全球 AI4M 顶尖势力图与 2026Q1 行业宏观趋势总结
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1. 行业宏观趋势总结 (2026 Q1) #
2026年第一季度是 AI for Science (AI4S) 和 AI for Materials (AI4M) 领域从“概念验证”走向“产业化落地”的关键分水岭。整个赛道呈现出以下三大核心趋势：
- AI4S 商业化元年的确认：以 晶泰科技 2025年度实现首次盈利为标志，AI 驱动的科学研发已跨越了纯烧钱的科研探索阶段，进入了产出真实商业价值、服务全球头部客户（如世界前20大药企及新材料巨头）的成熟商业闭环阶段。
- “黑灯实验室”与“科学智能体”的深度融合 (Physical AI 的崛起)：行业共识正从单纯的算法模型（干实验）转向软硬一体化的 物理人工智能。以 戴纳科技 为代表的自动化硬件基础设施，与以 深势科技、鸿之微、鼎犀智创 为代表的科学智能体软件正在实现深度整合，打通了“预测-合成-表征”的 干湿闭环。
- 国家意志与巨头资本的强力介入：
- 美国启动了被称为“科学曼哈顿计划”的 创世纪计划，由能源部牵头，整合 24 家科技巨头（如 NVIDIA、OpenAI）的算力，旨在 10 年内使科研产出翻倍，重点攻克关键材料和核能。
- 中国以上海为代表，上海未来产业基金 扩募至 150 亿元并设立“科学智能专项基金”，将 AI4S 提升至国家未来产业基础设施的战略高度。
2. 全球 AI4M 顶尖势力图 (Top Global AI4M Entities) #
截至 2026 年 4 月，中美两国的核心头部力量在资本和技术上均取得了突破性进展，形成了各具特色的竞争壁垒：
| 实体 | 核心优势与定位 | 顶尖团队与资本支持 | 核心应用领域 |
|---|---|---|---|
| Periodic Labs | 物理世界强化学习：打造自运行的自动化实验室与 AI 科学家系统。 | a16z, NVentures (NVIDIA), Jeff Bezos, Eric Schmidt 参投。汇聚 ChatGPT, GNoME, MatterGen 核心开发者。 | 高温超导体、半导体散热、核聚变材料。 |
| CuspAI | 材料搜索引擎：通过生成式 AI 和物理启发式机器学习实现材料按需设计。 | 1.25亿美元 A 轮融资 (NEA, 淡马锡领投)。由 AI 泰斗 Max Welling 与前谷歌科学家 Christian Szegedy 创立。 | 碳捕集材料 (CCS)、下一代半导体结构。 |
| Radical AI | 科学智能集成平台：理论计算+机器人实验+量产的一体化平台。 | 5500万美元 Seed+ 轮 (雷神科技领投)。美国 创世纪计划 核心民间合作伙伴。 | 航空航天与国防（如耐高温高熵合金）。 |
| 开物纪 | “模型-实验-量产”全栈闭环：基于 MatterSim 基础大模型驱动吨级量产验证。 | 数亿元天使+ 轮融资 (砺思资本领投，高瓴等加注)。由前微软顶级科学家 陆子恒 创立。 | 能源（电池、光伏）、半导体及先进制造催化剂。 |
| 鼎犀智创 | 可演化科学系统与碳材料专家：发布首个碳材料 AI 科学家 CarbonKylin™。 | 天使+ 轮融资 (晶泰科技、上海未来产业基金领投)。依托北大深研院生态。 | 烯碳纤维、杂环芳纶及高性能锂电正极材料。 |
3. 核心生态节点与平台进展 #
除了上述垂直 AI4M 初创企业，整个大生态也在快速迭代：
- 生态领军者：晶泰科技（完成 2.87 亿港元巨额融资，其 Agentic Genius 系统在 JPM 大会大放异彩，提出“无限产品”战略，全面扩张至新材料领域）。
- 计算平台升级：鸿之微（发布集成“鸿元智能体”的 MATS 2026 平台，成功应用于 2nm 晶圆研发）；深势科技（发布 Innovator-VL 多模态大模型，推进“大规模科学智能体”实践）。
- 生成式化学黑马：深度原理（完成数亿元 A+ 轮融资，其基于扩散模型的 ReactiveAI 平台将反应过渡态检索缩短至 0.4 秒，并斩获欧莱雅等巨头订单）。
- 生物制造先锋：恩和科技（发布全球首个生物制造物理智能平台 SAION AI，利用 BPL 语言直达生物铸造厂）。
- 科研基础设施：上海科学智能研究院 (SAIS)（发布超级科研智能体“大圣”，并在“亲吻数问题”上取得数学突破）；江俊团队（其“智能科学家 3.0”接入 LLM，实现 110 台机器人协同的全自主科研）。
结论：2026 年的 AI4M 赛道已经彻底告别了“讲概念、拼论文”的阶段。衡量一家企业核心竞争力的标准，已经转变为是否具备“真实物理世界的自动化执行能力 (Self-driving Lab)”、是否拥有“自主进化的认知中枢 (AI Scientist / Multi-Agent System)”，以及能否在真实产业场景中实现“降本增效的商业闭环”。