文章核心观点 人工智能与新材料研发的深度融合（AI4MSE）正推动材料科学进入“智能设计”时代，通过数据、算法与实验的闭环，极大提升了新材料研发效率，并开始重塑全球产业竞争格局与商业模式，成为各国科技战略竞争的关键领域[1][4][29] 一、 “人工智能+新材料”发展几何？ - 核心技术体系由三大要素构成：高质量数据资源、适配材料特性的机器学习算法、以及贯穿材料全生命周期的ML赋能应用[6] - 高质量数据是核心基础设施，研发团队通常将60%～80%的时间精力投入数据准备，而算法选型与调优仅占约20%[6] - 全球材料数据库建设进入快车道：Materials Project数据库2023年新增15万种材料数据，计算精度提升40%；中国的Atomly数据库规模从2020年的18万种扩展至2025年的35万种[7] - 数据库发展呈现四大趋势：数据规模快速增长、实验与计算数据融合交叉验证、与机器学习深度融合、以及数据标准与平台统一（如OPTIMADE标准API已支持超20家数据提供商，覆盖超3000万种材料结构）[7] - 机器学习算法分为三大体系：传统机器学习方法、深度学习方法（如CNN、GNN、Transformer）、以及新型AI技术（如生成对抗网络、大语言模型）[8] - ML赋能应用形成“数据-算法-实验”闭环，在设计端实现逆向设计，在合成端驱动自主实验，在表征端实现自动化分析，在服役端动态评估性能衰减[8] - 应用落地案例广泛：2024年美国西北大学团队利用机器学习加速材料筛选；2025年微软与清华大学发布BatLiNet框架准确预测电池寿命；2024年伊利诺伊大学开发自主移动机器人平台加速化学反应探索；2025年微软发布生成式AI工具MatterGen进行新材料逆设计[9] 二、 全球竞速， AI+新材料谁家将执牛耳？ - 美国巩固领导地位：2024年10月，美国商务部提供1亿美元资金资助基于人工智能的自主实验产学合作项目；2025年7月白宫发布《赢得竞争：美国人工智能行动计划》，投资建设自动化云端实验室并制定数据质量标准[11] - 中国构建应用牵引的创新生态：2024年10月发布《新材料大数据中心总体建设方案》，构建“1+N”材料数据体系；2025年8月国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，将“人工智能+科学技术”列为首要重点行动[12] - 欧盟聚焦技术主权与绿色导向：2023年12月发布《科学中的人工智能》报告，2025年4月发布《人工智能大陆行动计划》，通过五大核心领域（如算力基建、数据获取）推动AI发展，并计划出台《AI应用战略》加强在先进材料设计等领域的优势[14] - 日韩聚焦优势产业突围：日本2025财年AI相关预算达1969亿日元创历史新高，包含新型功能材料合成等项目；韩国2020年发布《人工智能半导体产业发展战略》，目标2030年在AI半导体领域占据20%全球市场份额，投入700亿韩元资助本土芯片商[15] - 全球竞争格局呈现中美领跑、多强竞逐态势：美国在原创算法与基础模型领先；中国在产业化速度与应用领域竞争力强；欧洲特色在数据基础设施标准化；日韩则在优势产业关联材料领域深耕[16] 三、 AI4MSE商业落地加速，重塑产业格局 - 催生专业化AI4MSE初创公司及新商业模式：如美国的Citrine Informatics、Kebotix等公司向终端企业提供材料设计方案或授权知识产权[18] - 中国涌现一批创新企业：MatCloud+平台提供“计算、数据、AI、实验”四位一体解决方案；深势科技平台将分子动力学模拟效率提升数个数量级；幻量科技的MatCopilot平台利用大模型进行文献解析与知识探索；创材深造与深度原理的平台在金属材料与化学材料研发成果显著[20] - 传统材料巨头积极数字化转型：美国杜邦利用AI优化高频高速材料配方；3M推出“数字材料中心”；中国宝武集团发布钢铁行业大模型xInPlat，将研发效率提升30%；万华化学推出“万华材料智能助手”推荐催化剂分子结构；中国石化计划利用AI优化全链条[22] - 出现“材料研发即服务”新商业模式：类似医药CRO，企业如美国的Uncountable、NobleAI以及中国的幻量科技提供AI驱动研发SaaS平台，帮助客户减少实验次数、降低研发成本[23] - 产业格局面临三大重塑：1) 价值链从“生产制造”向“设计服务”延伸，“算法+数据”成为核心资产[23]；2) 竞争范式转向材料研发体系效率的竞争，智能研发平台成为企业护城河[24]；3) AI降低研发门槛，使小型团队可能发现潜力材料，但部分领域数据可能被科技巨头垄断[24] 四、 未来展望：挑战与机遇共存 - AI4MSE有望成为未来经济重要引擎：将直接扩大新材料市场规模，并催生高附加值的服务型产业（如材料数据服务、AI仿真软件），同时新材料的突破将带动下游产业（如半导体、生物医疗）升级[25][27] - 发展面临四大挑战：1) 数据瓶颈：高质量、标准化数据获取成本高、分布零散，特定工艺和服役性能数据缺口巨大[27]；2) 模型可解释性：深度学习模型多为“黑箱”，限制其在需高可靠性领域的应用[28]；3) 跨尺度建模复杂性：构建能融合从原子到宏观多尺度信息的AI模型仍是难题[28]；4) 成本因素：构建大规模算力设施、自动化实验平台及专业团队的前期投入高昂[29]