中国石油大学（北京）副教授周天航带领团队构建了名为Cyber Academia-Chemical Engineering的AI“赛博学术小镇”，旨在推动人工智能在化工领域的深度应用。该系统模拟真实科研团队运作，集成分子设计、中试放大、工程验证、实验研发、理论机制、工艺安全与质量控制七大专家智能体，通过多智能体协作实现从问题发现到技术路线设计的全流程自主演化。区别于传统AI仅能解决预设任务，该系统具备自主探索能力，能主动识别未被人类察觉的科学问题与跨学科关联，推动“暗知识”的挖掘与科学发现的涌现。研究团队在初期测试中发现专家智能体存在严重“幻觉”现象，即脱离核心技术问题陷入抽象讨论。为此，他们引入三重知识增强机制：领域专属知识库、检索增强生成与领域自适应微调，显著提升专家响应的准确性与专业深度，对话质量平均提升10%-15%。为进一步解决跨领域协作中的语义鸿沟问题，团队引入协作智能体（CA），依托本体工程构建统一知识框架，实现不同专业智能体间的语义对齐与高效沟通。这一设计使系统从“任务执行”迈向“自主协作智能”，真正实现多学科协同创新。该成果不仅标志着AI在垂直科研场景中的重大突破，也为AI for Science提供了可复制的范式。周天航团队此前基于长时储能研究孵化出中海储能公司，开发了全球首款铁铬液流电池垂类大模型FlowBD与“分子—电网工业智能体”，本次成果将优先在该企业实际产业场景中验证，推动科研与产业深度融合。业内专家认为，Cyber Academia-Chemical Engineering代表了AI科研范式的根本性转变，其核心价值在于构建可演化的智能科研共同体，而非单一工具增强。该系统有望成为未来工业AI研发的基础设施，尤其在高复杂度、长周期的化工与能源领域具有广阔前景。