蝉鸣报告（原爱报告知识星球）
近日，国盛证券发布了一份名为“AI for Science:化学研发的超级范式”的行业研究报告，该报告深入探讨了人工智能在化学研发领域的应用前景和潜力，特别是在新材料、新能源、半导体显示、化工和合金材料等领域的巨大应用潜力。报告指出，AI for Science（AI4S）能够通过优化产品配方、加速新品研发、建模预测测试结果等方式，显著提升企业的研发效率。此外，报告还分析了AI4S在全球市场的商业化前景，预测其有望成长为千亿美元的巨大市场。这份报告为理解AI在科学研究中的作用和未来发展提供了丰富的数据和深刻的洞见。
AI for Science：化学研发的超级范式
人工智能正以前所未有的速度改变科学研究，特别是在化学领域。AI for Science（AI4S）已成为化学研发的新超级范式，它通过优化产品配方、研发新品和预测测试结果，大幅提升企业研发效率。AI4S的能力不仅在于解决复杂问题，更在于它能够深入化学反应的本质，寻求合成路径和化合物结构的最优解。
AI4S在新材料领域的应用潜力巨大。新能源、半导体显示、化工和合金材料四大领域都将受惠于AI4S技术。例如，在新能源产业，AI4S正加速钙钛矿和固态电池等前沿技术的研发。半导体显示领域中，AI4S在光刻胶和OLED有机发光材料的迭代型产品方面展现出巨大潜力。化工行业，这个传统且巨大的市场，正急需AI4S带来的研发变革。合金材料领域，AI4S能提供微观出发的新思路，助力寻找下一代超级合金。
生物医药领域，AI4S的应用也取得了突破。曾困扰业界50年的蛋白质折叠问题因AlphaFold而取得巨大突破，晶泰科技将辉瑞新冠药上市时间缩短六个月，标志着AI for 生物医药已经迎来加速渗透的“甜蜜点”。
商业化方面，AI4S正从“科学辅助”跨越到“范式革命”的新阶段。DeepSeek的问世让企业可以本地化部署私域模型，解决了算力瓶颈，促使AI4S企业专注于垂类模型的搭建。根据深势科技创始人的观点，AI4S有望成长为千亿美金的巨大市场。在化工、医药、新能源、合金、显示、半导体六大领域中，AI4S合计可覆盖的下游市场规模接近11万亿美元。若研发渗透率达到25%，AI4S将成长为年产值突破1400亿美元的巨大市场。
中国是AI for Science巨头诞生的沃土。中国企业正从生产转向研发，AI for Science在中国的落地机遇丰富。中国的化学制造业门类齐全、产业链完备，未来的AI4S全球龙头有望率先诞生在中国。
投资建议上，重视立足医药基本盘正在进军新材料的AI4S龙头晶泰控股，以及携手中科大孵化企业正进军AI4S的行业新锐志特新材。
AI4S的发展不仅改变了科学研究的方式，更带来了巨大的商业价值。它通过算法和算力的结合，解决了传统科学实验中数据缺失的问题，通过自动化实验积累了大量高质量的数据，加速了AI模型的训练和进化。AI4S的商业模式主要有两种：一是依托数据库与技术平台，为客户提供定制化的AI垂类模型；二是通过AI+自动化的研发范式独立或与生产企业联合研发出“AI新材料”，产业化后销售盈利。
在新能源领域，AI4S的应用尤为突出。AI正加速钙钛矿、超分子、锂离子电池、正极材料、碳硅材料等材料的研发。例如，AI在钙钛矿电池开发中，通过深度迁移学习减少数据分析时间，大幅提升研发效率。在电池材料研发方面，AI通过高通量筛选和分子设计能力，缩短了电解液配方的开发周期。
AI在半导体和新型显示领域的应用同样不可忽视。AI能够全面赋能半导体材料与器件的开发，如IBM利用AI加速光刻胶原料PAG的开发。在OLED发光材料领域，AI通过主动学习算法生成分子结构、预测物质属性与合成方案，加速了OLED材料的迭代开发。
合金材料领域，AI4S正在改写研究范式。AI4S可以从微观出发，提供全新解决方案与思路，解决高熵合金等复杂配比产品研发问题，同时减少研发时间、降低研发成本。
化工材料的研发是AI可以大放异彩的领域。AI在有机合成化学品、聚合物以及复配体系中都能发挥重要作用，加速化工材料行业的产品开发速度。
生物医药领域，AI与医药领域的结合能够大幅加速药物开发的进程。AI在小分子药物发现领域的应用已经相对成熟，而大分子领域数据量更大，为生物大分子设计带来了巨大的机会。
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