2026 年 9 月 21 日，深圳。晶泰科技（2228.HK）宣布科学智能体平台 XtalPi Science 完成重要产品升级：正式上线 80 余项专有科学技能与工具，扩大邀请测试范围。平台在多项内部药物发现任务中的表现优于 Claude——hit to lead 阶段"设计-合成-测试-分析"（DMTA）工作流盲审中，药物化学专家愿意采纳并推进至实验的分子建议，XtalPi Science 有效率 90%（Claude 为 70%），优秀率约 60%（Claude 约 20%）。

这 80 余项能力覆盖药物发现主要环节：靶点调研与专利分析、分子生成与性质预测、蛋白准备与分子对接、逆合成路线预测、构效关系分析、LC-MS 谱图解析、数据处理与工作流自动化。以 Tools、Skills、Recipes 三种形式呈现，用户在对话框输入"/"即可唤起，无需编程。

更值得注意的是实验端：平台连接自主实验室后可调度机器人执行实验、采集数据、依据结果调整后续任务。在晶泰内部分子库合成项目中，15 人化学家团队每月交付超过 20,000 条反应数据和实体分子，数据收集效率提升 40 倍以上，人类专家分析决策工作量减少 80%——科学家在物料确认、反应调整、质量判定等关键节点与智能体协同决策。

科研智能体的第二战场

这不是孤例。Anthropic 六月底推出 Claude Science，近期开始建设湿实验室；Google DeepMind 持续推进 AI co-scientist。科研智能体正从"回答问题"走向"组织研究"：理解需求、调用工具、执行流程、根据结果迭代。2026 年，科学研究成为继编程之后 AI 智能体加速落地的第二战场。

AI 进企业：先有数据底座，再谈智能体

这些平台指向同一个未来：AI 不再只是聊天窗口，而是能调工具、跑流程、进实验室的"科研同事"。但对化工企业的日常经营而言，这个未来前还有一个更朴素的问题——AI 进企业的第一步，不是替科学家做研发，而是先把企业的化学品、产品、询单、实验、批次、质检这些真实业务数据组织成 AI 能用的形态。

这正是胜蓝® AIchem 的切入点，也是它与科研智能体平台的分工差异：

  • AIchem 管数据与业务底座：以化学品和产品一物一档为基础，保存询单、报价、订单、采购、实验、生产、库存、质检、合同九类实际工作记录。内置助手可查询和整理这些资料，并调用可用的化学分析工具——结构解析、相似度比较、反应 SMILES 检查、批量解析。
  • 智能体的权限与确认边界：AIchem 助手只使用当前账号有权查看的资料和工具；查询直接返回结果，涉及创建、修改等业务写入时，先列出目标记录和具体动作，经用户确认后才执行，执行时系统再次检查访问条件，操作留有记录。
  • 开放 API 承接外部智能体：XtalPi Science、Claude Science 这类外部 AI 工具可通过个人访问令牌连接 AIchem，继承令牌所属用户的权限与业务校验——企业数据进得去智能体，智能体的动作也圈在企业权限边界内。

一句话：科研智能体把 AI 送进了实验室，AIchem 把 AI 接进了企业的日常业务。前者加速发现，后者让每一次询单、批次与质检都成为 AI 可用、可查证的工作记录。当智能体们越来越强，企业手里的结构化数据资产，就是它们发挥价值的燃料——这笔账，越早开始记越划算。

（信息来源：晶泰科技 2026-09-21 发布，艾瑞网转载）