模数共振，智创将来

4月底，工业和信息化部、国度数据局结合印发关于结合执行2026年“模数共振"行动的通知，明确指出面向钢铁、石化化工、有色金属等20个沉点行业或领域，通推动人为智能模型与数据资源协同互促、同频共振，并提出到2026年底，根基形成“数据-模型-场景利用"良性互促的循环，推动人为智能高水平赋能新型工业化。

行业痛点

模数共振的性质，是让数据与模型相互喂养、共同成长，但化学领域的特殊性在于，高度依赖湿尝试，蕴含必要人为投料、控温、取样、检测的物理操作。以石化为例：

● 一方面，AI能够一次性天生成百上千个候选催化剂配方或反映前提，但传统尝试室逐一验证必要数月甚至数年。AI有激情，湿尝试无快率，研发周期被湿尝试环节卡死。

● 另一方面，传统手工尝试带来的数据滞后、尺度不一、质量参差，直接造约了 AI 算法与 AI4S 模型的机能上限与落地成效。

通知内容看似宏观，实则戳中了一个主题痛点：在化学、催化等尝试室场景中，AI的"大脑"已经跑得很远，但"双手"仍停顿在手工时期。这也正是尊龙凯时人生就是搏科研智能平台要解决的主题命题。

尊龙凯时人生就是搏科研智能平台

● 通过积木式化学智能设备沉构底层作业模式：

○ 以积木化、可组合的架构，实现湿尝试流程的系统性沉构；

○ 依附单元？榘葱杵唇，买通配料、反映、分离、检测、后处置全链路；

○ 合用于气相、液相、气液两相及气液固三相称多相反映系统，宽泛利用于造药、精密化工、石油石化等主题领域，可满足加氢、氧化、还原、酯化、缩合、聚合、烷基化、环合、微反映填充床等各类主流工艺反映需要；

○ 通过机械臂与近百种化学积木深度协同，构建自动化关环，矫捷适配分歧利用场景。

● 实则在尝试室里搭建一座数据工厂：

○ 实现数据全流程自动采集、尺度化规整、结构化沉淀；

○ 持续产出高质量、高一致性的合规数据集；

○ 为 AI 算法训练与 AI4S 模型迭代提供靠得住数据供给，以优质数据反哺智能模型落地利用。

落地解决规划

针对分歧业业的利用场景，公司推出高通量聚合反映平台、高通量合成平台、多通路高危工艺微反映评价装置、放射性药物中央体造备尝试室等一系列解决规划，陆续交付国内各大头部院校与企业。

以已经交付的放射性药物造备场景为例，将传统两步釜式反映升级为微通路陆续化工艺，通过？榛墒迪智岸伺淞 — 陆续多步反映 — 陆续三步后处置 — 在线检测全流程自动化；检测数据实时上传本地云智能分析，让科研人员无需穿铅服、无需进入辐射尝试室，真正实现无风险作业，同时让尝试效能提升十几倍，以科技守护安全，以智能沉构研发。

跨领域的合作实际，不仅验证了高通量尝试与AI深度融合的巨大潜力，更凸显了科研智能平台作为关键基础设施，在AI4S时期不成代替的基座作用。

当尝试从人效瓶颈转向系统瓶颈

当数据从碎片化迈向结构化

当科研从经验试错转向数据驱动

谁能筑牢自动化智能化新基建

谁就能解锁 AI4S的价值天堑

抢占智能科研时期的先发优势