人工智能作为驱动材料工业转型升级的核心力量，正深度渗透到材料工业的各个环节，从根本上改变着材料研发、生产和管理范式。本文向大家介绍第十四届全国政协委员、工业和信息化部原副部长王江平近期发表的《人工智能驱动材料工业范式变革——迈向高质量发展的战略路径》文章。

一、AI 引领材料工业的战略机遇与挑战

（一）AI 驱动的创新机遇

研发效率的飞跃：传统材料研发依赖 “试错法”，周期漫长且成本高昂。AI 技术通过机器学习和深度学习算法，能够快速分析海量材料数据，挖掘材料成分、结构与性能之间的潜在关系，实现材料设计的快速迭代优化。

新兴产业的需求牵引：随着新能源、低空经济、生物医疗等新兴产业的蓬勃发展，对高性能、多功能新材料的需求呈爆发式增长。AI 助力开发新型电池材料、轻量化结构材料和生物可降解材料，满足这些新兴领域对材料性能的严苛要求，推动产业快速发展。

科技革命的核心支撑：在芯片制造、量子计算、航空航天等前沿科技领域，材料创新是实现技术突破的关键。AI 赋能材料研发，加速高性能光刻胶、量子材料、高温合金等关键材料的研发进程，为我国在全球科技竞争中赢得主动权。

（二）材料工业转型的现实挑战

供需结构失衡：全球范围内，钢铁、水泥等传统材料产能过剩，而高端材料如高性能碳纤维、电子级光刻胶等却依赖进口，国内市场需求结构的变化也倒逼材料工业从 “增量扩张” 向 “提质增效” 转型。

绿色低碳压力：材料工业作为高耗能、高排放行业，在 “双碳” 目标下，面临着巨大的节能减排压力。开发低碳、绿色、可持续的新型材料和生产工艺迫在眉睫。

供应链安全风险：国际形势复杂多变，部分国家对我国实施高端材料出口管制，关键矿产资源供应不稳定，严重威胁我国材料工业供应链的安全与稳定。

（三）AI 驱动的破局之道

AI 技术为破解材料工业面临的诸多难题提供了全新路径。通过构建 “数据 - 模型 - 验证 - 应用” 一体化创新体系，AI 打通了基础研究与产业化应用之间的堵点，实现材料研发从 “经验驱动” 向 “数据智能驱动” 的转变。在产业端，AI 赋能生产制造，实现智能化、柔性化生产，提升产品质量和生产效率；优化供应链管理，增强产业链韧性，保障供应链安全。

二、AI 技术演进与材料工业范式变革

（一）AI 技术发展新趋势

开源普惠化：以 DeepSeek 为代表的基础模型全面开源，降低了企业和科研机构应用 AI 技术的门槛。企业可根据自身需求进行私有化部署，在保障数据安全的前提下，充分利用 AI 技术的强大功能。同时，具身智能的发展突破了机器人训练的瓶颈，异构算力的普及降低了计算成本，推动 AI 技术在材料工业中的广泛应用。

通用与垂域协同发展：通用人工智能（AGI）在医疗、金融等领域展现出强大的跨领域能力，其理念和技术正逐步渗透到材料工业。2025 年被视为垂域模型应用元年，针对材料工业特定场景和需求的 AI 模型不断涌现，与通用模型形成协同互补，为材料工业提供更精准、高效的解决方案。

（二）AI 推动材料工业三大范式变革

技术创新范式变革：AI 使材料研发从传统的 “经验 + 实验” 模式转变为 “虚实交融” 的智能设计模式。通过 AI 模拟和计算，科研人员能够在虚拟环境中对材料进行设计、优化和验证，大幅缩短研发周期，降低研发成本。

生产制造范式变革：AI 赋能材料生产制造，实现生产过程的实时监测、优化控制和智能决策。通过工业物联网（IIoT）和大数据技术，实时采集生产过程中的各种数据，利用 AI 算法对数据进行分析和处理，及时调整生产参数，优化生产工艺，提高产品质量和生产效率。同时，AI 支持多工厂协同生产和远程运维，打破了生产的时空限制，实现生产资源的优化配置。

组织管理范式变革：AI 技术打破了材料工业上下游企业之间的信息壁垒，构建了以需求为导向的产业生态网络。通过智能供应链管理系统，企业能够实时掌握原材料供应、生产进度、产品库存和市场需求等信息，实现供需精准匹配，提高供应链的响应速度和灵活性。同时，AI 助力企业实现柔性制造，根据市场需求快速调整生产计划和产品结构，满足客户个性化需求。

三、AI 在材料科学研究与产业应用中的突破

（一）AI 赋能材料科学研究

材料科学研究已步入 “数据 + AI 驱动” 的新时代。各国纷纷将 AI 技术应用于材料科学研究领域，取得了一系列重大成果。例如，北京科技大学SteelBert 模型的成功应用，实现了对钢铁性能的精准预测，为钢铁材料的优化设计提供了有力支持。

（二）AI 推动材料产业应用转型

AI 技术在材料产业应用中发挥着越来越重要的作用，推动产业从单一环节优化向全生命周期协同转型。在研发环节，AI 降低了中小企业参与高端材料创新的门槛，使更多企业能够利用大数据和 AI 技术开展材料研发；在生产环节，智能工厂的建设实现了生产过程的自感知、自优化和自决策，提高了生产效率和产品质量；在服务环节，数字孪生技术的应用催生了 “产业元宇宙” 服务模式，为客户提供更加个性化、智能化的服务体验。

四、新材料大数据中心在 AI 驱动材料工业变革中的作用

作为促进新材料产业创新发展的新型研发基础设施，新材料大数据中心在 AI 驱动材料工业变革中发挥着至关重要的作用。

（一）数据汇聚与治理

新材料大数据中心汇聚了来自重点企业、科研院所、高校等各类创新主体的海量材料数据，包括材料成分、结构、性能、制备工艺、应用案例等多维度数据。通过建立统一的数据标准和规范，对数据进行清洗、整合、标注和存储，打破了数据孤岛，为 AI 模型训练提供了高质量、标准化的数据资源。同时，中心利用数据治理技术，保障数据的安全性、完整性和可用性，为材料工业数字化转型奠定坚实的数据基础。

（二）模型开发与服务

依托丰富的数据资源，新材料大数据中心联合产学研用各方力量，开展材料领域 AI 模型的开发与优化。中心打造了涵盖材料设计、性能预测、工艺优化、质量控制等多个环节的 AI 模型库，为企业和科研机构提供一站式模型服务。通过模型即服务（MaaS）模式，用户可以根据自身需求便捷地调用各类 AI 模型，加速材料研发和生产过程的智能化升级。此外，中心还建立了模型评估与更新机制，确保模型的准确性和时效性，为材料工业智能化发展提供持续的技术支持。

（三）创新生态构建

新材料大数据中心积极搭建产学研用协同创新平台，促进材料领域各方创新主体之间的交流与合作。通过组织开展各类技术研讨会、项目对接会、创新创业大赛等活动，激发创新活力，推动 AI 技术与材料工业的深度融合。同时，中心加强与国内外知名高校、科研机构和企业的合作，引进先进技术和创新资源，共同攻克材料工业发展中的关键技术难题，培育壮大新材料产业创新生态，为我国材料工业在全球竞争中赢得优势地位。

五、推动 AI 赋能材料工业高质量发展的实施路径

（一）强化数据治理

进一步完善数据标准体系，加强数据质量管控，确保数据的准确性、一致性和可靠性。推动数据资源的开放共享，建立健全数据流通机制，促进数据在材料工业全产业链的高效利用。加强数据安全保护，运用加密技术、访问控制、区块链等手段，保障数据的安全与隐私。

（二）优化模型生态

加大对材料领域 AI 模型研发的投入，鼓励企业、科研机构和高校联合开展关键技术攻关，开发具有自主知识产权的高性能 AI 模型。建立模型评估与认证体系，规范模型市场，提高模型的质量和可信度。加强模型的推广应用，通过政策引导、示范项目等方式，推动 AI 模型在材料工业中的广泛应用。

（三）提升人才素养

实施多层次、分类别的 AI 素养提升计划，培养既懂材料科学又懂 AI 技术的复合型人才。加强高校相关学科专业建设，优化课程设置，强化实践教学，为材料工业智能化发展输送高素质人才。同时，加强企业在职人员培训，通过线上线下相结合的方式，提升员工对 AI 技术的应用能力和创新意识。

六、展望 2035：AI 驱动材料工业的未来图景

展望 2035 年，在 AI 技术的深度赋能下，我国材料工业将实现质的飞跃。研发周期大幅缩短，“卡脖子” 材料技术将取得重大突破，高端材料实现自主可控；数字化工厂全面普及，生产过程智能化、绿色化水平显著提升，产品质量和生产效率达到国际先进水平；产业生态更加完善，形成全球协同的创新网络，我国将成为材料工业创新发展的引领者和规则制定者。

国家新材料大数据中心作为推动材料产业数字化转型的关键基础设施，将充分发挥核心支撑作用，不断完善数据资源体系、模型服务体系和创新生态体系，为人工智能赋能材料工业高质量发展提供持续动力！

文章部分摘录自《世界金属导报》2025年第22期 封1、A06。