当AI for Science的话题集中在顶级学术期刊和前沿实验室时，中国制造业大省江苏正在用一种更接地气的方式推动AI4S的产业化落地。从混凝土配方优化到钢铁成分设计，从自动化实验到药物分子筛选，江苏省内一批企业和科研机构的实践表明，AI4S不仅仅属于基础科学前沿，它在传统制造业的转型升级中可以扮演更加务实的角色。
江苏作为全国制造业体量最大的省份之一，拥有从化工到材料、从医药到钢铁的完整产业链条，这为AI4S的产业化提供了得天独厚的应用场景。与北京聚焦基础前沿、广东侧重数字底座的路径不同，江苏的AI4S策略更加"以场景驱动"，直接瞄准传统制造业中效率提升空间最大的环节进行AI改造。
在具体推进机制上，江苏采取的是"龙头标杆带动中小企业"的策略。先由龙头企业与AI企业合作打造标杆案例，验证AI4S的投入产出比，然后通过行业协会和产业联盟向中小企业推广应用。这一策略降低了中小企业尝试AI4S的技术门槛和决策风险，也使得江苏的AI4S产业生态呈现百花齐放而非几家独大的格局。
从政策层面看，江苏省科技厅已经将AI4S列为"十五五"科技创新重点方向，设立了专项资金支持AI驱动的材料基因组、药物设计和智能制造三个方向的研发项目。同时，江苏还在推动省内高校AI4S交叉学科建设，南京大学、东南大学等高校已经开设了AI+材料、AI+化学等跨学科课程。
在江苏的AI4S实践中，最具代表性的是苏州材科源图科技有限公司推出的混凝土垂直领域大模型"砼真砼知"。这款模型由苏博特新材料联合东南大学、阿里云共同开发，基于十万组多尺度材料数据和百万份行业语料训练而成，有效解决了通用大模型在专业领域存在的"幻觉"问题。混凝土配方涉及水泥、骨料、外加剂等多种材料的复杂配比，传统方法需要大量试配实验，周期长、成本高。砼真砼知模型的推出使混凝土配方的初步设计时间从数周缩短到数小时。
南京钢铁集团则在特种钢研发领域引入了AI技术，应用"元冶·钢铁大模型"优化特种钢的成分设计和工艺参数。据集团披露的数据，引入AI模型后，部分特种钢的研发周期缩短了约三成。在钢铁行业利润空间持续压缩的背景下，研发效率的每一分提升都直接转化为竞争力。元冶模型的学习对象涵盖了南钢数十年积累的工艺数据和实验记录，能够根据目标性能指标反向推导最优的成分配比和热处理参数。
另一家值得关注的企业是镁伽科技，其打造的"镁伽鲲鹏实验室"采取了一种更具前瞻性的模式。该实验室组合了多种AI智能体，实现了七乘二十四小时无人值守运行，能够自动完成从样品制备、实验执行到数据采集和分析的全流程。这种自动化开箱即用的实验室模式大幅降低了科研人员的重复劳动，使他们能够将更多精力集中在实验设计和结果解读上。
江苏的AI4S实践表明，AI赋能科学研究并非只有"攻克基础科学难题"这一条路，在传统制造业中通过AI优化工艺参数、缩短研发周期、降低试错成本同样具有巨大的价值。而且相比之下，后者的商业确定性和投资回收期更加可预期，更容易吸引企业自主投入。
在推广层面，江苏面临的最大挑战不是技术问题，而是人才问题。AI4S需要同时理解AI技术和垂直领域知识的复合型人才，这类人才在市场上极度稀缺。江苏的方案是"两条腿走路"：一方面引进头部AI企业的技术专家与本地行业专家组建联合项目组；另一方面在省内高校设立AI4S交叉学科的定向培养计划，从源头培育人才池。
展望未来，江苏AI4S的发展将沿着三个方向深化：一是从单一环节优化向全流程AI闭环演进，推动更多企业建立AI+实验的干湿闭环体系；二是从大型龙头企业向中小企业渗透，通过云端化的AI4S服务平台降低使用门槛；三是从材料、化工等优势领域向生物医药、新能源等拓展。作为中国制造业转型的缩影，江苏的AI4S路径为全国其他工业大省提供了可参照的实践样本。
江苏的AI4S模式虽然植根于本地产业特色，但其核心方法论具有很强的可复制性。核心逻辑可以归纳为"场景驱动、标杆引领、人才筑基"三个关键词。AI4S的产业化不能靠政府单方面推动，也不能等研发端取得突破后再推向市场，而应该让最迫切的需求场景先"跑起来"，用真实的效率提升来说服更多企业加入。
这一模式对全国其他工业大省的启示在于：AI4S不是高不可攀的前沿技术，而是可以实实在在解决制造业痛点的方法论。山东的化工、浙江的轻工、广东的电子制造，都可以借鉴江苏的经验，找到各自领域中最值得用AI优化研发环节的切入角度。从更宏观的视角来看，江苏AI4S的实践为中国传统制造业的转型升级提供了一个"AI+研发"的新思路，即AI不一定要替代生产线上的工人，它可以在研发实验室里先发挥出立竿见影的效率提升作用。这一定位既务实又具有可操作性，使得AI4S在制造业中的应用推广拥有了更强的内生动能和更广泛的行业认同基础。