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)鍵動力。

賽迪顧問近日公布的“中國人工智能賦能材料研發(fā)全景洞察”（下稱“報告”）顯示，2020~2024年，“人工智能+新材料”領(lǐng)域的專利申請數(shù)量持續(xù)增長，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)報告，2020~2022年“人工智能+新材料”細(xì)分領(lǐng)域的專利集中度相對穩(wěn)定。2023年后，機(jī)器人與類機(jī)器人的研究熱度相對下降，數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)集的關(guān)注度不斷提升。

“盡管專利申請數(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，難以通過審查。”報告分析稱，盡管授權(quán)占比下降，但專利申請數(shù)量的快速增長表明行業(yè)創(chuàng)新活力旺盛。

從上下游來看，“人工智能+新材料”產(chǎn)業(yè)鏈以材料數(shù)據(jù)庫建設(shè)為上游基礎(chǔ)，通過整合高通量實驗和文獻(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計算平臺，并借助云智算與自主實驗室實現(xiàn)“預(yù)測—實驗—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、材料性能優(yōu)化與智能制造。逐步形成“數(shù)據(jù)驅(qū)動算法優(yōu)化、算法指導(dǎo)計算驗證、計算引導(dǎo)實驗突破”的全鏈條創(chuàng)新范式。

AI應(yīng)用聚焦上述四大材料領(lǐng)域，主要是因為新能源、高端裝備、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)測催化劑活性位點與構(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)計的高效加氫催化劑提升產(chǎn)率15%以上；環(huán)保領(lǐng)域，AI開發(fā)的低溫SCR脫硝催化劑降低能耗20%，推動綠色化學(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)全國產(chǎn)業(yè)發(fā)展；華東以產(chǎn)品為導(dǎo)向建設(shè)高通量實驗室，重點突破光刻膠原料、固態(tài)電解質(zhì)等關(guān)鍵材料，支撐高分子樹脂、合金、無機(jī)材料、有機(jī)化合物垂類模型開發(fā)；中南依托算力算法優(yōu)勢，短期攻關(guān)建設(shè)材料基因工程平臺、測試驗證平臺及大數(shù)據(jù)中心，強(qiáng)化公共檢驗檢測能力。

去年，工信部等三部門發(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個主平臺、N個數(shù)據(jù)節(jié)點），實現(xiàn)30個以上數(shù)據(jù)節(jié)點、30項以上算法工具、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)定運行。實現(xiàn)全國材料領(lǐng)域數(shù)據(jù)的匯聚、處理和開發(fā)，數(shù)據(jù)規(guī)模進(jìn)入國際第一梯隊；形成數(shù)據(jù)驅(qū)動的材料創(chuàng)新發(fā)展范式。

據(jù)工信部數(shù)據(jù)，2025年中國新材料產(chǎn)業(yè)將達(dá)到10萬億市場規(guī)模，復(fù)合增長率達(dá)13.5%，到2035年我國新材料產(chǎn)業(yè)的總體實力將躍居全球前列。

中投顧問產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的數(shù)據(jù)也顯示，2020年至2025年，中國AI材料科學(xué)CAGR（年均復(fù)合增長率）預(yù)計將達(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。長期來看，中國AI材料科學(xué)或達(dá)到萬億市場規(guī)模。

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

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

報告建議，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，實現(xiàn)對關(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)市場化交易過程中的瓶頸，通過科學(xué)合理的方法確立數(shù)據(jù)定價機(jī)制，促進(jìn)數(shù)據(jù)要素在市場中自由流通、高效配置，激發(fā)數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)價值。