AI 驱动仿真革新，国产 CAE 实现弯道超车
高端制造离不开工业仿真这一基石，但长期以来面临着国外软件垄断、计算周期冗长及过度依赖人工经验等瓶颈。本次专访特邀清华大学庄茁教授，深入剖析 AI 技术如何为 CAE 行业带来颠覆性变革。借助人工智能的辅助，传统仿真流程得以重构，原本耗时数天的建模和网格划分任务被压缩至几分钟，研发效能显著增强。基于 FEM 与 AI 的融合技术，相关应用已在骨科医疗领域落地，个性化植入体设计时间从数周缩减至几十分钟。庄教授认为，虽然传统 CAE 的追赶之路艰难，但借助物理 AI 技术，国产软件有望避开老牌软件的架构缺陷，走
AI 制药新纪元：国家级中心落地，华为领衔巨头加码
医药行业正加速融入人工智能浪潮。 据中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）5月21日通报，该院携手医药领军企业、AI制药公司、数字化服务商、科研机构、监管部门及行业协会等多元主体，共同发起成立“医药工业数智化转型促进中心”，其组建仪式定于2026年6月2日召开。 据了解，该中心在工业和信息化部消费品工业司指导下运作，旨在落实国家《医药工业数智化转型实施方案（2025—2030年）》，打造核心支撑平台，解决药企在数字化转型中面临的“不会转、不敢转、成本高”等痛点，加速培育产业新质生产力，为健康中国建设筑牢
百时美施贵宝联手恒瑞共拓新药研发，跨国医药合作迈入新阶段
核心要点 本周，美国医药巨头百时美施贵宝正式宣布，将与中国本土制药企业携手推进在研药物的临床试验及创新药联合开发，这一举措可能标志着跨国医药产业协同发展的新篇章正式开启。 周二，百时美施贵宝与中国领军药企恒瑞医药签署了一份潜在价值达数十亿美元的合作协议。双方计划共同研发十余种药物，其中四款由百时美施贵宝主导研发，并委托恒瑞医药在中国启动早期临床试验，同时双方还将共同探索全新候选药物的研发路径。 专注医疗领域的对冲基金 Affinity 资产顾问私募投资主管、前辉瑞(25.3346, -0.42, -1.6
剂泰科技港股上市，AI制药再添爆款案例
氨基观察-创新药组独家报道文章作者：蔡九剂泰科技，已跻身2026年港股最受瞩目的IPO行列。如此高的关注度，很大程度上归功于其顶级的基石投资者阵容。国际顶级资产管理、专业医疗长线基金和AI科技主题机构齐聚，加上国家队和头部公募基金的共同参与，显示了主流资金对AI制药赛道的高度共识。值得注意的是，基石认购总额达到1.48亿美元，创下了该赛道的历史新高。市场追捧的情绪在认购阶段进一步升温，公开配售超额认购倍数高达6911倍，冻结资金近7300亿元人民币，投资者的热情可见一斑。上市首日的股价表现也为这场热度画上
2026前端技术趋势：AI驱动效率革新与全栈演进
随着互联网技术的不断演进，前端开发早已超越了基础页面构建和简单交互的范畴，正朝着智能化融合、全栈贯通、高效稳定以及极致用户体验的方向深入发展。对于企业级前端研发而言，紧随技术潮流、优化技术栈选择、并显著提升开发效率，不仅是满足业务快速迭代的必然要求，更是优化产品体验和控制维护成本的关键所在。本文将结合2026年前端技术的主流发展趋势，以企业实际研发场景为基础，深入分析前沿技术的落地价值，旨在为团队的技术更新换代和项目优化提供切实可行的指导。01AI赋能研发全流程：重塑开发模式，实现效率飞跃从前两年的初步探
人工智能重塑油田化学剂研发：破解性能成本难题，开启智能优化新纪元
在油田化学剂研发行业，"开发出可用配方"并非最大挑战，真正的症结在于如何同时达成四大目标：性能提升、成本管控、周期压缩和结果可重复性。长期以来，这一类似"不可能三角"的难题始终制约行业发展：提升性能通常需要增加助剂投入，从而抬高成本；而削减成本又会造成性能下降，无法满足油田实际应用需求。研发者不得不在不断试错中寻找平衡，不仅耗资巨大、耗时漫长，而且研发成果极度依赖个人能力，难以实现标准化推广和大规模应用。当前，人工智能技术的引入正从根本上颠覆这一传统研发模式。戴纳科技开发的表面活性剂AI自进化无人实验室，
MaXFlow逆向AI实验设计平台赋能CMC工艺与配方优化
1. 行业背景与MaXFlow的创新路径在现代创新药的化学、制造与控制（CMC）环节，无论是小分子药物的合成工艺，还是大分子生物制剂的配方开发，都普遍面临“设计空间广阔”与“实验资源受限”的根本性矛盾。传统的实验设计方法（如中心复合设计或Box-Behnken设计）在应对高维度复杂性问题时常常力不从心，容易陷入局部最优解，并且对实验数量的要求极高。MaXFlow平台通过整合先进的贝叶斯优化算法与响应面模型，从根本上改变了传统的单因素和正交设计范式。该平台能够基于历史数据和评估经验，智能化地引导后续实验方向
人工智能赋能光刻胶研发，引领材料设计范式革新
作为芯片制造的关键材料，光刻胶的质量深刻影响着集成电路的性能与生产良率。这一长期被日美企业主导的领域，正遭遇传统“试错法”研发效率低、周期长的困境。在上海市经信委科学智能“百团百项”专项的助力下，上海大学张建华、李浩源团队运用人工智能技术，构建了以“数据库—模型池”为核心的先进光刻胶智能设计平台，完成了从需求分析、分子设计到配方性能预测的全链条智能化，驱动研发模式从“经验试错”向“理性设计”跃迁。此项革新有望显著提升研发效率、削减成本，并通过产学研协同，加速实现高端光刻胶的自主可控，为国产化突破开辟新道路