2026年10月，科邦特进一步推进人工智能与化学研发的融合，推出自主研发的 ifBridge™ AI 辅助研发平台，用于支持合成路线设计、工艺筛选、成本评估以及商业化可行性分析。
ifBridge™ 的定位并不是取代化学家，而是帮助研发人员在项目早期更高效地拓展路线选择、比较不同方案并识别潜在风险。最终研发决策仍由专业人员结合文献、实验数据、工艺经验及安全评估完成。
从路线设计开始，提高研发决策效率
传统化学工艺开发通常需要结合专业数据库、公开文献以及研发人员长期积累的经验，对目标分子进行路线检索、可行性分析和实验验证。对于结构复杂或公开合成信息有限的项目，这一过程往往需要较长时间。
ifBridge™ 将 AI 辅助逆合成分析与科邦特积累的工艺知识相结合，可对已有路线进行比较，并为缺乏公开合成先例的目标化合物提出潜在替代路径，供研发人员进一步筛选和验证。
其价值并不在于自动给出唯一答案，而在于扩大可评估的路线空间，提高早期筛选效率。
将技术可行性与商业化因素同时纳入评估
对于定制合成和工艺开发项目，一条路线是否「能够做出来」只是第一步。原料成本、收率、步骤数、试剂与溶剂消耗、工艺复杂度以及后续放大条件，都会影响路线最终是否具备商业化价值。
ifBridge™ 可辅助整合这些因素，对不同路线进行初步经济性比较，为研发团队识别潜在成本风险和商业化障碍提供参考。随着实验和项目数据积累，相关分析结果还可持续用于支持工艺优化和项目评估。
知识产权与工艺安全前移
ifBridge™ 同时将知识产权风险和工艺安全因素纳入路线早期评估。
在知识产权方面，平台可辅助识别公开路线中潜在的专利风险，并为寻找不同技术路径提供信息支持；在工艺安全方面，可辅助筛查高风险试剂、反应条件及放大过程中可能出现的安全问题。
所有相关分析均作为研发决策的辅助信息，仍需由专业人员结合专利审查、实验验证及工艺安全评估进行确认。
四项核心能力，服务于化学家的专业判断
ifBridge™ 当前重点围绕四个方向提供研发支持：
- 路线设计与筛选：拓展潜在合成路径，并比较不同路线的技术可行性。
- 成本与商业化评估：结合原料、收率、工艺复杂度等因素开展初步经济性分析。
- 知识产权与工艺安全辅助评估：支持早期识别潜在专利及放大风险。
- 研发知识沉淀与决策支持：结合历史工艺经验和新增实验数据，持续完善研发知识体系。
AI 拓展可能性，化学家完成验证与工程化
ifBridge™ 的核心理念是 AI 与化学家协同。
AI 可以帮助拓展潜在路线、加快信息整理和方案筛选；化学家则依靠专业判断、实验验证和工艺工程经验，决定哪些路线真正具有可行性，并进一步转化为可放大、可重复的制造工艺。
因此，ifBridge™ 并不是独立于研发体系之外的软件工具，而是科邦特工艺开发能力的一部分。
从分子到制造，以数据辅助更好的工艺决策
ifBridge™ 的开发与应用，是科邦特推进研发数字化和知识体系建设的重要一步。
通过将 AI 辅助路线设计、成本评估、知识产权风险识别、工艺安全分析与实际工艺开发经验相结合，科邦特希望在项目早期做出更充分的技术判断，并进一步提升从路线设计、实验验证、工艺优化到规模化制造之间的衔接效率。
From Molecules to Manufacturing — Now Empowered by AI.
从分子到制造，以人工智能辅助更好的化学决策。