7月20日13时30分，首届“申智杯”人工智能创新大赛颁奖仪式在2026世界人工智能大会（WAIC）期间，于世博展览馆上海国投展区举行。鼎犀智创代表队RHINO凭借「CarbonKylin™——面向未来的新材料智能创制平台」，荣膺AI4S科学智能应用赛道冠军。该项目由鼎犀智创（Rhinovate™）与新番 科学家团队联合研发，鼎犀研究科学家付文博担任队长，新番 深圳研究生院特聘副研究员罗家俊、新番 人工智能研究院博士生周嘉懿共同参赛。

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

科学智能应用：一场必须“真跑起来”的AI4S决赛

首届“申智杯”人工智能创新大赛由世界人工智能大会（WAIC）组委会办公室指导，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，最终成果纳入大会整体议程，构成“赛—会—产”联动的重要一环。大赛共吸引来自全球30余个国家和地区的1451支团队参赛，覆盖头部科技企业、“双一流”高校、国家级科研院所、创业团队与独立开发者。其中，AI4S科学智能应用赛道共有467支团队报名，最终有10支团队进入决赛。按照赛制，AI4S项目必须在现场完成系统验证演示，结果无法运行或复现者不予评奖。评审关注的不只是算法是否新颖，还包括科研问题是否真实、系统是否能够闭环运行、结果能否复现，以及技术是否具备进一步产业转化的路径。

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。

从冠军走向应用，让AI真正进入材料产业

“申智杯”强调以真实场景检验成果，并通过资本、产业和世界人工智能大会平台推动优秀项目走向应用。这与鼎犀智创的产品路径高度一致：自主进化实验室不是终点，真正的目标是让AI驱动的研发成果继续跨过中试放大、稳定性验证和产业应用的门槛。

目前，鼎犀智创（Rhinovate™）正持续推进碳基高性能纤维的中试放大与产业验证，并以"通用智能框架＋材料专有知识＋专用实验设备"的方式，将 CarbonKylin™ 逐步扩展至锂电材料、半导体薄膜等更多材料体系。每进入一个新方向，系统都会同步积累模型能力、实验数据与工艺知识，让一次材料突破逐步沉淀为可复制的研发基础设施。

碳材料是 RhinoAI 落地的第一个方向。作为面向物质科学的底层系统，RhinoAI 支持在真实物理世界中完成设计、合成、表征与验证的研发场景。随着更多闭环场景在这套系统上建立，物质发现的新范式正在形成。