科学组织如何将人工智能投资转化为支撑业务目标的实际成果。
如今，人工智能在许多科学与研发战略中已占据核心地位。然而，如何实现可衡量且可持续的成果仍是一大挑战。
罗兰贝格近期一项调研显示，67% 的研发领导者对人工智能落地速度表示不满，这表明当前投入尚未产生预期回报。即便预算不断增加、工具持续升级，许多团队仍难以将人工智能实践转化为实质性成果。
成功项目往往遵循着相同的成功范式。这些项目会在早期明确目标，并围绕可靠信息构建工作流程，从而加速推进进程并提升运营实效。
更清洁的数据如何助力全球化工企业加速研发突破
非结构化或不一致的数据会造成隐形延误，往往直到时间节点开始滞后才被察觉。来自仪器或合作方的文件可能存在格式缺失或转录错误，导致分析流程受阻。团队将本应用于解析数据的时间耗费在修正问题上。标准化流程能有效缓解这些阻碍，确保项目按计划推进。
某全球化工企业曾在多数据源中遭遇此困境。其系统每日从研发外包机构及供应商处接收数百种新化合物，各方采用不同的标识符与命名规则，导致数据重复与信息混乱。
通过采用 CAS 登记号® (CAS RN®) 作为标准化权威参照标识，CAS 帮助该企业整合了所有数据源。所有记录均实现标准化处理，并部署应用程序接口自动校验新增条目。人工修正工作量锐减，数据准确率全面提升。科研人员得以将时间重新投入研发创新而非数据清理，企业同步降低了行政管理成本。
阅读完整案例研究，了解 CAS 如何帮助该化工企业解决数据难题并提升日常运营效率。
清晰明确的目标能引领人工智能取得可靠、可量化的成功
当成功以可量化的标准来定义时，人工智能项目的效果最佳，而非仅设定“提升效率”或“加速发现”等笼统目标。
巴西国家工业产权局 (INPI) 设定了明确目标：在不增加人员的前提下，于两年内清理 15 万件积压的专利申请。
CAS 与巴西国家工业产权局合作，创建了一套融合相似性检索与审查员监督的人工智能辅助工作流程。该方法将 CAS 内容合集TM 的数据直接整合到现有系统中，使审查员能够快速定位现有技术并保持审查质量。
在两年内，积压申请量减少了约 80%。平均审查时间缩短了一半，该机构提前达成了既定目标。清晰的目标使项目聚焦于核心任务，其成效也易于衡量。
欢迎通过了解我们与巴西国家工业产权局的合作，进一步探索清晰目标如何显著提升专利审查效率。
收录的科学数据集提升了预测准确性与实验可靠性
预测准确性决定了人工智能是优化研发流程还是引入错误。当模型依赖不完整或通用性数据时，其结果将变得不可靠。而准确反映真实化学行为的收录数据集，能产生更强健且一致的预测。
专注于人工智能的研究机构 ChemLex 在开发金属催化反应的区域选择性（新化学键形成位置的选择性）模型时便遭遇了此问题。其使用的开源反应数据中，简单且研究充分的反应案例过多，而复杂反应案例过少。这种失衡导致模型在简单场景表现良好，却在真实实验条件下失效。
CAS 与 ChemLex 合作，基于 CAS 内容合集开发了定制化训练数据集。具体步骤如下：
- 审查并标准化所有反应记录。
- 补充缺失的机制细节与实验参数。
- 核查数据准确性与完整性，确保模型就绪。
- 支持模型重训练，从而提升其准确性与稳定性。
预测结果开始与实验室数据吻合，使团队能够更快速地优化实验并精简开发流程。
欢迎参阅完整的 ChemLex 案例研究，深入了解定制数据集如何帮助团队实现预测与实验结果的精准匹配。
结构化数据管理如何实现可重复的进展和战略延续
在提高准确性之后，下一个挑战是将成功经验在各个项目中推广。当数据和工作流程保持一致的组织方式时，一个项目的成果可以延续用于支持下一个项目，而无需每次都重新创建。
一家全球材料制造商在开发下一代电子元件时应用了这种方法。其研发团队收集了多年分散在不同系统中的数据，这些数据常常隐藏在实验室文件和报告中。大量关键知识掌握在资深科学家手中，使得跨项目记录或共享变得困难。结果，进展放缓，团队常常不得不重复进行实验。
CAS 帮助该公司将这些知识整理为结构化、可供 AI 使用的数据。它为数千条材料记录建立了秩序，连接了每种材料的组成、加工方式以及性能表现。
CAS 科学家利用 CAS 内容库中的缺失参数填补数据空白，并在各团队间统一术语。经过收录的数据集成为预测模型的基础，这些模型能够复现专家的推理，并识别符合精确设计目标的材料候选。
查看完整的案例研究，了解 CAS 如何帮助材料制造商创建结构化数据，从而改善开发流程。
通过可扩展、数据驱动的科学智能 AI 构建可量化的研发影响
AI 正在改变科学研究团队的思维、实验和决策方式。真正取得进展的项目始于可靠的数据和易于衡量的目标。在此基础上，成功取决于构建能够随着新发现不断发展和适应的系统。
在 CAS，我们帮助组织让 AI 真正具备科学智能。我们收录的科学数据和专家验证为科学智能 AI 提供所需的背景，使其能够在真实的研究环境中准确执行，从而提升研发效率并带来更强的业务成果。
希望让 AI 成为持续的业务增长来源吗？与 CAS 专家联系，探索可增强决策能力并提高预测模型可靠性的策略。