近年来，人工智能在科学研究中的应用逐渐从理论走向实践，作为制造业和创新高地的江苏，积极推动企业将AI技术融入研发流程。

应用场景驱动，科研成果快速落地

苏州材科源图科技有限公司近期成功解决了某世界500强企业的技术难题。该公司运用自研的AI智能体，在海量真实数据中筛选关键机理，并通过物理约束模型排除了数百个看似可行但无法实际应用的方案，最终帮助客户提升了30%的转化效率。

南京药石科技股份有限公司则通过建立"药物芯片"库和AI药物发现平台，在分子生成、筛选与优先级排序方面实现了突破。这一创新显著提高了早期设计效率，并提升了命中分子的质量。

在建筑材料领域，江苏苏博特新材料联合东南大学和阿里云推出了混凝土垂直领域大模型"砼真砼知"。该模型基于大量行业数据训练，有效解决了通用大模型的"幻觉"问题。在南京北站项目中，通过硅铝酸盐胶凝体系低碳混凝土的优化设计，在保证强度的同时碳排放降低了近40%。

此外，南京钢铁集团利用AI技术优化特种钢成分与工艺，将研发周期缩短30%。镁伽科技的"鲲鹏实验室"实现了7×24小时无人值守运行。赛伍技术联合苏州大学建立AI实验室，华兰股份通过灵擎数智布局AI医药领域，瑞博生物则与英矽智能合作推进小核酸药物研发...

资本支持+政策引导，构建发展生态

资本市场对AI4S领域的关注也在增加。苏州材科源图获得数千万元天使轮融资；威凯尔医药完成近2亿元C3轮融资；立妙达智能也获得了超亿元A+轮融资...

政策支持方面，江苏省 recently发布《"人工智能+"行动方案》，明确提出支持在新药创制、材料科学等领域打造垂直类科学计算大模型。目前已建成12家重点实验室和3个公共算力平台。

资金支持上，苏州市的人工智能基金总规模已超过1100亿元。常州、无锡、南京等地也设立了相关产业基金，并通过发放"算力券""模型券"等方式降低企业创新成本。

理性看待发展，促进行业规范

尽管AI在科研领域的应用初见成效，但行业仍面临一些挑战。有企业家指出，当前市场上存在一些平台仅利用通用大模型微调或简单文献训练就宣称具备专业能力的现象。

多位专家强调，AI4S的核心竞争力不应只关注模型参数量，更要看是否形成完整闭环：包括数据是否源自真实实验、模型是否嵌入领域规律、预测结果是否经过验证以及验证数据是否用于优化模型。

针对行业发展，建议从三个方面推进：政策层面鼓励产业界采用AI驱动方式创新；产业层面加强数据共享与协同攻关，共建中试平台；资本层面坚持长期主义，支持符合条件的企业融资，同时加强复合型人才培养。