隨著人工智能的廣泛應(yīng)用，“AI ”也成為新材料研發(fā)的關(guān)鍵動(dòng)力。

賽迪顧問(wèn)近日公布的“中國(guó)人工智能賦能材料研發(fā)全景洞察”（下稱(chēng)“報(bào)告”）顯示，2020~2024年，“人工智能 新材料”領(lǐng)域的專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量持續(xù)增長(zhǎng)，AI技術(shù)在材料科學(xué)中的應(yīng)用逐漸成熟，應(yīng)用聚焦催化劑、電池材料、金屬材料、半導(dǎo)體四大材料領(lǐng)域。

根據(jù)報(bào)告，2020~2022年“人工智能 新材料”細(xì)分領(lǐng)域的專(zhuān)利集中度相對(duì)穩(wěn)定。2023年后，機(jī)器人與類(lèi)機(jī)器人的研究熱度相對(duì)下降，數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)集的關(guān)注度不斷提升。

“盡管專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量大幅增加，但授權(quán)比例卻在下降，AI與材料科學(xué)的交叉領(lǐng)域技術(shù)復(fù)雜度較高，部分申請(qǐng)可能為了搶占技術(shù)先機(jī)而提交，導(dǎo)致技術(shù)不成熟，難以通過(guò)審查。”報(bào)告分析稱(chēng)，盡管授權(quán)占比下降，但專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量的快速增長(zhǎng)表明行業(yè)創(chuàng)新活力旺盛。

從上下游來(lái)看，“人工智能 新材料”產(chǎn)業(yè)鏈以材料數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)為上游基礎(chǔ)，通過(guò)整合高通量實(shí)驗(yàn)和文獻(xiàn)挖掘形成多源數(shù)據(jù)。中游依托融合物理模型與機(jī)器學(xué)習(xí)算法的智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)，發(fā)展出涵蓋特征工程、生成式模型和跨尺度仿真的AI計(jì)算平臺(tái)，并借助云智算與自主實(shí)驗(yàn)室實(shí)現(xiàn)“預(yù)測(cè)—實(shí)驗(yàn)—優(yōu)化”閉環(huán)迭代。下游深度賦能新材料發(fā)現(xiàn)與設(shè)計(jì)、材料性能優(yōu)化與智能制造。逐步形成“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法優(yōu)化、算法指導(dǎo)計(jì)算驗(yàn)證、計(jì)算引導(dǎo)實(shí)驗(yàn)突破”的全鏈條創(chuàng)新范式。

AI應(yīng)用聚焦上述四大材料領(lǐng)域，主要是因?yàn)樾履茉础⒏叨搜b備、電子信息等下游領(lǐng)域，成為核心驅(qū)力。例如，在催化劑領(lǐng)域，利用人工智能精準(zhǔn)預(yù)測(cè)催化劑活性位點(diǎn)與構(gòu)效關(guān)系，優(yōu)化貴金屬負(fù)載量及載體結(jié)構(gòu)。在石化行業(yè)，AI輔助設(shè)計(jì)的高效加氫催化劑提升產(chǎn)率15%以上；環(huán)保領(lǐng)域，AI開(kāi)發(fā)的低溫SCR脫硝催化劑降低能耗20%，推動(dòng)綠色化學(xué)進(jìn)程。

從區(qū)域布局看，各區(qū)域已形成差異化發(fā)展路徑。華北聚焦頂層設(shè)計(jì)與核心模型，華東深耕產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，中南依托算力與算法。華北聚焦“人工智能 新材料”融合創(chuàng)新，打造數(shù)據(jù)基建與產(chǎn)業(yè)深度融合的閉環(huán)生態(tài)，引領(lǐng)全國(guó)產(chǎn)業(yè)發(fā)展；華東以產(chǎn)品為導(dǎo)向建設(shè)高通量實(shí)驗(yàn)室，重點(diǎn)突破光刻膠原料、固態(tài)電解質(zhì)等關(guān)鍵材料，支撐高分子樹(shù)脂、合金、無(wú)機(jī)材料、有機(jī)化合物垂類(lèi)模型開(kāi)發(fā)；中南依托算力算法優(yōu)勢(shì)，短期攻關(guān)建設(shè)材料基因工程平臺(tái)、測(cè)試驗(yàn)證平臺(tái)及大數(shù)據(jù)中心，強(qiáng)化公共檢驗(yàn)檢測(cè)能力。

去年，工信部等三部門(mén)發(fā)布的《新材料大數(shù)據(jù)中心總體建設(shè)方案》明確了分階段目標(biāo)：2027年前建成“1 N”架構(gòu)（1個(gè)主平臺(tái)、N個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)），實(shí)現(xiàn)30個(gè)以上數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)、30項(xiàng)以上算法工具、20種以上應(yīng)用示范；到2035年，新材料大數(shù)據(jù)中心體系全面建成并穩(wěn)定運(yùn)行。實(shí)現(xiàn)全國(guó)材料領(lǐng)域數(shù)據(jù)的匯聚、處理和開(kāi)發(fā)，數(shù)據(jù)規(guī)模進(jìn)入國(guó)際第一梯隊(duì)；形成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的材料創(chuàng)新發(fā)展范式。

據(jù)工信部數(shù)據(jù)，2025年中國(guó)新材料產(chǎn)業(yè)將達(dá)到10萬(wàn)億市場(chǎng)規(guī)模，復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)13.5%，到2035年我國(guó)新材料產(chǎn)業(yè)的總體實(shí)力將躍居全球前列。

中投顧問(wèn)產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的數(shù)據(jù)也顯示，2020年至2025年，中國(guó)AI材料科學(xué)CAGR（年均復(fù)合增長(zhǎng)率）預(yù)計(jì)將達(dá)36.76%，材料企業(yè)將逐步采用材料基因組模式進(jìn)行新材料研發(fā)，以替代傳統(tǒng)研發(fā)模式。長(zhǎng)期來(lái)看，中國(guó)AI材料科學(xué)或達(dá)到萬(wàn)億市場(chǎng)規(guī)模。

報(bào)告同時(shí)指出，我國(guó)的新材料數(shù)字化研發(fā)也存在一些問(wèn)題，比如材料計(jì)算模擬軟件的發(fā)展與國(guó)外還存在一定差距，且缺乏通用成熟的材料數(shù)據(jù)庫(kù)以及支撐材料創(chuàng)新的高通量計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施。

以電池材料設(shè)計(jì)為例，從原子尺度的摻雜模擬到宏觀尺度的充放電性能預(yù)測(cè)，需在多款軟件間切換，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換耗時(shí)占研發(fā)周期的40%以上。缺乏實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)反向驗(yàn)證模塊，難以形成“模擬—實(shí)驗(yàn)—優(yōu)化”的閉環(huán)研發(fā)體系。

報(bào)告建議，應(yīng)該構(gòu)建全方位、一體化的高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源體系，實(shí)現(xiàn)對(duì)關(guān)鍵材料的全面覆蓋，徹底打通材料研發(fā)、生產(chǎn)及應(yīng)用各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)流通渠道，確保數(shù)據(jù)的高質(zhì)量與高可靠性；強(qiáng)化行業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)交換共享理念，破除數(shù)據(jù)市場(chǎng)化交易過(guò)程中的瓶頸，通過(guò)科學(xué)合理的方法確立數(shù)據(jù)定價(jià)機(jī)制，促進(jìn)數(shù)據(jù)要素在市場(chǎng)中自由流通、高效配置，激發(fā)數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

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