新材料行业突破与趋势 - 热辐射超材料领域取得重大原创突破，AI技术助力实现材料设计的批量生成，为高效热管理应用提供新解决方案 [1] - 全球尼龙66产业加速扩张，巴斯夫宣布扩产计划，平煤神马集团在关键原料己二腈技术上实现国产化突破 [1] - 人形机器人轻量化材料PEEK（聚醚醚酮）持续受到市场关注，其替代进程推动产业链技术升级 [1] 新材料行业投资逻辑 - 新材料是化工行业未来发展的重要方向，正处于下游需求迅速增长阶段，政策支持与技术突破推动国内新材料加速成长 [1] - 新材料产业属于基石性产业，支撑电子信息、新能源、生物技术、节能环保等重要领域的发展 [1] - 分析师重点关注上游核心供应链、研发能力强、管理优异的新材料公司 [1] 新材料50ETF及指数特征 - 新材料50ETF跟踪中证新材料指数，该指数覆盖先进结构材料、功能材料等领域的上市公司证券 [1] - 指数样本来自沪深市场，涉及化工、金属非金属新材料等多个子行业，反映新材料产业整体表现 [1] - 成分股具有较高的成长性和创新能力 [1]

人工智能驱动的热辐射超材料设计突破 - 上海交通大学团队在《Nature》发表重大原创成果，构建热辐射超材料逆向设计AI模型，突破传统设计方法的性能上限，能批量生成并筛选最优设计方案[1][3] - AI模型从5万组数据样本中筛选出1500组接近理论极限性能的方案，并实验验证4种典型材料在航天器热控、建筑节能等场景的优异表现[4][5] - 该技术将传统设计周期从数年缩短至三个月，且材料制备采用低成本溶液法，可像涂料般应用于砖墙、金属等多种基底表面[3][4] 超材料应用场景与产业化潜力 - 双波段选择性超材料具备零能耗辐射冷却特性，可应用于建筑外墙、电子产品、户外设施及随身衣物，实测显示其自降温效果显著[3][5] - 已验证的4类材料包括宽带/单双波段选择性热辐射超材料，应用形式涵盖柔性薄膜、涂料、贴片等，适配不同环境需求[5] - AI设计的新材料结构机理均为首次报道，为材料产业带来井喷式创新机会，已申请发明专利并获得软件著作权[5][7] 技术突破的行业影响 - 该AI模型能自主发明自然界不存在的超材料，并优先筛选适合大规模量产的低成本方案，推动高科技降温技术普及化[3][5] - 审稿人评价该研究标志着机器学习驱动超材料设计取得重大进展，实验数据扎实且具备重要产业影响力[7] - 跨国合作团队包括中美新三国院士专家，获得国家自然科学基金等多项资助，凸显技术的前沿性与战略价值[7]

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]