突破研發瓶頸！AI正在改寫先進材料的未來

原文發表于《科技導報》2025 年第24 期 《 人工智能在先進材料研發中的應用 》

在全球科技創新浪潮推動下，材料科學正從經驗試錯模式向智能設計模式轉型。本文綜述了人工智能（AI）在材料成分與結構設計、性能預測、合成優化及工業實踐中推動材料研發從經驗試錯向智能設計范式轉型的前沿進展。闡述了AI技術對數據稀缺和多尺度建模等挑戰的應對方案。未來，AI將推進材料研發向數據驅動、自主決策和智能迭代的高階范式加速躍遷。

在全球科技創新浪潮推動下，材料科學正從經驗試錯模式向智能設計模式轉型，人工智能（AI）憑借強大的數據處理與跨尺度建模能力，成為這場變革的核心驅動力。技術突破加速向市場轉化，釋放顯著商業價值。

各國將“AI+材料”列為戰略重點，中國“十四五”規劃為AI與新材料領域部署了逾千億資金；歐盟Horizon Europe計劃投入50億歐元推動可持續材料發展。

學術研究同樣呈現爆發式增長，本文基于Web of Science核心合集、Scopus、中國知網（CNKI）、萬方數據知識服務平臺及Materials Project等材料專用數據庫開展多源檢索。如圖1所示，2021—2024年關鍵技術、核心應用、突破進展、范式革新4類文獻數量持續增長，領域研究熱度逐年攀升；2025年雖僅統計半年，各研究維度均受關注，展現出發展活力。主題分類占比情況如圖2所示，反映出研究聚焦材料性能等核心環節，同時也提示需關注數據標準化等未來挑戰，以推動領域發展。

圖1 近5年“AI+材料”主題文獻分類及數量變化趨勢

圖2 近5年“AI+材料”主題文獻分類占比統計

我們系統綜述了AI驅動先進材料研發的進展，從關鍵技術、核心應用、突破進展及范式革新4個維度構建分析框架，為突破技術瓶頸、推動產業化應用提供參考，本文的總體框架如圖3所示。

圖3 研究的總體框架

01

人工智能在先進材料研發中的核心應用

1.1 AI驅動的材料成分與結構設計

AI驅動的材料成分與結構設計借助機器學習、深度學習等技術，實現材料性能預測、微結構與機械行為關聯優化、金屬有機框架生成及超材料性能定制，完成新型合金、電極材料等成分篩選與晶體微觀結構設計，突破傳統試錯效率瓶頸，推動材料設計向自動化、定制化發展并加速高性能材料研發進程。

針對成分優化方向，核心是實現目標性能導向的精準篩選與調控。深度學習框架通過集成生成器與預測器，實現磁流變彈性體成分的逆向設計，精準調控其磁致儲能模量，磁流變彈性體的深度學習正向預測與逆向設計框架見圖4，正向基于比例特性并結合物理信息預測性能，逆向則依據目標性能指導材料配比。

圖4 磁流變彈性體深度學習正向預測與逆向設計框架

在結構定制層面，重點是構建功能需求與微觀結構的智能匹配體系。AI通過數據物理融合實現多維度調控，深度學習借助條件生成對抗網絡實現彈性超材料帶隙的逆向定制；機械超材料領域，基于圖的深度學習統一桁架結構的設計空間，涉及生成建模的編碼解碼及逆向設計的梯度優化流程；光學超材料和太赫茲超材料的逆向設計，推動結構設計向自動化演進；從機械超材料微結構設計到非晶材料多尺度建模、4D打印活性板材設計及生物啟發材料跨尺度優化，AI正構建多尺度協同的結構設計新范式。

1.2 AI驅動的材料性能預測與仿真

AI驅動的材料性能預測與仿真借助深度學習框架結合遷移學習、層次神經網絡等多樣化機器學習方法，融合物理機理與數據驅動模型，實現對晶格熱導率、超導體臨界溫度等材料關鍵特性的跨尺度精準預測及多維度非線性關系建模，廣泛應用于能源、復合材料等領域，顯著提升預測仿真效率與精度并支撐多尺度性能優化。

• 一方面，基礎屬性預測聚焦材料核心物理化學特性的高精度計算。

• 另一方面，復合材料預測則針對多組分、跨尺度的復合材料體系，解決復雜結構下的性能分布與調控難題。

1.3 AI驅動的材料合成與缺陷控制

AI驅動的材料合成與缺陷控制依托機器學習、深度學習、高通量實驗與數據分析、深度生成模型、可解釋AI結合有限元分析，以及自動化合成平臺、機器人技術和深度學習缺陷檢測等手段，實現材料合成工藝優化、制備加速、成分探索及晶體結構計算提效，同時完成缺陷高精度預測評估與微觀調控，顯著提升研發效率質量并優化制備工藝。

合成優化方向的核心是通過數據驅動減少實驗試錯次數，提升合成效率與產物均一性。缺陷調控方向則聚焦材料制備過程中的缺陷識別與控制，保障材料服役性能與穩定性。可解釋AI結合有限元數據構建高精度模型，實現對復合材料缺陷特征的精準預測，為材料健康監測提供關鍵技術支撐。

02

人工智能驅動材料研發的關鍵技術與方法

人工智能通過3大創新方法體系深度重構材料研發路徑：

• 數據驅動方法革新材料數據處理與表征，克服數據稀缺瓶頸；

• 物理嵌入建模融合物理原理與AI技術，增強多尺度模擬能力并提升性能預測精度；

• AI驅動實驗系統構建自主合成平臺與智能監控工具，驅動材料研發向高通量自驅動范式演進。

2.1 AI驅動的材料數據驅動方法

AI驅動的材料數據驅動方法以突破數據瓶頸為核心，運用機器學習算法處理高通量材料數據，構建數據與性能的關聯模型，推動材料數據庫與智能篩選技術發展，顯著提升材料研發效率。

數據擴充環節重點解決材料數據樣本稀缺、多源異構的難題。少樣本學習通過整合數據庫資源、開展高通量實驗擴充數據集，材料科學少樣本數據集擴展及機器學習方法如圖5所示；借助遷移學習等策略挖掘小樣本價值，推動數據從“小數據”向“大數據”跨越。

圖5 材料科學少樣本數據集擴展機器學習方法

數據利用與優化環節聚焦數據的高效轉化并關注數據可靠性對技術應用的影響。深度遷移學習能夠快速預測復合材料等效性能；同時，神經網絡算子可提取微結構與力學響應關系，支撐超材料逆向設計。此外，數據驅動平臺集成計算資源、數據庫與算法，在儲能材料篩選、鈣鈦礦合成等領域發揮重要作用。

2.2 AI驅動的材料物理嵌入建模

AI驅動的材料物理嵌入建模將密度泛函理論、晶體對稱性等物理機制融入機器學習模型，構建起高效的跨尺度研發范式，顯著提升對復雜材料體系的預測與設計能力。從技術邏輯出發，可分為物理機制注入與跨尺度建模融合2個維度。

• 物理機制注入維度的核心是將材料科學的基礎物理規律融入AI模型，提升模型的理論支撐與解釋能力。

• 在跨尺度建模融合維度，針對復雜材料體系的多尺度特性，解決性能關聯與調控的難題。

物理模型與AI從數值、圖像及機制3個方面進行整合，成功解決跨尺度建模中準確性與可解釋性的矛盾。

2.3 AI驅動的材料實驗系統

AI驅動的材料實驗系統通過整合自主實驗室、機器人平臺與主動學習算法，構建“計算?實驗?驗證”閉環，以自動化、智能化與數據整合模式加速材料研發進程。結合實驗系統的核心功能，從自主實驗設備構建與過程仿真優化兩方面展開。

自主實驗設備構建的重點是通過硬件自動化與算法集成，減少人工干預并提升實驗效率。基于AI與機器人技術構建的自主實驗室，能夠高效合成新型無機化合物，AI驅動加速新材料自動合成自主實驗室框架見圖6，可自主探索電子聚合物薄膜制備工藝，實現性能優化。

圖6 AI驅動加速新材料自動合成自主實驗室框架

過程仿真優化方面，則通過軟件層面的仿真與數據關聯，為實驗過程的優化與調控提供支撐。AI融合傳統仿真挖掘工藝與性能關聯，為制造過程的數字孿生提供技術支撐。此外，機器學習貫穿能源材料多尺度設計，推動自主實驗室與量子計算的集成應用，顯著縮短材料研發周期。

03

人工智能驅動材料研發的技術突破和工業級實踐及挑戰

針對數據稀缺、高維復雜性等核心挑戰，創新AI方法通過融合物理機制、嵌入領域知識及多模態框架等策略提供解決方案，展現應對關鍵難題的強大潛力。

3.1 AI驅動的材料研發技術突破

AI驅動的材料研發技術借助晶體圖神經網絡、多模態學習等創新手段，在相圖擴展、逆向設計等領域實現關鍵突破，助力發現大量穩定化合物與創紀錄的功能材料，重塑傳統研發模式。具體可從材料發現效率提升與性能極限突破2個角度呈現。

• 從發現效率提升來看，AI技術顯著擴大穩定化合物的篩選范圍并提升驗證效率，解決傳統試錯法“發現周期長、成功率低”的痛點。

• 從性能極限突破來看，AI技術通過逆向設計打破傳統材料的性能極限，實現高性能材料的定向開發。

這些技術成果彰顯AI在材料研發中的強大驅動力，加速新材料從理論預測到實際應用的轉化進程。

3.2 AI驅動的材料工業級實踐

AI驅動的材料工業級實踐通過將機器學習輔助3D打印、自適應熱超材料等技術與制造技術深度融合，實現熱電材料、儲能材料的工程化應用，攻克鈣鈦礦量產等工藝難題，推動高性能材料取得工程化突破。按應用場景的差異，可分為能源材料產業化落地與通用技術框架構建。

能源材料產業化落地方面，核心是解決實驗室成果向工業量產轉化的工藝適配難題。AI輔助3D打印優化熱電材料配方與工藝，為廢熱發電應用提供可行的工程化方案，推動熱電材料從實驗室研發走向量產應用。

通用技術框架構建方面，聚焦為多場景材料應用提供標準化技術支撐，減少不同領域的重復研發成本。深度學習設計的自適應熱超材料能依據環境溫度自動調節熱傳導性能，為智能熱管理設備開發構建通用框架。

3.3 AI驅動的材料研發核心挑戰

AI驅動的材料研發面臨數據稀疏性、模型可解釋性及跨尺度物理機制融合等多維度挑戰。

數據方面存在數據稀疏與復雜特征關聯難題，盡管領域知識增強模型提升了鹵化物雙鈣鈦礦性能預測精度，但數據質量與可用性仍是制約發展的關鍵瓶頸。

從模型方面，多模態深度學習處理高維材料數據時參數優化復雜，未定義結構材料的模型可解釋性與準確性難以平衡。

從實際應用方面，AI預測需同時考量理論與工藝可行性；固態儲氫材料研發則受限于機器學習對成分、結構與性能關系的表征能力，難以匹配工業級材料的穩定性需求。

04

人工智能驅動材料研發的范式重構與未來路徑

人工智能推動材料科學向多維度智能化轉型：依托自主實驗室、大語言模型構建“數據?智能?實驗”閉環，借助自動化合成平臺加速材料發現、以數據驅動優化設計。未來需整合跨尺度計算模擬、推廣生成式AI、構建閉環自主智能實驗室、推動材料數據標準化，突破瓶頸實現全鏈條智能化新范式。

4.1 AI驅動的材料科學范式革新

AI驅動的材料科學借助自主實驗室、大語言模型等技術，實現研究流程自動化與知識發現，加速傳統試錯模式向“數據?智能?實驗”閉環的智能化、自動化范式轉型。自動化平臺集成機器學習篩選與機器人合成功能，大幅縮短了鈣鈦礦固溶體的研發周期。與大數據融合構建的AI驅動自我運行實驗室，可實現材料研發全流程自動化。這些技術推動材料科學從經驗向數據智能驅動的全新范式跨越，重塑材料研究與開發的核心模式。

4.2 AI驅動的材料技術融合

AI驅動的材料技術融合通過多學科交叉催生“AI?物理?生物”協同框架，以等變神經網絡、生物超材料設計等為代表，推動跨尺度材料創新與研究范式革新。深度學習與密度泛函理論結合的等變神經網絡框架，為復雜材料體系研究提供有力支撐；生成相場建模與深度變分自編碼器的融合，建立起微觀結構與性能的逆向設計關聯，揭示雙相合金性能影響機制。合成生物學、超材料與人工智能的三向交叉衍生出生物超材料等新興領域，構建跨尺度設計新范式。這些技術融合打破學科邊界，推動材料科學向多技術協同驅動方向深度發展。

4.3 AI驅動的材料研發未來路徑

核心在于深度整合多尺度計算模擬與人工智能技術，實現跨尺度材料性能的精準預測。廣泛應用生成式AI模型，主動探索并設計新型分子結構及先進材料配方。大力構建閉環自主運行的智能實驗室，融合機器人技術與高通量實驗系統，實現設計預測驗證全流程的自主迭代。推動全球材料數據的標準化與開放共享，建立高質量可互操作的數據庫。這些變革將徹底取代傳統試錯模式，形成高度預測性、主動創造性與全流程自動化的研發新范式。

05

結論

人工智能正在深刻重構先進材料研發的全鏈條范式，通過機器學習、物理嵌入建模與自主實驗系統的深度融合，實現了從材料設計、性能預測到合成優化的智能化突破。AI技術不僅顯著加速了新型功能材料的發現與驗證，克服了傳統研發中的數據稀缺與多尺度復雜性等挑戰，還通過逆向設計、高通量篩選與工業級優化推動了材料性能逼近理論極限。盡管在數據質量、模型可解釋性、跨尺度融合等方面仍存在挑戰，AI驅動的數據、計算、實驗智能閉環已展現出顛覆性潛力，為材料科學向自主化、智能化與可持續發展轉型提供了核心引擎。未來需進一步強化物理機制嵌入、多模態數據融合及跨學科協同，以實現材料研發范式的全面革新。

本文作者：董樊麗、肖志鵬、李艷輝

作者簡介：董樊麗，上海交通大學材料科學與工程學院、上海交通大學內蒙古研究院，副研究員，研究方向為新材料戰略。

文章來 源 ： 董樊麗, 肖志鵬, 李艷輝. 人工智能在先進材料研發中的應用[J]. 科技導報, 2025, 43(24): 35?43 .

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