行业应用与价值体现 - AI正深度融入新材料产业全链条 实现从炒菜式试错到按图索骥的研发模式转变 [1] - 华为AI应用中石油锦州石化单装置年省700万元 云天化煤气化炉能耗降低1.5% [1] - AI让材料研发从大海捞针变成精准匹配 正从单点应用向全流程优化延伸 [1] 发展瓶颈与挑战 - 数据采集与清洗占据大量研发时间 底层数据不可靠导致AI模型失效 [2] - 钢铁水泥等传统材料数据丰富 但生物材料高强材料等新型材料数据匮乏 [2] - 行业存在数据不共享不开源现象 导致AI模型训练缺乏高质量数据支撑 [2] - 过度依赖AI模型可能削弱科研人员格物致知精神 降低行业整体研发能力 [2] - 算法提供方与材料研发方贡献界定模糊 存在知识所有权争议等伦理隐患 [2] - 产业急需三类复合型人才：AI工具开发人才 验证成果行业专家 一线应用人才 [2] - 目前三类人才均存在缺口 制约产学研协同推进 [2] 解决方案与发展路径 - 加强国家级实验室建设 以稳定资助推动AI+材料设计机理研究 [3] - 打破数据壁垒建立全国性数据共享机制 [3] - 参考苏州大学AI高通量研发中心模式 打造云上实验室整合超算与云计算资源 [3] - 为中小企业提供低成本模拟服务 [3]