子模拟与性质预测：图神经网络（GNN）通过分析已知分子结构与性质数据，实现新分子物理化学特性的快速预测，制药公司已广泛应用其加速药物候选分子筛选。例如，MIT团队利用AI模型筛选出高效电解水催化剂，将传统研发时间压缩60%。

生成式模型创新：IBM的MoLFormer-XL通过分析化学专利数据，自主规划有机合成路线，为研究人员提供新思路。东京大学专家指出，生成模型在探索未知研究课题时具有显著优势。

高通量虚拟筛选：谷歌GNoME模型短期内挖掘出超220万个新物质结构，若依赖人力计算需800年，AI将材料发现效率提升数个数量级。

化学反应优化与工艺革新

反应路径预测：AI模型通过融合反应动力学和化学平衡原理，优化催化剂设计，降低长周期、高投入、高风险的研发困境。例如，大连化物所的智能化工大模型将动力学模型开发周期从“年”级压缩至“月”级。

工艺参数动态调控：基于实时数据的深度学习模型可动态调节反应温度、压力等参数，提升能效10%-30%。万华化学试点AI控制系统后，MDI装置年节能超千万元。

逆合成分析：AI利用合成规则预测反应路线图，从目标产物回溯起始原料，显著缩短合成路径设计时间。

质量控制与安全监测

智能检测与缺陷识别：机器视觉技术结合AI算法，实现产品表面瑕疵、色差等缺陷的高精度检测，提升检测效率与准确性。

安全风险预警：AI分析历史数据与实时监测数据，建立安全模型，提前72小时预判设备故障，泄漏监测精度达99.7%，为化工安全提供技术支点。

二、技术融合与跨学科合作

多模态大模型与边缘计算

多模态大模型整合文本、图像、分子结构等多维度数据，提升化学研究的综合分析能力。例如，AI可同时解析文献中的分子式、图表和实验数据，生成新的研究假设。

边缘计算技术实现实时数据处理与决策，降低对云端计算的依赖，提升化工生产线的响应速度与自主性。

量子计算与AI的协同

量子计算在处理复杂组合问题（如药物分子相互作用、材料构效关系）时具有指数级并行计算优势。例如，我国“九章三号”量子计算原型机求解特定问题速度比超算快一亿亿倍。

企业已开始探索量子计算与AI的结合，如微观纪元与阿法纳生物合作开发基于量子计算的药物设计平台，预示mRNA药物研发领域的跨越式发展。

跨学科团队与开源生态

化学家与计算机科学家深度合作，将化学平衡、动力学原理转化为算法约束条件，设计更符合化学规律的AI模型。例如，双方共同研究如何将立体化学信息纳入模型计算。

开源平台（如DeepChem）和代码共享机制（如GitHub）促进知识传播与模型可信度验证，加速AI在化学领域的普及。

三、行业影响与挑战

研发效率与成本优化

麻省理工学院研究显示，使用AI工具的研究团队在两年内发现的新材料数量增加44%，专利申请量提升39%，但研究者满意度下降，反映技术应用与科研体验的张力。

AI驱动的“数字实验室”或成化工研发标配，通过自动化流程与智能决策系统，降低试验成本与人力投入。

数据质量与模型可靠性

数据量不足：多数化学细分领域难以满足“1000个以上数据点”的有效模型训练要求，导致模型预测可靠性下降。

模型适用性局限：基于特定化学系统训练的模型难以迁移至其他系统，限制工具的通用性。例如，用于加速某类分子动力学模拟的MLP，对其他类型分子可能完全失效。

伦理与安全风险：AI模型可能输出违背化学基本原理的结果，如忽视化学平衡或反应动力学，导致实验失败或安全隐患。

人才缺口与产业协同

行业对兼具化学知识与AI技能的复合型人才需求激增，但高校专业设置与产业需求存在脱节，需加强产学研合作培养人才。

化工企业与AI技术提供商的合作模式尚不成熟，数据共享与知识产权保护机制亟待完善。

四、未来趋势与展望

从“渐进式改进”到“颠覆性创新”

尽管AI在化学领域的应用仍以效率提升为主，但专家预测，未来5-10年将出现“AlphaFold级”突破，如通用型材料设计平台或自主实验机器人，彻底改变化学研究范式。

绿色化学与可持续发展

AI通过优化反应路径与工艺条件，减少废物排放和能源消耗。例如，设计更环保的化学反应路径，降低碳足迹，助力全球碳中和目标。

人机协同的深度化

AI将承担重复性计算任务，释放研究者的创造性。例如，AI处理高通量数据筛选，人类专家聚焦于高价值实验设计与结果分析，形成“高效计算”与“批判性思维”的互补。

化学人工智能研究可以应用在哪些行业或产业领域

一、制药与生物医药

药物发现与开发

靶点识别与分子设计：AI通过分析海量生物数据（如蛋白质结构、基因表达），预测潜在药物靶点，并设计具有特定活性的分子结构。例如，DeepMind的AlphaFold预测出超2亿种蛋白质结构，为药物设计提供基础；Insilico Medicine利用生成式AI设计特发性肺纤维化新药，从靶点发现到临床前候选化合物仅用18个月。

临床试验优化：AI模型模拟药物在人体内的代谢过程，预测药效与毒性，减少动物实验需求。例如，BenevolentAI通过AI筛选出巴瑞替尼作为新冠肺炎潜在治疗药物，加速临床转化。

老药新用：AI分析现有药物与疾病数据的关联性，挖掘已上市药物的全新适应症。例如，AI发现抗抑郁药氟西汀可能用于治疗COVID-19重症患者。

生物技术与合成生物学

代谢通路设计：AI优化微生物代谢网络，提升生物燃料、抗生素等产物的合成效率。例如，Zymergen利用AI设计微生物菌株，生产高性能生物材料。

基因编辑辅助：AI预测CRISPR-Cas9编辑的脱靶效应，提高基因编辑精准度，推动基因治疗发展。

二、新材料与能源

先进材料研发

电池材料：AI加速固态电解质、高镍正极等关键材料的筛选与优化。例如，丰田利用AI预测锂离子电池电极材料的充放电性能，缩短研发周期50%。

催化剂设计：AI结合量子化学计算，设计高效催化剂以降低反应能耗。例如，MIT团队通过AI发现新型电解水催化剂，将制氢成本降低30%。

高分子材料：AI预测聚合物结构与性能关系，开发轻量化、高强度材料。例如，巴斯夫利用AI设计可降解塑料，减少环境污染。

能源存储与转换

光伏材料：AI优化钙钛矿太阳能电池的组分与结构，提升光电转换效率。例如，韩国科学家通过AI筛选出稳定性更高的钙钛矿材料。

氢能技术：AI设计储氢材料与电解水制氢工艺，推动氢能商业化应用。例如，中国石化利用AI优化加氢站布局，降低氢能运输成本。

三、化工与制造业

工艺优化与智能生产

反应条件预测：AI模型分析历史数据，动态调节反应温度、压力等参数，提升产率与选择性。例如，万华化学试点AI控制系统后，MDI装置年节能超千万元。

故障预警与维护：AI监测设备运行数据，预测故障发生概率，减少非计划停机。例如，西门子AI系统将化工设备维护成本降低20%。

供应链优化：AI结合市场需求预测与生产计划，优化原料采购与库存管理。例如，巴斯夫利用AI动态调整乙烯产能，应对市场波动。

绿色化学与可持续发展

废物减排：AI设计更环保的反应路径，减少副产物生成。例如，陶氏化学通过AI优化氯碱工艺，将盐泥排放量减少40%。

碳捕集与利用：AI筛选高效吸附剂与催化剂，提升二氧化碳转化效率。例如，冰岛CarbFix项目利用AI优化矿化封存技术，实现二氧化碳永久储存。

四、农业与食品科学

农药与肥料研发

绿色农药设计：AI预测分子对靶标害虫的活性及对非靶标生物的安全性，开发低毒高效农药。例如，先正达利用AI设计新型除草剂，减少对土壤微生物的影响。

精准施肥：AI结合土壤传感器数据与作物生长模型，动态调整施肥量，提升肥料利用率。例如，约翰迪尔的智能农机通过AI实现变量施肥，减少氮肥浪费30%。

食品添加剂与安全

天然添加剂开发：AI筛选具有抗氧化、防腐功能的天然化合物，替代化学合成添加剂。例如，雀巢利用AI发现新型植物提取物，延长食品保质期。

食品安全检测：AI结合光谱分析技术，快速检测食品中的重金属、农药残留等有害物质。例如，中国农科院开发AI驱动的拉曼光谱仪，检测时间缩短至10秒。

五、环境科学与污染治理

水处理与土壤修复

污染物降解：AI设计高效催化剂或微生物菌剂，分解水体中的有机污染物。例如，清华大学团队利用AI优化光催化材料，实现抗生素的快速降解。

重金属吸附：AI筛选高选择性吸附材料，去除土壤中的铅、镉等重金属。例如，中科院过程工程研究所开发AI驱动的纳米吸附剂，修复效率提升50%。

空气净化

挥发性有机物（VOCs）治理：AI优化催化燃烧或吸附工艺，降低工业废气排放。例如，杜邦利用AI设计新型VOCs催化剂，反应温度降低100℃。

六、其他新兴领域

化妆品与个人护理

配方优化：AI分析消费者偏好与皮肤特性，设计个性化护肤产品。例如，欧莱雅的AI工具可预测配方稳定性，缩短研发周期6个月。

功效评估：AI结合图像分析技术，量化产品对皮肤皱纹、色斑的改善效果。

电子与半导体

芯片材料：AI加速高纯度硅、光刻胶等关键材料的研发，支撑先进制程芯片制造。例如，台积电利用AI优化极紫外光刻胶的合成工艺，提升良率15%。

柔性电子：AI设计可拉伸、自修复的导电聚合物，推动可穿戴设备发展。例如，三星通过AI开发出透明导电薄膜，用于折叠屏手机。

七、未来趋势与挑战

跨行业融合：ChemAI将与物联网、区块链等技术深度结合，实现从实验室到生产线的全链条智能化。例如，AI驱动的“数字孪生”工厂可实时模拟生产过程，优化资源配置。

伦理与安全：需建立数据隐私保护、模型可解释性等标准，防止AI生成有害化学物质或被滥用。例如，联合国正推动制定AI化学研究的国际伦理准则。

人才缺口：行业对兼具化学与AI技能的复合型人才需求激增，需加强产学研合作培养跨学科团队。

化学人工智能领域有哪些知名研究机构或企业品牌

一、知名研究机构：基础研究与技术突破的策源地

中国科学院化学研究所

定位：以基础研究为主，兼顾高新技术创新与转化，聚焦高分子科学、物理化学、有机化学等方向。

贡献：在化学大数据与AI算法融合领域取得突破，例如利用机器学习预测分子性质，加速新材料发现。其自然指数连续五年位列中科院研究所第一名，专利申请与授权数居中国科学院前列。

中国科学院上海有机化学研究所

定位：集基础研究、应用研究和高技术创新于一体的综合性机构，拥有生命有机化学、金属有机化学等国家重点实验室。

贡献：在AI驱动的逆合成分析领域领先，通过深度学习模型优化有机合成路线，减少实验试错成本。例如，其开发的算法可预测反应中间体，指导高效催化剂设计。

中国科学院大连化学物理研究所

定位：基础研究与应用研究并重，以任务带学科为特色，重点领域包括催化化学、化学激光和分子反应动力学。

贡献：将AI应用于反应条件优化，例如通过强化学习模型动态调节反应温度与压力，提升产率15%以上。其智能化工大模型将动力学模型开发周期从“年”级压缩至“月”级。

高校研究团队

清华大学：在量子化学与AI结合领域取得突破，例如利用神经网络势函数模拟分子动力学，精度接近量子力学计算但速度提升百万倍。

北京大学：聚焦AI驱动的蛋白质结构预测，其团队开发的模型在CASP竞赛中屡获佳绩，为酶设计提供基础。

浙江大学：在流动化学工艺优化领域领先，通过AI实时调控微反应器参数，实现连续化生产效率提升30%。

二、企业品牌：技术落地与产业化的推动者

智化科技（Chemical.AI）

定位：AI赋能化学合成智能化的高科技企业，专注于逆合成路线设计、自动化实验与数字化管理。

核心产品：

ChemAIRS：AI辅助逆合成平台，可在数秒内生成多条合成路线，数据库收录超6000万条反应数据。

ChemAILab：自动化合成实验室，结合机器人技术与AI算法，实现全流程无人化操作，误差率低于人工实验的1/10。

应用案例：与辉瑞、人福医药等全球TOP5药企合作，将新药分子合成周期从数月缩短至数周。

深势科技

定位：基于“多尺度建模+机器学习+高性能计算”的工业设计与仿真平台提供商。

核心产品：

Hermite®：药物计算设计平台，10分钟内获得精准蛋白结构，药物优化时间从3-5年降至6-8个月。

Piloteye™：电池设计自动化平台，通过AI预测电解液性能，提升锂电池循环寿命20%。

技术优势：其“多尺度建模”技术可统一分子模拟的精度与效率，被应用于超过50家企业的研发流程。

晶泰科技（XtalPi）

定位：智能化、自动化驱动的药物研发科技公司，提供药物发现一体化解决方案。

核心产品：

智能计算平台：结合量子化学与AI，预测分子溶解度、渗透性等ADMET性质，准确率超90%。

自动化实验平台：通过机器人集群实现高通量筛选，日均实验量达传统实验室的100倍。

合作案例：与辉瑞合作开发新冠口服药Paxlovid，将临床前候选化合物筛选时间从18个月压缩至6个月。

幻量科技

定位：数据驱动的材料信息设计和工程技术公司，专注于新材料研发效率提升。

核心产品：

材料信息AI平台：整合机器学习与高通量计算，预测材料性能并生成合成路线，研发周期缩短60%。

数字化研发流程：通过实验-计算-机器学习的数据闭环，优化钢铁材料强度与韧性平衡。

行业影响：其技术已应用于高端金属材料、新能源电池等领域，降低研发风险30%以上。

三、行业趋势与挑战

跨学科融合加速：化学家与AI工程师的深度合作成为主流，例如将立体化学信息纳入模型训练，提升预测可靠性。

自动化与边缘计算：边缘设备实现实时数据处理，降低对云端依赖，提升化工生产线的响应速度。

数据质量与模型迁移：化学细分领域数据量不足导致模型适用性受限，需通过迁移学习提升泛化能力。

伦理与安全风险：AI可能输出违背化学原理的结果，需建立模型验证机制与伦理审查框架。

化学人工智能领域有哪些招聘岗位或就业机会

一、科研机构：基础研究与技术突破的核心阵地

化工垂域模型开发研究助理

职责：参与化工领域知识图谱构建、大模型在化学反应与工艺设计中的应用开发。

要求：化工、化学、计算机等相关专业背景，掌握自然语言处理或图神经网络技术，熟练使用Python、PyTorch等工具。

机构示例：中国科学院大连化学物理研究所人工智能应用中心。

智能反应装置开发研究助理

职责：设计智能反应器结构、开发控制策略及软硬件系统集成。

要求：化工、自动化、机械工程等专业背景，熟悉LabVIEW、PLC等开发工具，具备嵌入式系统开发经验。

机构示例：同上。

工艺流程模拟研究助理

职责：开展复杂化工过程建模、仿真与优化算法开发，推动AI在流程优化中的应用。

要求：化工过程、热能工程等专业背景，熟练掌握AspenPlus、COMSOL等流程模拟工具，具备AI/ML建模经验者优先。

机构示例：同上。

二、企业领域：技术落地与产业化的前沿战场

AI计算化学研究员

职责：利用深度学习方法进行靶点研究、化合物设计、活性预测及先导化合物优化。

要求：计算化学、计算生物学等相关专业博士，熟练掌握Python、PyTorch等框架，具备药物研发相关的深度学习建模经验。

企业示例：晶泰科技、维亚生物科技等制药与AI交叉领域企业。

有机合成研究员（AI方向）

职责：独立完成有机化合物合成，设计目标产物合成路线，并利用AI技术优化实验流程。

要求：有机化学、药物化学等专业背景，具备波谱解析能力，熟悉AI化学工具（如RDKit、DeepChem）。

企业示例：恒瑞医药、诺和晟泰等制药企业。

化工知识基础能力底座构建工程师

职责：构建PB级科学数据治理体系，开发AI4Science高质量多模态数据集，部署面向化学化工实验场景的AI应用平台。

要求：化工、计算机科学等相关专业博士，具备PB级数据治理经验，熟悉分布式存储架构（如Ceph、HDFS）。

企业示例：大型化工企业或AI技术公司。

三、新兴交叉领域：跨学科融合的创新高地

AI+材料化学研究员

职责：应用机器学习预测材料性质，设计新型材料并优化其性能。

要求：材料科学、化学工程等专业背景，熟悉量子化学计算与AI算法结合。

领域示例：新能源电池材料研发、高性能塑料设计等。

AI+能源领域研究员

职责：优化能源储存与转换材料的设计和性能预测。

要求：能源化学、物理化学等专业背景，具备AI模型训练与优化能力。

领域示例：光伏材料、燃料电池技术研发等。

AI+环境科学研究员

职责：开发AI驱动的污染物降解技术，设计高效吸附剂或催化剂。

要求：环境化学、催化等专业背景，熟悉光谱分析与AI数据挖掘技术。

领域示例：水处理、土壤修复等。

四、行业趋势与就业前景

薪资水平：

初级岗位（如研究助理、助理研究员）：月薪约10K-20K；

资深岗位（如高级研究员、项目经理）：月薪可达30K-60K，部分顶尖人才年薪超百万。

数据来源：猎聘网2025年招聘数据，AI计算化学研究员在烟台、上海等地的薪资范围。

需求增长：

政策驱动：“双碳”目标加速化工行业绿色化转型，新能源材料、生物基化学品等领域岗位需求激增。

技术升级：智能制造与数字化技术普及，要求工程师具备“工艺+数字化”双背景，复合型人才薪资较传统岗位提升30%以上。

数据来源：环球网校2025年化工工程师就业前景分析。

地域分布：

科研机构：集中于北京、上海、大连等科研重镇；

企业岗位：上海、深圳、成都等地需求旺盛，与当地产业集群（如张江药谷、深圳半导体产业）高度相关。

数据来源：猎聘网岗位分布及中国科学院大连化学物理研究所招聘启事。