材料是人類認(rèn)識自然、改造自然的物質(zhì)媒介，是推動人類文明演進(jìn)的物質(zhì)密碼。從石器時代邁向青銅器時代，再到鐵器時代、工業(yè)時代，人類文明歷史的每一次關(guān)鍵性躍升、都與“新材料”的發(fā)現(xiàn)、發(fā)明及應(yīng)用密不可分。材料的創(chuàng)新從物質(zhì)根基上推動生產(chǎn)力實現(xiàn)跨越式爆發(fā)，進(jìn)而推動生產(chǎn)關(guān)系的變革與社會結(jié)構(gòu)的深層重塑。如今，從信息處理與傳遞，到能源轉(zhuǎn)換與存儲，再到醫(yī)療健康、交通運輸、國防軍事和綠色可持續(xù)發(fā)展等方面，新材料技術(shù)幾乎支撐著人類社會幾乎所有領(lǐng)域的科技進(jìn)步，新材料產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為國家戰(zhàn)略性、基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)，也成為全球技術(shù)競爭的關(guān)鍵領(lǐng)域之一。

“一代材料、一代技術(shù)、一代產(chǎn)業(yè)”，新材料的突破往往引領(lǐng)一整個產(chǎn)業(yè)的變革與發(fā)展，但一種新材料從概念提出到真正量產(chǎn)應(yīng)用往往需要十年乃至二十年的時間。在全球科技競爭日趨激烈的今天，這種低效率模式已經(jīng)難以為繼。進(jìn)入21世紀(jì)，隨著高通量計算、材料基因組等技術(shù)的快速發(fā)展，新材料研發(fā)已經(jīng)從傳統(tǒng)“經(jīng)驗試錯（實驗驅(qū)動）”的研究范式，逐漸過渡到“計算模擬（計算驅(qū)動）”+“大數(shù)據(jù)/基因組（數(shù)據(jù)驅(qū)動）”的研究范式，新材料的研發(fā)速度已經(jīng)實現(xiàn)了大幅提升。然而，材料大數(shù)據(jù)具有空間多尺度（微觀一介觀一宏觀）、時間多維度（制備-服役-失效）、高維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)非線性等特點，隨著材料大數(shù)據(jù)的持續(xù)爆發(fā)增長、材料體系的復(fù)雜度日益提高，采用上述研發(fā)范式開發(fā)新材料面臨著效率和質(zhì)量逐漸不足的困境。

近年來，人工智能（AI）技術(shù)持續(xù)實現(xiàn)突破性演進(jìn)，其在高維數(shù)據(jù)空間解析、非線性關(guān)聯(lián)挖掘上展現(xiàn)出突出優(yōu)勢，為新材料研發(fā)注入革命性動力。隨著計算能力的指數(shù)增長、多源材料數(shù)據(jù)（實驗+模擬）、先進(jìn)機器學(xué)習(xí)（Machine Learning，ML）算法的發(fā)展，Al與材料學(xué)（Materials Science and Engineering，MSE）不斷融合。

當(dāng)前，AI已從“輔助工具”升級為“核心引擎”，推動材料研發(fā)向智能驅(qū)動轉(zhuǎn)型，最典型案例為2023年DeepMind發(fā)布的GNoME模型，在極短時間內(nèi)預(yù)測出220萬種新晶體結(jié)構(gòu)，其中38萬種具備熱力學(xué)穩(wěn)定性，相當(dāng)于人類材料學(xué)家近800年的實驗產(chǎn)出規(guī)模。

一、“人工智能+新材料”發(fā)展幾何？

自2011年美國推出“材料基因組計劃”（Materials Genome Initiative，MGI）以來，材料數(shù)據(jù)資源建設(shè)從零散探索轉(zhuǎn)向系統(tǒng)性推進(jìn)，全球范圍內(nèi)的新材料數(shù)據(jù)庫建設(shè)駛?cè)肟燔嚨馈?/span>

“人工智能+新材料”，即人工智能驅(qū)動的新材料研發(fā)（Al for Materials Science and Engineering，Al4MSE），其核心技術(shù)體系由三大關(guān)鍵要素構(gòu)成：其一為高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源，涵蓋計算模擬、實驗測試、文獻(xiàn)知識等多元數(shù)據(jù)；其二為適配材料數(shù)據(jù)特性的機器學(xué)習(xí)算法，需針對材料數(shù)據(jù)高維、非線性、多尺度的特點定制；其三為貫穿材料全生命周期的ML賦能應(yīng)用，覆蓋設(shè)計、合成、表征和服役全鏈條。

高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源是AI4MSE的核心基礎(chǔ)設(shè)施。盡管機器學(xué)習(xí)算法的選型對模型性能至關(guān)重要，但在Al4MSE研發(fā)場景中，更核心的挑戰(zhàn)在于如何將零散的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適配模型的有效特征—這一步往往決定了模型能否真正挖掘材料的“結(jié)構(gòu)-性能”關(guān)聯(lián)。在實際機器學(xué)習(xí)項目中，研發(fā)團(tuán)隊通常會將60%～80%的時間與精力投入到數(shù)據(jù)準(zhǔn)備中，而用于算法選型與調(diào)優(yōu)的精力僅占整體研發(fā)精力的20%左右。

自2011年美國推出“材料基因組計劃”（Materials Genome Initiative，MGI）以來，材料數(shù)據(jù)資源建設(shè)從零散探索轉(zhuǎn)向系統(tǒng)性推進(jìn)，全球范圍內(nèi)的新材料數(shù)據(jù)庫建設(shè)駛?cè)肟燔嚨?。一是?shù)據(jù)規(guī)模快速增長，例如國際知名計算材料數(shù)據(jù)庫Materials Project于2023年新增15萬種材料數(shù)據(jù)，計算精度提升40%；中國科學(xué)院物理所和松山湖材料實驗室開發(fā)的Atomly數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)規(guī)模從2020年的18萬種材料擴展至2025年的35萬種材料。二是實驗數(shù)據(jù)與計算數(shù)據(jù)的融合與交叉驗證，例如2024年無機晶體結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫（ICSD）與Materials Project數(shù)據(jù)庫合作，實現(xiàn)數(shù)據(jù)雙向同步與交叉驗證；晶體結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫Paulingfile于2022年完成數(shù)據(jù)架構(gòu)升級，支持高通量計算數(shù)據(jù)與實驗數(shù)據(jù)的無縫融合。三是數(shù)據(jù)庫建設(shè)與機器學(xué)習(xí)深度融合，例如2025年松山湖材料實驗室MATCHAT平臺基于大語言模型（LLM）與檢索增強技術(shù)（RAG），融合28萬余篇材料科學(xué)文獻(xiàn)與35萬種材料結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建“文獻(xiàn)-數(shù)據(jù)-工具”三位一體的知識網(wǎng)絡(luò)。四是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與平臺的統(tǒng)一，例如OPTIMADE（Open Databases Integration for Materials Design）成為材料數(shù)據(jù)庫間數(shù)據(jù)交換的標(biāo)準(zhǔn)API，2024年V1.2.4版本已支持超過20家數(shù)據(jù)提供商，覆蓋3000多萬種材料結(jié)構(gòu)。

機器學(xué)習(xí)算法是AI4MSE的智能驅(qū)動核心引擎。結(jié)合材料數(shù)據(jù)特性（高維、多尺度、強非線性）與應(yīng)用場景（性能預(yù)測、結(jié)構(gòu)設(shè)計、工藝優(yōu)化），AI4MSE機器學(xué)習(xí)算法具體可分為三大體系。一是傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法，適用于數(shù)據(jù)量中等、需物理可解釋性的場景，主要包括決策樹、隨機森林、支持向量機、貝葉斯推理等。二是深度學(xué)習(xí)方法，其通過多層網(wǎng)絡(luò)自動提取特征，適配材料的非歐幾里得數(shù)據(jù)（晶體結(jié)構(gòu)）、空間數(shù)據(jù)（微觀圖像）、時序數(shù)據(jù)（合成過程），主要包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Transformer模型。三是新型的人工智能技術(shù)，包括生成式對抗網(wǎng)絡(luò)、大語言模型、遷移學(xué)習(xí)和可解釋AI等。

ML賦能應(yīng)用是AI4MSE的價值落地載體。貫穿材料全生命周期的ML賦能應(yīng)用并非簡單覆蓋“設(shè)計、合成、表征、服役”鏈條，而是以“數(shù)據(jù)-算法-實驗”閉環(huán)為核心，賦能材料研發(fā)全流程：在“設(shè)計端”實現(xiàn)逆向設(shè)計；在“合成端”驅(qū)動自主實驗；在“表征端”實現(xiàn)自動化分析；在“服役端”動態(tài)評估性能衰減，并將各環(huán)節(jié)反饋數(shù)據(jù)反哺數(shù)據(jù)資源池，形成“數(shù)據(jù)積累一算法迭代-應(yīng)用優(yōu)化”的持續(xù)進(jìn)化閉環(huán)，最終縮短研發(fā)周期、降低試錯成本。

機器學(xué)習(xí)正日益成為新材料研發(fā)的關(guān)鍵工具，其應(yīng)用落地的速度非常迅猛。在加速材料篩選方面，2024年美國西北大學(xué)研究團(tuán)隊展示了如何利用機器學(xué)習(xí)加速計算材料的發(fā)現(xiàn)，通過高通量計算篩選，有效識別出具有潛力的新材料，解決了傳統(tǒng)方法耗時過長的問題；在預(yù)測材料性能方面，2025年微軟研究院聯(lián)合清華大學(xué)發(fā)布一個名為BatLiNet的深度學(xué)習(xí)框架，能夠跨越不同的老化條件準(zhǔn)確預(yù)測電池壽命，為儲能材料的評估提供了高效工具；在自主實驗方面，2024年伊利諾伊大學(xué)厄巴納-香檳分校研究人員開發(fā)出一個用于探索性合成化學(xué)的自主移動機器人平臺，該平臺能夠自主進(jìn)行實驗操作和決策，極大地加速了化學(xué)反應(yīng)的探索過程；在新材料逆設(shè)計方面，2025年微軟研究院發(fā)布一款名為MatterGen的生成式Al工具，它突破了傳統(tǒng)材料篩選方法的局限，能夠在廣闊的材料空間中高效探索，并根據(jù)特定應(yīng)用需求設(shè)計出全新的穩(wěn)定材料結(jié)構(gòu)。

二、全球競速，AI+新材料誰家將執(zhí)牛耳？

隨著AI4MSE展現(xiàn)出顛覆性潛力，全球主要科技強國紛紛將其提升至國家戰(zhàn)略高度，通過出臺專項政策、設(shè)立研發(fā)計劃等方式，搶占這一未來科技與產(chǎn)業(yè)競爭的制高點。

美國通過持續(xù)的戰(zhàn)略規(guī)劃和資金投入，鞏固其在AI與先進(jìn)材料領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)地位。2024年10月，美國商務(wù)部發(fā)布一份意向通知，公開競標(biāo)利用人工智能開發(fā)新的可持續(xù)半導(dǎo)體材料和工藝，滿足半導(dǎo)體行業(yè)的技術(shù)、經(jīng)濟和可持續(xù)目標(biāo)，并能在5年內(nèi)落實設(shè)計和被采用。為實現(xiàn)這一目標(biāo)，美國商務(wù)部將提供1億美元的資金，資助“基于人工智能的自主實驗”（AI/AE）的產(chǎn)學(xué)合作項目。2025年7月，美國白宮發(fā)布《贏得競爭：美國人工智能行動計劃》，擬通過國家科學(xué)基金會（NSF）、能源部（DOE）、商務(wù)部下屬NIST及其他聯(lián)邦合作伙伴，投資建設(shè)材料科學(xué)等領(lǐng)域的自動化、云端實驗室，并通過國家科學(xué)技術(shù)委員會（NSTC）下屬機器學(xué)習(xí)和人工智能小組委員會，針對AI模型訓(xùn)練中材料科學(xué)、化學(xué)和其他科學(xué)數(shù)據(jù)類型，提出最低數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的建議。

中國以“應(yīng)用牽引+體系化突破”為導(dǎo)向，構(gòu)建Al+新材料創(chuàng)新生態(tài)。2024年10月，工信部、財政部、國家數(shù)據(jù)局聯(lián)合發(fā)布《新材料大數(shù)據(jù)中心總體建設(shè)方案》，構(gòu)建“1+N”材料數(shù)據(jù)體系（1個主平臺+N個資源節(jié)點），形成30個以上數(shù)據(jù)資源節(jié)點、30項以上材料大數(shù)據(jù)算法軟件和工具、20種以上典型關(guān)鍵材料和產(chǎn)品的數(shù)據(jù)賦能應(yīng)用示范。2025年8月，國務(wù)院正式印發(fā)《關(guān)于深入實施“人工智能+”行動的意見》將“人工智能+科學(xué)技術(shù)”列為六大重點行動之首，明確提出要加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)進(jìn)程，率先建立基于AI的新型科研范式。此前，科技部已于2023年3月聯(lián)合自然科學(xué)基金委啟動“AlforScience”專項部署，系統(tǒng)性地支持AI在材料、化學(xué)等基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用。

歐盟政策聚焦“技術(shù)主權(quán)”，通過算力基建、數(shù)據(jù)共享與綠色材料導(dǎo)向，推動AI與新材料融合。2023年12月，歐盟委員會發(fā)布《科學(xué)中的人工智能》報告，主張量身定制歐洲研究區(qū)的人工智能政策，利用人工智能加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)和促進(jìn)創(chuàng)新。2025年4月，歐盟委員會發(fā)布《人工智能大陸行動計劃》，致力于成為全球AI領(lǐng)導(dǎo)者。該計劃通過五大核心領(lǐng)域推動AI發(fā)展：擴大AI計算基礎(chǔ)設(shè)施、提升高質(zhì)量數(shù)據(jù)獲取、加速戰(zhàn)略行業(yè)AI應(yīng)用、強化AI人才培養(yǎng)、簡化監(jiān)管合規(guī)。此外，為加速推進(jìn)AI應(yīng)用、提高產(chǎn)業(yè)競爭力，歐盟計劃出臺《AI應(yīng)用戰(zhàn)略》，加強歐盟在先進(jìn)制造、先進(jìn)材料設(shè)計等關(guān)鍵工業(yè)部門的優(yōu)勢領(lǐng)導(dǎo)地位。

日韓聚焦優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)突圍，旨在鞏固和擴大其在特定材料領(lǐng)域的全球優(yōu)勢地位。2025年3月，日本國會通過2025財年預(yù)算案，其中人工智能相關(guān)預(yù)算為1969億日元，創(chuàng)下歷史新高。其中，涉及AI+新材料的國家預(yù)算項目包括：“應(yīng)用先進(jìn)計算科學(xué)的新型功能材料合成及制造工藝開發(fā)項目”，“節(jié)能AI半導(dǎo)體及系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)開發(fā)項目”，“為促進(jìn)使用革新性零部件及材料的產(chǎn)品盡早實現(xiàn)商用提供創(chuàng)新支持”。早在2020年10月，為實現(xiàn)人工智能強國，韓國政府發(fā)布了《人工智能半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略》，圍繞AI半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)提出了技術(shù)、人才、工業(yè)生態(tài)系統(tǒng)相關(guān)的創(chuàng)新戰(zhàn)略。該戰(zhàn)略提出2030年之前在AI半導(dǎo)體領(lǐng)域擁有20%全球市場份額、20家創(chuàng)新公司、3000名頂級工程師，發(fā)布50種滿足特定需求的AI芯片，投入700億韓元資助本土芯片制造商達(dá)成相關(guān)目標(biāo)。

相比之下，美國在原創(chuàng)算法、基礎(chǔ)模型和研發(fā)新范式上領(lǐng)先；中國在政策執(zhí)行力、產(chǎn)業(yè)化速度和特定應(yīng)用領(lǐng)域展現(xiàn)出強大競爭力；歐洲在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施標(biāo)準(zhǔn)化和區(qū)域合作上獨具特色；而日本和韓國則在其優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)材料方面深耕細(xì)作，力求在關(guān)鍵細(xì)分領(lǐng)域保持領(lǐng)先優(yōu)勢。全球圍繞AI+新材料的戰(zhàn)略博弈，正呈現(xiàn)競爭強度持續(xù)升級、博弈格局日趨復(fù)雜的方向演進(jìn)。未來，圍繞AI4MSE數(shù)據(jù)資源的爭奪、算法算力的比拼和產(chǎn)業(yè)鏈控制力的博弈，將成為各國科技競爭的著力點。

三、AI4MSE商業(yè)落地加速，重塑產(chǎn)業(yè)格局

隨著材料大數(shù)據(jù)的積累和機器學(xué)習(xí)算法的創(chuàng)新，AI4MSE正從實驗室走向產(chǎn)業(yè)化，其商業(yè)落地顯著加速，并開始深刻重塑新材料產(chǎn)業(yè)的研發(fā)模式、商業(yè)模式和競爭格局。

AI驅(qū)動的新材料創(chuàng)新，直接催生出一批新興產(chǎn)業(yè)和商業(yè)模式。首先，一批專業(yè)化的AI4MSE初創(chuàng)公司涌現(xiàn)出來，這些公司通常由材料科學(xué)家、計算機專家聯(lián)合創(chuàng)立，其商業(yè)模式是直接向終端用戶（如化工、醫(yī)藥、能源企業(yè)）提供新材料設(shè)計方案或授權(quán)特定材料知識產(chǎn)權(quán)。例如，美國的Citrinelnformatics、Kebotix等公司已建立起成熟的材料信息學(xué)平臺，與多家世界500強企業(yè)合作。在中國，同樣涌現(xiàn)出一批極具創(chuàng)新活力的AI4MSE初創(chuàng)企業(yè)，它們在不同細(xì)分領(lǐng)域推動著產(chǎn)業(yè)變革：

例如，我國首個材料基因組高通量計算平臺MatCloud+集成了材料計算、數(shù)據(jù)管理、高通量篩選和AI技術(shù)，構(gòu)建了“計算、數(shù)據(jù)、AI、實驗”四位一體的數(shù)字化解決方案，使用戶無編程基礎(chǔ)即可開展材料結(jié)構(gòu)設(shè)計、性能預(yù)測和配方篩選，大幅降低材料計算門檻。深勢科技（DPTechnology）的微尺度工業(yè)設(shè)計與仿真平臺能夠?qū)⒎肿觿恿W(xué)模擬效率提升數(shù)個數(shù)量級，大幅縮短了新材料（如電池電解液）和藥物分子的研發(fā)周期等。AI輔助研發(fā)方面，一些AI4MSE平臺利用大模型進(jìn)行文獻(xiàn)解析與知識探索，能夠在極少的實驗采樣下快速找到多目標(biāo)的最優(yōu)解，如幻量科技(DeepVerse）的MatCopilot智能研發(fā)平臺等。特定材料方面，AI4MSE正在變革傳統(tǒng)開發(fā)具有特定性能（如高強、耐腐蝕）的新型鋁合金、高溫合金等金屬材料，以及新分子和化學(xué)反應(yīng)的模式，其中創(chuàng)材深造（Deepmaterial）的金屬材料全流程AI驅(qū)動平臺、深度原理(DeepPrinciple）的ReactiveA化學(xué)材料平臺等成果顯著，為高端制造、新能源和醫(yī)藥等領(lǐng)域提供了強大的研發(fā)引擎。

其次，傳統(tǒng)材料巨頭積極轉(zhuǎn)型，紛紛設(shè)立數(shù)字化研發(fā)部門或引入A技術(shù)，以優(yōu)化產(chǎn)品性能、縮短開發(fā)周期。例如，美國的杜邦（DuPont）利用AI加速其在先進(jìn)電路材料、Kevlar等領(lǐng)域的創(chuàng)新，通過Al優(yōu)化高頻高速材料配方，以滿足AI服務(wù)器和5G通信的嚴(yán)苛要求；3M公司則推出了“數(shù)字材料中心”（Digital Materials Hub），為工程師提供經(jīng)過驗證的材料數(shù)據(jù)和仿真模型，加速膠帶、粘合劑等產(chǎn)品的設(shè)計與迭代。在中國，寶武集團(tuán)發(fā)布了鋼鐵行業(yè)大模型xInPlat，覆蓋研發(fā)、生產(chǎn)、運營等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，將研發(fā)效率提升了30%；萬華化學(xué)推出了“萬華材料智能助手”，該系統(tǒng)基于材料大模型，不僅能為客戶提供產(chǎn)品咨詢和技術(shù)支持，還能通過AI算法推薦催化劑分子結(jié)構(gòu)，賦能內(nèi)部研發(fā)；中國石化則計劃利用AI優(yōu)化從地震數(shù)據(jù)處理、油藏開發(fā)到化學(xué)產(chǎn)品研發(fā)與客戶服務(wù)的全鏈條。這些舉措旨在應(yīng)對來自創(chuàng)新型初創(chuàng)公司的挑戰(zhàn)。

最后，CRO模式向材料領(lǐng)域延伸，類似于醫(yī)藥研發(fā)外包（Contract Research Organization,CRO），出現(xiàn)了“材料研發(fā)即服務(wù)”（R&D as a Service）的新模式。這類服務(wù)商通過提供集成了AI算法、數(shù)據(jù)管理和自動化實驗?zāi)芰Φ钠脚_，使缺乏自建AI團(tuán)隊能力的企業(yè)也能以較低成本享受AI帶來的效率提升。例如，美國的Uncountable和NobleAI等公司提供基于AI的材料研發(fā)SaaS平臺，幫助客戶加速配方優(yōu)化和產(chǎn)品開發(fā)。在中國，幻量科技等企業(yè)也提供類似的AI驅(qū)動研發(fā)服務(wù)，通過其MatCopilot平臺幫助客戶在電池、化工等領(lǐng)域顯著減少實驗次數(shù)、降低研發(fā)成本。

更引人注目的是，AI4MSE有望重塑產(chǎn)業(yè)格局，改變新材料企業(yè)的未來競爭態(tài)勢。

一是價值鏈將會重構(gòu)，產(chǎn)業(yè)的價值鏈正從“生產(chǎn)制造”向“設(shè)計服務(wù)”延伸。未來，最具價值的可能不是大規(guī)模生產(chǎn)材料的工廠，而是擁有高效材料設(shè)計算法、核心材料數(shù)據(jù)庫和強大知識產(chǎn)權(quán)組合的“材料設(shè)計公司”“算法+數(shù)據(jù)”將成為新的核心資產(chǎn)。

二是競爭范式將會發(fā)生轉(zhuǎn)變，競爭從單一的材料產(chǎn)品競爭轉(zhuǎn)向材料研發(fā)體系效率的競爭。一個集成了高質(zhì)量數(shù)據(jù)、先進(jìn)算法和自動化實驗?zāi)芰Φ摹爸悄苎邪l(fā)平臺”，其本身就成為企業(yè)最深的護(hù)城河。能夠最快實現(xiàn)“設(shè)計-合成-表征”閉環(huán)迭代的企業(yè)，將在市場競爭中占據(jù)絕對主動。

三是研發(fā)門檻與速度將發(fā)生重大變化，AI將大幅降低在龐大材料結(jié)構(gòu)中大海撈針式篩選的成本，使得小型團(tuán)隊也有可能發(fā)現(xiàn)具有巨大潛力的新材料，挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)上由大型企業(yè)依靠龐大實驗室和試錯投入建立的壁壘。但在部分新材料領(lǐng)域，材料數(shù)據(jù)往往被科技巨頭所掌握并壟斷，未來科技巨頭與初創(chuàng)企業(yè)的實力差距反而會更加顯著。

四、未來展望：挑戰(zhàn)與機遇共存

新材料的突破往往帶動下游產(chǎn)業(yè)的升級，例如新型半導(dǎo)體材料可催生新一代電子產(chǎn)業(yè)，新型生物材料可推動醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。可以預(yù)見的是，AI驅(qū)動的新材料革命有望成為未來經(jīng)濟繁榮的重要引擎。

AI4MSE的發(fā)展無疑將孕育眾多新興產(chǎn)業(yè)和商業(yè)模式，成為未來經(jīng)濟的新增長點。一方面，新材料本身就是戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)，AI將使其市場規(guī)模進(jìn)一步擴大。另一方面，圍繞AI+材料將誕生一批服務(wù)型產(chǎn)業(yè)，如材料數(shù)據(jù)服務(wù)、AI仿真軟件、材料基因組咨詢等。這些產(chǎn)業(yè)具有高附加值和知識密集型的特點，將創(chuàng)造大量高端就業(yè)機會。更重要的是，新材料的突破往往帶動下游產(chǎn)業(yè)的升級突破，例如新型半導(dǎo)體材料可催生新一代電子產(chǎn)業(yè)，新型生物材料可推動醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新?？梢灶A(yù)見的是，AI驅(qū)動的新材料革命有望成為未來經(jīng)濟繁榮的重要引擎。

盡管前景廣闊，AI4MSE的發(fā)展仍面臨諸多挑戰(zhàn)：

首先是數(shù)據(jù)瓶頸，高質(zhì)量、標(biāo)準(zhǔn)化的材料數(shù)據(jù)是Al模型的“燃料”，但目前數(shù)據(jù)仍存在獲取成本高、多源異構(gòu)、分布零散等問題，尤其是在特定工藝和服役性能數(shù)據(jù)方面缺口巨大。

其次是模型的可解釋性，當(dāng)前的深度學(xué)習(xí)模型多為“黑箱”，其預(yù)測結(jié)果難以與物理化學(xué)原理直接關(guān)聯(lián)，這限制了其在高可靠性和安全性領(lǐng)域的應(yīng)用。

再次是跨尺度建模的復(fù)雜性，材料性能由從原子到宏觀的多個尺度共同決定，如何構(gòu)建能夠有效融合多尺度信息的AI模型仍是前沿難題。

最后是成本因素，雖然AI能降低試錯成本，但構(gòu)建和維護(hù)大規(guī)模算力設(shè)施、自動化實驗平臺以及專業(yè)人才團(tuán)隊的前期投入依然高昂。

人工智能驅(qū)動的新材料研發(fā)正引領(lǐng)材料科學(xué)進(jìn)入一個前所未有的“智能設(shè)計”時代。全球格局呈現(xiàn)出中美領(lǐng)跑、多強競逐的態(tài)勢，商業(yè)落地已進(jìn)入加速期，并開始深刻重塑產(chǎn)業(yè)的價值鏈與競爭范式。盡管前路仍有數(shù)據(jù)孤島、模型黑箱、多尺度融合等重大挑戰(zhàn)，但通過學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界和政府的協(xié)同創(chuàng)新，持續(xù)推動“數(shù)據(jù)-算法-算力-實驗的深度融合與閉環(huán)迭代，AI4MSE必將極大釋放材料創(chuàng)新的潛力，為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革奠定堅實的物質(zhì)根基，最終深刻影響人類社會的未來圖景。

此文刊載于《環(huán)球財經(jīng)》2025年10月號（總第299期）

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