在联合利华最新企业战略"2030年增长行动计划"中，人工智能已被正式确立为公司转型升级的关键引擎之一。近期，“AI for Science” 平台在2025世界人工智能大会（WAIC）上的推出，正是这一战略的具体落地——从研发效率提升到运营韧性增强，AI 已深度嵌入企业增长、效率与可持续发展的全维度，重构跨国企业的发展逻辑。

　　"AI for Science"创新平台作为联合利华在AI研发方向上的最新项目，不仅是企业在科研端落地的重要成果，更是以科技驱动可持续增长、精准响应消费者不断升级的多元化需求的关键一步。

　　对于联合利华而言，人工智能并不仅是一个技术议题，更是一种战略思维的体现——它深度嵌入在业绩增长、运营效率和企业韧性等各个维度，成为驱动未来业务持续发展的重要支柱。

　　"'AI for Science'平台的推出，是我们将人工智能深度融入科研实践的一次重要探索，能够显著提升研发的精准与效率。"联合利华中国研发中心副总裁沈俊表示，"借助AI的力量，我们可以更精准地找到技术解决方案，开发出更有针对性的产品满足消费者需求。同时，AI也大幅提升研发效率，让更多创新成果能够更快落地，及时响应市场变化。"

　　该平台目前已探索并构建包括防腐增强成分研发、敏感肌预测、活性物发现、靶点探索、衣物柔顺功效预测、口腔刺激水平预测在内的六大AI模型，覆盖从原料筛选到功效验证的全链路科研流程。

　　这些模型不仅提升了研发效率，更从根本上改变了研发方式。例如，防腐增强成分智能研发模型（AI for Preservative）通过构建防腐功效预测系统与多靶点抗菌筛选机制，精准筛选出兼具高效抗菌能力与优秀肤感表现的防腐成分，实现从"经验试错"到"数据驱动"的跃迁。联合利华借助该模型，将原本需耗时数年的分子筛选与验证流程，成功压缩至数月内完成，显著加快了新成分的开发节奏，并为日化产品在使用周期内带来更高的安全性、稳定性与更佳的使用体验。

　　而衣物柔顺功效预测模型则为了打造更加优质的衣物护理产品而推出。该模型基于联合利华在衣物清洁护理领域积累的数十年经验，通过AI深入学习解析不同功效成分与不同材质织物的微观相互作用，建立算法模型，探索"成分—材质—性能"三维匹配的智能化、规模化筛选，快速找到可以让不同织物材质都得到优质"呵护"的功效成分，打造高效多能的衣物护理产品。将"试错式"研发转变为数据驱动的"预测式"创新，不仅大幅加速了产品创新速度，更以AI之力实现"一瓶适用各种不同织物"的衣物护理体验。

　　此次，联合利华"AI for Science" 创新平台的成功落地，得益于企业长期构建的AI科研能力体系。该平台作为联合利华全球科研数据平台中的重要一环，将为联合利华中国以及全球研发提供重要研发创新思路和手段。联合利华中国与总部互联互通与协同创新，推动了AI应用在企业研发端的"加速跑"。