AI驱动材料革新：层级架构与战略部署

本文首发于《中国科学院院刊》2026年第6期“国家科学技术思想库：人工智能赋能科学研究”

赵紫威1,2周凤翔1,2*周杨理理1,2王灿1张佩1汪卫华1*

1 中国科学院东莞材料科学与技术研究所

2 松山湖材料实验室

材料创新长久以来受困于设计空间广阔、工艺路线繁杂、验证周期漫长及工程转化困难等挑战。传统的材料创制与性能优化模式依赖经验积累、理论推导及实验试错，已难以满足关键材料快速突破的迫切需求。近年来，人工智能技术加速融入材料设计、制备、表征、评估、性能优化及应用反馈等全流程，促使材料创新由经验驱动转向数据驱动，由离散试错转向闭环优化。本文在梳理材料科学研究范式与技术革新范式演进脉络的基础上，构建了人工智能赋能材料创新的“能力奠基—应用拓展—产业深化”三层实现框架。通过分析国内外发展态势、核心痛点及体系布局方向，指出当前人工智能赋能材料创新正处于从概念验证迈向系统化应用的关键过渡期。其中，材料性质预测、候选筛选及文献知识抽取等前端环节进展迅速，而复杂材料合成、实验验证、服役预测及中试放大等环节仍是制约其走向系统化应用的主要瓶颈。因此，建议未来应以关键材料任务为牵引，推动单点技术突破向全创新链条贯通，构建涵盖设计、制备、验证、放大、服役及反馈的系统能力。

先进材料构成了现代工业体系、国家安全、能源转型及生命健康等领域的物质基石，关键材料的突破往往深刻重塑重大技术路线选择与产业竞争格局，其创新能力直接关乎国家科技与产业竞争力。然而，材料创新长期受限于高维设计空间、复杂工艺路径、多尺度组织演化及长周期验证等因素，普遍存在研发周期长、成本高、服役性能预测优化难以及工程转化效率低等难题。主要依赖经验、理论与试错的传统模式已难以适应关键材料加速突破与重大应用快速迭代的现实需求。近年来，人工智能的迅猛发展及其向科研与工程实践的深度渗透，为材料创新提供了全新的方法论、工具、组织形式及范式。特别是在材料性质预测、候选筛选、逆向设计、合成路线规划及自主实验等方面，相关研究成果显著，彰显了人工智能在提升创新效率及拓展发现空间方面的巨大潜力。

围绕人工智能与材料科学的深度融合，国内外学界已在研究范式演进、知识生产逻辑重构、关键赋能路径、能力边界及未来愿景等方面展开了丰富讨论。当前亟需进一步关注的是：在关键技术不断突破的背景下，人工智能赋能材料创新究竟处于何种发展阶段，重点突破口与方向何在，以及如何构建更为有效的布局体系。精准把握上述问题，有助于提升资源配置效率、优化技术部署路径，推动人工智能赋能材料创新健康、高效发展。

本文认为，人工智能赋能材料创新当前正处于从概念验证向系统化应用过渡的关键阶段。性能预测、逆向设计、知识图谱及自主实验等领域进展迅速，但复杂材料合成、服役预测、中试放大及产业流程嵌入仍是主要短板。未来发展的关键，不仅在于提升模型精度及生成更多候选材料，更需围绕关键材料任务，打通设计、制备、表征、验证、放大及应用反馈的全链条，形成可持续迭代的系统能力。基于此，本文提出“能力奠基—应用拓展—产业深化”三层实现框架，分析其发展态势、核心问题及布局方向，为推动人工智能服务关键材料突破及培育材料新质生产力提供参考。

1

人工智能赋能材料创新的内涵界定与分析框架

人工智能赋能材料创新的概念界定

人工智能赋能材料创新，指综合运用人工智能技术，对材料设计、制备、表征、评价、优化、中试放大与应用验证等全生命周期活动进行系统性赋能，旨在提升材料发现效率、增强创新能力、缩短工程化转化周期，并支撑材料从实验室验证走向产业可制造、工程可使用的技术过程与组织形态变革。

这一概念的核心，不仅在于人工智能是否提升了材料预测精度或筛选效率，更在于其是否在更广范围内重构了材料创新过程中的信息流、决策流与执行流。一方面，人工智能通过对海量材料数据、实验记录、文献知识及过程信息的提取、关联与整合，增强了对材料组成、结构、工艺、性能及服役行为间复杂关系的映射能力，从而提升设计、预测、优化及失效分析的效率与精度。另一方面，随着自动化实验平台、计算模拟工具、知识引擎及专业模型的深度耦合，人工智能正从辅助分析工具逐步演变为材料创新流程中的重要参与者，推动材料创新由分段式、经验主导的活动形态，向数据驱动、闭环优化及人机协同的方向演进。

从内涵维度看，人工智能赋能材料创新至少包含三个层面。

1.提升材料设计、筛选及性能预测等基础能力，助力研究者在更大设计空间中高效识别潜在候选材料，并加速“结构—性能”关系的刻画与理解。

2.通过自驱动实验、计算模拟及反馈优化，增强材料创新过程的自主性与迭代效率，使“数据—模型—实验”闭环逐步成为可实施的研究组织方式。

3.向工艺开发、中试验证、质量一致性控制、服役评估及应用反馈等环节延伸，推动材料创新由实验室条件下的可行性验证进一步走向工程适配与规模化应用。在此意义上，人工智能赋能材料创新并非若干技术工具的简单叠加，而是涉及材料知识生成方式、创新活动组织方式及“研发—验证—制造”衔接方式的深层次变革。

从材料科学范式演进到技术创新范式演进

纵观材料科学发展历程，其研究范式是一个不断叠加、融合与扩展的演进过程。早期材料研究主要依赖经验试错与工匠式积累，随后逐步建立起以可重复实验、仪器表征及结构—性能关系分析为核心的实验科学范式。随着量子力学、统计力学、热力学及计算方法的发展，材料研究进入理论计算阶段，具备了基于物理规律开展预测与机理解释的能力。进入数据密集型研究阶段后，数据库、高通量实验、高通量计算及机器学习等方法强化了材料高维关联关系挖掘与大规模筛选能力。当前，人工智能正进一步融合知识图谱、多智能体等关键技术，并与自动化实验平台及机器人技术深度结合，推动材料研究向智能自主模式拓展。总体而言，材料研究正由经验主导的低效探索，转向数据、模型、实验和自动化高度协同的集成化研究范式。

从技术创新组织方式看，创新范式也经历了重要转变。以布什模型为代表的线性范式强调基础研究、应用研究和产业化间的顺序传导，链环模型突出创新过程中的多重反馈回路，国家创新系统理论强调制度、组织与知识流动间的系统互动，平台创新强调模块化、接口化和多主体协同对创新效率的支撑，使命导向创新则进一步凸显围绕重大目标组织科技、产业与政策资源的必要性。这些理论共同揭示了知识生产、技术开发、市场需求与制度安排间的复杂反馈关系。对材料领域而言，关键材料突破本就具有问题复杂、路径不确定、验证周期长、科学与工程问题耦合紧密等特点，难以通过单纯线性创新逻辑解释。人工智能的引入，使材料创新进一步呈现数据驱动、任务牵引、人机协同、平台支撑及研发制造贯通等特征，推动材料科学研究范式与技术创新组织范式加速交汇，为形成新的材料创新范式创造了条件。

人工智能赋能材料创新的分析框架

基于材料科学研究范式与技术创新组织范式的演进逻辑，人工智能赋能材料创新可被视为两类范式交汇下形成的新型创新过程（图1）。其核心不仅是提升预测和筛选效率，更在于以数据、模型、实验和制备为支撑，在应用约束下贯通成分、结构、工艺、组织、性能与服役行为间的迭代优化关系，推动材料创新由分段式试错走向多环节协同优化。例如，高频高效软磁材料研发不仅涉及合金成分设计，还需协同优化玻璃形成能力、纳米晶组织、带材厚度、退火策略、高频损耗、热稳定性和器件适配性。人工智能的价值，正体现在通过数据建模、物理约束和实验反馈，将这些多变量、多约束问题纳入统一的迭代优化过程，从而提升设计、制备、评价和应用验证间的协同效率。

图1 人工智能赋能材料创新的范式演进逻辑与实现层次

据此，本文将人工智能赋能材料创新划分为三个实现层次。

1.能力奠基，即形成支撑材料设计、制备、表征和优化的关键技术与原型系统；

2.应用拓展，即围绕关键材料任务形成可验证、可复制的解决方案，并向多场景延伸；

3.产业深化，即进一步嵌入企业研发、工艺优化、质量控制和服役管理等流程，形成持续产业价值。

2

人工智能赋能材料创新的实现层次及其发展态势

从相关研究分布和代表性实践看，人工智能赋能材料创新呈现前端环节活跃、后端环节不足的阶段性特征。当前，研究主要集中于性质预测、逆向设计、知识抽取、工艺优化和自主实验等方向，而面向复杂材料合成、服役行为预测、中试放大、工程验证和产业流程嵌入的研究与应用仍相对薄弱（图2）。这表明，人工智能在材料设计筛选和研发效率提升方面已形成一定能力基础，但尚未形成贯通设计、制备、验证、放大和应用反馈的系统能力。以下将按照“能力奠基—应用拓展—产业深化”的框架，对其发展态势进行分析。

图2 人工智能赋能材料创新相关研究方向的

发文趋势（a）与占比（b）

基于Web of Science文献检索结果整理，时间范围为2006—2025年；研究方向依据论文主题进行归类统计，统计结果主要用于反映研究关注重点的相对分布

能力奠基层次的发展重点

能力奠基层次的核心在于围绕材料设计、制备、表征和优化等关键环节，形成一批具有代表性的算法、模型、平台和原型系统。衡量这一层次的重要标志，在于关键能力是否已经形成，是否能够支撑概念验证和示范性应用。

材料设计与性质预测能力是当前研究最成熟、文献占比最高的方向之一，也是人工智能较早切入材料科学的领域。支持向量机和随机森林等经典机器学习方法显著提高了材料“结构—性能”关系的建模效率。图神经网络、晶体图卷积网络，以及基于原子表示学习的模型，已广泛用于预测形成能、带隙、弹性模量、热导率、催化活性和稳定性等任务，推动材料筛选由经验驱动向数据驱动转变。相较传统计算方法，预训练模型在部分任务中能够以较低的时间成本完成近似预测，为大规模候选空间搜索提供了可能。

逆向设计能力代表着人工智能赋能材料创新从“找规律”向“按目标设计”的进一步演进。近年来，变分自编码器、生成对抗网络和扩散模型等方法逐步进入材料设计领域，使围绕目标性能生成候选材料成为可能。相关研究已在聚合物、无机材料及多孔材料的成分设计与结构生成中展示出重要潜力，但同时也暴露出物理先验缺失、可合成性不足和热力学稳定性有限等问题。因此，生成式设计能力的价值，仍需通过与性质预测、物理约束和实验验证的耦合来进一步巩固。

大语言模型、知识图谱等技术的发展，正在增强人工智能对材料知识组织和研发任务协同的支撑能力。材料创新不仅依赖结构化数据，也高度依赖文献知识、实验经验和隐性规则。近年来，相关技术在文献知识挖掘、实体关系抽取、实验条件解析、研究路线推荐和任务分解等方面发展较快，并开始向文献理解、代码生成、实验规划和结果分析等更复杂任务延伸。这表明，人工智能在材料创新中的作用正由单一的信息处理和局部预测，逐步向知识组织和流程协同拓展。

自主实验能力的提升是材料智能研发系统的重要发展方向。如果说材料设计和知识组织主要解决方案生成与任务规划问题，那么自主实验则面向快速验证和持续迭代。近年来，自主实验室和闭环研发平台已成为国际人工智能赋能科学研究（AI for Science）的重要热点。相关平台通过将机器学习模型、实验规划算法与自动化实验设备相结合，逐步实现实验条件推荐、结果反馈分析和迭代优化等功能，从而提升连续实验决策能力和验证效率。例如，美国劳伦斯伯克利国家实验室等机构建设的自主实验平台已尝试将材料合成、结构表征和机器学习决策连接起来，实现无机材料合成路径的自动规划与实验反馈，这说明该方向已从概念引入走向多点探索。

总体来看，能力奠基层次决定了人工智能能否在材料创新中形成稳定、可复用的基础支撑，是后续应用拓展和产业深化的前提。

应用拓展层次的主要方向

应用拓展层次是人工智能赋能材料创新由能力证明走向关键问题验证的核心层面。其重点在于，人工智能开始围绕关键材料问题形成具有针对性的解决方案，并逐步向更广泛任务和场景扩展。衡量这一层次的关键在于其能否进入关键材料问题求解过程，并在效率、性能、成本或验证速度等方面体现出实际价值。

当前，较具代表性的应用方向包括新能源电池材料、半导体材料、催化材料、高温合金、先进结构材料、生物医用材料和高频高效软磁材料等。这些领域通常具有材料体系复杂、应用约束严格、服役环境苛刻、验证周期较长等特点，对寿命、稳定性、安全性、一致性和可制造性提出更高要求，因此也是检验人工智能赋能材料创新真实价值的重要方向。以新能源材料为例，人工智能的价值已不只是提高候选材料筛选效率，更在于围绕循环寿命、热稳定性、界面演化和失效机制等关键问题，提高设计、制备与评价之间的协同效率。

应用拓展层次应覆盖材料在真实服役条件下的行为预测和中试放大阶段的技术验证。对于电池材料、催化材料、半导体材料和高频软磁材料等领域而言，模型预测并筛选出的候选材料，并不意味着其具有明确的合成路径和可实现的热力学稳定性，实验室最优性能也不能直接等同于工程可用性。温度、应力、腐蚀、辐照、循环载荷、界面反应和制造波动等因素，会显著影响材料寿命、稳定性、一致性和安全边界。人工智能若要进入关键材料创新，仍需加强在使役预测、中试放大和工程验证等方面的能力建设。近年来，数字孪生在先进制造、工艺优化和设备状态监测中发展较快，并开始为材料加工过程表征、服役状态映射和寿命演化分析提供新的技术支撑。结合人工智能技术，这类方法有助于增强对复杂工况下材料行为的动态预测和迭代优化能力，也标志着人工智能赋能材料创新正在从“发现新材料”逐步延伸到“验证材料能否稳定制备、能否工程应用和能否长期服役”。然而，相比设计与筛选，材料服役预测和中试验证存在周期更长、数据获取更难、变量更复杂、验证成本更高等特点，导致相关研究和平台建设明显滞后。许多成果仍停留在小样本、短周期、单工况条件下的演示阶段，尚难以支撑工程决策。

总体上看，应用拓展层次处于从“实验室可行”迈向“关键任务可用”的重要阶段。从范式展开的角度看，这一层次是人工智能赋能材料创新能否获得现实支撑的关键环节。因而，应用拓展层次的关键不在于局部任务精度的进一步提升，而在于人工智能能否在关键材料任务中形成可验证、可复制和可推广的实际价值。

产业深化层次的实践探索

产业深化层次是人工智能赋能材料创新向企业研发和制造体系延伸的更高实现层面。其核心在于，人工智能逐步成为企业材料研发、工艺优化、质量控制和服役管理的重要能力模块，并开始面向产业共性问题形成新的解决路径。衡量这一层次的重要标志，是人工智能能否进入真实产业流程，能否与工艺验证、质量评价和服役反馈稳定耦合，并在研发与制造协同中形成持续价值。

从典型方向看，人工智能在产业深化层次的潜在应用包括企业材料研发中的配方设计和实验流程规划、工艺生产中的参数寻优与过程建模、质量环节中的缺陷识别和一致性分析，以及基于数字孪生的“研发—制造—服役”协同优化。这些方向共同指向一个更深层的变化，即人工智能不再只改善材料创新某一个局部环节，而是开始推动材料产业链中信息流、控制流和知识流的重构。从代表性实践看，Berlinguette团队开发的Ada自主实验平台将机器学习决策与机器人实验结合，用于薄膜光伏材料配方和工艺条件优化，展示了闭环自主实验在加速材料研发中的潜力。在质量控制方面，半导体制造中的虚拟量测利用机器学习模型预测薄膜厚度等关键指标，为工艺过程控制提供了数据驱动手段。与此同时，数字孪生与人工智能结合的电池设计和管理框架，正在尝试将材料筛选、制备过程、质量评价和服役管理纳入统一的全生命周期协同优化体系。

总体上看，产业深化层次目前仍处于局部探索和前瞻布局阶段，尚未形成大范围系统渗透。这既与材料产业本身复杂性高、可靠性要求高和场景异质性强有关，也与企业数据封闭和流程分割等现实约束有关。只有当人工智能能够稳定进入企业研发、工艺验证、质量评价和服役反馈环节，并与数据、软件、装备、标准和组织流程形成耦合，人工智能赋能材料创新才能真正从科研方法成长为产业能力。

主要国家和地区发展布局的趋势特征

从国际政策布局视角来看，主要国家和地区正围绕人工智能赋能材料创新加速部署，总体呈现出从基础能力建设向任务导向应用，再向平台化和产业化支撑拓展的态势。

美国的布局起步较早，体系相对完备，引领着“大模型+自动化实验室”的前沿突破，展现出能力奠基、任务牵引与平台协同并重的特点。美国自2011年启动材料基因组计划（MGI），由白宫科技政策办公室统筹各联邦机构，奠定了全球材料数字化研发的基础。依托美国能源部下属国家实验室，构建了目前全球应用最为广泛的Materials Project、AFLOW等开放数据库，以及Pymatgen等基础软件工具。近年来，美国进一步迈向“生成式模型+自主实验”阶段。例如，美国Google DeepMind公司发布的GNoME模型预测了超过220万种新晶体结构；美国劳伦斯伯克利国家实验室的A-Lab自动实验室实现了无机化合物合成的机器人全流程自动化，标志着从“计算筛选”到“计算-合成闭环”的重大突破。依托国家实验室与企业的联动，美国初创独角兽Citrine Informatics、计算化学软件企业Schrödinger等企业正推动机器学习和分子模拟向轻质合金和特种高分子的实际研发制造流程融入。

欧洲的布局更注重开放科学、数据治理、跨机构协作，以及可持续标准建设。欧盟依托“地平线计划”（Horizon Europe）等框架，重点资助了欧洲材料建模委员会及欧洲开放科学云平台。欧洲尤其强调FAIR原则 在材料数据治理中的落实，致力于构建覆盖全生命周期的材料数据空间。围绕绿色低碳转型需求，其“电池2030+”计划的标志性项目BIG-MAP明确提出构建网络化的“自驱动实验室”。此外，德国弗劳恩霍夫协会主导的工业数据空间及Catena-X（汽车供应链数据生态）倡议，通过建立制造业数据交换的信任框架，为人工智能向材料制造和回收环节延伸提供了制度保障。

日本和韩国秉持产业实用主义理念，重点围绕半导体、电子材料、电池材料和高端制造等优势领域进行布局，呈现出极强的产业场景牵引特征。在能力奠基层面，日本较早依托国立材料科学研究所建设了涵盖超过3500万条数据的MatNavi数据库；韩国近年来也通过“K-材料战略”大力推进国家级材料数据平台建设。在应用拓展与产业深化层面，日韩两国更倾向于将重心向过程信息学与工艺优化倾斜。例如，日本丰田、松下等企业在全固态电池与功率半导体研发中广泛运用人工智能优化合成配方；韩国三星SDI与LG化学等企业利用机器学习模型进行正极材料配方优化，显著缩短了实验迭代周期。此外，日本发那科等企业在制造装备中预先设置人工智能质检模块，韩国POSCO公司通过实时采集和分析生产数据支撑智能决策，利用人工智能提炼专家经验，并结合数字孪生开展虚拟验证。其布局特点是面向明确产业场景推进速度较快，但在通用平台供给和开放共享方面相对受限。

中国近年来在“人工智能+”、新材料和新型工业化等政策框架下持续强化布局，整体呈现出基础能力建设与任务导向应用并行、产业深化加速起步的特征。国家重点研发计划“材料基因工程关键技术与支撑平台”重点专项持续推进国家材料数据管理中心、高通量计算与实验平台的建设。“先进结构与复合材料”“战略性电子材料”等专项均将人工智能驱动的设计与优化列为关键任务。在产业层面，宁德时代公司的21C创新实验室也在开展人工智能辅助电池材料的多尺度计算。此外，工业和信息化部等部门发布的《原材料工业数字化转型工作方案（2024—2026年）》正进一步推动该技术向各行业渗透 。总体而言，我国布局力度较大、应用牵引性较强，但在高质量数据积累、底层算法软件，以及跨机构标准体系等方面仍需不断完善。

表1主要国家和地区人工智能赋能材料创新的布局重点与主要特征

综合来看，主要国家和地区的布局虽各有重点（表1），但呈现出3个共性趋势。

1.普遍将数据基础设施、算法模型、自主实验和软件平台作为能力构建的关键支撑；

2.围绕能源转型、先进制造和半导体技术等重大战略任务推动应用拓展；

3.开始探索人工智能向企业工艺优化、制造协同和质量控制等环节渗透。这意味着，人工智能赋能材料创新的全球竞争，正从早期的“单点技术突破”，全面转向“高价值数据获取、软硬一体化闭环迭代系统、通用平台供给与产业工程化衔接”的系统性生态竞争。

3

人工智能赋能材料创新面临的重点问题

人工智能赋能材料创新虽已在若干关键环节取得一定进展，但从整体而言，其发展仍面临着从技术可行性向系统有效性跨越的诸多问题。

能力奠基层次仍存在技术可靠性短板

尽管人工智能赋能材料创新的关键技术进展迅速，但其能力基础仍不稳固，特别是在数据质量、模型可信性和系统复用性方面存在明显短板。

1.高质量、标准化、可共享的材料数据仍较匮乏。材料领域的数据