财经头条 | 2026年5月21日 | 苏州

人工智能技术的持续突破，正在给新材料产业带来一场深刻的研发范式革命。5月21日下午，由苏州恒泰招商发展有限公司主办、财经头条承办、苏州工业园区楼宇经济促进会支持的"AI for Material（AI4M）新材料产业发展机遇交流会"在苏州工业园区恒泰新裕大厦8楼圆满举行。

来自北京、上海、苏州等地的20余位行业企业家、AI创业者、检测认证专家、知识产权律师、银行金融家与投资人，齐聚于新裕大厦NEXHUB社区空间，从各自身处的行业一线出发，共同审视AI与新材料融合的真实图景与深层困境，一次坦率的产业对话就此展开。

一、从载体到生态：恒泰的产业逻辑

会议开场，苏州恒泰楼宇招商总监、苏州工业园区楼宇经济促进会秘书长杭海代表主办方致辞。AI加创新有很多内容，包括今天的主题新材料，也包括AI工业设计、AI智能家居的应用。这栋楼目前已经入住了七八家AI相关企业。英伟达今天上午刚上完会，马上就会在十一楼、十二楼建立他们的培训认证基地。”杭海总语重心长的表示。

这个细节不是偶然的点缀。它揭示的是恒泰的产业逻辑：楼宇不只是物理空间，更是产业生态的培育皿。 恒泰正在将园区打造为AI上下游企业的聚集地和交流场——这次AI4M交流会，正是这一逻辑的最新实践。

杭海坦言，相比致辞稿上的客套话，他更希望今天的交流能真正促成企业与企业之间、企业与投资机构之间更多的交流，真诚的希望与会者能多了解苏州、了解园区、了解恒泰，发现在这里生根的价值。

二、上半场实录：五位一线企业家的真实告白

开场致辞后，圆桌上半场正式开启，主题为“AI4M产业技术进展研讨”。五位来自材料生产、检测分析、AI研发各端的企业家悉数入席：

- 范晔｜北京中科纳通电子技术有限公司苏州分公司总经理

- 谢正鹏｜上海新泊地新材料研究有限公司创始人

- 陈藤｜生寰未来（上海）人工智能科技有限公司创始人

- 龙颖杰｜映射引擎（上海）人工智能科技有限公司创始合伙人

- 陈致君｜原陶氏化学数字化项目经理 / Kuzflow创始人

2.1 成就故事：从AI辅助降本，到“让客户感到恐惧”

活动主持人、财经头条CVC研究中心负责人秦寅以一个轻盈的破冰问题开场——“过去一年里，你们企业做的最有成就感的一件事是什么？”五个回答，五种截面，共同勾勒出AI4M赛道当下的真实生态。

北京中科纳通电子技术有限公司苏州分公司总经理范晔博士讲述了一场安静的颠覆性创新：他们的导电高分子材料企业，配合一家手机模组厂商完成了银基材料的替换——用AI筛选材料，最终选定钨材料体系，历时半年完成从立项到终端认可。“以前这样一个项目，从实验到量产基本需要三年。现在有了AI，缩短到了半年。"这是时间维度上真实可量化的突破。

映射引擎（上海）人工智能科技有限公司Mapping Engine创始合伙人龙颖杰的故事则颠覆了常规叙事。他们最自豪的事，是“客户在验证过程中终止了我们的服务”——原因是客户担心，AI的能力若继续推进，团队的工作机会将受到威胁。“我们真正在客户的场景里验证了AI的能力，让他们感到了恐惧。”随后，客户签下了框架采购协议，继续推进AI能力建设。

上海新泊地新材料研究有限公司创始人谢正鹏则带来了一个从“短平快”到“深耕细作”的转型叙事。新泊地做了11年材料逆向分析，服务过拜耳、巴斯夫等大企业，但也面对订单数量众多客单价格较低服务成本大的实际问题。这一年，他们主动深入兽药领域，成为农业农村部下属协会的首批供应商名录企业，兽药申报报告获得农业农村部认可——单个订单从万元级跃升至四五十万元。"这证明，在一个垂直方向持续深耕，是可以突破内卷的。"

生寰未来（上海）人工智能科技有限公司创始人陈藤主攻AI for Biology，切入蛋白质设计赛道。他将初创公司“活下来”本身视为成就，又补充道：今年他们的智能体产品率先上线，并斩获了第一个付费客户、第一笔回款——“能把钱收回来，对初创团队来说非常challenging，也非常rewarding。"

Kuzflow创始人陈致君曾任职陶氏化学，现离开头部化工集团专注AI加速化工配方研发。他分享的最大成就不是订单，而是“验证了假设”——AI真的可以帮助化学公司加速配方研发，这条路是可行的。“这不只是一张订单，更重要的是：我们的愿景，在现实市场中被验证了。"

2.2 市场判断：趋势的到来，正在拐点

当话题转向“未来一年各自行业的增长爆发点”，讨论开始向深处延伸。

映射引擎龙颖杰提出了一个颇具洞察力的判断：AI4M的需求爆发点，尚未到来，但它将随“大模型幻觉破灭”而至。“现在很多老板对大模型有幻觉，觉得它无所不能。当他完成第一轮试点、得到真实反馈后，他才会客观评估这个工具的边界，并重新组织他的团队和研发流程。那时候，真正的需求爆发才会出现。"

生寰未来陈藤则援引了AMD CEO苏姿丰在上海AMD AI 开发日发表演讲时的核心判断——"AI is at a turning point"——印证自己的观察：AI正在走向“running everywhere, shaping the world”。他指出，生物制造领域一个重要的第一性原理是成本最小化，而AI的介入正是在这个层面上真正创造价值——不是讲故事，而是改造生产关系。

中科纳通范晔则将导电材料企业的未来方向清晰地表达为：从国产替代走向深度定制研发。“客户提出的需求是以前没有的，需要我们从零到一去做。这时候AI发挥了关键作用——它让我们项目的成功率高了很多，能真正地进行下去的项目比例明显提升了。"

2.3 AI3.0时代与逆向设计：前沿与现实的落差

对话的深水区，出现在关于“AI材料研发3.0时代”的讨论环节。主持人引出云岫资本的观点：生成式AI可根据目标性能逆向设计材料结构——这对当前企业意味着什么？

Kuzflow陈致君最先回应，将问题落地：AI在化工配方领域做逆向设计，核心前提是两点——一是数据是否足够，二是配方中各角色的量测维度是否完整。“你能不能做到逆向设计，看的是难不难，而难不难取决于数据质量和配方复杂度。"他的建议是先找“好做”的赛道——数据充分、配方不过于复杂——先跑出成果，再扩展。

生寰未来陈藤从生物基材料的角度给出了一个更具颠覆性的判断：“生物性材料的稳定性本质上是动态的，它的数据质量天然比物理化学材料更差。阿尔法折叠说解决了90%以上蛋白质结构预测的问题，但实则不然——蛋白质的可溶性问题、数据质量问题，根本没有被解决。所以在生物基材料研发上目前还需要建立坚实的正向研发基础”

他的结论落在战略取向上：AI4M企业的护城河，一定不是工具层，而是“交付结果的服务”。“你干不过Anthropic，他们肯定会做的，而且周期会越来越短。留给大家的机会，就是纵深向下——去做真正的数据工厂，去做深度的交付服务。"

映射引擎龙颖杰从服务经验出发，揭示了一个行业普遍困境：大多数想要做“逆向推理”的客户，此前从未认真做过正向数据积累。“你问我AI怎么做逆向，不好意思，你先把欠的账还了——信息化系统上线、工艺数据收集——然后我才能给你做。" 这是一个服务商不得不说的实话。

2.4 卡脖子的真相：数据，不只是技术问题

在“AI4M量产化为何迟迟未出现爆款”的核心议题上，嘉宾们不约而同地将矛头指向一个词：数据。

中科纳通范晔道出了材料行业的真实困境——企业间的数据不互通，即便同行，也不可能将核心配方和实验数据共享进同一个系统。“我要不要把几十年积累的数据交出来？我做完本地部署还是有顾虑——这是一个信任的问题。"

新泊地谢正鹏讲述了一个典型失败案例：一家做刹车片的知名企业，产品成分多达40余种金属粉末，非常适合AI介入筛选配方。但谈判到最后，卡住的是什么？“他没法把数据给你，就算本地部署他也愿意，但他的数据根本就没有好好收集过——30年的企业，数据散落各处，格式各异，根本没法用。"

他给出了一个冷静的判断：“AI公司只解决了软件问题，数据问题才是最大的硬件问题，要企业自己解决。AI公司最终能产生多少价值，取决于客户自己的数据质量和研发能力。"

Kuzflow陈致君补充了更深一层的洞见：不是有数据就够了，更重要的是数据能被AI“读懂”。“从Day One就要设计好：什么样的特征是AI可以理解和使用的。这个事情本身就很复杂，不是每个化工企业在一开始就会去想的。“这意味着，AI服务商的价值，不仅在于部署算法，更在于帮助企业构建AI可用的数据体系——这不是SaaS能覆盖的事。

生寰未来陈藤则将问题拉升至制度层：生物制造行业竞争激烈，研发投入军备竞赛也是常态，造成中小企业生存环境严峻，单纯的配方项目利润不足以支撑一个真正的AI专家薪酬。这都注定了，真正的AI转型，必须“亲自下场做”——像焕亮科技创始人那样，从AI服务乙方直接转变为自己做材料的甲方。

2.5 黑灯实验室：理想很丰满，算账很现实

围绕“自动化实验室（黑灯实验室）”的讨论，是上半场最接地气的一段对话。

映射引擎龙颖杰说，他们由衷希望黑灯实验室蓬勃发展，“机器人不嫌辛苦，不嫌累，也不会觉得录数据是在被折腾”。但现实是，很多工厂老板说：我的工人很便宜，便宜到你无法想象。“一开始他还跟我谈人形机器人，后来他说，就算不用人形的，你的机器人也比我的工人贵多了。"

新泊地谢正鹏提供了一个实验室自动化的中间地带：新泊地的实验室已基本无人，仪器自动化程度高，但前处理环节——样品分离、萃取——仍需人工把控，因为“非标的工序，你得人去把控”。他们与高校合作，内部部署了一套软件，AI已经开始帮助他们提升解析报告的准确率，减少“头发掉了一大把也解不出来”的情况——这是一个务实的、渐进式的路径。

中科纳通范晔则提出了一个带有哲学意味的担忧：标准化实验室可能会丢失“意外”。“化学和物理的很多伟大发现，都是意外造成的。如果所有流程都被标准化、机器化，这些意外就被规避掉了——从做实验的角度来说，这是很无趣的一件事。"

生寰未来陈藤以丹纳赫的高通量设备报价作为参照（一套完整流程1500万元至2000万元），直指核心痛点：对中小企业而言，建设黑灯实验室的成本是巨大的鸿沟。

Kuzflow陈致君补充观点，他更期待有更多从头部仪器企业出走的创业者一起能搞出“拼多多版”的自动化设备，大幅降低成本，让真正数据驱动的AI材料研发变得可及。

2.6 展望：每个企业家的务实愿望

上半场尾声，主持人邀请每位嘉宾许下新一年的愿望——不是豪言壮志，而是真实的期许。

- 范晔：把国产粉体与日德材料之间约10%的性能差距补齐，完成供应链的“最后一公里”国产化

- 谢正鹏：希望AI能真正解放材料创新的边界——让AI去“乱想”，帮行业冲破人类经验思维的天花板；同时把苏州业务做大，降低上海运营成本

- 龙颖杰：今年专注打磨产品和训练模型，最朴实的愿望是“训练报错少一点，省一点算力钱”

- 陈藤：多签单，同时借助这类生态会议积累更多合作伙伴，把AI4M的产业生态做大

- 陈致君：希望AI能真正改变化工行业——就像互联网改变了打车、买咖啡一样，在自己专注的化工赛道为这场变革出一份力

三、下半场：产业服务与投资视角的全面扫描

茶歇后，下半场主题切换为“AI4M产业服务机遇与投资价值”，新的六位嘉宾入场：

围绕科技金融创新授信、AI材料检测标准建立、AI辅助发明专利归属，以及投资人对AI4M赛道的真实判断，嘉宾们分别从各自的专业视角给出了深度分析。

科技金融层面，交通银行陈蓉开场分享了团队通过深度陪跑轻资产科技信息安全领域企业发展中期千万级授信支持到筹备上市近期完成亿级重大项目增信的案例。同时对服务AI材料企业面对研发周期长、不确定性高的场景下，如何突破传统信贷评估体系的局限。陈行长通过交通银行总行分行同城地缘优势，集团化项目评估赋能，AI金融模型运用等角度做出回应。

检测认证层面，钛和检测的刘传君指出，AI新材料在性能维度、失效模式上与传统材料存在本质差异，现有检测标准体系已明显滞后于技术创新速度——这既是挑战，也是第三方检测机构的新市场机会，钛和检测目前在拥抱AI的同时，积极帮助企业建立标准，运用公司丰富的企业服务经验及良好的市场口碑，以检测为媒，运用团队行业经验将上下游企业牵手协同，合作形成供应链各个节点各级别标准，助力企业行业及产品优势建立

AI4M产业的发展，使得企业发展过程中要面对知识产权层面、企业管理结构出现了前所未有的多重挑战。微略知识产权肖烜博士认为知识产权企业布局的关键是利用我国政府对科技企业强大的政策扶持力度，呼吁企业培养政策敏感性，与服务机构联动，分析申报逻辑及审查标准，跟随国家科技发展不断提升技术储备和知识产权。

申浩律师事务所陈文杰律师表示随着AI行业的发展，一个很明显的趋势，AI不再是一个技术问题，而是合规先行的行业。合规和侵权案件越来越多，但法律的路径越来越清晰，哪些能做哪些不能做，企业应当风险前置，把合规作为产品的一部分融进设计。AI的发展只是侵权方式变了，但责任不会消失。律师作为桥梁作用，既要懂法律，也要懂模型结构训练逻辑等。还要把技术事实翻译成法律事实。

粒子未来基金创始人杨敬武先生压轴对AI4M企业投资问题做出了回应，杨总首先表示即使AI企业带来了前所未有的多元商业模式，但企业掌舵者始终是人，AI打开了商业价值的想象空间，但企业家还是需要有对自身及团队冷静客观的判断及认识，深耕自身核心竞争力，客观真诚地呈现在投资人面前，才可以建立双方长期合作的信任。同时客观并不是拒绝泡沫，杨总表示泡沫是行业蓬勃发展的特征现象，它可以加速创业者更快速地获得资源和发展。因此创业者更需要不断深度思考企业业务，充分发现自己企业所扮演的商业价值角色。杨总指出，简单的配方生成、单一问题的解决并不是AI4M的价值核心，业务过程中在服务客户同时，发掘市场空白，利用技术优势建立成分的生产管线并转型成为成分供应企业才是AI4M打开自身商业价值的最终钥匙，也是弥补我国基础科学发展的终极方案。

四、恒泰的愿望：从空间服务者到产业连接者

这次交流会的意义，不止于内容本身。

苏州恒泰提供的，不只是会议室，而是一套完整的产业对话基础设施：NEXHUB社区空间兼顾公开讨论与私下交流的多元需求，入驻企业与外地参会者在茶歇间隙自然发生碰撞，企业家提到自身农产品成分检测报告服务，恰好坐在对面的知识产权企业客户需求便接上了话头。这种密度，是刻意设计的。

主持人在活动中说了一句话，值得被放在这里作为注脚：“这就是我们活动的主旨——没有边界，有什么事就直接聊。"活动组织者希望活动可以做到微信随时加，朋友伙伴随时交，业务合作随时聊。

恒泰新裕大厦即将成为“AI创新大厦”，苏州工业园区对具身智能机器人的政策支持力度持续加大，英伟达的培训认证基地正在同栋楼里落地。当产业政策、园区资源与垂直行业的真实需求在同一个屋檐下相遇，苏州恒泰正在悄悄定义一种新的楼宇运营逻辑：不只是招商，而是育商；不只是出租空间，而是孵化生态。

五、背景资料

AI4M（AI for Material）指人工智能技术在新材料研发、制造与应用领域的系统性赋能。根据行业预测，当AI材料渗透率达到2.5%时，年产值可突破1400亿美元；全球AI材料市场规模预计2032年突破260亿美元；覆盖的下游六大行业市场超过11万亿美元。德勤预测2026年全球半导体销售额将创9750亿美元新高，AI数据中心建设对热界面材料、低介电常数材料等AI基础设施材料需求激增，正在形成新的高速增长赛道。

苏州恒泰是苏州工业园区重要的楼宇经济运营主体，旗下新裕大厦正规划升级为“AI创新大厦”，聚焦AI+新材料、AI+工业设计、AI+智能硬件等细分方向，为科技企业提供从物理空间到产业生态的全维度支撑。

本文由财经头条CVC研究中心根据活动现场内容整理发布。

财经头条 | 2026年5月21日 | 苏州

人工智能技术的持续突破，正在给新材料产业带来一场深刻的研发范式革命。5月21日下午，由苏州恒泰招商发展有限公司主办、财经头条承办、苏州工业园区楼宇经济促进会支持的"AI for Material（AI4M）新材料产业发展机遇交流会"在苏州工业园区恒泰新裕大厦8楼圆满举行。

来自北京、上海、苏州等地的20余位行业企业家、AI创业者、检测认证专家、知识产权律师、银行金融家与投资人，齐聚于新裕大厦NEXHUB社区空间，从各自身处的行业一线出发，共同审视AI与新材料融合的真实图景与深层困境，一次坦率的产业对话就此展开。

一、从载体到生态：恒泰的产业逻辑

会议开场，苏州恒泰楼宇招商总监、苏州工业园区楼宇经济促进会秘书长杭海代表主办方致辞。AI加创新有很多内容，包括今天的主题新材料，也包括AI工业设计、AI智能家居的应用。这栋楼目前已经入住了七八家AI相关企业。英伟达今天上午刚上完会，马上就会在十一楼、十二楼建立他们的培训认证基地。”杭海总语重心长的表示。

这个细节不是偶然的点缀。它揭示的是恒泰的产业逻辑：楼宇不只是物理空间，更是产业生态的培育皿。 恒泰正在将园区打造为AI上下游企业的聚集地和交流场——这次AI4M交流会，正是这一逻辑的最新实践。

杭海坦言，相比致辞稿上的客套话，他更希望今天的交流能真正促成企业与企业之间、企业与投资机构之间更多的交流，真诚的希望与会者能多了解苏州、了解园区、了解恒泰，发现在这里生根的价值。

二、上半场实录：五位一线企业家的真实告白

开场致辞后，圆桌上半场正式开启，主题为“AI4M产业技术进展研讨”。五位来自材料生产、检测分析、AI研发各端的企业家悉数入席：

- 范晔｜北京中科纳通电子技术有限公司苏州分公司总经理

- 谢正鹏｜上海新泊地新材料研究有限公司创始人

- 陈藤｜生寰未来（上海）人工智能科技有限公司创始人

- 龙颖杰｜映射引擎（上海）人工智能科技有限公司创始合伙人

- 陈致君｜原陶氏化学数字化项目经理 / Kuzflow创始人

2.1 成就故事：从AI辅助降本，到“让客户感到恐惧”

活动主持人、财经头条CVC研究中心负责人秦寅以一个轻盈的破冰问题开场——“过去一年里，你们企业做的最有成就感的一件事是什么？”五个回答，五种截面，共同勾勒出AI4M赛道当下的真实生态。

北京中科纳通电子技术有限公司苏州分公司总经理范晔博士讲述了一场安静的颠覆性创新：他们的导电高分子材料企业，配合一家手机模组厂商完成了银基材料的替换——用AI筛选材料，最终选定钨材料体系，历时半年完成从立项到终端认可。“以前这样一个项目，从实验到量产基本需要三年。现在有了AI，缩短到了半年。"这是时间维度上真实可量化的突破。

映射引擎（上海）人工智能科技有限公司Mapping Engine创始合伙人龙颖杰的故事则颠覆了常规叙事。他们最自豪的事，是“客户在验证过程中终止了我们的服务”——原因是客户担心，AI的能力若继续推进，团队的工作机会将受到威胁。“我们真正在客户的场景里验证了AI的能力，让他们感到了恐惧。”随后，客户签下了框架采购协议，继续推进AI能力建设。

上海新泊地新材料研究有限公司创始人谢正鹏则带来了一个从“短平快”到“深耕细作”的转型叙事。新泊地做了11年材料逆向分析，服务过拜耳、巴斯夫等大企业，但也面对订单数量众多客单价格较低服务成本大的实际问题。这一年，他们主动深入兽药领域，成为农业农村部下属协会的首批供应商名录企业，兽药申报报告获得农业农村部认可——单个订单从万元级跃升至四五十万元。"这证明，在一个垂直方向持续深耕，是可以突破内卷的。"

生寰未来（上海）人工智能科技有限公司创始人陈藤主攻AI for Biology，切入蛋白质设计赛道。他将初创公司“活下来”本身视为成就，又补充道：今年他们的智能体产品率先上线，并斩获了第一个付费客户、第一笔回款——“能把钱收回来，对初创团队来说非常challenging，也非常rewarding。"

Kuzflow创始人陈致君曾任职陶氏化学，现离开头部化工集团专注AI加速化工配方研发。他分享的最大成就不是订单，而是“验证了假设”——AI真的可以帮助化学公司加速配方研发，这条路是可行的。“这不只是一张订单，更重要的是：我们的愿景，在现实市场中被验证了。"

2.2 市场判断：趋势的到来，正在拐点

当话题转向“未来一年各自行业的增长爆发点”，讨论开始向深处延伸。

映射引擎龙颖杰提出了一个颇具洞察力的判断：AI4M的需求爆发点，尚未到来，但它将随“大模型幻觉破灭”而至。“现在很多老板对大模型有幻觉，觉得它无所不能。当他完成第一轮试点、得到真实反馈后，他才会客观评估这个工具的边界，并重新组织他的团队和研发流程。那时候，真正的需求爆发才会出现。"

生寰未来陈藤则援引了AMD CEO苏姿丰在上海AMD AI 开发日发表演讲时的核心判断——"AI is at a turning point"——印证自己的观察：AI正在走向“running everywhere, shaping the world”。他指出，生物制造领域一个重要的第一性原理是成本最小化，而AI的介入正是在这个层面上真正创造价值——不是讲故事，而是改造生产关系。

中科纳通范晔则将导电材料企业的未来方向清晰地表达为：从国产替代走向深度定制研发。“客户提出的需求是以前没有的，需要我们从零到一去做。这时候AI发挥了关键作用——它让我们项目的成功率高了很多，能真正地进行下去的项目比例明显提升了。"

2.3 AI3.0时代与逆向设计：前沿与现实的落差

对话的深水区，出现在关于“AI材料研发3.0时代”的讨论环节。主持人引出云岫资本的观点：生成式AI可根据目标性能逆向设计材料结构——这对当前企业意味着什么？

Kuzflow陈致君最先回应，将问题落地：AI在化工配方领域做逆向设计，核心前提是两点——一是数据是否足够，二是配方中各角色的量测维度是否完整。“你能不能做到逆向设计，看的是难不难，而难不难取决于数据质量和配方复杂度。"他的建议是先找“好做”的赛道——数据充分、配方不过于复杂——先跑出成果，再扩展。

生寰未来陈藤从生物基材料的角度给出了一个更具颠覆性的判断：“生物性材料的稳定性本质上是动态的，它的数据质量天然比物理化学材料更差。阿尔法折叠说解决了90%以上蛋白质结构预测的问题，但实则不然——蛋白质的可溶性问题、数据质量问题，根本没有被解决。所以在生物基材料研发上目前还需要建立坚实的正向研发基础”

他的结论落在战略取向上：AI4M企业的护城河，一定不是工具层，而是“交付结果的服务”。“你干不过Anthropic，他们肯定会做的，而且周期会越来越短。留给大家的机会，就是纵深向下——去做真正的数据工厂，去做深度的交付服务。"

映射引擎龙颖杰从服务经验出发，揭示了一个行业普遍困境：大多数想要做“逆向推理”的客户，此前从未认真做过正向数据积累。“你问我AI怎么做逆向，不好意思，你先把欠的账还了——信息化系统上线、工艺数据收集——然后我才能给你做。" 这是一个服务商不得不说的实话。

2.4 卡脖子的真相：数据，不只是技术问题

在“AI4M量产化为何迟迟未出现爆款”的核心议题上，嘉宾们不约而同地将矛头指向一个词：数据。

中科纳通范晔道出了材料行业的真实困境——企业间的数据不互通，即便同行，也不可能将核心配方和实验数据共享进同一个系统。“我要不要把几十年积累的数据交出来？我做完本地部署还是有顾虑——这是一个信任的问题。"

新泊地谢正鹏讲述了一个典型失败案例：一家做刹车片的知名企业，产品成分多达40余种金属粉末，非常适合AI介入筛选配方。但谈判到最后，卡住的是什么？“他没法把数据给你，就算本地部署他也愿意，但他的数据根本就没有好好收集过——30年的企业，数据散落各处，格式各异，根本没法用。"

他给出了一个冷静的判断：“AI公司只解决了软件问题，数据问题才是最大的硬件问题，要企业自己解决。AI公司最终能产生多少价值，取决于客户自己的数据质量和研发能力。"

Kuzflow陈致君补充了更深一层的洞见：不是有数据就够了，更重要的是数据能被AI“读懂”。“从Day One就要设计好：什么样的特征是AI可以理解和使用的。这个事情本身就很复杂，不是每个化工企业在一开始就会去想的。“这意味着，AI服务商的价值，不仅在于部署算法，更在于帮助企业构建AI可用的数据体系——这不是SaaS能覆盖的事。

生寰未来陈藤则将问题拉升至制度层：生物制造行业竞争激烈，研发投入军备竞赛也是常态，造成中小企业生存环境严峻，单纯的配方项目利润不足以支撑一个真正的AI专家薪酬。这都注定了，真正的AI转型，必须“亲自下场做”——像焕亮科技创始人那样，从AI服务乙方直接转变为自己做材料的甲方。

2.5 黑灯实验室：理想很丰满，算账很现实

围绕“自动化实验室（黑灯实验室）”的讨论，是上半场最接地气的一段对话。

映射引擎龙颖杰说，他们由衷希望黑灯实验室蓬勃发展，“机器人不嫌辛苦，不嫌累，也不会觉得录数据是在被折腾”。但现实是，很多工厂老板说：我的工人很便宜，便宜到你无法想象。“一开始他还跟我谈人形机器人，后来他说，就算不用人形的，你的机器人也比我的工人贵多了。"

新泊地谢正鹏提供了一个实验室自动化的中间地带：新泊地的实验室已基本无人，仪器自动化程度高，但前处理环节——样品分离、萃取——仍需人工把控，因为“非标的工序，你得人去把控”。他们与高校合作，内部部署了一套软件，AI已经开始帮助他们提升解析报告的准确率，减少“头发掉了一大把也解不出来”的情况——这是一个务实的、渐进式的路径。

中科纳通范晔则提出了一个带有哲学意味的担忧：标准化实验室可能会丢失“意外”。“化学和物理的很多伟大发现，都是意外造成的。如果所有流程都被标准化、机器化，这些意外就被规避掉了——从做实验的角度来说，这是很无趣的一件事。"

生寰未来陈藤以丹纳赫的高通量设备报价作为参照（一套完整流程1500万元至2000万元），直指核心痛点：对中小企业而言，建设黑灯实验室的成本是巨大的鸿沟。

Kuzflow陈致君补充观点，他更期待有更多从头部仪器企业出走的创业者一起能搞出“拼多多版”的自动化设备，大幅降低成本，让真正数据驱动的AI材料研发变得可及。

2.6 展望：每个企业家的务实愿望

上半场尾声，主持人邀请每位嘉宾许下新一年的愿望——不是豪言壮志，而是真实的期许。

- 范晔：把国产粉体与日德材料之间约10%的性能差距补齐，完成供应链的“最后一公里”国产化

- 谢正鹏：希望AI能真正解放材料创新的边界——让AI去“乱想”，帮行业冲破人类经验思维的天花板；同时把苏州业务做大，降低上海运营成本

- 龙颖杰：今年专注打磨产品和训练模型，最朴实的愿望是“训练报错少一点，省一点算力钱”

- 陈藤：多签单，同时借助这类生态会议积累更多合作伙伴，把AI4M的产业生态做大

- 陈致君：希望AI能真正改变化工行业——就像互联网改变了打车、买咖啡一样，在自己专注的化工赛道为这场变革出一份力

三、下半场：产业服务与投资视角的全面扫描

茶歇后，下半场主题切换为“AI4M产业服务机遇与投资价值”，新的六位嘉宾入场：

围绕科技金融创新授信、AI材料检测标准建立、AI辅助发明专利归属，以及投资人对AI4M赛道的真实判断，嘉宾们分别从各自的专业视角给出了深度分析。

科技金融层面，交通银行陈蓉开场分享了团队通过深度陪跑轻资产科技信息安全领域企业发展中期千万级授信支持到筹备上市近期完成亿级重大项目增信的案例。同时对服务AI材料企业面对研发周期长、不确定性高的场景下，如何突破传统信贷评估体系的局限。陈行长通过交通银行总行分行同城地缘优势，集团化项目评估赋能，AI金融模型运用等角度做出回应。

检测认证层面，钛和检测的刘传君指出，AI新材料在性能维度、失效模式上与传统材料存在本质差异，现有检测标准体系已明显滞后于技术创新速度——这既是挑战，也是第三方检测机构的新市场机会，钛和检测目前在拥抱AI的同时，积极帮助企业建立标准，运用公司丰富的企业服务经验及良好的市场口碑，以检测为媒，运用团队行业经验将上下游企业牵手协同，合作形成供应链各个节点各级别标准，助力企业行业及产品优势建立

AI4M产业的发展，使得企业发展过程中要面对知识产权层面、企业管理结构出现了前所未有的多重挑战。微略知识产权肖烜博士认为知识产权企业布局的关键是利用我国政府对科技企业强大的政策扶持力度，呼吁企业培养政策敏感性，与服务机构联动，分析申报逻辑及审查标准，跟随国家科技发展不断提升技术储备和知识产权。

申浩律师事务所陈文杰律师表示随着AI行业的发展，一个很明显的趋势，AI不再是一个技术问题，而是合规先行的行业。合规和侵权案件越来越多，但法律的路径越来越清晰，哪些能做哪些不能做，企业应当风险前置，把合规作为产品的一部分融进设计。AI的发展只是侵权方式变了，但责任不会消失。律师作为桥梁作用，既要懂法律，也要懂模型结构训练逻辑等。还要把技术事实翻译成法律事实。

粒子未来基金创始人杨敬武先生压轴对AI4M企业投资问题做出了回应，杨总首先表示即使AI企业带来了前所未有的多元商业模式，但企业掌舵者始终是人，AI打开了商业价值的想象空间，但企业家还是需要有对自身及团队冷静客观的判断及认识，深耕自身核心竞争力，客观真诚地呈现在投资人面前，才可以建立双方长期合作的信任。同时客观并不是拒绝泡沫，杨总表示泡沫是行业蓬勃发展的特征现象，它可以加速创业者更快速地获得资源和发展。因此创业者更需要不断深度思考企业业务，充分发现自己企业所扮演的商业价值角色。杨总指出，简单的配方生成、单一问题的解决并不是AI4M的价值核心，业务过程中在服务客户同时，发掘市场空白，利用技术优势建立成分的生产管线并转型成为成分供应企业才是AI4M打开自身商业价值的最终钥匙，也是弥补我国基础科学发展的终极方案。

四、恒泰的愿望：从空间服务者到产业连接者

这次交流会的意义，不止于内容本身。

苏州恒泰提供的，不只是会议室，而是一套完整的产业对话基础设施：NEXHUB社区空间兼顾公开讨论与私下交流的多元需求，入驻企业与外地参会者在茶歇间隙自然发生碰撞，企业家提到自身农产品成分检测报告服务，恰好坐在对面的知识产权企业客户需求便接上了话头。这种密度，是刻意设计的。

主持人在活动中说了一句话，值得被放在这里作为注脚：“这就是我们活动的主旨——没有边界，有什么事就直接聊。"活动组织者希望活动可以做到微信随时加，朋友伙伴随时交，业务合作随时聊。

恒泰新裕大厦即将成为“AI创新大厦”，苏州工业园区对具身智能机器人的政策支持力度持续加大，英伟达的培训认证基地正在同栋楼里落地。当产业政策、园区资源与垂直行业的真实需求在同一个屋檐下相遇，苏州恒泰正在悄悄定义一种新的楼宇运营逻辑：不只是招商，而是育商；不只是出租空间，而是孵化生态。

五、背景资料

AI4M（AI for Material）指人工智能技术在新材料研发、制造与应用领域的系统性赋能。根据行业预测，当AI材料渗透率达到2.5%时，年产值可突破1400亿美元；全球AI材料市场规模预计2032年突破260亿美元；覆盖的下游六大行业市场超过11万亿美元。德勤预测2026年全球半导体销售额将创9750亿美元新高，AI数据中心建设对热界面材料、低介电常数材料等AI基础设施材料需求激增，正在形成新的高速增长赛道。

苏州恒泰是苏州工业园区重要的楼宇经济运营主体，旗下新裕大厦正规划升级为“AI创新大厦”，聚焦AI+新材料、AI+工业设计、AI+智能硬件等细分方向，为科技企业提供从物理空间到产业生态的全维度支撑。

本文由财经头条CVC研究中心根据活动现场内容整理发布。