文章核心观点 - AI正成为驱动材料产业进入“无人区”探索的重要力量，一场由数据和智能引领的产业变革已经到来 [1] AI驱动材料研发创新 - 材料研发面临从对标模仿到自主创新的根本性转变，核心挑战在于找到合适的分子结构和最优化的合成路线 [3] - 浙江巨化已于2023年启动系统性AI能力建设，计划于2026年建成垂直行业模型与氟氯化学品数据库以加速新分子设计与合成 [3] - 从投资视角看好两类机会：具备大规模产值与进口替代潜力的材料赛道，以及能借助AI实现高性能材料研发和低成本研发的赛道 [3] AI与材料融合的现状与瓶颈 - AI与大数据的赋能将为生物医药和新材料研发释放无限潜力，未来新材料研发有望在AI赋能下加速推进并取得大量突破性成果 [4] - 当前AI与材料融合效果不佳的核心瓶颈并非算力不足，而在于仿真未考虑工艺生产等现实环节影响，并受限于行业数据匮乏 [4] - 预计行业经过四五年数据积累到达拐点后，材料创新将迎来爆发期 [4] 对未来AI驱动产业变革的研判 - 未来五年或将成为“AI for Science”的起点，迈向“AI思考-AI实验-AI制造-人类应用”的范式 [5] - 未来五年自动驾驶技术将走向大规模商业化，但最值得期待的仍是“具身智能”赛道能否在“高度泛化的大脑”方面实现关键突破 [5]