由中国科协立项支持、中国化工学会主办的小型高端品牌交流活动——AI赋能的战略性化学品设计及智造工程研讨会9月14日在中国科技会堂举办，20余位来自高校、科研院所及产业界的一线专家围绕相关议题开展交流研讨。本次活动聚焦先进制造业发展的重大战略需求，深入研讨AI赋能战略性化学品设计、智造与产业化过程中的关键科学问题与技术瓶颈，推动基础研究、技术创新与产业应用深度融合。中国科学院院士、河南大学校长张锁江担任执行主席，中国科学院过程工程研究所石春艳副研究员、冯咪副研究员担任学术秘书。
研讨会设三个主旨报告。大连理工大学彭孝军院士作“集成电路用化学品产业发展”报告，围绕光刻胶、先进封装材料等关键领域，分析了电子化学品全链条创新需求，提出应加强人工智能、机理模型与数据驱动方法的融合，推动集成电路用化学品从国产替代向自主创新和产业生态构建转变。山东东岳集团首席科学家张永明系统介绍了全氟离子膜技术突破及产业化应用成果，指出我国已形成覆盖理论研究、材料创制、膜制备和工程应用的完整技术体系，并提出应利用人工智能推动功能材料设计和研发模式创新。石油和化学工业规划院正高级工程师李岩以“化工新材料产业高质量发展路径”为题，从产业发展趋势、创新体系建设和未来发展方向等方面，分析了我国化工新材料产业发展现状，强调应强化关键材料系统突破、上下游协同创新和数智化赋能，推动化工新材料产业从规模扩张向价值链和创新链提升转变，加快实现从跟跑、并跑到领跑的跨越。
自由交流环节，与会专家围绕战略性化学品设计与智造中的技术问题、产业热点和发展方向等展开深入研讨。其中，张锁江院士指出，战略性化学品是支撑先进材料与信息产业发展的关键领域，应面向研发、制造和产业化全过程，构建涵盖材料设计、反应过程、分离纯化和应用验证的原创性技术体系，推动人工智能与化学工程深度融合，提升战略性化学品创新能力。中国石油大学(北京)张香平教授认为，应探索AI赋能中试放大的新路径，降低产业化过程中的安全风险、资金投入和产学研衔接成本。苏州国家实验室范益群教授指出，应明确AI与科研、工程实践之间的关系，提升复杂材料性能预测能力。专家们还就AI模型机理可解释性、从分子设计到工业化放大的跨尺度预测、行业数据共建共享机制等非共识问题进行了交流。
经过深入研讨，与会专家形成诸多共识。一是人工智能将推动化学品研发范式深刻变革，应加强人工智能与化学机理、工程经验和实验数据的深度融合，提升材料设计、分子筛选、工艺优化和性能预测能力。二是战略性化学品创新需要从单点技术突破向全链条协同创新转变，围绕分子设计、反应过程、分离纯化、工程放大、产品验证和应用反馈等关键环节，构建贯通基础研究、技术开发和产业应用的创新体系。三是强化高质量数据对智能制造与工程放大的赋能，以高质量数据为基础，探索面向多场景的专业模型、智能体与数字化平台，降低产业化成本，控制和减少安全与效率风险。四是坚持自主创新与开放协同相结合，围绕电子化学品、高端功能材料等战略领域提前布局，加强关键技术储备和产业链建设，为先进制造业高质量发展提供重要支撑。
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