从本体工程到AI4S闭环，枫清科技在2026服贸会上交出AI产业化答卷
2026年9月，以“开放引领发展，合作共赢未来”为主题的中国国际服务贸易交易会（服贸会）在北京盛大举行。作为全球服务贸易领域规模最大的综合性展会，本届服贸会吸引了来自全球的众多科技企业、研究机构和政府部门参与，在科技创新、数字经济、人工智能等前沿领域展开密集对话。
在这场科技与产业交融的盛会上，枫清科技凭借两项官方认定以及两次行业重磅发声，成为AI产业化赛道上备受瞩目的焦点之一。枫清科技以“知识引擎+大模型”双轮驱动的技术路线，在企业数智化和科研智能化两个维度同时发力，向行业展示了AI从概念验证走向规模化落地的清晰路径。
两项官方认定，核心技术获权威背书
9月11日，在服贸会“科技创新和产业创新深度融合 加快发展新质生产力”专题论坛上，北京市2026年应用场景能力清单正式发布。枫清科技三项AI技术平台与产品成功入选，包括：面向人工智能赋能新材料从研发到量产的智能科研平台、面向数智北京建设的大型会展论坛智能体技术，以及企业多模态知识管理与业务赋能平台。三项成果覆盖AI赋能科研生产、数智化城市建设与企业业务全面智能化，精准对接北京产业升级需求，目前已同步上线北京市产业地图，为技术对接与产业合作搭建公开渠道。
同日，枫清科技自主研发的“大规模图神经网络和图计算框架及平台”（枫清科技企业AI平台）获颁2026年北京市首台（套）重大技术装备产品认定证书，入选“前沿领域关键设备——未来信息产业领域设备类目”。首台（套）认定是北京市为推动关键技术突破、加速创新成果产业化而设立的高规格资质项目，入选产品须实现国内重大技术突破并对产业发展形成带动效应。此次入选，标志着枫清科技在图与向量数据融合等核心技术领域获得官方权威认可。
多形式输出 AI 落地方法论
在服贸会“全球OPC共创节”上，枫清科技AI+生物科技与先进制造事业部解决方案负责人刘意凡发表主题演讲。刘意凡指出，企业普遍面临“系统林立却运营失聪”的困境——CRM、MES、PLM等系统各自为政，数据链断裂退回Excel，经验锁在老师傅脑中，人走即消亡。破局关键在于构建企业“语义资产”——将业务对象、关系、规则显性化为结构化的“本体知识”，让AI从“记忆信息”转向“阅读理解”。
刘意凡介绍，枫清科技通过底座、本体引擎、能力层、应用层四层架构，将业务知识转化为四元组（Object/Link/Function/Action），实现“一次沉淀、长期复用”。在这一底座之上，企业可以像招聘真人一样配置虚拟数字员工——“定性格、配工具、发工牌”，多个数字员工之间还能协同配合，由“AI班长”接单拆解任务、各员工并行执行、关键动作推送审批，推动企业数智化从单点工具走向全局智能。
在“智能原生软件变革与创新”交流活动中，枫清科技AI+科研与化工能源事业部总经理张红兵接受媒体采访时表示，AI4S（人工智能赋能科学研究）已成为全球科技竞争新高地。美国“创世纪计划”首批278项研究进入立项流程，中国也在国家层面明确提出推进人工智能赋能科学研究。当前AI4S落地面临的核心矛盾在于：科研场景高度细分但缺乏统一标准，模型跨场景泛化能力不足，可解释性不够导致科研人员难以信任。
对此，枫清科技以“原生AI多智能体”驱动科研任务全流程，国内首创构建“AI赋能新材料研发到量产”产学研用闭环，覆盖“干湿实验—小试—中试—产线工艺优化—规模化量产”全流程智能化，并以数据为基础融合机理模型与AI模型，在温度场预测等场景实现计算性能超千倍提升。张红兵强调：“AI4S不是石油化工行业的选做题，而是行业下一轮智能跃迁的必答题。”
以技术扎根产业，让AI从概念走向可信赖的实践
枫清科技 COO 葛爽表示，AI 落地已经进入产业深水区，企业需要的不是更多的系统，而是一个能连接系统、看清因果、沉淀经验、全局调度的 "业务大脑"。她指出，深水区的竞争，本质是部署效率与运营实效的较量：枫清科技已建立从平台研发、场景落地到持续运营的完整技术与产品体系，将 AI 能力沉淀为可标准化复制的产品与方法论，让标杆案例从 "点上突破" 走向 "批量复制、规模落地"。未来公司将以 AI4S 科研闭环和 "研、产、供、销、服、管、协" 全价值链平台与产品为核心，持续夯实技术与组织高协同的双重优势，支撑更多行业客户实现从试点验证到规模化应用的跨越，把技术价值真正转化为客户可量化的经营效能。
从服贸会的两项官方认定到两次重磅发声，枫清科技正在回答一个贯穿始终的命题：如何让AI从概念走向可信赖的产业实践。无论是为企业构建可信上下文的本体工程，还是驱动科研自主实验闭环的AI4S平台，指向的都是同一个目标——让AI真正理解产业的底层逻辑，成为产业升级中不可或缺的核心力量。
AI从通用工具走向产业深处十大证券公司的排名，从辅助决策走向自主执行，从单点突破走向体系化赋能；技术扎根产业、理解业务、持续创造价值 —— 这条从 "知识理解" 到 "产业智能" 的路径，正是 AI 产业化走向深水区的正确答案。
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