跳出经验试错：海油发展这场AI4S实战推演，干货在哪？

新材料研发面临效率低、周期长、响应慢多重困境，更深的症结在于数据、模型与实验彼此割裂——文献读不完、代码不会写、实验排不上，好不容易做出来的新材料，数据又沉淀不下来。AI for Science（以下简称“AI4S”，即科学智能）正在成为加速新材料研发的一条新路径。海油发展推进“AI+科学研究”项目科研攻关，推动研发模式从“经验试错”向“数据驱动”、从“作坊式科研”向“平台化科研”转变。

为了让AI4S在新材料研发领域真正落地，海油发展科创与数字化部联合中国科学技术大学（以下简称“中国科大”）科学智能物质创制中心拉开聚焦“人工智能+科学研究”的实战推演帷幕。来自工程技术公司、天津院、常州院、信科公司、装备技术公司、清洁能源公司、贵金属公司等7家单位的科研骨干组成4支攻关团队，在中国科大高新校区进行了为期5天的实战推演。这次推演没有以理论讲授为主，而是把重心放在实训与推演上：科研骨干在真实科研场景演练中完整走了一遍智能驱动科研流程——大模型提出假设、生成研究思路，专业数值小模型对科学预测进行计算与判断，自主实验平台按照方案开展真实实验，实验结果再反馈给智能系统。如此循环，让理论预测与真实实验相互验证、不断优化。

AI4S 01

把科研全流程

“搬”进推演现场

AI4S的关键特征之一，是把“计算—数据—实验”连成可迭代的闭环，让干实验与湿实验不再各行其道。科学大模型与领域知识库负责“读”与“想”，高性能计算与专业软件栈负责“算”，自动化实验平台负责“造”。推演要做的，就是让科研人员带着真实业务难题进场，把这条闭环从头走一遍、走通。

先学会把业务难题“翻译”成研究任务。这个“翻译”的起点，就是真问题。科研人员借助科学大模型、领域知识库与文献检索工具，从海量数据中识别关键变量与潜在规律，再通过多智能体交叉辩论凝练科学问题、搭建可验证的假设框架。一句模糊的业务需求，在这里被翻译成一份结构化、可执行的研究方案。值得一提的是，借助大模型辅助编程，一些从未写过代码的科研人员，这次用自然语言“写通”了程序——工具的门槛降低了，科研人员可以把更多精力放在判断上。

让假设先过一遍筛子。依托大模型的推理与长链条知识问答能力，科研人员对假设做多角度论证：哪条合成路径更可能走通？哪种表征手段更有区分度？成本与可行性如何权衡？模型给出候选路径、可行性与开发策略，科研人员结合领域经验逐条研判。动手之前，先把“明显走不通”的方案排除掉，为后续的高通量计算与实验做减法。

科学计算，调用Skills（技能包）。封装好的Skills被直接调用：分子建模、分子动力学计算、性质预测等任务一键提交，参数校验、作业调度、结果回收全部自动完成。操作人员无需精通底层代码，就能驱动高性能计算资源，走完从建模、提交到解读的全流程。结构优化与性质预测批量排队、结果自动回传，候选材料按目标性能排序，直接生成“计算先行、实验验证”的候选清单。

从虚拟预测到真实合成。科研人员在线下发实验方案，系统自动对接实验工作站：取料、进样、搅拌、后处理、检测连贯执行，实验过程与表征数据实时回传平台。在推演中，从“算出来”到“做出来”的关键一步被走通——这也是AI4S区别于“只做预测的AI”的地方。

让数据回流，模型自己“长本事”。闭环的最后一步是迭代。实验数据回流后先经清洗与特征工程，再按主动学习策略补充样本，完成模型重训练与超参数迭代，并做效果评价；更新后的模型回到下一轮设计。在“预测—验证—修正”的螺旋里，每一轮实验都为下一轮设计提供更准确的依据。

AI4S 01

难题都来自业务

答案也要回到业务

这次推演没有空泛的理论探讨，人工智能被直接嵌入科研一线的真实业务流。7家单位的科研人员跨越专业壁垒组建攻关团队，议题覆盖成分复杂的油田化学药剂、应用前景可观的无机材料、关乎装备安全的涂层防腐材料、环保领域的水处理药剂——每一个题目背后，都是海油特色鲜明、亟待突破的业务痛点。

油田化学药剂领域，团队提出从“经验试错”转向“数据驱动、模型辅助”，建立标准化、可溯源的自动化评价体系；涂层防护材料领域，攻关团队计划把“计算先行、实验验证”的思路嵌入研发流程，有望压缩研发周期；无机材料领域走“结构先算”，再由自动化合成与表征验证。

科研骨干实战感悟

天津院

刘航宇

这几天的AI工具在材料筛选、性能预测和工艺优化中展现出的潜力令我印象深刻。它有望改变以往依赖试错法的配方研发模式，以计算先导、实验验证大幅缩短研发周期。未来我会把AI驱动的新思维融入化工新材料的研究与开发。

信科公司

王海洋

这次推演让我系统学习了新材料智能研发的思路和方法，机器阅读、模型计算、机器实验等内容让我对AI+科学研究有了系统认知。后续我将结合自身业务深入思考融合路径，探索如何运用平台化数智技术赋能油气科研创新。

常州院

廉兵杰

我系统体验了从数据处理、模型训练到验证迭代的干湿科研闭环，切身感受到机器化学家、AI4S平台带来的科研思维变革。今后我将把AI赋能的创新思维运用到海洋防腐涂层开发中。

工程技术公司

张颖

油田采出液是成分复杂的多相流体，现场工况多变、药剂作用机理模糊，可借鉴精准化学的研发思路开展产品开发。今后我将重点做好三件事：从经验试错转向数据驱动、模型辅助；推进智能实验平台一体化建设；紧扣现场痛点，建立标准化、可溯源的自动化评价体系，加快成果落地。

5天推演结束，4支团队带着各自的方案回到业务现场。下一步，海油发展将聚焦人工智能技术与科研业务的结合点，推动AI技术在科研场景落地应用，为科研业务与AI融合积累经验——AI4S能不能真正见效，要看真实研发里的下一轮迭代。

策划 / 科创与数字化部

文字 / 郝凯 李冬 王海洋

图片 / 顾金亮

AI制图&编辑 / 田明

责任编辑 / 李晶晶

监制 / 李世铭

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