模数共振倒逼实验室革命：科研智能平台驱动 AI4S 从模型走向闭环

模数共振，智创未来

4月底，工业和信息化部、国家数据局联合印发关于联合实施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个重点行业或领域，通推动人工智能模型与数据资源协同互促、同频共振，并提出到2026年底，基本形成“数据-模型-场景应用"良性互促的循环，推动人工智能高水平赋能新型工业化。

行业痛点

模数共振的本质，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，高度依赖湿实验，包括需要人工投料、控温、取样、检测的物理操作。以石化为例：

● 一方面，AI可以一次性生成成百上千个候选催化剂配方或反应条件，但传统实验室逐一验证需要数月甚至数年。AI有激情，湿实验无速度，研发周期被湿实验环节卡死。

● 另一方面，传统手工实验带来的数据滞后、标准不一、质量参差，直接制约了 AI 算法与 AI4S 模型的性能上限与落地效果。

通知内容看似宏观，实则戳中了一个核心痛点：在化学、催化等实验室场景中，AI的"大脑"已经跑得很远，但"双手"仍停留在手工时代。这也正是欧世盛科研智能平台要解决的核心命题。

欧世盛科研智能平台

● 通过积木式化学智能装备重构底层作业模式：

○ 以积木化、可组合的架构，实现湿实验流程的系统性重构；

○ 依托单元模块按需拼接，打通配料、反应、分离、检测、后处理全链路；

○ 适用于气相、液相、气液两相及气液固三相等多相反应体系，广泛应用于制药、精细化工、石油石化等核心领域，可满足加氢、氧化、还原、酯化、缩合、聚合、烷基化、环合、微反应填充床等各类主流工艺反应需求；

○ 通过机械臂与近百种化学积木深度协同，构建自动化闭环，灵活适配不同应用场景。

● 实则在实验室里搭建一座数据工厂：

○ 实现数据全流程自动采集、标准化规整、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 模型迭代提供可靠数据供给，以优质数据反哺智能模型落地应用。

落地解决方案

针对不同行业的应用场景，公司推出高通量聚合反应平台、高通量合成平台、多通道高危工艺微反应评价装置、放射性药物中间体制备实验室等一系列解决方案，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制备场景为例，将传统两步釜式反应升级为微通道连续化工艺，通过模块化集成实现前端配料 — 连续多步反应 — 连续三步后处理 — 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、无需进入辐射实验室，真正实现无风险作业，同时让实验效率提升十几倍，以科技守护安全，以智能重构研发。

跨领域的合作实践，不仅验证了高通量实验与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时代不可替代的基座作用。

当实验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的价值边界

抢占智能科研时代的先发优势