20250810-国金证券-基础化工行业研究_AI系列深度（二）——AI_for_Science应用端落地快速开启_26页_3mb

AI4S 化工报告总结

一、AI4S发展

AI for Science（AI4S）已成为继实验、理论、计算与数据科学之后的“第五范式”，正从学术研究逐步进入商用阶段。其应用重点从硬件和软件向化工应用层转移，核心趋势是从效率工具升级为智能辅助。

当前主要分为三类合作模式：

• 合同研究组织（CRO）模式：科技公司提供定向服务，如预测靶点、优化配方；
• 内部研发模式：企业自建AI平台，通过许可或产业化获利；
• 合作研发模式：中小企业借助外部平台或初创公司弥补技术不足。

未来趋势是大型机构采用“混合模式”，即内部研发+外部合作。

国内政策支持AI产业链上游、中游率先落地，2025年起加速向下游延伸。头部企业如中国中化、万华化学等开始招聘AI专家，组建专门团队。

二、AI4S在化工的应用方向

AI在化工应用主要围绕创新研发和生产优化两大核心方向。

1. 创新研发（六大细分方向）

• 菌株筛选与流程优化：例如微生物发酵培养基优化，产量提升63.33%；
• 新型材料设计与合成路径优化：借助生成式AI和图神经网络实现高通量筛选；
• 农药、医药产品的开发流程借鉴；
• 催化剂、添加剂升级：优化失活问题与新产品分离；
• 材料微观结构改良，如尖晶石氧化物的迁移学习；
• 新型配方设计，如电解液中添加剂与结构优化。

2. 生产优化（三维度）

• 重复环节人工替代：如氯碱装置巡检机器人、AI智能监测装置；
• 生产过程智能优化：实时监测并预测参数，提升安全性、效率与产量；
• 资源调配与供应链优化：利用实时市场数据，动态分配资源，如原料采购、产能调度。

底层要求：高质量数据支撑

高质量数据为AI4S的商业化落地奠定基础。头部企业、研究院合作及机器人+智算平台结合的企业更具竞争力。

三、投资建议：AI+化工领先企业

1. 晶泰科技

全球化AI制药与材料平台集成商，专注药物与材料研发，AI技术商业化应用领先，2024年营收同比增长52.87%。

2. 中控技术

国内工业自动化龙头，推出时序工业大模型TPT和UCS通用控制系统，在流程工业自动化与设备资产改造中应用AI驱动优化，DCS市场占有率40.4%。

3. 志特新材

布局量子+AI材料创新，合作开发新材料隔热产品，将在AI辅助设计方面贡献未来发展动力。

四、风险

• AI迭代快，技术或模式滞后可能带来沉没成本；
• 新材料/新药研发长周期，实际性能不达预期会增加商业化验证难度；
• 数据合规制度收紧可能影响国际合作与技术外包；
• 高端AI人才争夺加剧；
• 部分AI概念标的交易拥挤，存在估值回调风险。