全球农化制剂行业正站在一场由人工智能驱动的效率革命门槛前。一边是制剂配方开发长期依赖经验积累与大量实验试错，研发周期长、成本高企；另一边是监管趋严、田间场景复杂化对制剂性能提出更高要求，传统开发模式已逼近效率天花板。当″经验试错″与″智能设计″的分水岭日益清晰，制剂研发的破局之路在何方？
2026年10月29日至30日，第七届国际农化制剂与应用技术高峰论坛（FAT 2026）将于中国杭州盛大召开。我们荣幸地邀请到江苏擎宇科技股份有限公司总工程师兼联合创始人秦敦忠博士。作为深耕农药助剂领域三十余载的资深专家，秦博士将带来题为《AI 智能体赋能农药制剂配方开发与界面性能预测》的前沿报告，为行业呈现一条从数据驱动到智能决策的制剂研发新路径。
从经验试错到智能推荐：一场制剂研发范式的深度重构
农药制剂设计正经历从″经验驱动″向″数据驱动″的深刻转型。传统配方开发高度依赖研发人员经验与大量试错实验，助剂筛选与界面性能评价涉及多维参数，难以建立系统的预测模型，研发效率的提升长期遭遇天花板。
秦敦忠博士的这场报告，正是希望为行业带来一套可落地、可验证的解决方案——从自主构建的核心算法体系，到基于构效关系的助剂设计，再到界面性能预测的全新路径，系统展示AI技术如何打通制剂研发的全链路。
如何重构从配方筛选到界面预测的AI技术闭环？
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智能推荐系统重构配方开发流程：擎宇科技基于人工开发与高通量平台积累的大量数据，构建了增强协同过滤、多条件关联规则、正则化多标签逻辑回归及Transformer四种核心算法，可根据制剂需求动态选择最优模型。系统通过历史成功案例相似度计算，输出助剂选用概率排序，支持Top3或Top5推荐。Top3首选命中率达76%–79%，召回率50%，可将测试轮次降低约三分之一；Top5更可缩减测试轮次三分之二以上。推荐制剂方案经高通量平台自动筛选与人工复核，形成成熟可靠的配方——预期可大幅缩短研发周期。
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界面性能预测模型构建与应用：大量界面性能测试表明，动态表面张力、润湿渗透力、铺展及干燥速度等与助剂、农药性质密切相关且呈现加和性。基于助剂与农药的界面数据，大语言模型可快速预测药液界面性能，为构建界面性能与药效关联模型提供了高效路径，有望打破传统界面性能评价依赖实验测量的局限，为配方设计的早期筛选提供高效工具。
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从分子设计到药效表达的完整闭环：依托完整的农药制剂配方开发体系与全生命周期递送监控平台，擎宇科技系统开展助剂与农药、靶标的构效关系研究，自主设计助剂结构，采用可控聚合技术精准合成，从分子层面调控农药粒子粒径、优化药液稳定性，全面提升农药传递效率，让药效更好表达。
与会者将获得关于AI技术如何赋能农药制剂配方开发的系统性认知，以及可立即付诸实践的智能推荐与界面预测思路，见证制剂研发从″手工筛选″迈向″智能推荐″的范式变革。
嘉宾简介
秦敦忠（Dr. James Qin）现任江苏擎宇科技股份公司总工程师兼联合创始人，研究员级高级工程师，同时担任南京林业大学校外博士生导师。深耕农药助剂研究领域三十余载，他主导建成了多个国家级和省级创新平台，推动公司核心产品在细分领域跃居国内市场占有率首位。秦博士已发表学术论文20余篇，获授权发明专利10余项，并参与撰写了农药制剂与表面活性剂领域的权威专著，荣获江苏省科学技术奖，并入选多项省级高层次人才计划。
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