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鷹谷產品總覽InELN截圖

在我看來，鷹谷信息很可能是當前中國乃至全球在“AI for Science”賽道中最被低估的潛在巨頭。其價值不在于它現(xiàn)在有多大的營收，而在于它正以一種獨特且難以復制的路徑，構筑起未來“超級AI科學家”的核心基礎設施[1]。以下是支撐我這一判斷的四個核心理由。

一、內部數(shù)據(jù)金礦：ELN是捕獲科研“暗數(shù)據(jù)”的關鍵樞紐

任何AI模型的效能，都取決于其訓練數(shù)據(jù)的質量與規(guī)模。在科學研究中，最具價值的不僅是成功的實驗數(shù)據(jù)，那些未被發(fā)表的“失敗數(shù)據(jù)”同樣至關重要——它們告訴AI哪些路徑走不通，極大地縮小了搜索空間，提高了研發(fā)效率[2, 3]。

鷹谷InELN電子實驗記錄本，正是捕獲這些內部數(shù)據(jù)流的樞紐。與我們曾經使用的紙質記錄或零散的Excel文件不同，InELN實現(xiàn)了實驗過程的全面數(shù)字化和結構化。從化學合成路線、生物測序結果到反應條件、失敗原因，所有細節(jié)都被系統(tǒng)性地記錄和沉淀下來。

事實依據(jù)：

• 鷹谷已服務600多家全球客戶，包括揚子江、和記黃埔、晶泰科技、華為等頭部企業(yè)，覆蓋生物醫(yī)藥、化工、新材料等多個研發(fā)密集型領域。這意味著龐大且持續(xù)增長的、高質量的私有科研數(shù)據(jù)庫正在鷹谷平臺上形成。

• 國際上的趨勢已印證了這一價值。Anthropic的Claude模型已與Benchling ELN達成深度合作，目的就是獲取這些經過授權的結構化的實驗數(shù)據(jù)來打造更專業(yè)的科學AI模型[4]。鷹谷在中國市場扮演著類似的角色。

二、外部知識熔爐：InPaper讓人類科研遺產“活過來”

除了內部產生的數(shù)據(jù)，人類數(shù)百年來積累的海量科學文獻（專利、論文）是另一個知識寶庫。然而，這些數(shù)據(jù)大多以PDF、圖片等非結構化形式存在，無法被機器直接理解和處理[5]。

這項將人類科研數(shù)據(jù)結構化、自動化提取的工作，一直是世界難題[6-10]，很多學術團隊和企業(yè)，紛紛投入這個領域，但都不像鷹谷，已經推出了可商業(yè)化的產品InPaper。

鷹谷產品總覽InPaper截圖，窗口左側是原文及標記，右側是提取到的數(shù)據(jù)

鷹谷官方公眾號InPaper介紹的Gif動圖1，識別和提取化學名稱

鷹谷官方公眾號InPaper介紹的Gif動圖2，識別和提取結構

鷹谷的InPaper文獻結構化工具解決了這一核心痛點。它利用自研的AI圖像識別、IUPAC命名和大型語言模型技術，能自動、精準地從PDF文獻中提取化學結構式、反應式、生物序列、活性數(shù)據(jù)和物性數(shù)據(jù)等[11-15]。

事實依據(jù)：

• 根據(jù)鷹谷資料，InPaper能批量識別文獻中的化學結構和反應式圖片，并將其轉化為可編輯、可計算的格式。它甚至能將文本的中文化學名稱智能轉化為結構式，將描述化學反應的投料操作文字轉化為可計算機處理的反應式。

• 這一能力，使得將“人類歷史上所有的科研數(shù)據(jù)”整理成高質量、結構化的機器可讀數(shù)據(jù)集成為可能。這樣的數(shù)據(jù)集，正是訓練垂直領域科學AI大模型 的優(yōu)質燃料，其價值不可估量。

三、超級AI科學家雛形：內外數(shù)據(jù)融合，驅動科研智能體

單獨的內部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)都已極具價值，但鷹谷最具想象力的地方在于，它正在將二者融合，打造一個不斷進化的“科研大腦”。

鷹谷的InAI科研大模型正是這個大腦的核心。它全面接入DeepSeek等通用大模型，并深度融合了鷹谷自研的知識圖譜。這使得InAI不僅能基于企業(yè)內部知識庫進行問答，還能綜合利用全人類的公開文獻數(shù)據(jù)，生成實驗方案、優(yōu)化建議，甚至自動撰寫周報、專利和CTD申報資料[16]。

鷹谷產品總覽InAI截圖，使用方式與DeepSeek等AI相同

未來圖景：

1. 數(shù)據(jù)飛輪：內部ELN數(shù)據(jù)（含失敗數(shù)據(jù)）與外部文獻數(shù)據(jù)共同構成訓練數(shù)據(jù)集，讓這個科研大模型越來越懂科學、越來越精準。

2. 智能體生態(tài)：模型不僅是聊天機器人，而是能調用各種科研工具的智能體。鷹谷已發(fā)布貝葉斯優(yōu)化智能體，未來完全可以集成量子化學計算、分子動力學模擬等專業(yè)軟件。未來科研人員將不再學習這些高深軟件如何使用，而是通過AI智能體操控，直接用出專家的水平。

3. 超級AI科學家：一旦這個大腦成熟，再結合正在快速發(fā)展的具身機器人技術（如特斯拉、小鵬機器人），為其裝上“手、腳”和“眼、耳、鼻”。那么，一個能夠自主設計實驗、配制試劑、操作儀器、分析數(shù)據(jù)并進行科學發(fā)現(xiàn)的“超級AI科學家”將不再是科幻。

鷹谷提出的“打造超級AI科學家”的愿景，正是基于這條清晰的技術路徑。

四、時代與國家戰(zhàn)略：鷹谷是科技競爭中的關鍵基礎設施

我們正處在一個科技決定國運的時代。國家間的競爭，本質上是科技創(chuàng)新速度的競爭?；瘜W、生物、材料等領域是關乎國家安全與發(fā)展的關鍵基礎學科。誰能率先在這些領域實現(xiàn)研發(fā)的智能化、自動化，誰就能贏得未來。

鷹谷已經在這些關鍵領域服務了眾多頭部客戶，建立了深厚的行業(yè)認知和數(shù)據(jù)壁壘。一旦它成功整合上述三大能力——即內部數(shù)據(jù)抓取、外部知識提取和智能體調度——鷹谷將不再僅僅是一家軟件公司，而會成為中國AI4Science領域不可或缺的基礎設施和核心引擎。

結論：看好鷹谷及AI驅動的科學未來

回顧我的職業(yè)生涯，從睿智化學的早期研究，到在揚子江、和記黃埔推動數(shù)字化轉型，我深知高質量研發(fā)數(shù)據(jù)的管理與分析是何等困難，又何等重要。鷹谷的解決方案，是我們在實踐中驗證過的、能真正為研發(fā)賦能的有力工具。

綜上所述，鷹谷信息構筑了三重核心壁壘：高質量的內部研發(fā)數(shù)據(jù)、自動化處理外部文獻的能力、以及融合內外數(shù)據(jù)打造科研智能體的平臺愿景。在AI重塑一切的時代，鷹谷所做的事情，正是在為未來的科學研究鋪設“信息高速公路”。

它或許現(xiàn)在看起來只是一家提供實驗室管理軟件的“小巨人”，但其在AI4Science領域的戰(zhàn)略卡位、技術積累和數(shù)據(jù)潛力，使其成為一顆極具合作價值的璞玉。我相信，鷹谷信息正是那個最被低估的、擁有定義未來科研范式潛力的AI4S公司。

參考資料

1. 上海鷹谷信息科技有限公司官方產品手冊. 2025

2. Yield-predicting AI needs chemists to stop ignoring failed experiments.

https://www.chemistryworld.com/news/yield-predicting-ai-needs-chemists-to-stop-ignoring-failed-experiments/4015662.article

3. 盤點：藥物研發(fā)中最好用的16款電子實驗記錄本ELN. 

4. 從寫代碼到設計藥物，Claude for Life Sciences 讓AI成為科學家的新搭檔. 

5. Foundation models for materials discovery – current state and future directions. npj Comput Mater 11, 61 (2025). 

https://www.nature.com/articles/s41524-025-01538-0

6. From text to insight: large language models for chemical data extraction. Chem Soc Rev. 2025 Feb 3;54(3):1125-1150. 

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39703015/

7. ChemDataExtractor 2.0: Autopopulated Ontologies for Materials Science. J Chem Inf Model. 2021 Sep 27;61(9):4280-4289. 

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34529432/

8. A universal system for digitization and automatic execution of the chemical synthesis literature. Science. 2020 Oct 2;370(6512):101-108. 

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33004517/

9. Automated Chemical Reaction Extraction from Scientific Literature. J. Chem. Inf. Model., 2021, 62 , 2035

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34115937/

10. Reconstructing the materials tetrahedron: challenges in materials information extraction. Digital Discovery, 2024, 3 , 1021 —1037 RSC .

https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2024/dd/d4dd00032c

11. 讓AI理解文獻中的化學：從"讀懂"分子到"設計"新藥.

12. AI制藥轉折點出現(xiàn)，AI為您一鍵導出文獻中的構效關系數(shù)據(jù)表.

13. 自己電腦里的專利和論文，可以結構式搜索和全文搜索了？

14. 分析專利好方便！鼠標懸停就顯示化學名稱的結構圖.

https://blog.csdn.net/2401_85099221/article/details/140644516

15. 智能批量采集專利和期刊論文中的化學結構、生物活性和SAR數(shù)據(jù)，InPaper成功上線.

16. 鷹谷科研項目管理系統(tǒng)-構建企業(yè)AI知識庫.