作 者

新材料產業研究中心

01

“人工智能+新材料”—材料研發第四范式

“人工智能（AI）+新材料"產業鏈以材料數據庫建設為上游基礎，通過整合高通量實驗和文獻挖掘形成的多源數據。中游依托融合物理模型與機器學習算法的智能設計系統，發展出涵蓋特征工程、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"預測-實驗-優化"閉環迭代。下游深度賦能新材料發現與設計、材料性能優化與智能制造。逐步形成"數據驅動算法優化、算法指導計算驗證、計算引導實驗突破"的全鏈條創新范式。

圖1：人工智能+新材料”產業鏈全景圖

“人工智能+新材料”關鍵環節

材料計算模擬軟件

材料計算模擬軟件基于量子力學、分子力學等理論，利用計算機技術對材料的微觀結構和宏觀性能進行模擬與預測。其功能涵蓋從電子結構解析到宏觀性能預測的全尺度科學模擬研究。

材料AI模型開發

當下，多種技術在材料領域廣泛應用。機器學習可預測、分類材料性能及數據挖掘，但模型準確性依賴大量高質量數據。深度學習在處理材料圖像、序列數據上表現出色。強化學習在材料制備工藝參數優化方面效果顯著，但算法復雜，調參難度大，對研發人員專業要求高。

自動化實驗平臺

機器人實驗實現自動化合成與表征，提高了實驗效率與準確性，減少人為誤差。高通量篩選通過組合化學和并行實驗，快速篩選潛在材料，但篩選指標的科學性，直接關系到篩選結果的有效性。

02

中國“人工智能+新材料”發展現狀

中國新材料大數據建設的發展歷程

圖2：中國新材料大數據建設的發展歷程

政策持續強化材料大數據基礎設施建設

中國持續強化材料大數據基礎設施建設，“十三五”以來在數據資源積累、標準體系、軟件工具及智能平臺方面取得突破，為新材料數據中心建設奠定基礎。國家層面通過政策推動數據要素與產業創新深度融合，2024年10月工信部等三部門發布《新材料大數據中心總體建設方案》，明確分階段目標：2027年前建成“1+N”架構（1個主平臺、N個數據節點），實現30個以上數據節點、30項以上算法工具、20種以上應用示范。到2035年，新材料大數據中心體系全面建成并穩定運行。實現全國材料領域數據的匯聚、處理和開發，數據規模進入國際第一梯隊；形成數據驅動的材料創新發展范式。多地已出臺配套政策響應國家戰略布局。

表1：2024年中國“人工智能+新材料”產業相關政策

表2：2024-2025年部分地區“人工智能+新材料”產業相關政策

行業創新活力旺盛，數據驅動崛起

2020-2024年，“人工智能+新材料”領域的專利申請數量持續增長，AI技術在材料科學中的應用逐漸成熟，激發了企業和科研機構的創新熱情。盡管專利申請數量大幅增加，但授權比例卻在下降，AI與材料科學的交叉領域技術復雜度較高，部分申請可能為了搶占技術先機而提交，導致技術不成熟，難以通過審查。盡管授權占比下降，但專利申請數量的快速增長表明行業創新活力旺盛。

圖3：2020-2024年中國“人工智能+新材料”產業專利授權情況

2020-2022年“人工智能+新材料”細分領域的專利集中度相對穩定。然而，2023年后，機器人與類機器人的研究熱度相對下降，數據處理和數據集的關注度不斷提升。這一轉變與政策推動和行業發展趨勢密切相關。2023年，在工信部原材料工業司的指導下，全國新材料大數據創新聯盟成立，進一步推動研究資源向數據中心、數據處理和AI垂直模型開發傾斜。

圖4：2020-2024年中國“人工智能+新材料”行業細分專利授權排名

新能源、高端裝備、電子信息等下游領域是核心驅力

人工智能+新材料”設計平臺的核心應用正在多個關鍵領域發揮重要作用，推動著材料性能的優化與制造工藝的革新，為下游產業的發展注入了新的活力與動力。目前“人工智能+新材料”設計平臺核心應用聚焦催化劑、電池材料、金屬材料、半導體四大材料領域。

催化劑

利用人工智能精準預測催化劑活性位點與構效關系，優化貴金屬負載量及載體結構。在石化行業，AI輔助設計的高效加氫催化劑提升產率15%以上；環保領域，AI開發的低溫SCR脫硝催化劑降低能耗20%，推動綠色化學進程。

電池材料

通過高通量篩選與分子動力學模擬。在鋰電領域，AI加速固態電解質、高鎳正極材料設計優化；在光伏領域，AI算法優化鈣鈦礦組分比例與界面鈍化方案，提高材料穩定性，縮短研發周期、降低成本。

金屬材料

任何智能結合相圖計算與微觀組織仿真，助力先進鋼鐵、輕量化合金等研發。在航空航天領域，AI優化鈦鋁合金熱加工工藝，使渦輪葉片耐溫性提升100℃，推動關鍵部件性能突破。

半導體

AI預測晶圓缺陷、優化器件結構，減少制造損耗，提升氮化鎵等第三代半導體性能，降低成本、提高設備運行效率，支撐電子信息產業發展。

圖5：2024年人工智能在各類材料研發中的參與占比情況

各地紛紛布局“人工智能+新材料”產業資源

中國各地紛紛布局“人工智能+新材料”產業資源，且形成區域差異化發展路徑。華北聚焦頂層設計與核心模型，華東深耕產業應用，中南依托算力與算法。華北聚焦"人工智能+新材料"融合創新，打造數據基建與產業深度融合的閉環生態，引領全國產業發展；華東以產品為導向建設高通量實驗室，重點突破光刻膠原料、固態電解質等關鍵材料，支撐高分子樹脂、合金、無機材料、有機化合物垂類模型開發；中南依托算力算法優勢，短期攻關建設材料基因工程平臺、測試驗證平臺及大數據中心，強化公共檢驗檢測能力。

表3：2024年中國“人工智能+新材料”產業資源建設規劃分布

03

中國新材料數字化研發困境

材料計算模擬軟件與國外存在較大差距

在新材料設計制造軟件領域，中國與國外存在顯著差距。從單一尺度的計算模擬代碼，如量子尺度的第一性原理計算軟件、分子動力學，到材料集成計算軟件，再到材料和器件宏觀有限元模擬仿真軟件等，中國均處于落后狀態，嚴重制約中國在該領域的發展。盡管中國在高通量計算設計、大數據等材料基因工程技術方面取得了一定突破，但整體上，自主保障能力不足。

缺乏通用成熟的材料數據庫

目前中國尚缺乏通用成熟的材料信息數據庫和材料設計基礎數據庫。前者作為新材料設計的信息樞紐，需整合分散在高校、科研院所和企業的實驗數據、專利文獻及生產參數，數據格式不統一、共享機制缺失，導致數據利用率不足30%。后者作為計算模擬的核心支撐，需基于物理模型對實驗數據進行深度挖掘，形成適用于多尺度模擬的專用數據庫，但中國材料設計基礎數據庫在關鍵參數準確性、模擬算法優化及跨尺度數據銜接等方面存在技術壁壘。全球前三大材料數據庫（MatWeb、ASM Materials Selector、NIST）已收錄超100萬種材料數據，而中國最大的材料數據庫僅涵蓋約20萬種材料，且在新能源電池材料、第三代半導體等前沿領域的數據積累不足國際水平的1/5。這種結構性缺陷直接導致中國新材料研發周期較發達國家延長30%—50%，研發成本增加40%以上，成為制約材料產業升級的核心瓶頸。

缺乏支撐材料創新的高通量計算基礎設施

目前中國尚未構建起支撐材料創新的高通量計算基礎設施，導致材料計算長期停留在單點作業階段。當前材料計算主要依賴分散的離線計算模式，研究人員需逐個提交作業并手動監控，模擬任務間缺乏協同機制，且不同尺度的算法程序（如量子化學計算、分子動力學模擬、有限元分析）無法有效集成，造成計算資源碎片化。以電池材料設計為例，從原子尺度的摻雜模擬到宏觀尺度的充放電性能預測，需在多款軟件間切換，數據轉換耗時占研發周期的40%以上。且缺乏實驗數據反向驗證模塊，難以形成"模擬-實驗-優化"的閉環研發體系。

04

人工智能賦能材料研發的愿景與關鍵任務

愿景

構建數據體系，夯實創新根基

構建全方位、一體化的高質量數據資源體系，實現對關鍵材料的全面覆蓋，徹底打通材料研發、生產及應用各環節的數據流通渠道，確保數據的高質量與高可靠性，為材料領域創新發展提供堅實數據基礎。

深耕技術研發，賦能產業升級

大力提升應用服務水平，深入開展材料數據技術的研發工作，加速技術成果轉化與供給，充分發揮數據技術對材料產業的賦能作用，積極推動材料智能化進程，助力產業向高端化、智能化方向轉型升級。

暢通數據流通，激發市場活力

著力打造數據持續生產與高效供給體系，強化行業內數據交換共享理念，破除數據市場化交易過程中的瓶頸，通過科學合理的方法確立數據定價機制，促進數據要素在市場中自由流通、高效配置，激發數據的經濟價值。

引育創新人才,引領全球智研

積極引進和培育數據創新型人才，匯聚行業頂尖智慧，將中國建設成為國際領先的材料數據研究高地。以人才為驅動，深度融合前沿技術，持續推動材料數據科學與技術向智能化方向邁進，在全球材料數據領域占據主導地位。

關鍵任務

自動采集處理技術

突破材料數據自動采集處理技術瓶頸，解決數據采集的準確性、實時性及處理效率問題。目前技術在復雜環境下的穩定性不足，亟需更先進的技術支持以滿足海量數據的存儲、檢索和更新需求。

數據關聯融合集成

攻克多源異構材料數據關聯融合技術難題，解決數據關聯、融合過程中的質量問題，突破區塊鏈和多中心化管理技術應用障礙，完善人工智能適用的數據庫體系。

智能管理與應用服務

突破基于語言大模型的材料數據管理和應用服務技術瓶頸，解決智能獲取與解析技術效率問題，提升問答服務智能化水平，優化大模型構建技術。

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