提到人工智能，绝大多数普通人第一反应，就是聊天大模型、AI画图、短视频生成这些看得见摸得着的消费级产品。刷新闻的时候，我们也总能看到各种各样大模型发布的消息，各种对话产品层出不穷，热闹得很。但很少有人留意，AI已经悄悄往更深的地方走，开始真正帮科学家做硬核科研工作，也就是行业里常说的AI4S，人工智能赋能科学研究。

不同于大众熟知的通用AI，AI4S不靠花里胡哨的对话效果博眼球，它的核心任务，是处理材料、能源、物理这类硬核科学难题，改变传统科研反复试错的老路子。最近这两年，国内不少企业、科研机构都在往这个方向发力。在这当中，岩山科技的一系列布局慢慢浮出水面，从公开的合作项目、硬件产线、底层模型迭代来看，这家企业正在一步一步朝着世界级AI4S平台的方向稳步推进。

AI4S到底是什么，简单给大家讲明白

很多朋友看到AI4S这个名词，第一感觉就是专业名词看不懂，其实拆开来讲并不复杂。

过去做基础科学研究，整个流程大体是这样：科研人员提出猜想，接着动手做大量实验，一遍一遍试错，拿到实验数据之后再调整思路重新测试。不少前沿课题，一做就是好几年，甚至十几年，资金、人力消耗都非常大，能不能出成果还存在很大不确定性。

AI4S就是换了一套做事的逻辑。把大模型、仿真计算技术拿过来，结合真实的实验数据，先在电脑虚拟环境当中完成大批量的筛选、推演，把可能性比较低的方案直接筛掉，只把少数高价值的方案交给线下实验室去做实物验证。这样一来，大量重复无效的试错可以被省去，研发周期能够明显压缩，科研成本也可以得到控制。

放眼全球，海外不少科研机构和科技企业很早就盯上了这条赛道。国内不少地方也陆续出台相关产业规划，鼓励人工智能和基础科学研究相互结合，支持搭建科研仿真平台，推动跨学科的技术融合发展。AI4S已经不再只是实验室里面的理论概念，正在慢慢走向产业落地，属于新质生产力当中很有代表性的一块方向。

不过也要客观的说，现在国内AI4S整体行业还处在成长阶段，并不是已经完全成熟。高质量的科学数据集、适配科学计算的算力、懂AI又懂物理材料的复合型人才，依旧是整个行业普遍面临的现实难题。现在入局的各家机构，路线也各不相同，有的深耕生物医药，有的主攻新材料仿真，大家各自在不同领域积累经验，一起推动国内科学智能产业向前发展。

不走大众化路线，选择硬核能源科研赛道

现在国内做AI4S的企业不算少，大多数企业的业务重心集中在新药研发、普通新材料筛选这些方向，市场参与者比较多，竞争也相对激烈。岩山科技并没有跟着扎堆，而是走出了一条差异化的路子，把AI4S技术和核聚变能源、超导材料这类难度极高的前沿领域绑定在一起，这也是它最受行业关注的地方。

这套布局并不是凭空炒作概念，是依托旗下子公司岩超聚能实实在在落地推进的。公开信息显示，岩超聚能已经完成数亿元天使轮融资，资金主要用于仿星器聚变装置研发，还有超导技术多场景落地，AI4S算法开发是整套研发流程里面非常核心的一环。

为了解决聚变领域复杂的基础科学难题，岩超聚能和北京大学深圳研究生院共建聚变与新能源联合实验室，合作在2025年底正式揭牌。北大这边协调环境与能源学院、科学智能学院、新材料学院多个院系参与进来，研究方向包含仿星器聚变装置工程、AI4S算法开发、超导材料研发等内容，走产学研协同的路子，希望打通算法仿真、理论研究、实物实验完整链条。

很多人会好奇，AI4S放到核聚变研发当中，究竟能干哪些实事？

仿星器装置本身设计难度很高，牵扯海量复杂的磁位形计算。如果依靠传统计算手段，整套装置的优化设计周期很长。引入AI4S之后，算法可以承担大量仿真模拟工作，辅助磁体系统优化，预判等离子体运行状态，把原本数年的设计周期压缩到数月级别。同时还可以用来筛选适配装置的超导材料方案，减少实物试制的次数，帮助降低装置研发的综合成本。

硬件层面也有看得见的进展，岩超聚能已经建成国内首条仿星器三维超导磁体产线，配齐高温、低温超导绕线机等相关生产设备，具备相关部件的加工制造能力。软件算法推演出来的方案，可以放到自家产线完成部件制作，再开展后续实验验证，软件和硬件可以相互配合推进研发工作。

自研底层大模型，给AI4S做技术底座

想要搭建一套拿得出手的AI4S平台，光有应用场景远远不够，底层AI底座是绕不开的根基。再好的科研想法，没有能扛住海量科学数据运算的模型，很多仿真推演就无从谈起。

岩山科技的底层支撑来自自研的Yan系列大模型。和市面上很多主流大模型不一样，Yan系列采用非Transformer架构，在科学计算、海量仿真数据处理上具备自身的特点，能够适配核聚变科研场景下多维度、大规模的数据处理需求，为AI4S平台提供算法层面的支撑。

在2026世界人工智能大会上，企业对外展示Yan2.0 Preview+版本，版本新增原生记忆模块，进一步强化复杂场景下的数据处理能力。这套底层模型并不只为AI4S单独服务，同时也供给智能驾驶、类脑智能等集团其他业务板块使用，技术可以复用，摊薄整体研发投入，这也是不少大型科技企业普遍采用的研发模式。

这里也要分清一个常识，很多人很容易把AI4S和普通消费大模型混为一谈，两者的目标有着本质差别。

通用大模型追求广泛通用性，面向普通大众，允许一定程度的内容容错。AI4S服务科研和工业研发，首要追求科学结果的准确性，仿真计算差一点，最后出来的实验结果就会出现偏差，容错空间非常小。这就意味着AI4S平台建设，不能照搬消费端AI快速迭代的逻辑，需要沉下心长期打磨，不能指望短时间就爆发式产出成果。

真正完整可用的AI4S平台，绝对不是单纯写几段算法代码就完事。它是算法模型、科研应用场景、实体实验条件、专业科研人才组合起来的综合体。只有软件没有硬件实验条件，模型仿真出来的结果就没办法做实物验证，只能停留在纸面推演。

岩山科技当下的思路，就是软件算法迭代和硬件工程建设同步推进。一边打磨算法，完善仿真模拟能力；另一边推进实体装置、相关产线建设，把AI模拟输出的方案放到真实设备当中做测试验证，形成“AI仿真推演—实物实验验证—实验数据反馈优化模型”这样的闭环，尽量避免技术只停留在理论层面。

理性看待发展现状，前沿科技没有捷径可走

客观来讲，核聚变、AI4S都属于全球范围内的前沿赛道，整个行业都处在持续探索的阶段，不存在一蹴而就的技术突破。核聚变相关研究更是典型的长周期工程，需要持续不断的资金投入，反复试验迭代，技术走向成熟注定是循序渐进的过程。

站在当前这个时间节点，岩山科技的AI4S平台还处在建设推进阶段，距离真正意义上全球顶尖AI4S平台还有不小的距离。后续能走到哪一步，还要看后续研发落地进度、实验数据积累、科研团队建设、产业链配套等多重现实因素。

但我们也不能否认，国内企业愿意切入这种硬核前沿赛道，本身就是国内科技创新活力提升的一种体现。过去很长一段时间，基础前沿研究大多由高校、科研院所承担。现在越来越多产业企业参与到前沿技术攻关当中，企业发挥工程落地的优势，高校输出理论科研能力，产学研互相配合，已经成为越来越常见的创新模式。

集团层面，AI4S也不是孤立的单一业务，是整个企业AI版图当中的一环。企业同时布局智能驾驶、类脑智能、端侧大模型多条业务线，不同业务之间可以共享底层AI技术，互相输送工程经验，反过来也会反哺AI4S平台的迭代升级。不过各个业务板块，都要面对各自赛道的技术难题，未来发展同样存在不确定性。

科技向前发展，从来都不是一路坦途，有技术曙光，也必然会有漫长的攻坚期。AI4S打开了科研工作的全新范式，给能源、材料领域带来很多想象空间，但所有美好的前景，都需要一步一步的实验、实打实的数据去兑现。

国内整个AI4S赛道，各家机构也都还在摸索前进。没有谁可以一步到位直接做到全球顶尖水平，更多的是不断试错、积累经验，一点点补齐技术短板。未来这条赛道能释放多大价值，还需要时间给出答案。

⚠️免责声明：本文全部基于公开新闻及企业公开资料整理，仅做产业科普，不构成任何投资建议。