荷兰应用科学研究组织 TNO 孵化的 polySCOUT 已作为独立 AI 公司运行，目标是把定制聚合物开发从传统多年周期压缩到数周。该公司以材料信息学和高通量实验结合，根据客户输入的性能目标和法规约束反向生成并验证候选聚合物。

法规变化加速替代材料需求

食品接触、微塑料和 PFAS 等法规变化正在加快材料替代需求。欧盟 BPA 食品接触禁令自 2026 年 7 月 20 日起生效，微塑料限制将持续分阶段推进至 2035 年，PFAS 限制也在准备中。

传统聚合物开发往往需要多年，且成功率有限。polySCOUT CEO 表示，常规开发成功率约为 5% 至 10%，而可能的聚合物结构搜索空间超过 10^60。

从需求出发反向设计

polySCOUT 的流程不是先合成大量材料再寻找用途，而是让客户先定义目标性能和限制条件。例如，客户可以输入玻璃化转变温度高于 105°C、透明、耐洗碗机、不得含双酚等要求。

平台随后利用经过验证的数据库和 AI 模型，在数万种共聚物组合中寻找候选方案，并优先使用 REACH 已注册的构建单元。

AI 模型连接高通量实验

候选材料进入自动化实验室后，polySCOUT 每周可制备并测试约 25 种实体材料。客户最终获得的不是纯算法预测，而是带有实测数据的材料候选。

• AI 模型用于缩小候选聚合物搜索空间。
• 高通量实验用于制备和验证材料。
• 数据库和法规约束帮助提高候选方案的可落地性。
• 材料开发周期从多年缩短到数周级别。

材料开发进入“聚合物原生”AI 阶段

polySCOUT 的技术自 2022 年起在 TNO 内开发，TNO 目前仍为股东。公司由 Michaël van der Jagt、Ellen de Ruiter 和 Milad Golkaram 等人带队，并于 2026 年 8 月起独立运营。

对于工程塑料产业链，AI 设计与实验验证结合可能改变替代材料开发方式，尤其适用于法规替代、特殊性能窗口和小批量定制材料场景。