AI驱动的溶聚丁苯橡胶合成设计平台开发委托研发-月度

计划编号:

****

计划类别:

月度

计划时间:

2026-10

项目类别:

服务类

项目分类:

三类

项目名称:

AI驱动的溶聚丁苯橡胶合成设计平台开发委托研发

项目单位:

********公司规划和科技信息部

投资计划批复文号:

--

项目概况:

人工智能技术已迎来爆发式增长，以其强大的数据处理能力、跨领域适配性及创新赋能潜力，成为驱动全球科技革命与产业升级的核心引擎。****公司合成橡胶业务的核心产品，是高端轮胎、航空航天、新能源汽车等战略**领域的关键材料，其技术水平与****公司在行业中的核心竞争力。将AI技术尤其是生成式AI与SSBR研发深度融合，开发AI驱动的聚合物分子结构预测与合成设计平台，****公司高端化、智能化发展战略的关键举措，具有不可替代的战略意义与现实价值。

招标组织形式:

委托招标

招标方式:

公开招标

招标组织模式:

一单一招

标包数量:

1

招标公告预计发布时间1:

2026-10-12 00:00

项目类别分类:

招标范围:

（1）甲方负责向乙方提供溶聚丁苯橡胶连续聚合、间歇聚合相关工艺参数、合成配方数据，同时提供对应橡胶样品在固定混炼配方体系下的完整力学性能、应用性能实测数据；针对模型构建、软件平台开发过程中缺失、不足的关键数据，甲方根据乙方训练数据需求，组织开展补充试验、专项测试，采集并提供项目所需全部必备训练数据，保障乙方建模及开发工作推进；与乙方共同开展模型训练与优化。 （2）乙方须依据甲方提供的溶聚丁苯橡胶相关基础数据，完成数据筛选、整理与优化，形成标准化的配方、工艺参数及样品性能数据集，并建设标准化数据库；数据集应划分为训练集、测试集和验证集，分别用于模型的训练、测试及验收；其中训练集与测试集样品应结合工艺参数空间和性能分布范围进行选取，原则上覆盖低值、中值、高值及典型边界区域。 （3）乙方须基于数据集建立聚合反应机理模型、工艺-结构机器学习模型与结构-性能机器学习模型；机器学习模型应同时具备正向预测与反向设计功能；正向预测即在模型学习已有数据基础上，输入新的工艺参数可预测产品结构或输入产品结构信息可预测产品关键性能，其中训练集、测试集、验证集中产品关键结构与性能（包括但不限于拉伸强度、扯断伸长率、定伸应力等）的预测R2平均值分别不低于85%、83%和80%；反向设计即在给定目标产品性能要求时，可通过模型反向参数寻优，输出产品结构、合成配方或工艺参数（包括但不限于反应温度、压力等）。 （4）乙方须基于前述构建的数据库、机理模型与机器学习模型，开发配套的溶聚丁苯橡胶合成设计平台，需具备数据管理、正向预测、反向设计、结果可视化、迭代更新等功能，并完成在甲方的本地化部署；平台需离线单机运行，全程禁止接入公共网络，满足甲方无网络办公场景使用需求；乙方需同步提供完整部署手册、运维文档及操作培训，保障甲方运维人员独立完成平台日常维护、版本更新、故障排查及权限管理工作。

主要投标人资格要求:

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其他事项说明:

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