95后科学家徐丽成与安俊逸，AI4S如何撬动物质科学新范式

在人工智能与物质科学深度融合的前沿阵地，两位95后科学家正用他们的实践改写科研规则。徐丽成，华东理工大学应用化学本科出身，后保研至浙江大学计算化学课题组；安俊逸，南京大学物理系博士毕业，转向计算机领域后再进入AI4S。2026年7月，这对搭档在上海西岸的办公室里，共同完成了国内首个无人介入的物质科学干湿实验全闭环系统——Golab物质科学智能研发工厂。

"AI出身的人是在等AI出奇迹，而Science出身的人是在给AI立规矩。"这是徐丽成对AI4S领域的深刻理解。作为团队中的算法专家，他负责配体推荐环节，而安俊逸则专注于Agent系统开发。在为期5天的“百题马拉松”超级科研工厂直播中，他们首次验证了这套系统的可行性。徐丽成回忆道："最紧张的是配体推荐，因为一旦失败就来不及重新实验。但幸运的是，模型推荐的配体确实提升了4个反应的平均产率。"

安俊逸负责的药物发现题目同样面临巨大挑战。这类长链路任务往往需要5至10小时才能完成，任何微小误差都可能导致整个流程崩溃。然而，在直播过程中，药物发现任务的成功率达到了前所未有的水平。"这让我意识到，AI4S正在突破传统科研的局限性。"安俊逸说。

他们的成功并非偶然。徐丽成在本科期间就开始自学Python，并最终收集了上万条烯烃不对称氢化的反应数据，构建了当时规模最大的结构化不对称催化反应数据集。这份数据集不仅让他获得了AI4S领域的入场券，也为后续研究奠定了坚实基础。安俊逸则在计算机领域积累了丰富的实践经验，为Agent系统的开发提供了技术支持。

"科学还有太多未知，但继续卷绩点好像已经没有什么挑战了。"徐丽成这样形容自己从化学转向AI4S的初衷。这种跨学科的探索精神，正是推动AI4S发展的核心动力。正如近期机构研报所指出的，AI4S正在推动科研从经验试错迈向数据与模型协同的第五范式，其商业价值也已超越单纯的工具授权，转向研发资产的时间价值重构和风险共担型收益分成。

"我们相信，AI4S将彻底改变物质科学的研究方式。"徐丽成和安俊逸表示，未来他们将继续优化Golab系统，探索更多应用场景，为科学研究注入新的活力。