在化工行业，新材料研发常被视为一场漫长而艰辛的马拉松。传统模式下，科学家需在实验室中经历数百次试验，从概念到量产往往耗时三至四年。如今，一家上海科技企业正以AI技术重构这一流程——通过构建科研智能体系统，将研发周期压缩至一天之内，为行业带来颠覆性变革。
壹珈智晟（上海）科技有限公司创始人曹婕带领团队，在"模速空间"打造出覆盖分子研发、材料设计到自动化实验的全链条平台。这个由90后掌舵的团队，已构建起包含1亿分子样本、1500万化学反应数据的数据库，并开发出垂直领域的AI大模型。其核心系统通过模拟化学家的思维模式，将分子式和反应路径转化为可计算的"语言"，为科研人员提供精准的逆合成推导与正合成预测。
"我们采用'T字形'发展战略。"曹婕解释道，团队在纵向深耕高端材料领域的同时，将技术框架横向复制至医用、新能源等多个赛道。系统包含的九大智能体各司其职：有的负责文献深度解析，有的专注配方优化，还有的能自动生成可行性报告。这种模块化设计使研发效率提升80%以上，某头部企业应用后，光刻胶关键材料的开发周期从18个月缩短至3个月。
这位跨界创业者的人生轨迹充满戏剧性。金融专业出身的她，在化工行业深耕十年后，与技术团队共同创立公司。从对Python一无所知到带领百人团队，她用两年时间完成知识体系重构。"创业就像在黑暗中摸索绳索，"曹婕回忆初期面对质疑时说，"但当看到系统准确预测出全新反应路径时，所有付出都值得。"
上海独特的产业生态为创新提供沃土。在"模速空间"这个垂直领域孵化器内，曹婕团队与上下游企业形成紧密协作。"楼上做数据标注的公司，可能就是楼下AI模型训练的供应商。"她举例说，这种地理集中性使技术迭代速度提升三倍。目前，系统已进入多家企业的本地化部署阶段，云端版本也将面向个人科研者开放。
技术突破的背后是严谨的方法论。团队建立的"数据-模型-智能体-交付"四层架构，确保从实验室到量产的无缝衔接。在某新能源电池材料项目中，系统通过分析十万组实验数据，成功预测出更稳定的电解质配方，使产品能量密度提升15%。这种将专家经验转化为数字资产的能力，正在重塑化工研发的范式。
即将举行的上海创新创业论坛上，曹婕将分享跨界创业心得。从金融精英到科技创业者，她的转型印证了上海对多元人才的吸引力。"这里不问出身，只看创新价值。"她看着办公室里不断更新的专利墙说。目前团队已申请32项发明专利，其中8项涉及AI与化学交叉领域，这些技术正在多个国家级重点项目中应用。
