当AI在产业中做“科研”：富德数智的AI4S实践
2024 年诺贝尔化学奖授予 AI 驱动的蛋白质结构预测技术，标志着 AI for Science（简称 “AI4S”）正式从科研前沿走向产业中心。从国务院《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》将 “人工智能 + 科学技术” 列为首要行动，到北京、上海出台专项政策加速落地，AI4S 已成为重塑科研范式、激活产业创新的核心引擎。国盛证券预测，2027 年全球 AI4S 市场规模将突破 5000 亿美元，中国凭借完整产业链与丰富数据资源，有望占据 40% 份额。作为数智化转型服务商，富德数智立足产业需求，以 “技术筑基、场景落地、生态协同” 三维路径，推动 AI4S 从实验室走向规模化产业应用，让科学发现真正转化为生产力。
“AI4S”掀起的科学革命
2024年的诺贝尔奖榜单，为一场静默已久的科学革命提供了权威注脚。
化学奖授予了利用AI程序AlphaFold彻底解决蛋白质结构预测难题的科学家，而物理学奖则表彰了为现代深度学习奠定基础的神经网络先驱。
这两项殊荣指向同一趋势：人工智能与科学研究的深度融合，已成为不可辩驳的范式变革。
这不仅仅是工具的升级。中国科学技术发展战略研究院的专家指出，AI4S代表了一种全新的科研范式：它以海量数据为起点，先通过机器学习发现“结果是什么”，再反向探究“为什么”，颠覆了传统“先假设、后验证”的研究逻辑。
在基础科研领域，AlphaFold3 将蛋白质结构预测周期从数十年压缩至数天，华为盘古气象大模型实现秒级全球天气预测，展现了 AI 处理复杂科学问题的超凡能力；
在产业端，AI4S 已在材料研发、药物发现、能源优化等领域取得突破性进展 —— 英伟达 BioNeMo 平台将新药研发周期从 5 年缩短至 1 年，成本降低 90%；志特新材通过 AI 原子级模拟，使铝合金强度提升 22%，成功落地沙特 NEOM 项目。
但产业级 AI4S 的落地并非简单的技术迁移，仍面临三大核心挑战：一是数据孤岛导致模型训练缺乏高质量样本，科学数据的专业性与复杂性进一步抬高了数据治理门槛；二是技术与产业需求脱节，多数 AI4S 工具聚焦科研场景，难以适配工业级规模化应用；三是复合型人才缺口显著，既懂 AI 算法又通行业科学原理的跨界人才成为稀缺资源。
这些痛点，正是富德数智发力产业级 AI4S 的核心切入点。
富德数智：产业级 AI4S 实践路径
驱动这场科学革命，存在不可或缺的“四要素”；权威分析将AI4S的成功归因于“数据、算力、算法、安全”四位一体的稳固支柱。
数据是AI4S的生产资料。高质量、多模态的数据集是训练和优化模型的基础。区别于实验室受限于样本量与数据维度，产业场景恰恰能生成连续、闭环、高价值的海量数据。
算力是AI4S的生产力。无论是训练复杂的深度学习模型，还是处理大规模数据集，都需要强大的高性能计算资源作为引擎。
算法是AI4S的生产工具。它是AI模型的核心，决定了如何从数据中提取有效信息并进行预测与决策。
安全是AI4S实现可信赖的基石。在产业应用中，数据资产、模型知识产权及系统稳定性至关重要。安全不再是可选项，而是保障数据要素合规流通、防范模型攻击、确保系统稳定运行、保护核心商业机密的基础前提，是AI4S得以规模化应用的根本保障。
值得注意的是，专业知识作为关键的“智力支持”，不可或缺。这也决定了，AI4S要真正在产业中落地，离不开对行业“Know-how”的深刻理解。
富德数智所锚定的，正是这股将AI4S范式引入产业腹地的浪潮。
与在实验室中探索宇宙或生命的基本规律不同，产业级AI4S的核心任务是：在充满约束、追求效能的复杂商业系统中，发现最优解与未知规律。
在健康管理领域，富德数智的实践已超越了简单的数据分析。通过与生态伙伴的合作，我们构建起覆盖“防-筛-诊-治-康”的全周期管理体系。其关键在于，运用动态本体技术，从多源行为数据中提取、关联健康风险因子，构建专业的风险变量库。这实质上是在复杂的生命健康数据网络中，进行持续的“知识发现”与“关系挖掘”，从而实现精准风控与动态定价。
在能源化工领域，富德数智依托生态伙伴的深厚积累，将AI与数据能力指向生产流程的核心。通过原材料配比算法、安全生产预警等模型，其目标是在成分、温度、压力、能耗等多维参数构成的巨大解空间中，自主寻找安全、高效、低碳的最优生产路径。
这类似于为化工生产安装了一个永不疲倦的“首席科学家”，持续进行虚拟实验与智能寻优。
而在金融服务与城市治理场景，富德数智则通过“悟真”大模型与“朱雀”数据中台，对宏观经济、企业信用、公共安全等进行实时监测、推演与预警。
这相当于构建了一个社会与经济运行的“模拟器”与“探测仪”，旨在从海量、动态的交互数据中，提前发现潜在的风险脉络与发展机遇。
这些多元的产业实践共享同一内核：以“数据+算法+算力+安全”的自主技术底座为引擎，以金融、健康、能源、政务等富德生态内的高价值、闭环场景为试验场与数据源，攻克各行业长期存在的“看不见、理不清、测不准、控不住”的复杂性难题。
范式东渐：AI4S 的下一站，是产业深度融合
AI4S的浪潮正从全球顶尖实验室，迅速涌向产业应用的最前线。
在国内，前沿机构已开始体系化布局。上海人工智能实验室已开源“书生”科学发现平台，搭载超过200个跨学科智能体，并开放PB级的权威科学数据集，旨在打造“革命的工具”。
与此同时，一些先锋企业正在将AI的“科学发现”能力应用于解决具体的产业难题。
我国科学家联合团队利用大语言模型分析数万篇文献，将催化剂筛选从“大海捞针”般的数千万种组合中，快速锁定至百种候选，结合自动化实验，将原本可能需要数千年的研发周期压缩到极短的时间内。
在石化行业，龙头企业通过构建数字孪生工厂，利用AI算法对生产排产、质量追溯、市场定价进行深度优化，实现了换产损失降低40%、定价响应时间缩短75%的显著效益。
这些实践共同揭示了一个趋势：AI4S的生命力在于与具体、复杂的产业场景相结合，其价值将在提升效率、突破研发瓶颈、创造新可能中得以倍增。
当 AI 成为科学发现的 “超级大脑”，产业级 AI4S 的竞争焦点将从单一技术突破转向 “技术 – 场景 – 生态” 的综合能力比拼。
富德数智推动产业级AI4S，并非无本之木，其背后矗立着由集团战略与多元生态构成的独特基石。
万亿级生态场景提供“高质量数据燃料”。AI4S的发展极度依赖高质量数据。富德数智背靠的富德生态，横跨金融保险、健康管理、能源化工、物业服务等关键领域。
这些产业场景天然产生着真实、闭环、高价值且持续增长的海量数据，构成了训练产业智能模型稀缺且珍贵的“数据富矿”。
“双轨驱动”算力战略提供“强大生产引擎”。面对AI4S可能遇到的“算力天花板”挑战，富德数智已构建“英伟达尖端探索+国产化部署”的双轨算力驱动模式。
这不仅拥抱全球前沿技术，更筑牢了自主可控的算力根基，为处理产业级复杂计算任务提供了可靠动力。
“八大技术底座”构建“自主技术工具箱”。从悟真大模型、朱雀数据中台到天烛安全体系与Kunlun动态本体，富德数智自主构建的八大核心技术底座，为产业级AI4S提供了从数据治理、知识构建、模型训练到安全防护的全栈式工具链。
从科研实验室的 “小众探索” 到产业界的 “大众创新”，AI4S 正在掀起一场前所未有的生产力革命。富德数智始终坚守 “以数智之力赋能产业升级” 的初心，让 AI4S 走出象牙塔，成为驱动企业创新、产业转型的强大引擎，在这场科技革命与产业变革的交汇点上，书写属于中国企业的数智答卷。