從Token到Formula，AI for Science邁入產業落地新階段

7月20日，2026世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議（WAIC）在上海順利閉幕。如果說過去幾年WAIC參展企業比拼的是誰的模型參數大、Agent交互效果好、機器人動作更炫酷，今年行業注意力則明顯從“秀技術”轉向真實的產業落地能力，不少參展商拿出真實場景跑通的產品，甚至將量產交付數字擺上臺面。

熱潮之中，7月19日上午，WAIC參展企業「深度原理 Deep Principle」在世博中心主辦了“從Token到Formula：AI驅動材料產業創新生態論壇”，并正式發布面向企業研發和學術研究場景的組織級AI Scientist平臺“Mira”。

“從Token到Formula是AI for Science（AI4S）的關鍵跨越。”「深度原理 Deep Principle」創始人兼CEO賈皓鈞在論壇開場致辭中表示，從數字世界的知識走向真實世界中可驗證、可迭代、可落地的結構、反應與性能，既是本次論壇的主題，也是行業發展的核心趨勢。

一、AI4S從認知普及走向落地，但仍難跨越Token與Formula之間的斷層

從萌芽到爆發，AI4S只用短短幾年就走完了從學術驗證到資本熱捧，再到產業試水的躍遷。

2016年AlphaGo擊敗人類圍棋冠軍引發全球轟動，兩年后鄂維南院士倡導并推動“人工智能驅動的科學研究”（AI for Science）概念。2020年，DeepMind推出AlphaFold2，首次在基礎科學核心難題上達到人類頂尖實驗水平，從學術層面證明AI在科學領域的可行性。

此后，不僅科技巨頭加大研發力度，不少創業公司也在快速崛起。2024年6月 ，MIT博士賈皓鈞與段辰儒回國創立「深度原理 Deep Principle」，聚焦AI for Materials方向，致力于將AI、量子化學與高通量實驗相結合，推動材料創新的進程。

2026年6月30日，Claude Science正式發布，標志AI4S走出垂直小眾圈層，成為全行業公認的確定性技術方向。伴隨賽道破圈，一級市場的熱情被迅速點燃：英國公司Cusp AI、美國公司Period Labs、Lila Science都正在進行新一輪的融資，估值均達到幾十億美金。2026年7月14日，AI for Materials科技公司「深度原理 Deep Principle」官宣完成A系列融資，累計融資金額近10億元人民幣。

隨著AI4S走完認知普及道路，進入落地深水區，一級市場與產業端的評估標準不再是模型參數、技術酷炫度，而是全面轉向可量化的研發效率提升、解決產業真實問題等落地能力。

AI不再停留在論文和演示中，而是需要真實嵌入企業研發流程，承擔起“干活”的角色。然而尷尬的是，通用大模型雖然擅長處理自然語言Token，能快速梳理文獻、生成文字版思路，但面對分子式、反應路徑、性能參數等“科學語言”時，卻只能聊天，不會干活。

例如在新能源、精細化工、營養日化等行業，面對傳統研發模式的周期長、成本高、試錯效率低等痛點，AI大模型雖然可以快速閱讀數千篇論文并生成詳盡的研究綜述，但卻無法對“分子反應路徑是否可行”等實際問題給出可靠答案，研發人員的大量時間依然消耗在人工翻譯、手動建模和反復試錯上。

在「深度原理 Deep Principle」創始人兼CTO段辰儒看來，Token與Formula的斷層本質上是“語言智能”與“科學智能”之間的鴻溝。換句話說，AI需要理解的不是詞與詞之間的關系，而是分子與分子之間的物理規律，從而生成研發人員實際需要的可計算、可執行、可驗證的“科學語言”。

二、破局路徑：打通從Token到Formula的完整鏈路

「深度原理 Deep Principle」正是致力于打通這一斷層。在本次論壇上，多位演講嘉賓也結合自身研發經歷與實踐應用從不同維度給出了答案。

中國科學院院士張萬斌以“手性藥物智能制造”為題發表主旨演講，分享了AI技術在手性分子、合成路徑優化、精準合成等環節的初步研究成果，并重點介紹了與「深度原理 Deep Principle」合作開發的 T5-AsymCat 模型。該模型從上千種催化劑中篩選出 12 個候選方案，結合高通量實驗進一步確定高效催化體系，實現了一款治療乳腺癌藥物關鍵中間體的高效合成，相關篩選周期縮短至兩周。他表示：“我們希望將過去積累的研發經驗與AI深度融合，在新藥物分子發現、藥物綠色智造等方向實現核心突破。”

「深度原理 Deep Principle」創始人兼CTO段辰儒系統闡述了公司的技術哲學。他介紹了「深度原理 Deep Principle」AI Scientist平臺的三層核心技術架構：第一層以大語言模型為智能底座，提供基礎通用理解能力；第二層通過科學引導層Harness校準方向，將通用智能導向科學研究路徑；第三層配備領域模型與驗證工具鏈，形成完整技術支撐，最終實現AI從處理自然語言Token到理解科學規律Formula的跨越。基于此，「深度原理 Deep Principle」自研了Materials Property Axiom（MPA）材料性質預測模型，以及具備目標規劃、自主迭代能力的動態科學智能體SAGA。目前AI Scientist平臺已在浸沒式液冷材料、高能量密度電解液等多個產業場景落地驗證，充分驗證了其產業落地價值。

論壇期間，「深度原理 Deep Principle」正式發布了AI Scientist平臺Mira。「深度原理 Deep Principle」COO張露陽表示，Mira的終局是一座“AI Agent+HPC+高通量實驗室+具身機器人”的Autonomous Lab，能夠實現從假設到驗證的自主閉環。

針對科研規模化創新面臨的核心瓶頸，「深度原理 Deep Principle」AI工程負責人高雨辰介紹，Mira 通過專業 Skills 與 Agent Harness 更快更準地開展全科科研探索，通過自研云原生超算平臺大幅提高執行通量，并通過將個人知識與經驗沉淀到平臺和組織中，從而大幅提高企業創新的迭代速度。Mira 所打造的，是一套 AI 原生能力與云原生能力相結合的、端到端的平臺化解決方案。在實際的 Benchmark 表現中，Mira 在化學、能源、材料等多個科研領域全面領先其他 Agent 框架，僅以 1/7 的成本就實現了接近世界頂尖模型的性能，并且在藥物發現等賽道的表現也超過了硅谷頭部的專業 Agent 產品。

針對現有其他產品在企業創新過程中所遇到的：探索空間受限，執行通量不足，迭代速度不夠三大落地瓶頸，產品管理負責人李宇平具體闡釋了Mira如何通過多層級科研上下文系統、自適應并行計算引擎、多智能體專家團隊的能力，真正支撐組織規模化創新。

產品市場負責人陸昳睿闡述了Mira在企業研發落地中的價值：一是AI全程駐場實驗現場，形成全局視角；二是讓每次實驗成果沉淀為可持續積累的研發資產，保障成果可復現、可拓展；三是實現AI能力安全落地、清晰授權，滿足企業級的部署與合規要求。

理論之外，真實的產業落地案例更具說服力。杉海創新創始人張嘉恒表示，伴隨美妝消費向高品質升級，全球已有超30家頭部化妝品企業布局AI研發，AI驅動材料創新已成為確定性賽道趨勢。

杉海創新與「深度原理 Deep Principle」聯合打造的AI驅動超分子材料開發平臺“超嶼 Synthrix?”，搭建了算法、數據、應用、工具四層全鏈路研發引擎，大幅減少無效實驗試錯。不僅能將數月的研發篩選工作壓縮至數周，還可挖掘人類經驗難以覆蓋的全新分子結構。目前該技術已落地傳明酸超分子設計等多個案例，可適配美妝、醫藥、精細化工等多領域，幫助產業客戶低成本快速接入AI研發能力，實現降本增效。

小米材料Core團隊負責人俞之奡則從產學研投生態共建的視角，梳理了高校、創業公司、大廠、投資機構四方在AI4S生態中的不同角色與張力。他介紹，小米已布局從底層技術到產品落地的全鏈路AI+材料：底層以MiMo系列大模型矩陣為技術基座，覆蓋基座模型、代碼開發與Agent應用；產業端已落地AI驅動的一體化大壓鑄、泰坦合金等多項行業標桿成果。俞之奡呼吁產學研投多方協同，共同推動AI for Materials迎來行業級的“ChatGPT時刻”。

三、生態共識：AI4S落地是全鏈條協同的結果

從單點突破到規模化落地，AI4S的征程不可能由任何一家公司獨自完成。這正是論壇設置兩場圓桌討論的深意。

在第一場圓桌中，「深度原理 Deep Principle」COO張露陽、鎂伽科技聯創兼高級副總裁張琰、沐曦股份高級副總裁孫國梁與線性資本合伙人曾穎哲圍繞“算力、機器人、AI科學家與創新資本——共建AI4S生態”的主題形成共識：行業已跨過純技術驗證期，步入從早期商業化向規模化前夜過渡的關鍵節點，評價標準已從“技術先進性”全面轉向產業真實價值。

由于AI4S規模化落地是典型的長鏈路工程，行業需構建“模型-算力底座-AI科學家平臺-高通量干濕實驗室-產業場景”的全鏈路協同生態，通過統一接口與數據標準補齊環節斷層。其中，第一批規模化付費客戶預計集中在材料、化工等有明確降本增效需求的垂直產業。

第二場圓桌“全球創新網絡中的共創場景——AI科學家如何賦能企業研發”則聚焦跨國企業的研發需求如何與AI技術結合。「深度原理 Deep Principle」戰略與生態發展負責人張書銘、歐萊雅亞洲研發與創新中心開放式創新總監Valentin Peuch-Lestrade、世索科中國研發總監郝曄與耀速科技戰略與生態發展副總裁呂哲結合自身業務角度，論證跨國企業篩選AI4S合作伙伴，核心看技術能否切入真實研發痛點、是否有可量化的效率驗證結果、是否具備標準化復用潛力，而非概念新穎度。

值得一提的是，憑借全鏈路技術突破與產業落地成果，「深度原理 Deep Principle」在本屆WAIC上成功入選2026卓越人工智能引領者獎（SAIL之星）。作為大會最具權威性的官方獎項之一，SAIL獎重點表彰在技術原創性、產業引領性與落地價值上表現突出的標桿企業，此次入選，既是對「深度原理 Deep Principle」的權威肯定，也標志著AI for Materials的產業價值正獲得行業主流的廣泛共識。

2026年被視作AI4S的落地驗證元年，行業的競爭邏輯已悄然改寫：不再是模型參數的紙面比拼，而是對科學規律的理解深度與產業落地能力的較量。從Token到Formula，從文獻層面的知識梳理到可執行、可驗證的研發閉環，誰能率先打通從AI到實驗驗證再到規模化放大的完整迭代鏈路，誰就能在這場材料創新的范式重構中，搶占下一個十年的產業先機。