人工智能就绪并不总是意味着需要更先进的算法。有时，它仅仅需要更好的数据整理与分析。
一项 发表于《美国国家科学院院刊》(PNAS) 的案例研究 证明了这一点。研究人员使用标准的机器学习方法对近 10,000 种化合物进行了分类，准确率仅为 10%。当 CAS 使用更高质量的化学描述符重新进行分析时，准确率跃升至 45%（中位数提升：33%）。模型未变，基础更强。
当数据发挥出更大价值时，研究团队可以在数小时而非数周内识别出顶级化合物。然而，实现这一目标有其特定的要求。
当您部署的人工智能“掉链子”时
在负责将人工智能应用于研究的科学研发团队中，经常上演着这样一个故事。团队：
- 投资基础设施。
- 聘请数据科学家。
- 开展试点项目。
- 测试人工智能系统。
- 审阅出色的测试结果。
直到这时，他们才发现人工智能模型在面对现实世界的情况时会陷入困境。更糟糕的是？那些出色的结果从未真正实现。
他们调整算法、增加数据、修改参数，但依然无济于事。直觉告诉他们，问题出在模型上。
出现这样的结果，说明在人工智能就绪方面存在差距。
图 1：来源：C&EN BrandLab 2025 年化学科学营销调查报告。
尽管团队可能会加强其数字基础设施，但他们往往仍难以让 AI 在日常研发工作中保持稳定的表现。
科学数据 的结构或质量往往参差不齐，这种差异会影响算法解读所接收信息时的准确性。因此，在受控测试中表现良好的模型，在面对实际实验中不均衡的条件时，往往表现不佳。例如，评估数据集可能“过于理想化”或与训练数据过于相似。它们也可能无法反映现实世界中的噪声、异常值、实验漂移或研究人员所遇到的各种复杂情况。
基于不完整或不一致数据训练的模型，从一开始就无法发挥出应有的水平。AI 流水线中缺乏特定领域的背景知识（如精确的化学本体论、机制约束或专家策划的注释）也会导致准确性问题，这些问题并非源于数据质量本身，而是源于科学结构的缺失。这种差距带来了不确定性，使得将 AI 集成到研发工作流程中变得困难重重。
这不仅仅是调整现有流程以适应略有不同的环境。准备将 AI 作为核心研发基础设施的一部分是一项重大工程。如果处理不当，可能会浪费预算、导致试点项目失败、挫伤领导层投入必要资源的积极性，并使研究科学家对 AI 的益处产生怀疑。
组织在研发工作流程中使用 AI 时面临的三大困境
许多致力于在科学研发中部署 AI 的组织都会遇到 类似的运营障碍。
这些问题大多属于少数几种限制 AI 就绪性的重复模式。以下领域是造成摩擦最常见的根源：
1. 系统对齐 当用于存储和处理科学数据的工具无法顺畅交换信息时，就会成为一项挑战。这种不匹配通常表现为以下几种方式：
- 电子实验记录本 (ELN) 和实验室信息管理系统 (LIMS) 往往以不兼容的格式存储信息。
- 当数据在系统间传输时，团队必须手动调整记录。
- 手动调整会拖慢试点工作的进度，并增加出错的风险。
- 当元数据在传输过程中被重新创建或重命名时，流水线会变得不稳定。
总之，这些故障中断了信息流，阻碍了模型在日常科学任务中保持一致的运行。
2. 手动交接和流程中断 会削弱整个工作流程的可追溯性。当数据通过导出文件、电子邮件和电子表格等非正式渠道在系统或团队之间移动时，背景信息就会丢失：
- 记录在到达时往往缺少解读所需的元数据。
- 当模型产生意外输出时，团队难以还原输入数据是如何生成的。
- 很难确定问题是源于数据本身还是流程中的缺口。
- 调查工作被无限期拖延，科学家们花费更多时间在追溯数据来源上，而非分析结果。
工作流程的碎片化造成了沟通鸿沟。当数据跨部门流动时，这种代价尤为高昂。在 Calibr-Skaggs，生物学和药物化学团队曾每天手动验证多达 1,000 种新化合物，这拖慢了决策进度。CAS 通过 API 集成简化了其流水线，使两个团队能够并行工作，消除了因顺序交接而导致的延迟。
3. 团队间协作不力 会随时间推移削弱人工智能的就绪状态。
另一个常见挑战在于，科学、数据和 IT 部门往往基于各自不同的目标、流程和平台，对数据结构、标准和含义设定不同的预期。虽然其中一些脱节可能仅仅表现为命名、版本控制或记录组织规则的不一致，但另一些情况则源于根本性的含义差异。当出现以下情况时，这些不一致性往往会显现出来：
- 各团队在数据定义、结构和组织方面采用各自的惯例。
- 这些差异需要大量人工协调工作，从而拖慢数据流并增加出错风险。
- 人工智能团队缺乏对上游标准差异的了解，导致人工智能解决方案不准确且无法使用。
随着时间推移，这些不一致性将变得更难管理，并影响对人工智能输出结果的信心。我们观察到，当实验科学家被委以制定全面数据战略的任务，却缺乏处理各种数据格式的相关知识时，往往会出现此类情况。这也是 CAS 员工与东丽（Toray）等合作伙伴协作，帮助规范数据治理流程的另一种方式。
研发领域人工智能就绪的五个标志
能够成功扩展人工智能的组织具有一套一致的工作流特征。这五个特征反映了有效的数据、工具和科学审查如何支持模型，以适应不断变化的实验条件、解决特定领域的歧义，并整合底层知识的持续更新。
1. 指导科学和技术决策的数据治理
强大的治理是人工智能就绪的关键标志，因为它明确了数据和模型决策的制定流程。在成熟的环境中，数据集及其组织规则的所有权界定清晰，团队明确谁负责批准模型行为的变更。这些预期被嵌入到现有的科学工作流中，确保决策在适当的背景下进行。
此外，为所有数据集和模型更新维护一份包含时间戳和基本原理的共享日志，以创建结构化监督所需的审计追踪，这一点至关重要。任何影响下游工作流的变更都应触发跨职能审查，以确保在流程某一部分做出的决策不会在其他环节引发故障。
当治理机制以此方式运作时，团队可以追踪变更内容、变更原因，以及这些更新如何影响整个研发工作流中的人工智能性能。
2. 完整且具有科学意义的元数据
人工智能就绪型组织将元数据视为使科学记录具有可解释性和可操作性的关键信息。元数据描述了样本的制备方式、结构的表示方法、所分配的标识符以及每条记录的来源。高就绪水平的团队确保这些细节完整且表达一致，从而避免记录在系统间传输时产生冲突。他们还维护每条记录的演变历史。稳定且结构良好的元数据使人工智能系统能够更准确地解释输入信息，减少工作流后期常出现的不确定性。
图 2：CAS 案例研究展示了高质量、经科学家策划的内容对配体针对蛋白质靶点的生物活性预测准确性的影响。通过使用 CAS 策划的内容而非嘈杂的公共数据，该模型在训练数据集仅为原始数据一半的情况下，预测准确性提高了 2 倍。
3. 电子实验记录本（ELN）、实验室信息管理系统（LIMS）与模型环境之间的互操作性
互操作性是就绪状态的另一个指标，它反映了信息在研发系统间流动的顺畅程度。在成熟的环境中，数据通过维护良好的 API 进行传输，而非人工转移；当信息在 ELN、LIMS 和建模工具之间交换时，数据集结构保持一致。这防止了字段或标签的意外变更，从而避免干扰工作流。
跨系统的一致术语确保记录在工作流中流转时保持其含义。 诸如自定义 API 之类的解决方案可以在团队间应用元数据标准以提高一致性，这一策略在拥有跨职能数据提供团队的药物研发组织中已取得成功。
当互操作性良好时，模型接收到的输入与真实的实验室条件相匹配，从而提高了部署过程中的稳定性。
4. 随工作流演进而保持可靠性的系统
衡量人工智能就绪程度的另一个指标是组织在数据量增加和科学知识演进过程中保持模型可靠性的能力。成熟的环境会对数据集进行版本控制，从而实现早期结果的复现；同时，它们还维护着记录每个模型相关数据、配置和评估结果的注册表。自动化监控能够检测到性能的意外变化，而配置日志则使团队能够追溯模型的创建过程。
这些实践为模型行为提供了可见性，从而支持在工作流程演进过程中做出明智的科学决策。这也确保了科学成果和模型评估在数月甚至数年后仍可复现，这是满足监管和出版标准的必要条件。
5. 将“人在回路”验证集成到科学工作流程中
具备人工智能就绪能力的组织确保科学审查始终处于工作流程的核心。由于人工智能无法自行判断其预测是否符合实验室条件，研究人员会在预定节点审查输出结果，以确认其是否符合实验预期。验证标准反映了实验室的可行性以及底层方法的约束条件。这些检查在结果进入下游环节前完成，且审查人员会记录每项决策背后的逻辑。通过定期对比预测结果与实验结果，团队能更清晰地了解模型的长期表现，从而增强对模型应用的可信度。
图 3：与 Molecule.One 合作开发的案例研究。Molecule.One 基于公开反应数据训练的逆合成模型，通过使用 CAS 数据进行了重新训练，并利用了科学家精心标注的反应物与产物原子映射，这对实现准确的化学预测至关重要。经合成化学专家评估，使用 CAS 数据后，有效合成路线的预测准确率提高了 30%。
综上所述，在上述五个方面进行深思熟虑的改进，可以增强工作流程的一致性，使人工智能能够产出研究人员可信赖且可复现的成果。
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构建科学智能型人工智能的基础
当人工智能准备好应用于科学研发时，其预测结果能为研究人员提供可解读、可信赖且可付诸行动的信息。只有当系统在真实实验的复杂多变环境下（而非仅在受控测试中）表现稳定时，才算达到这一水平。当模型在面对不同的仪器、格式、条件或工作流程时依然保持稳定，人工智能便从探索性试点转变为能够强化科学决策的实用工具。此时，研究人员可以将人工智能的输出视为日常工作中可预测的一部分，组织也能够开始在更广泛的研发管线中推广其应用。
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