人工智能如何改变材料研发？

多年来，人工智能一直在优化工作流程与数据分析，而机器学习领域的最新进展，更是让其对材料科学的影响按下了快进键。

人工智能并非取代历经数十年打磨优化的研发环节，而是愈发成为嵌入式协作伙伴，在材料研发全流程中加速候选材料筛选、指导实验测试、优化工艺方案。

从偶然发现到靶向研发

材料研究长期依赖基于直觉的探索式研发：化学家和工程师微调材料组分或工艺中的微小参数，而后等待实验结果。这种模式成效显著，但研发周期冗长。

加之材料化学、微观结构、制备工艺中存在数百万种变量与组合可能，材料研发从攻关到成功落地往往需要数年乃至数十年时间也就不足为奇。

人工智能与机器学习将通过以下方式重塑这一研发流程：

• 从现有数据集中学习结构 - 性能关联规律，预测新型材料是否匹配目标性能；

• 实现逆向设计：从预设的材料特性与性能指标出发，反向筛选适配的材料组分与微观结构；

• 与模拟计算、实验测试深度融合，构建主动学习闭环，选取能获取最大信息增益的全新测试方案。

生成式人工智能赋能新材料概念设计

生成式模型与大语言模型原理相似，但基于材料化学与材料科学数据训练，可直接提出满足稳定性、禁带宽度、机械强度等约束条件的全新材料，而非仅对已知化合物进行筛选。

微软的MatterGen与MatterSim工作流便是典型案例：MatterGen 可针对特定功能生成数千种分子或晶体候选材料，MatterSim 则通过基于物理原理的模拟计算对其评估，剔除结构不稳定或性能不达标的方案。

该技术大幅拓展了材料设计空间，突破已合成材料的边界；通过模拟筛选减少了实验次数，且模型可随新数据迭代更新，让材料设计建议兼顾可合成性等约束，有力加速了储能、量子技术等领域的研发进程。

机器学习加速材料表征分析

材料表征是研发核心环节，但与其他研发阶段一样，普遍存在效率低下的问题。

设计材料时，科研人员需解析复杂无序材料的局部微观结构与化学组分。X 射线吸收光谱、电子显微镜、中子散射等表征技术能产出海量高价值数据，但数据解析难度极高，专家团队往往需要数周乃至数月的分析与模拟才能完成解读。

美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室（LLNL）郑元硕（Wonseok Jeong）领衔的研究团队，近期证实了机器学习可革新这一环节：团队借助 X 射线近边吸收精细结构谱（XANES），对非晶态碳氮化合物与爆轰残余物开展分析。该研究成果发表于《材料化学》期刊。

研究首先训练基于神经网络的机器学习势函数，高效采样非晶结构的庞大构型空间，定位具有代表性的局部原子环境；

再将该模型与高保真原子模拟耦合，建立局部结构与光谱特征的关联模型，实现XANES 实验光谱的自动化解析。

这套集成化工作流带来了多项实质性突破：

• 相较于传统以人工拟合为主的解析方式，可从复杂光谱中极速提取结构与化学信息，实现实验过程的近实时分析；

• 该技术框架可泛化应用于其他无序材料乃至不同光谱表征手段，成为适用于多相体系的可复用、可拓展工具；

• 在爆轰模拟等应用场景中，对残余物物种的精准解析可优化宏观模型精度，构建微观结构 - 材料性能的闭环研究体系。

从更广泛的维度来看，人工智能辅助表征让高端科研仪器从静态的数据生成端，转变为实验闭环中的自适应模块—— 仪器的每一次测试与数据解读，都可结合模型预测结果优化执行。

这大幅缩短了实验与分析间的时间差，助力科研人员更高效地探索复杂参数空间。

人工智能驱动的制造环节工艺优化

人工智能变革材料研发的第三大场景，是研发与制造的衔接环节：研发重心从新材料发现，转向规模化生产的工艺控制。

温度曲线、保温时间、混合工艺、生产线速度等参数的微小波动，都会显著影响材料微观结构、缺陷水平，最终决定产品性能与成品率。

工业案例证实：基于人工智能的分析技术，能挖掘传统控制策略无法捕捉的高维工艺数据规律。

例如，西门子将人工智能应用于电子制造领域，对数万个工艺参数分析，精准判定需进行 X 射线检测的印刷电路板，检测量削减约 30%，同时产品质量保持稳定。

另一智能制造案例中，人工智能系统分析生产日志、设备使用与排产数据，定位生产瓶颈、减少停机时间，并通过优化工作流与维保方案提升整体产能。

在金属、水泥、先进复合材料等领域，人工智能驱动的优化方案正从研发端向生产端全面渗透。

该技术将工艺历程与性能测试数据关联，预测材料微观结构与性能的变化趋势；把生产线转化为大规模实验平台；通过预测性维护与成品率提升，降低非常规工艺路线的测试成本；同时锁定兼顾产品质量的低能耗、低碳排放工艺窗口，助力可持续发展。

在此场景中，人工智能的角色更偏向自适应控制层，而非材料发现引擎：它持续从工厂生产数据中学习，收紧材料基础理论研究与实际应用性能间的转化闭环。

发展趋势与现存挑战

从上述三类应用案例可见，人工智能重塑材料研发已呈现出多项共性规律：最成功的应用方案，均融合了物理机理模型、领域专业知识与数据驱动学习，而非单纯依赖黑箱预测。

当人工智能嵌入模拟 - 实验 - 制造全流程闭环，而非仅应用于孤立研发环节时，创造的附加价值最大。

人类专业能力仍处于核心地位：科研人员设定研发目标、划定约束条件、审核候选材料、解读训练数据范围外的异常材料行为。

与此同时，该领域仍面临数据质量、数据偏差、模型泛化能力三大核心挑战。多数材料体系存在数据集稀疏、噪声大、标准不统一的问题，基于窄领域数据训练的模型，在推广至全新化学体系或工艺路线时，极易出现预测失效。

因此，随着人工智能深度融入材料研发，构建高可信度、具备不确定性感知能力的模型，搭建共享数据基础设施，已成为行业重点攻关方向。

这些进展表明，人工智能对材料研发的影响兼具技术革新与组织模式变革双重属性：推动实验室转向迭代式、数据驱动的工作模式，让材料发现、表征分析、生产制造形成一体化体系，而非线性流程中相互割裂的环节。

展望未来，行业最大的突破将来自三大方向：可规模化应用的数据平台、能输出预测不确定性的智能模型，以及人工智能从顶尖实验室向全行业的普及落地，尤其在清洁能源、先进制造等高价值领域的推广应用。

来源：AZO