文|王江平

材料是工业的基石，是科技创新的先导。当前，全球制造业格局深度调整，科技革命浪潮汹涌澎湃，材料工业正处于转型升级的关键历史节点。“十四五”期间我国材料产业取得显著进展，谋划“十五五”蓝图，亟须把握人工智能（AI）这一颠覆性技术带来的战略机遇，破解发展瓶颈，推动我国从材料大国向材料强国迈进。

AI驱动材料创新向“快、微、极”演进

AI驱动材料创新向“快、微、极”演进。AI通过机器学习与大数据分析，实现材料研发效率的指数级提升，推动“快速迭代”成为现实；在微观尺度上，原子级制造与精准成分控制成为材料性能优化的重要方向（如纳米材料、量子点材料的微观结构设计等）；极端环境需求（如高温、辐射、超高压场景）则催生多功能集成、高稳定性材料的突破，支撑未来在航空航天、核能、深地涉海等前沿领域的应用拓展。

新能源、低空经济、机器人、生物制造等新兴产业的爆发式增长，创造了对高端材料的新需求。例如，高端聚烯烃与工程塑料助力新能源汽车与光伏轻量化；轻质合金与碳纤维满足无人机与航空装备的强度优化需求；生物基材料在可降解包装、精准医疗等领域展现出绿色替代潜力。

材料创新是AI与新一轮科技革命的交汇点。从芯片制造的光刻胶、储能领域的固态电池材料，到量子计算的超导体，材料创新成为科技革命与产业变革的关键。中国拥有完整的工业体系和快速迭代的应用场景，为材料工业实现从“跟跑”到“并跑”乃至“领跑”的历史性跨越提供了坚实基础。

推动工业范式变革

人工智能从三个维度推动工业发展范式的系统性重构，材料工业处于首要位置。

第一，技术创新范式变革：从经验依赖到虚实交融的智能驱动。AI正在打破“虚拟”与“现实”的边界。传统“经验+物理实验”的研发模式，周期长、成本高。AI通过打通物理空间与数字空间，实现材料设计、仿真模拟、性能验证的全流程数字化与智能化，大幅提升研发效率与精度。典型案例如AlphaFold对蛋白质结构的精准预测，极大加速了药物研发进程。

第二，生产制造范式变革：从时空约束到实时全局优化。AI突破了“时间”与“空间”的限制，推动生产制造范式的根本性变革。在时间维度上，AI通过实时分析海量历史数据，动态优化工艺参数和生成流程，实现预见性调整与精准控制；在空间维度上，AI支持多工厂联动、区域产能智能调配及全产业链高效协同，远程运维技术亦大幅提升设备管理效率，推动制造模式从离散、被动向连续、主动、全局优化跃迁，重塑制造系统的组织逻辑与运行机制。

第三，组织管理范式变革：从线性链式到动态协同生态。AI打通了“供给”与“需求”的壁垒，推动组织管理范式的根本性变革。传统供应链受“牛鞭效应”困扰，需求响应滞后，易引发库存积压或短缺。AI驱动的智能协同中枢，使消费者深度参与产品设计并实时反馈，企业据此实现柔性制造、敏捷响应与服务模式创新，构建起需求牵引、快速迭代、韧性高效的产业生态网络。（编者注：信息流从最终客户端向原始供应商端传递时，无法有效地实现信息共享，使得信息扭曲逐级放大。这种放大作用，在图形上像一个甩起的牛鞭。）

新材料科学研究范式迎来变革

材料科学研究范式正在经历第四次变革：从早期的经验驱动、理论驱动、计算驱动，演进到如今的数据+AI驱动新时代。美国“AI登月计划”将材料科学列为人工智能可带来变革的首要领域之一，强调AI可通过高效计算、自主实验、大数据与智能制造技术，显著提升材料设计、制造与应用水平。

全球创新实践已经充分表明了AI技术在材料研发领域的颠覆性价值。例如，Google公司开发的GNOME材料领域大模型，预测了220万种新晶体，其中38万种为热力学稳定结构，736种已获实验验证；发现52000种新型层状化合物，含1000种颠覆性电子材料；发现528种潜在锂离子导体，研究效率提升25倍，并已应用于固态电池硫化物结构优化。

我国在AI赋能材料研究方面也快速推进。北京科技大学开发的SteelBert模型，可实现钢铁材料力学性能的精准预测，突破了对高质量结构化数据和复杂特征工程的依赖；中科院上海硅酸盐研究所开发的MatMind材料工程大模型为无机非金属材料智能创制提供坚实基础。

赋能新材料生产与应用

AI技术正在推动新材料产业从单一环节优化向全生命周期协同应用转型，通过数据要素与智能算法的深度融合，破解生产与管理中的核心痛点，为产业高质量发展注入新动能。

随着AI技术的持续突破，材料工业将呈现三大发展趋势：一是研发低成本化。智能计算与自主实验平台将降低创新门槛，使中小企业能够参与高端材料研发。二是制造智能化。具备自感知、自决策、自优化的智能工厂将成为产业标配。三是产业元宇宙化。数字孪生技术实现全价值链的虚实融合，催生新材料服务新模式。这一变革将推动中国材料工业从“规模领先”向“创新引领”的战略转型，为制造强国建设提供核心物质支撑。

为了充分发挥AI的战略价值，推动材料工业高质量发展，需构建系统性实施路径。

一是夯实数据基础，强化治理能力。全面推行行业数据治理，建立统一标准与规范流程，实现数据有序整合、安全共享与高效利用，夯实行业发展的数据基础。

二是高标准建设细分领域高质量数据集。针对不同材料领域特性，高标准、系统性建设覆盖广、质量高的细分行业数据集，为大模型建设落地提供垂域数据底座支撑。

三是构建国家材料可信数据空间。建设安全可控、互操作标准统一的国家级材料工业数据可信空间，破除数据壁垒，安全、有序、高效地促进跨行业、跨企业数据要素流通与协作，释放数据要素价值，为材料创新生态提供可信赖的数据融合环境。

四是构建分层协同的AI模型体系。行业级基础模型与垂直领域模型并举。聚焦材料领域共性需求，开发具有广泛适用性和行业深度洞察的通用基础模型。同时，针对特定研发、生产、应用场景，构建高度解耦、可复用、易集成的模块化垂直模型。通过分层架构设计，实现基础能力沉淀与场景敏捷响应的统一，最大化模型复用价值，加速行业解决方案的规模化推广。

五是完善模型评估与技术创新生态。建立科学、系统、权威的AI模型检测评估体系。制定涵盖性能、鲁棒性、可解释学及安全性的多维度评估指标，建立标准化测试基准与全生命周期监测机制，通过独立、公正的第三方评估，为模型研发迭代、选型应用与风险管控提供客观依据和技术保障，引导产业健康有序发展。

六是全面提升从业人员AI素养。面向材料工业全链条从业人员（管理人员、研发人员、生产人员等），设计并实施体系化、分层分类的AI与数字化能力提升计划。通过多元化培训形式，系统普及数据思维、模型认知与技术转化核心能力，加速培育支撑产业智能化转型的复合型人才队伍，筑牢人才根基。

展望未来，中国材料工业依托人工智能的强大驱动力，将迎来颠覆性创新时代：新材料研发周期将显著缩短；大幅降低高端合金、复合材料等的生产能耗与成本，提升产品质量与一致性，为制造强国、科技强国建设提供坚实的物质基础。

（本文作者系工业和信息化部原副部长、研究员级高级工程师）