2026年7月17日即将开幕的WAIC 2026上，两家国产AI4S代表性企业的核心产品将成为科学智能展区的焦点。深度原理公司的Mira材料发现平台和天鹜科技的Matwings Venus蛋白质研发平台将重磅亮相，向全球展示中国在AI驱动科学发现领域的产业化成果。这两个平台的共同特征在于它们已经走出了纯粹的学术研究范畴，正在向产业级解决方案加速进化。Mira平台已经完成了40项实验性质预测验证，证明AI主动设计材料的路线是可行的；Matwings Venus则已经成功交付了三十余款蛋白质项目，获得了启明创投、本草资本等多家知名投资机构的四轮融资。这些成绩表明，国产AI4S已经跨越了"技术验证"的门槛，正在进入"产业落地"的新阶段。
深度原理公司开发的Mira材料发现平台代表了国产AI4S在材料科学领域的最新突破。传统材料研发的模式可以用"万里挑一"来形容——一种新材料的发现通常需要在数千乃至数万种候选配比中反复实验，一个典型的材料筛选周期长达5到10年。Mira平台通过深度学习和生成式AI技术，将材料研发的模式从"偶然试错"转变为"主动设计"。Mira平台的运行逻辑可以概括为"AI出题、实验验证、数据反馈"的闭环。首先，AI系统学习了数百万种已知材料的晶体结构、电子态密度和物理化学性质数据，建立了材料潜在性能与微观结构之间映射关系的深层神经网络模型。当研究人员输入目标性能参数（比如"在800摄氏度以上保持稳定且电导率超过1000 S/cm"），Mira平台会在数小时内自动生成成千上万个候选化学组合方案。接下来，平台对候选方案进行三级过滤：第一级通过高通量计算筛选出理论上可行且性能预期突出的方案；第二级通过分子动力学模拟对候选方案的长期稳定性进行虚拟测试；第三级将最终确认的少数方案交给实验科学家进行物理验证。在整个流程中，AI完成的筛选和验证工作占到了95%以上，研究人员只需要进行最终5%的物理实验验证。Mira平台已经通过了40项实验性质预测验证，成功率达到了87.5%。这意味着当Mira平台预测一种新型化合物具有某类性能时，被后续物理实验证实的概率接近九成。在具体的材料发现案例中，Mira平台帮助某合作伙伴在不到4个月的时间内发现了一种新型热电材料，该材料的转换效率比现有商用方案高出了约35%，而传统方法寻找这样一款材料至少需要2到3年时间。
天鹜科技由上海交通大学精英团队于2021年创建，是一家专注于AI蛋白质设计的科技企业。其核心产品Matwings Venus蛋白质研发平台在本次WAIC上全球首次公开亮相，代表了国产AI4S在生命科学领域的最新成果。Matwings Venus平台最令人惊叹的创新是"用自然语言对话驱动蛋白质研发全流程"。在传统的蛋白质研发流程中，研究人员需要在多个独立软件工具之间反复切换——用分子模拟软件做结构预测、用生物信息学工具做序列对比、用实验数据管理系统做结果分析。这些工具之间的数据格式互不兼容，流程衔接依赖大量人工介入，一个完整的蛋白质设计项目通常需要6到12个月才能完成。Matwings Venus将这一流程完全整合到同一个平台中，并且用户只需要通过自然语言与AI对话即可完成全部操作。Matwings Venus的核心技术能力包括四个层次。第一层是深度研究，AI可以自动检索并理解全球已发表的蛋白质相关文献。第二层是挖酶和定向进化，AI可以根据用户需求的催化功能和底物特异性，在蛋白质序列空间中进行智能搜索。第三层是从头设计，AI可以从零开始设计具有全新功能的蛋白质序列。第四层是自动化湿实验协同，AI可以将计算机设计结果直接输出为实验操作指令，与自动化实验设备对接执行。天鹜科技已成功交付了三十余款蛋白质项目，覆盖医药、化工、食品和环保等多个应用领域。
Mira和Matwings Venus这两个平台的成功并非偶然，它们背后反映出中国AI4S产业化的核心逻辑正在发生根本性变化。过去几年，国内AI4S的发展主要由学术研究驱动——高校和科研院所是主力玩家，研究目标是发表高水平的学术论文，对产业化落地的要求相对较低。但2025年以来，情况发生了明显变化。越来越多的AI4S创业公司开始涌现，它们不满足于在学术圈内证明技术可行性，而是直接将目标锁定在解决真实的产业痛点问题上。深度原理和天鹜科技都是这一波AI4S创业浪潮的代表性企业。两家公司的创始团队均有顶尖高校的学术背景，但同时具备强烈的产业化意识和商业化的执行力。这种"学术背景+产业导向"的复合型创业模式，正在成为中国AI4S领域的新趋势。从资本市场的态度来看，AI4S赛道正在获得越来越多投资机构的关注。天鹜科技的四轮融资获得了启明创投和本草资本等知名机构的支持，深度原理也获得了多家产业资本的青睐。资本的涌入将加速国产AI4S平台的技术迭代和商业化进程。从竞争格局来看，AI4S已经成为一个全球性竞赛赛道。国际科技巨头的动作频频——Google DeepMind推出了AlphaFold 4将蛋白质互作预测的准确率提升到98%。英伟达则通过CUDA加速平台和BioNeMo框架助力全球AI4S生态发展。面对国际竞争，国产AI4S平台的核心优势在于对国内产业需求的深度理解和对本土应用场景的快速适应性。
随着Mira和Matwings Venus等平台的成熟，AI4S的产业化图景日渐清晰。在短期内（1至2年），AI4S将在特定垂直领域率先实现规模化商业落地。材料科学领域的AI辅助筛选将成为新材料的标配研发工具，蛋白质设计领域的AI平台将加速创新药物和工业酶的研发流程。在中长期（3至5年），AI4S有望彻底改变科学发现的基本范式——科学研究将从"假设驱动"走向"数据驱动"，AI将成为科学发现的核心引擎而非辅助工具。然而，AI4S产业化面临的挑战同样不容回避。算力成本是第一个瓶颈。AI4S的大规模计算需要海量的GPU算力，而目前的AI算力价格对于大多数科研机构来说仍然偏高。第二个挑战是数据生态的瓶颈。高质量的结构化科研数据仍然稀缺，这限制了AI4S模型的性能天花板。第三个挑战是复合型人才的瓶颈。同时精通AI技术和特定科学领域的人才在全球范围内都极度稀缺。解决这些挑战需要产学研各方的共同努力，而WAIC 2026的科学智能板块恰好为各方提供了一个高效的交流合作平台。Mira和Matwings Venus的亮相，不仅展示了国产AI4S的产业化成果，也为整个行业提供了一个可借鉴的发展路径。