与机器人技术融合后，从分子模拟到材料基因组学的全链条效率将被重新定义， 既能降低传统材料成本，又能缩短新材料研发周期。面对化工新材料研发的“多尺度复杂性” 与“实验验证滞后”痛点，AI 通过跨尺度建模、分子动力学加速等方案实现突破。在生产流 程中，AI 结合高通量机器人实验优化生产，降低损耗与故障率。但 AI 也在瓦解传统技术壁 垒，“白痴指数”高的材料受冲击大。化工企业需加强 AI 研发、引进人才、推动数字化转型， 工具可以在粗糙尺度、中间尺度以及全原子尺度建模，在耗时和精准 性上相较于传统方法显示出显著优势。 2.分子动力学加速：分子动力学需要模拟分子在不同条件下的行为，比如温度、压力下的动 态变化，AI 可以通过不仅限于机器学习力场（MLFFs）、增强采样方法、粗粒化模型等手段大 幅加速分子动力学的研究。例如 AI 2BMD 系统在精度相同的情况下，实现了超过 100 万倍的 模拟加速，并将误差减少了 的破局方案：数据+算法的双重赋能 ............... 5 1.1 跨尺度建模误差控制 .......................................... 6 1.2 分子动力学加速 ............................................. 10 1.3 小样本强化学习 ................................

控技术，具有高灵敏度、高集成、高通量、高效率等多种优势，对合成生物学的研发和应用起到了巨大作用，加速合成生物学行业发展。 u AI 优化化工设计和建设 AI 使工业领域落地周期逐步缩短。管道设计软件及流体力学仿真软件是设计研究和生产部门强有力的辅助工具，有效提高设计生产效率；一体化工 程设计软件推动卓越运营和智能制造，助力化工企业实现数字化转型，数字化孪生工厂的产生为企业后续运营储备了丰富的数据资产。众多的工程 常检测 二级范式 基于模型的理论 科学 三级范式 计算科学 （模拟） 密度泛函理论， 分子动力学 图表：新材料研发过程的主要环节 一级范式 经验科学 四级范式 数据驱动科学 性能 优化 验证 开发 投入 市场 制造 发现 系统设 计集成 热力学法则 实验 7 4 3 5 6 1 2 人工智能指导 材料研发过程 人工智能有助于开发高性能材料、 识别关键点并获得新的科学规律 ，还有利于科学合理地进行系统流程的计算 与分 析 ，可在一定程度上推动化工行业的发展进步。 分子模拟作为一个重要的理论研究手段 ，可以在微观分子世界与宏观可观测量之间搭建桥梁 ，从而为人们在分子水平上理解物质的结构和动 力学 性质提供工具 ，其在化学化工 、生物医药 、能源 、材料等多个领域都有广泛的应用 。近几十年来国际学术界和工业界已发展出很多具有 特色的分 子模拟软件 ，但国内一直没有成熟的自主知识产权软件 ，

数据来源：高工机器人产业研究所（GGII） 三、力传感器 力传感器（Force sensor）是将力的量值转换为相关电信号的器件。力是引起物质运动变化的直接原因。力传感器能 检测张力、拉力、压力、重量、扭矩、内应力和应变等力学量，在动力设备、工程机械、各类工作母机和工业自动化 系统中，是不可缺少的核心部件。 随着机器人技术的快速发展，机器人越来越多地参与到需要高度感知和适应环境变化的交互场景中。在这些场景 中，机器 六维力传感器也被称为六轴力/力矩传感器、F/T 传感器，用于精确测量 X、Y、Z 三个方向的力信息和 Mx、My、 Mz 三个维度的力矩信息， 目前主要应用于汽车行业的碰撞测试、轮毂、座椅等零部件测试以及航空航天、生物力学、 医疗领域、科研实验、机器人与自动化等领域。 2023 年 10 月，工信部发布了《人形机器人创新发展指导意见》，人形机器人发展进入加速期。到 2024 年末，智元 机器人、宇树科技、优必选 力，其力反馈信息的获取途径主要包 括三类：机器人电流环力控、末端力传感器及关节扭矩传感器。 电流环力控： 电流环力控是一种基于电流环实现力/力矩精确控制的技术，其利用电机电流反馈和辨识的动力学模型测量外力， 其适用于直驱电机或带小减速比的场景。该技术的优点是无需额外的传感器、成本低；缺点则是力控精度差、响应较 慢，因此仅适合低精度要求场景，精度通常在 10N 左右。 关节力矩传感器力控：

ÑH u ö ø ÷dA = òA qdA òA ¶ ¶ H t dA + òl(H u × n)dl = òA qdA 交替计算方式 大坝稳定性分析模型 （ 1 ）大坝系统的力学模型 （ 2 ）坝体设计与环境变量的矛盾解耦计算模型 （ 3 ）大坝结构的拓扑优化设计 {Ds}= [D(s )]{De} 优化目标 min F （ m,v ， ... ） S.t. [m

Poe 供 电 为课堂教学秩序的精细化管理和教学质量科学评估提供了有效的数据支撑。 以更加自动化的技术手段辅助教学， 实现教学能力和教学效果的有效提升。 通过伴随式的“数据采集”，提高学习效率，助力学生综合素质发展。 通过便利的有效信息共享，增加家校联系， 及时掌握子女学习动态。 用户价值 谢谢聆听！

计部门和制 造部门之间在计算机网络的支持下协同工作，以统一的制造信息模型为基础，对数 字化产品模型进行仿真与分析、优化，从而在设计阶段就可以对所设计的零件甚至 整机进行加工工艺分析、运动学和动力学分析、可装配性分析等可制造性分析，以 获得对产品的设计评估与性能预测结果。 19 （ 2 ）生产为中心的虚拟制造 为工艺师提供虚拟的制造车间现场环境和设备，用于分析改进生产计划和生产

贫富分化 经济发展黄金时期；内 生性增长、市场扩张； 金融资本与产业资本再 度融合，实体经济吸收 技术的外部性；新产业 创新的就业 下一次康波 资料来源：《技术革命与金融资本：泡沫与黄金时代的动力学》 科技革命与金融资本 导入初期：开放型文化受益 展开期：集体型文化受益 技术变革初期，需要合适的创新环境，多样化 的需求，开放包容的文化将主导这个时期的技 术走向。 技术变革进入到中后阶段，集群协作型的文化

年融资难度依然居高不下， 且行业依旧没能拿出里程碑突破，制药 AI 的发展速度将进一步放缓，且仅头部企业有 能力继续 AI 管线的开发。 2. AI 算法通常具有卓越的设计或选择药物分子的能力，从而获得具有良好药代动力学 和安全性特征的新型分子，避免药物分子在 I 期临床阶段的退出。同时，AI 算法还追求 经过充分验证的生物学靶点和途径，降低了靶向毒性的风险。两大优势之下，AI 研发的 药物通过临床Ⅰ期的比例非常高，远优于传统模式。 工艺研发五个关键步骤，进而在计算预测与实验验证之间建立反馈回路，于更短的时期 内提供更高的功效及精确度，降低研发方的成本。 晶泰科技自动化研发试验室的入局逻辑与固态研发相似，也是融入 AI、量子力学等前沿 技术，帮助实验室完成数智化转型，进而实现提质增效。但较于固态研发而言，市面上 已有的解决方案提供商实力雄厚、布局完整，晶泰科技可能需要更多时间才能啃下这块 市场。 总的来说，在研发新

过程。轧制分为热轧和冷轧。热轧过程中，金属被加热到再结晶温 度以上，通过轧辊施加压力，使材料塑性变形。热轧常用于生产钢 板、钢带及其他大宗产品。冷轧则是在常温下进行，通过减少材料 的厚度，增强其力学性能和表面质量，适用于薄板、薄带等产品。 为提高挤压和轧制过程的生产效率和成品质量，建议实施以下 方案： 1. 设备智能化改造： o 采用先进的伺服控制系统，提升挤压与轧制机的精度与 响应速度。 建立成品检验标准，确保每批次成品符合规格要求。 o 引入在线检测技术，快速识别缺陷，提高良品率。 通过上述措施，钢铁生产流程中的挤压与轧制环节能够显著提 升生产效率，缩短加工周期，并改善成品的力学性能和外观质量。 借助人工智能大模型的分析与预测能力，企业可以提前预判可能出 现的问题，优化资源配置，实现高效、可持续的生产。 2.4.2 热处理与表面处理 热处理与表面处理是钢铁生产过程中的重要环节，直接影响到 的数 据，包括但不限于： 1. 生产参数：如温度、压力、化学成分、原料质量等。 2. 设备状态数据：包括设备的运行状态、故障历史、维修记录 等。 3. 质量检测数据：如成品的物理化学性质、力学性能等实验数 据。 4. 环境因素：如矿石来源、气候条件等对钢铁生产的影响。 5. 应用场景数据：成品的最终应用领域（如建筑、汽车等）可能 对其特性要求有不同影响。 接下来，应通过以下方法进行特征提取：

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