7月20日，首届“申智杯”人工智能创新大赛在2026世界人工智能大会（WAIC）期间举行颁奖仪式。本届赛事由世界人工智能大会指导，上海国有资本投资有限公司与中国信息通信研究院联合主办。经过初赛评审、现场答辩及实测验证等多环节激烈比拼，由北京大学深圳研究生院新材料学院副院长、深港河套科学创新中心新材料事业部部长童廉明带领团队从AI4S科学智能应用赛道的467支参赛队伍中脱颖而出，荣膺该赛道冠军。
鼎犀智创参赛队RHINO斩获首届“申智杯”AI4S科学智能应用赛道冠军
童廉明教授带领的Rhino团队由北京大学科学家团队与鼎犀智创（Rhinovate™）联合组成，凭借参赛项目「CarbonKylin™——面向未来的新材料智能创制平台」，斩获AI4S科学智能应用赛道一等奖。团队核心成员包括鼎犀研究科学家付文博、北京大学深圳研究生院特聘副研究员罗家俊、北京大学人工智能研究院博士生周嘉懿。
童廉明教授（右二）与付文博（右三）、罗家俊（右一）
科学智能应用：一场必须“真跑起来”的AI4S决赛
材料创新是航空航天、新能源、先进制造等产业持续突破的物理基础，但传统研发长期依赖科研人员经验试错。更棘手的是“跨尺度性能鸿沟”：在微观尺度表现优异的材料单元，经过配方、制备和组装后，宏观性能往往大幅衰减；数百个参数在多道工序中相互耦合，让研发周期动辄以年计算。
CarbonKylin™是以鼎犀自研的RhinoAI为底层，通过“物质编译”框架，把微观组分、界面结构和工艺参数视为材料的“代码”，让AI围绕目标性能持续完成设计、实验、分析与修正。系统由感知、计算、预测、决策和进化五个层级组成：自动化实验平台产生标准化物理事实，多尺度计算揭示跨尺度机理，端到端模型实现性能预测与逆向设计，多智能体围绕实验方案展开推理、质询与仲裁，最终将验证过的经验沉淀为可复用的知识与技能。
在这一闭环中，AI Scientist负责拆解科研目标并调度任务，Researcher、Designer、Manufacturer、Characterizer和Analyst等智能体分别承担文献检索、机理假设、方案设计、实验执行、表征分析与知识提炼。DebateBoard与DeepResearch机制则让每一项实验建议都附带物理依据、证据来源、风险判断和可审查的决策链。
鼎犀智创参赛项目：CarbonKylin™——面向未来的新材料智能创制平台
CarbonKylin™连接高通量制备与多尺度表征设备，可实现24小时连续运行、每天制备50卷不同参数纤维，并对上万个配方与工艺组合进行系统探索。传感器与视觉算法将关键过程控制精度保持在±0.5%，实验数据以1 Hz频率规范化采集，持续反哺模型与下一轮决策。
材料性能：碳纳米管/杂环芳纶复合纤维拉伸强度达到41.2 cN/dtex，处于已公开报道的业界最佳水平。峰值样本完成多批次验证，批间变异系数CV低于5%。
研发效率：在10,000个搜索空间的复合纤维寻优任务中，系统将传统约2000天的研发周期压缩至4天，效率提升约500倍，研发循环周期压缩99.8%。
按需创制：在不更换原料体系、不重建产线的前提下，平台通过工艺参数编译，实现均衡型、超强型、超强超韧型和超韧型四类性能区间的精准切换。碳纳米管/杂环芳纶复合纤维拉伸强度达到41.2 cN/dtex，处于已公开报道的业界最佳水平这些结果说明，CarbonKylin™不是停留在文献问答、性质预测或单点算法优化上的AI工具，而是一套能够进入真实物理实验、产生高质量专有数据、形成可解释认识，并最终交付材料结果的研发系统。冠军背后，是模型、设备、数据、科学推理与工程能力共同构成的干湿闭环。
碳纳米管/杂环芳纶复合纤维拉伸强度达到41.2 cN/dtex，处于已公开报道的业界最佳水平
这些结果说明，CarbonKylin™ 不是停留在文献问答、性质预测或单点算法优化上的AI工具，而是一套能够进入真实物理实验、产生高质量专有数据、形成可解释认识，并最终交付材料结果的研发系统。冠军背后，是模型、设备、数据、科学推理与工程能力共同构成的干湿闭环。
