物理AI概念解析 - 物理AI指无需人工编程即可根据物理规律从数据中自主学习并预测结果的技术[3] - 相比传统方法可大幅提升效率 如台风预报从依赖人工公式转为数据自主建模[3] - 应用场景包括飞机设计（机翼优化时间从半年缩短至三天）和新药研发（跳过试错直接计算分子结构）[3] 行业应用价值 - 工业领域成本削减显著 如飞机设计成本可降低50%[3] - 材料科学研发效率可能翻倍 尤其利好新型电池和特种材料研发[3] - 被描述为各行业的"加速器" 具备跨领域渗透潜力[3] 投资机会聚焦 - 算力需求激增 物理AI对芯片算力要求远超普通AI 英伟达GPU占据核心地位[3] - 国内算力集群相关企业存在长期发展空间[3] - 工业软件赛道迎来升级机遇 工程仿真/CAE软件企业需与物理AI技术结合[3] 技术落地周期 - 商业化落地预计需3-5年或更长时间 属于中长期投资主题[4] - 类比早期AI发展路径 长期持有算力/算法公司者最终获得超额收益[4] 核心逻辑总结 - 技术本质是通过机器学习物理规律替代人工重复劳动[5] - 符合该方向的硬科技公司具备持续价值创造能力[5]

行业市场规模与AI渗透率 - 2025年化工行业预计市场规模达58,182亿美元，研发支出占比3.86%，AI渗透率在1%-25%区间对应的市场规模为22-561亿美元 [7] - 医药行业2025年市场规模16,232亿美元，研发支出占比7.77%，AI渗透率对应市场规模13-315亿美元 [7] - 新能源行业2025年市场规模23,310亿美元，研发支出占比4.82%，AI渗透率对应市场规模11-281亿美元 [7] - 半导体行业研发支出占比最高达15.18%，2025年市场规模7,189亿美元，AI渗透率对应市场规模11-273亿美元 [7] 国内AI+材料研发企业 - 晶泰科技采用第一性计算+AI+机器人实验室技术，覆盖药物发现和新材料研发，获腾讯、红杉等投资 [10] - 机数量子依托中科大背景，建立亚洲最大材料数据库，聚焦新材料研发 [10] - 微观纪元通过量子计算赋能药物发现和新材料设计，获合肥高投投资 [10] - 深势科技构建AI for Science大模型体系，开发电池材料设计平台，获高瓴创投等投资 [10][16] - 深度原理科技聚焦催化剂材料研发，获晶泰科技和深势科技投资 [10][53] 国际AI+材料研发企业 - 薛定谔为AI药物发现鼻祖，采用AI+SaaS模式，获比尔盖茨投资 [10] - Recursion专注AI+Biotech自研管线，获英伟达投资 [10] - 谷歌Isomorphic Labs分拆自AlphaFold团队，专注大分子药物发现 [10] - 微软MatterGen开发AI+无机材料平台 [10] - CITRINE通过AI优化材料制造流程，覆盖多个工业领域 [10] 材料计算与仿真技术 - 鸿之微开发多尺度仿真技术，应用于半导体、锂电等领域，获国家中小企业基金投资 [11][13] - 迈高科技MatCloud+平台整合材料数据库与高通量计算，服务超5000家客户 [29][31] - 屹艮科技提供电池全生命周期管理方案，覆盖材料设计到系统管理 [34][37] - 材智科技打造合金材料设计云平台，已获296万元订单 [61] 新兴技术应用 - 深云智合开发DeepChem智能合成平台，结合AI与自动化实验技术 [43] - 机数量子建立9448万化合物数据库，开发材料知识图谱 [47] - 幻量科技融合AI与计算物理技术，加速新材料研发 [49] - 深度原理科技结合生成式模型与量子化学，优化材料研发流程 [53]

铁电材料概述 - 铁电材料具有出色的压电性能，可实现电能与机械能之间的高效转换，处于现代技术前沿 [2] - 过去100年开发出多种高性能铁电材料，包括锆钛酸铅陶瓷、无铅陶瓷、掺钪氮化铝薄膜、聚偏二氟乙烯聚合物及弛豫铁电晶体 [2] - 材料创新扩大了应用范围，为器件设计提供更大灵活性，并显著提升压电装置性能 [2] 技术应用领域 - 广泛应用于机电设备，如超声换能器、致动器、机械能收集器，其性能指标（灵敏度/效率/带宽）直接依赖铁电材料的压电特性 [5] - 在3C领域（计算机/通信/消费电子）应用多样，例如智能手机中的压电冷却风扇、扬声器、相机马达等 [8] - 医疗领域关键设备如超声成像仪依赖铁电材料实现高分辨率超声波 [3] 研究进展与需求 - 西安交通大学李飞团队在Science发表综述，系统回顾铁电材料发展历程并展望下一代机电技术应用 [3][6] - 当前需开发更高压电系数的材料以降低驱动电压和能耗，满足压电风扇/电机等新兴需求 [2] - 研究提出增强压电性能的策略，以应对光声成像、集成电路驱动设备等高性能需求场景 [6] 未来发展方向 - 需优化材料全生命周期环境影响，涵盖原材料获取、制造、使用及处置环节 [6] - 综述为满足新兴应用需求（如电子设备微型化、医疗成像升级）提供材料开发方向 [6]

热辐射超材料AI模型 - 上海交通大学团队构建的热辐射超材料逆向设计AI模型在国际期刊《自然》发表 该模型能大批量生成候选设计方案 [1] - AI模型仅用3个月筛选出57110组数据 而常规方法需天文数字时间 [1] - 团队首创"三平面建模法"精准描述三维结构单元 建立"材料—超构模型—光谱性能"数据库 [1] - 模型输入数据后1秒钟可生成2000个设计方案 实现快速精准设计 [1] 技术验证与应用效果 - 团队用AI模型设计并实验验证4种热辐射超材料 适用于柔性薄膜 涂料 贴片等领域 [2] - 户外实测显示单波段选择性超材料下表面温度比宽带超材料低2 5℃ 比商用白漆低5 3℃ [2] - 超材料展现建筑节能潜力 如"自动降温外套"可缓解城市热岛效应 [2] 技术突破与创新 - 从生物体三维拓扑构型获取灵感 提炼多种三维结构单元和空间排列方式 [1] - 模型根据所需光谱特性生成多种设计方案 突破传统设计效率瓶颈 [1]

热辐射超材料技术突破 - 上海交大团队在热辐射超材料领域取得重大原创突破 [1] - 通过构建热辐射超材料逆向设计AI模型突破现有材料设计"上限" [1] - 研究成果于7月2日发表在《自然》杂志上 [1] 技术创新成果 - 实现大批量生成热辐射超材料候选设计方案 [1] - 采用"优中选优"方法筛选最优设计方案 [1]

研究核心观点 - 中国科学技术大学研究团队发现富含铁的饮食可增强竹鼠牙釉质的宏观强度和韧性，提高牙齿抗损伤能力，为先进结构材料设计和人类牙釉质增强提供新思路[3][6][9] 研究背景 - 生物体可利用有限元素制造性能卓越的生物材料，但对微量元素如何影响宏观特性的机制仍知之甚少[5] 研究方法 - 通过喂食富含铁食物培育出门牙富含铁的竹鼠，系统性研究铁在牙釉质中的机械作用[6] - 研究对象为银星平鼠(Rhizomys pruinosus)的色素釉质[7] 研究发现 - 铁元素同时增强牙釉质硬度、耐磨性和抗损伤能力[7] - 铁化合物在羟基磷灰石纳米线周围晶间域(ICD)聚集，形成纳米级径向模量梯度[7] - 纳米线-ICD结构单元的抗弯性能和界面强度因此增强[7] 研究意义 - 成分调整与分级结构结合可实现强度和韧性协同增强，为先进结构材料设计提供新策略[9] - 通过饮食策略将离子融入纳米线-ICD亚单元，有望增强人类牙釉质[9]

研修班背景与目的 - 材料工业是国民经济的基础产业 新材料是材料工业发展的先导 [1] - 人工智能与材料科学结合已成为推动科技创新和工业进步的重要力量 [1] - 研修班旨在重塑材料科学研究新范式 推动人工智能+材料科学交叉型复合人才培养 [1] 研修内容 - 人工智能引领材料科学发展新范式 包括数据获取、处理与标准化 [1] - 人工智能助力新材料发现与设计 涉及结构性能预测及表征检测应用 [1] - 多尺度高通量计算在材料科学中的实践 覆盖自动化实验设计原理 [1] - 机器学习与深度学习在材料科学中的具体应用案例解析 [2] - 强化学习与神经形态计算技术赋能材料科学关键场景 [2] - 人工智能驱动材料智能制造产业化落地及优秀成果展示 [2] 目标学员 - 企事业单位、研究院所、高校的材料领域负责人及技术骨干 [2] - 对材料科学感兴趣的相关从业人员 [2] 时间地点安排 - 第三期2025年7月24-27日在北京举办 含线上同步参与 [2] - 第四期2025年9月11-14日在广州举办 含线上同步参与 [2] 师资力量 - 拟邀中科院物理所、清华大学等机构的人工智能材料科学专家授课 [2] 费用与报名 - 研修班费用4980元/人 含专家授课及教学材料费用 [3] - 食宿需自理 由北京鼎籍科技咨询有限公司统一组织收费 [3] - 报名需填写附件表格 列明需解决的实际问题 [6][7]

结构电池复合材料 - 结构电池复合材料集机械承载性能和电化学储能于一体，可同时实现轻量化和储能功能 [1] - 该技术将为电动汽车和航空工业带来质的飞跃，未来飞机机身可能成为巨型电池 [1] - 商业化应用仍需完善安全标准体系，但推广后将大幅提升能源效率 [1] 渗透发电技术 - 渗透发电技术利用不同水源的盐度差异产生电能，已取得突破性进展 [2] - 压力延迟渗透技术通过半透膜引导淡水渗透产生液压驱动涡轮发电 [2] - 反向电渗析技术通过离子交换膜分离电荷直接产生电流 [2] 核能技术革新 - 全球核能产业迎来新一轮发展浪潮，小型模块化反应堆等技术正在涌现 [3] - 核电站建设朝着降低成本、优化设计的方向发展 [3] - 可控核聚变技术一旦实现将带来革命性转机 [3] 细菌体内制药技术 - 科学家将益生菌改造成微型制药工厂，可编程释放药物 [4] - 新技术可降低70%的生产成本，并能持续稳定供药 [4] - 与传统制药方式相比更经济、更持久 [4] GLP-1类药物 - GLP-1受体激动剂在阿尔茨海默病与帕金森病治疗中展现出前景 [5] - 该药物能减轻脑部炎症反应并加速清除致病性异常蛋白 [5] 智能生化传感技术 - 电子设备可全天候自动监测生化指标，实现实时动态监控 [6] - 技术已在医疗领域应用如动态血糖仪，范围正不断扩大 [6] 绿色固氮技术 - 新一代固氮技术借鉴自然智慧，改造细菌和酶成为微型氮肥工厂 [7][8] - 传统固氮工艺消耗全球2%能源并排放大量温室气体 [7] - 绿色方案有望大幅降低能耗 [7] 纳米酶技术 - 纳米酶拥有与生物酶相似的功能特性，稳定性更强且成本低廉 [8] - 已应用于水质净化、食品检测等领域，临床研究取得突破 [8] 协同传感技术 - 相互连通的传感设备重塑城市运行脉络，提供全新数据决策能力 [8] - 技术应用于城市交通、矿山测绘、生态监测等多个领域 [8] 生成式水印技术 - 生成式水印技术为AI生成内容嵌入隐形标记以辨别真伪 [9] - 科技巨头竞相布局该领域，但面临技术应用不统一等挑战 [9]

实验室概况 - 烟台先进材料与绿色制造山东省实验室是山东省首批启动建设的实验室之一，采购科研仪器设备338台/套，合计价值2.48亿元 [1][4] - 实验室重点布局六大方向：先进材料与绿色制造前沿、精密制造与智能技术、界面材料与表面工程、特种防护材料与技术、金属及陶瓷复合材料、绿色化工与精细化学品 [2] - 建立了"基础研究+应用基础与战略高技术研究+成果转化+产业孵化"的全链条创新体系 [2] 基础设施与人才团队 - 实验室打造"总部基地+中试孵化基地+成果转化基地"体系，15.2万平米总部基地一期和2.3万平米中试孵化基地已投入使用，55亩成果转化示范园区预计2025年底交付 [4] - 构建"首席科学家-团队负责人-科研组长-科研人员"梯次人才架构，成立六大研究部门，集聚创新能力强的科研队伍 [5] 科研布局与成果 - 采用"28"科研布局：20%瞄准国际科学前沿开展基础研究，80%聚焦产业发展重大需求开展应用研究 [6] - 已在仿生表界面智能化调控、高通量小分子计算等方面取得原创性突破，应用于冬奥雪蜡车、国产大飞机 [6] - 累计争取各级科研项目111项，经费超1.6亿元，发表SCI论文407篇，申请专利270件，授权73件 [6] 产学研合作与成果转化 - 开展"有组织、订单式"科研攻关，通过共建联合实验室、横向开发、企业孵化等方式转化成果 [7] - 调研走访省内企业230余家，共建1个技术中心和12个联合实验室，带动企业销售增加值约十亿元 [7] - 孵化成立12家公司，推动14件专利作价入股转化，带动产业经济投资2亿元 [7] 标志性成果 - 高端润滑油脂：基于自研离子液体单剂开发复合添加剂体系，性能优于国外同类产品，实现原材料国产化 [8] - 无氟滑雪板减阻蜡：自主研发润滑剂，产品性能达进口水平，实现国产化替代并保障北京冬奥会训练用蜡 [8][10] - 高性能微晶铝合金：晶粒尺寸200-500 nm，抗拉强度较国标提升8%至230%，推进航空航天等领域的轻量化 [10][11]

高校知识产权转化 - 哈尔滨工程大学引入人工智能技术对全校6683件存量专利进行系统盘活 成为全国第二家完成此项工作的高校 [1] - 构建知识产权信息服务体系 依托131个中外文数据库资源 提供专利检索 分析 导航等全方位服务 [1] - 石墨烯专利导航项目产出《鸡西市石墨烯产业专利导航分析报告》 成为政府决策和企业布局的重要参考 [1] 科技成果转化成效 - "十四五"期间转化科技成果374项 转化金额约1.12亿元 [1] - 高性能阻燃降噪聚丙烯蜂窝材料技术实现400万元专利转让 相关产品预计2025年创造10亿-30亿元年产值 [1] - 长效抗菌除味室内污染治理药剂以500万元专利转让加股权形式转化 预计三年内带动产业链产值1亿元 [2] 高校战略规划 - 实施"技术保护一批 转化运用一批 开放许可一批 专利池运营一批"目标 强化高价值专利培育与运营 [2] - 探索多元转化模式 推动硬科技成为区域经济发展的硬支撑 [2]