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在北京举行。其间，枫清科技展示了其“知识引擎+大模型”双轮驱动的AI产业化路径，在企业数智化和科研智能化两个维度同时发力。

　　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智能化，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”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。

　　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。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”。在此底座之上，企业可像招聘真人一样配置虚拟数字员工，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。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，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。张红兵表示，“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。”

　　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”。

　　葛爽表示，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。（记者 战钊）