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AI如何让传统制造业焕发新生？在吴江开发区的上市企业赛伍技术，可以找到答案。
8月4日，江苏省“AI+新材料”产业联盟成立大会暨“制造强省·材料先行”专题活动将在吴江举办。活动由省工信厅指导、赛伍技术承办，将集中展示人工智能与高分子材料深度融合的苏州实践。
扎根吴江的赛伍技术，正是联盟的发起人之一、副理事长单位。从去年9月开始，在省工信厅新材料产业处的指导下，赛伍与苏州实验室和苏州大学结成产学研合作，探索出一套可复制、可推广的“AI +新材料”创新路径，用算法颠覆传统材料研发“反复试错”模式，为苏州制造业智能化转型提供了实践案例。
变“粗粮”为“精粮”，用AI重构新材料研发流程
曾在世界创新一百强企业经历过无数次原创和高效研发的赛伍公司掌门人——董事长吴小平，一直为自己公司工程师们的惯性范式而发愁。
传统新材料研发往往依靠研究竞品和不充分的文献检索形成方案，然后高度依赖工程师经验以及“反复试错”，一款高端材料攻关数年是常态，研发周期长、成本高、成功率低，且不容易原创。
在建起AI实验室之前，虽然董事长亲自教授创新研发和高效研发的方法论，但是难以大量普及。
吴小平深有感触：“模仿思维导致了对先行者业已‘规定’了的技术路线产生依赖。即使有了思路，但是海量变量单靠人脑根本算不过来，这时我们想到了人工智能，能不能让 AI 帮我们分担试错的活。”
彼时，省委省政府明确提出，要用AI作为工具赋能传统制造业，助力传统产业升级换代和高质量发展。得知赛伍的想法，省工信厅迅速行动，安排专业人员深度对接，提供专项业务指导，依托苏州市工信局搭桥统筹，联动苏州国家实验室、苏州大学等优质科研平台与高校院所深挖产学研合作，向赛伍技术的AI+提供人力服务。
2025年9月，赛伍技术投建 Cybrid Poly merX™ AI 实验室，邀请大学的AI材料专家搭建了硬件平台，吴小平亲自任AI＋项目组长，组建起了由产品经理、研发工程师、科学家、AI技术官、工程师等5职能专家组成的协作团队，形成了从“点子产品定义→技术方案→技术开发→产品开发→工艺开发”的以产业化为导向的、创新研发的闭环系统，实现“科学、技术、工程、产品”的四结合。
在AI应用上，实验室建立了“自动海量文献检索→机器建议技术路线→理论科学家人工判断和选择→具有数据规整性的人工实验→输入AI分析判断→专家人工再次判断→再实验→高通量实验装置获取大数据→工艺开发→产品量产”的完整研发闭环。
吴小平介绍，训练AI模型，优质数据是根基。原始实验数据如同未经加工的“粗粮”，杂乱零散无法直接运算。研发工程师对于实验设计需要有系统性和逻辑性，对变量和应变量的测量方法、量纲和密度也要事先规定。
“目前的AI擅长海量变量并行推演，但绝不能替代材料专家与线下实验验证。”吴小平强调，“对于AI输出的结论，必须由理论功底深厚的科学家进行二次判定。”
就这样，赛伍依托积攒多年的实验数据，外加外部检索到的海量数据，将“粗粮”变“精粮”后，让AI负责批量演算、筛出高潜力配方方向，科学家和研发工程师不断地人工把关，搭配24小时不停工的自动化实验设备，在把过去漫长的试错流程大幅压缩的同时，形成了持续自我迭代的创新体系。
变“不可能”为“可能”，三个AI跨领域项目成功产出
从去年10月至今年6月，赛伍技术依托这套智能化研发体系推进三个跨领域项目，成功产出两款市场化产品、一套核心研发技术，整体研发效率提升80%，多项关键材料攻关实现跨越式突破。
低轨卫星太阳翼封装材料是赛伍技术AI赋能高端突破的典型产品。在航空航天领域，卫星太阳翼产品需耐受-100℃至100℃剧烈温差，抵御太空辐照、原子氧侵蚀，相关高端材料被国外限制出口。按照传统研发手段，技术突破至少需要5年。借助AI多维度反向分子设计，赛伍技术仅花5个月就拿出了中试产品。
消费电子用电减粘胶带是赛伍面向消费电子循环经济，通过AI研制出的又一款新产品。该产品需要同时满足粘接牢固、柔韧耐用、撕除不留残胶等多重苛刻条件，各项性能难以兼顾。传统反复试错研发耗时耗力。企业运用AI模拟聚合反应，建立材料构效模型，优先测试高可行性配方。项目数据显示，无效配方试验占比下降约50%，整体研发效率提升70%左右。
高柔性POE皮革材料，需要兼顾柔软度、耐高温、耐磨性能与加工性能，多项指标互相制约，配方调配难度大。企业借助AI开展跨尺度模拟、预测材料构效关系，高效筛选原料搭配与配方方案，实现低挥发、无污染，契合绿色制造发展趋势。项目数据显示，从方案设计到首轮样品产出，耗时由原先3—4个月缩短至数天。
这三大成果跨越商业航天、电子制造、环保面料等领域，印证这套AI研发体系可广泛适配各类高分子材料创新。
吴小平强调，AI只是高效工具，人机协同才是核心。“杂乱的原始实验数据需要人工规整处理，机器给出的配方仅为理论假设，材料底层机理、量产适配性，最终都要依靠科研人员专业判断，所有方案必须经过真实实验才能落地。而赛伍所做的，是打通了用AI赋能传统产业的路径。”吴小平说。
谈及布局AI研发的核心目标，吴小平表示，企业发力智能研发有两大核心追求：一是攻克行业难以突破的原创核心技术，二是持续开发差异化原创新材料产品，用技术与产品的双原创，冲刺全球行业制高点。
从企业试点到产业共享，打造全省协同创新平台
跑通AI智能化研发模式后，赛伍技术创造了一个能够落地的典范，作为江苏省“AI+新材料”产业联盟发起人之一、副理事长单位，赛伍计划分三步推动技术经验在全行业共享。
第一步短期规划，从7月份开始，已经开始在企业自己的新材料研发中逐步普及“AI+”应用，尤其瞄准半导体材料等配合国家新兴战略的产品。
第二步中期规划，企业将新建自动化化学合成中试基地，打通实验室成果到工业化量产的转化通道。
第三步待整套体系完全成熟，企业将依托产业联盟面向全省行业开放AI研发公共服务，落实省工信厅培育行业标杆、赋能制造强省的部署要求。
苏州有雄厚的制造业底盘，有丰富的高校科研资源，叠加市级系列“人工智能+”扶持政策，为“AI+新材料”融合创新提供了优质土壤。随着赛伍AI实验室持续扩充材料数据库、迭代算法模型，一批全新原创材料技术将加速孵化。
从人工反复试错到算法精准预判、人机协同创新，赛伍技术的探索，清晰展现人工智能对新材料创新底层逻辑的重塑，也为苏州制造业抢占智能化先机提供了可行路径。
（苏报融媒记者 王英 董晓晓/文）
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