本文转自：人民网-上海频道
人民网上海4月16日电 （记者唐小丽）4月15日下午，上海市经信工作党委组织“上海产业向新行”专题调研采访活动走进华东理工大学，聚焦该校林嘉平团队历经十余年攻关打造的AI for Polymers创新范式，正式对外发布AI plus Polymers v3.0智能研发平台与我国首个高分子领域通专融合大模型Chat AIPolym。
这套完全自主知识产权的AI工具链，正推动我国高分子材料研发从“经验试错”迈向“智能精准设计”，为航空航天、电子封装、先进化工等领域破解“卡脖子”材料难题提供上海方案与硬核支撑。
AI plus Polymers智能研发平台
十年磨一剑 自主打造高分子专属智能平台
“我们2013年就在国内率先开展AI驱动的高分子材料研究，当时行业对‘AI+材料’还很陌生。”华东理工大学材料科学与工程学院学术委员会主任林嘉平教授表示，由于高分子具有长链和复杂微观结构，当时的标准化专业数据也仅万余条，相对稀少，如何让“不懂化学”的AI模型理解高分子成为团队首要解决的“拦路虎”。
团队从零起步攻克数据稀缺、模型难适配等核心瓶颈，用十年时间，首创具有完全自主知识产权的“AI plus Polymers”智能研发平台，首版于2023年3月发布。截至2025年底，已汇集760万条专业数据，涵盖157万种聚合物、5.8万种化学反应，获得9项软件著作权，为AI模型训练筑牢高质量数据底座。
林嘉平团队主要成员、高梁副教授在现场进行了详细介绍，目前AI plus Polymers平台已完成从1.0到3.0的迭代升级，v3.0搭载80余个AI模型10余种高分子专用算法，实现数据检索、性能预测、结构逆向设计、配方工艺优化、高通量筛选全链条覆盖；同步推出的Chat AIPolym大模型，打通自然语言、科学知识与专业模型，支持多模态对话、多输出预测、设计准则推荐，可直接响应“绘制化学结构”“预测聚酰胺性能”等专业指令，解决通用大模型在材料领域“幻觉多、精度低”的痛点。
“传统研发要在海量结构里‘大海捞针’，现在AI能在百亿级化学空间里逆向生成、精准筛选，效率提升百倍，研发周期从5—8年压缩至1年以内。”高梁用一组数据直观展现范式变革力量。
林嘉平团队
攻坚破难题 硬核应用案例验证AI新材料创制实力
依托AI for Polymers新范式，林嘉平团队已在高性能树脂、新型聚酰亚胺、高端导电胶等关键材料领域取得系列突破，多项成果实现产业化应用，破解传统试错法长期无法解决的行业难题。
针对航空航天对耐高温、易加工、高力学性能树脂的刚需，团队设计出聚硅炔酰亚胺树脂，耐热与加工性能优于传统聚酰亚胺，短时最高使用温度从500℃提升至600℃以上，已成功应用于航空航天、先进装备的关键部件制造。
在产业端，AI平台赋能效果显著。团队联合上海塑料研究所，构建聚酰亚胺专用数据库，AI筛选出的新型共聚结构，性能超越国外同类产品；针对高端导电10维以上参数耦合优化难题，通过AI全局优化算法，快速获得兼顾强度、导电、触变的新配方，大幅缩短验证周期、降低原料成本。
此外，库贝化学应用该AI平台开发的绿色可回收环氧树脂、某进口树脂替代品实现产业化，近两年新增经济效益近2000万元；与航天院所合作开发的低温固化、高温使用、高韧性环氧树脂，研发投入从900万元降至80万元，产品价格从120元/公斤降至50元/公斤，成为航天领域性价比标杆材料。
“这些成果充分证明，AI不是实验室的‘花架子’，而是能实实在在解决国家重大需求、产业痛点的硬核工具。”林嘉平强调，平台已累计发现1.27万个潜在新材料，94种完成实验室验证，2款实现航空航天、电子封装终端应用。
产业广赋能 服务60余家企业打造AI+新材料生态
目前，AI plus Polymers平台已进入规模化应用阶段，在有限开放状态下，全国已有60余家化工新材料企业、上千名研发人员在使用这个平台，累计访问量超116万次，成功赋能上海华谊、金山石化、上海塑料研究所等行业龙头，荣获2025年中国国际工业博览会“AI+新材料”应用示范案例、2025年上海市技术发明奖一等奖，2024—2025连续入选上海先进材料领域十件大事。
“平台采用云端部署与本地化部署结合模式，满足不同企业需求。”高梁介绍，中小企业可通过云端快速调用数据库、预测模型与优化算法，降低数字化研发门槛；重要龙头企业和航天院所，可通过本地化部署，实现AI+新材料的核心技术自主可控。
上海市经信工作党委宣传处副处长刘俊表示，华东理工AI+高分子成果是上海打造人工智能高地、培育新质生产力的典型标杆，既体现高校基础研究主力军作用，又打通“产学研用”创新链条，为全国新材料产业智能化转型提供可复制、可推广的经验。
“我们的目标是打造全球领先的聚合物材料AI研发平台，让中国新材料以更快速度、更低成本实现原始创新，从‘材料大国’迈向‘材料强国’。”林嘉平教授透露，团队将持续拓展平台应用边界，覆盖结构材料、功能材料、生物医用材料等更多领域，完善“通专融合”大模型能力，同时培养兼具高分子材料与AI知识的交叉型人才，为产业高质量发展注入持久创新动能。
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