模數(shù)共振，智創(chuàng)未來

4月底，工業(yè)和信息化部、國家數(shù)據局聯(lián)合印發(fā)關于聯(lián)合實施2026年“模數(shù)共振"行動的通知，明確指出面向鋼鐵、石化化工、有色金屬等20個重點行業(yè)或領域，通推動人工智能模型與數(shù)據資源協(xié)同互促、同頻共振，并提出到2026年底，基本形成“數(shù)據-模型-場景應用"良性互促的循環(huán)，推動人工智能高水平賦能新型工業(yè)化。

行業(yè)痛點

模數(shù)共振的本質，是讓數(shù)據與模型相互喂養(yǎng)、共同成長，但化學領域的特殊性在于，高度依賴濕實驗，包括需要人工投料、控溫、取樣、檢測的物理操作。以石化為例：

● 一方面，AI可以一次性生成成百上千個候選催化劑配方或反應條件，但傳統(tǒng)實驗室逐一驗證需要數(shù)月甚至數(shù)年。AI有激情，濕實驗無速度，研發(fā)周期被濕實驗環(huán)節(jié)卡死。

● 另一方面，傳統(tǒng)手工實驗帶來的數(shù)據滯后、標準不一、質量參差，直接制約了 AI 算法與 AI4S 模型的性能上限與落地效果。

通知內容看似宏觀，實則戳中了一個核心痛點：在化學、催化等實驗室場景中，AI的"大腦"已經跑得很遠，但"雙手"仍停留在手工時代。這也正是歐世盛科研智能平臺要解決的核心命題。

歐世盛科研智能平臺

● 通過積木式化學智能裝備重構底層作業(yè)模式：

○ 以積木化、可組合的架構，實現(xiàn)濕實驗流程的系統(tǒng)性重構；

○ 依托單元模塊按需拼接，打通配料、反應、分離、檢測、后處理全鏈路；

○ 適用于氣相、液相、氣液兩相及氣液固三相等多相反應體系，廣泛應用于制藥、精細化工、石油石化等核心領域，可滿足加氫、氧化、還原、酯化、縮合、聚合、烷基化、環(huán)合、微反應填充床等各類主流工藝反應需求；

○ 通過機械臂與近百種化學積木深度協(xié)同，構建自動化閉環(huán)，靈活適配不同應用場景。

● 實則在實驗室里搭建一座數(shù)據工廠：

○ 實現(xiàn)數(shù)據全流程自動采集、標準化規(guī)整、結構化沉淀；

○ 持續(xù)產出高質量、高一致性的合規(guī)數(shù)據集；

○ 為 AI 算法訓練與 AI4S 模型迭代提供可靠數(shù)據供給，以優(yōu)質數(shù)據反哺智能模型落地應用。

落地解決方案

針對不同行業(yè)的應用場景，公司推出高通量聚合反應平臺、高通量合成平臺、多通道高危工藝微反應評價裝置、放射性藥物中間體制備實驗室等一系列解決方案，陸續(xù)交付國內各大頭部院校與企業(yè)。

以已經交付的放射性藥物制備場景為例，將傳統(tǒng)兩步釜式反應升級為微通道連續(xù)化工藝，通過模塊化集成實現(xiàn)前端配料 — 連續(xù)多步反應 — 連續(xù)三步后處理 — 在線檢測全流程自動化；檢測數(shù)據實時上傳本地云智能分析，讓科研人員無需穿鉛服、無需進入輻射實驗室，真正實現(xiàn)無風險作業(yè)，同時讓實驗效率提升十幾倍，以科技守護安全，以智能重構研發(fā)。

跨領域的合作實踐，不僅驗證了高通量實驗與AI深度融合的巨大潛力，更凸顯了科研智能平臺作為關鍵基礎設施，在AI4S時代不可替代的基座作用。

當實驗從人效瓶頸轉向系統(tǒng)瓶頸

當數(shù)據從碎片化邁向結構化

當科研從經驗試錯轉向數(shù)據驅動

誰能筑牢自動化智能化新基建

誰就能解鎖 AI4S的價值邊界

搶占智能科研時代的先發(fā)優(yōu)勢