AI 重塑研發范式，聯合利華“AI for Science”平臺開啟創新加速度
在2025世界人工智能大會上，聯合利華首次以企業展商身份亮相，其中國研發團隊主導開發的 “AI for Science” 創新平臺成為焦點。這一平臺通過六大AI模型重構研發邏輯，將原本需數年的成分篩選流程壓縮至數月，標志著消費品行業從 “經驗試錯” 向 “數據驅動” 的研發范式轉型。
近年來，聯合利華中國持續拓展其AI研發生態"朋友圈"，攜手包括全球領先的AI科技企業深勢科技、英矽智能等創新伙伴，通過不斷開發前沿應用的AI科研項目，為聯合利華科研體系注入強勁動能。此次"AI for Science"創新平臺便是由聯合利華中國攜手深勢科技共同搭建。
"AI for Science"創新平臺作為聯合利華在AI研發方向上的最新項目，不僅是企業在科研端落地的重要成果，更是以科技驅動可持續增長、精準響應消費者不斷升級的多元化需求的關鍵一步。該平臺目前已探索并構建包括防腐增強成分研發、敏感肌預測、活性物發現、靶點探索、衣物柔順功效預測、口腔刺激水平預測在內的六大AI模型，覆蓋從原料篩選到功效驗證的全鏈路科研流程。
這些模型不僅提升了研發效率，更從根本上改變了研發方式。例如，防腐增強成分智能研發模型（AI for Preservative）通過構建防腐功效預測系統與多靶點抗菌篩選機制，精準篩選出兼具高效抗菌能力與優秀膚感表現的防腐成分，實現從"經驗試錯"到"數據驅動"的躍遷。聯合利華借助該模型，將原本需耗時數年的分子篩選與驗證流程，成功壓縮至數月內完成，顯著加快了新成分的開發節奏，并為日化產品在使用周期內帶來更高的安全性、穩定性與更佳的使用體驗。
而衣物柔順功效預測模型則為了打造更加優質的衣物護理產品而推出。該模型基于聯合利華在衣物清潔護理領域積累的數十年經驗，通過AI深入學習解析不同功效成分與不同材質織物的微觀相互作用，建立算法模型，探索"成分—材質—性能"三維匹配的智能化、規模化篩選，快速找到可以讓不同織物材質都得到優質"呵護"的功效成分，打造高效多能的衣物護理產品。將"試錯式"研發轉變為數據驅動的"預測式"創新，不僅大幅加速了產品創新速度，更以AI之力實現"一瓶適用各種不同織物"的衣物護理體驗。
此次，聯合利華"AI for Science" 創新平臺的成功落地，得益于企業長期構建的AI科研能力體系。該平臺作為聯合利華全球科研數據平臺中的重要一環，將為聯合利華中國以及全球研發提供重要研發創新思路和手段。聯合利華中國與總部互聯互通與協同創新，推動了AI應用在企業研發端的"加速跑"。
除了企業自身強大的科研能力以及AI數據儲備，聯合利華如今取得智能化研發的階段性成果，也有賴于中國領先的科技創新環境與開放合作氛圍。十年前，聯合利華便開始與中國科學院等科研機構開展合作，持續推動基于大數據的科學研究。2020年，聯合利華正式成立AI Hub，標志其研發領域AI戰略體系化布局的起點。此后推出多項數字化工具助力高效高質研發。如利用大數據精準洞察市場趨勢的 iPREDICT，通過PCCH智能化包裝共創鏈路為可持續產品包裝設計提質提效，推出RoboLab智能實驗室為配方研究提速等。聯合利華在研發全鏈路上探索AI應用，不僅助力提升自身產品研發質量與速度，也將為消費品行業的智能化發展注入新動能，為消費者帶來更優質、更貼近需求的體驗。
"'AI for Science'平臺的推出，是我們將人工智能深度融入科研實踐的一次重要探索，能夠顯著提升研發的精準與效率。"聯合利華中國研發中心副總裁沈俊表示，"借助AI的力量，我們可以更精準地找到技術解決方案，開發出更有針對性的產品滿足消費者需求。同時，AI也大幅提升研發效率，讓更多創新成果能夠更快落地，及時響應市場變化。"
