新书推荐：《人工智能材料学：AI4Materials》

人工智能正深刻重塑材料科学的研究路径。无论是材料结构表征、性质预测与反向设计，还是动态演化模拟、智能图谱解析及文献挖掘，AI已日益成为材料研发的核心工具。近期，科学出版社推出了《人工智能材料学：AI4Materials》，该书系统梳理了AI在材料科学与工程中的应用进展及未来趋势，非常适合材料、化学、物理、计算科学及AI4Science领域的学生与科研人员阅读。

书名：人工智能材料学：AI4Materials 作者：潘锋、李舜宁 出版社：科学出版社 出版时间：2025年10月 ISBN：9787030834270 定价：168元 京东价：123.2元 页数：289页 装帧：精装 版次：第1版 开本：16开 商品编号：15233962

材料科学的发展历来依赖实验试错、理论模型及计算模拟。随着材料数据库、高通量计算、机器学习、大语言模型及自动化实验平台的兴起，材料研发正迈向由数据与AI协同驱动的新纪元。

本书以“AI如何变革材料研究范式”为核心脉络，系统阐述了AI在材料科学中的关键应用。全书覆盖AI赋能材料研发的全流程，涵盖材料微观结构描述与特征提取、性质预测与反向设计、结构演化模拟、智能表征图谱解析、文献知识挖掘及未来“人工智能材料学家”的展望。

本书的一大亮点在于对比了传统材料学中的“显式”构效关系分析与基于机器学习和材料基因工程的“隐式”数据驱动方法，协助读者深入理解AI材料学的逻辑内核、研究路径及应用边界。

本书特别适合以下读者群体：

本书并非直接从算法细节入手，而是先回顾材料学发展史，梳理其从经验试错、理论指导到数据驱动及AI驱动的演进脉络。这种写法有助于读者明白：AI4Materials 不仅仅是将机器学习算法应用于材料数据，更是材料研究范式的一次系统性革新。

本书内容涵盖了人工智能材料学的多个核心领域，包括：

这些内容基本囊括了当前AI4Materials研究中的主要问题与典型应用场景。

本书并非单纯罗列机器学习算法，而是聚焦于材料学问题本身。例如，在讲解材料结构描述时，书中从传统的原子位置、连接关系、长程有序及局域环境等角度切入，进而探讨适用于AI模型的特征提取方法。

这种叙述方式对材料专业读者十分友好，有助于其从现有知识体系自然过渡到AI方法。

除常见的机器学习性质预测与高通量筛选外，本书还探讨了大语言模型、材料知识图谱、多模态知识融合、机器人材料学家及数字孪生等前沿方向，对理解未来材料研发平台的发展趋势具有极高的参考价值。

查看目录，本书每章末尾均配有“思维导图”，有助于读者梳理章节逻辑，将分散的概念、方法和应用场景构建成系统化的知识网络，这对初学者和自学者而言十分实用。

潘锋，北京大学讲席教授，北京大学深圳研究生院新材料学院创院院长，国家特聘专家，国家重点研发计划项目负责人，中国化学会会士，《结构化学》执行主编，未名电池科技（深圳）有限公司创始人。他长期致力于图论结构化学、材料基因组学、AI材料学及高性能锂电池材料研究，创立了基于图论/拓扑和AI的结构化学理论，构建了基于中子和同步辐射等大科学装置的原位动态结构表征体系，在锂电池构效关系、高性能储能材料及产业化方面成果丰硕。

李舜宁是本书的共同作者。

人工智能材料学已成为材料科学的重要交叉领域，但对初学者而言常面临两大难点：一是材料问题本身的复杂性，涉及结构、性能、制备、表征及应用等多维度；二是AI技术迭代迅速，涵盖机器学习、深度学习、生成模型、自然语言处理、知识图谱及大模型等多种技术。

本书的价值在于，它并非零散介绍某几个算法或案例，而是尝试从材料学发展范式角度，构建完整的AI4Materials知识框架。全书从基础问题入手，逐步深入到结构描述、性质预测、动态模拟、表征解析、知识发现及自动化材料研发平台，帮助读者理解AI如何真正融入材料研发流程。

尤其对于从事以下方向的同学和老师，本书值得重点关注：

商品编号：15233962 店铺：科学出版社京东自营旗舰店 京东链接：https://item.jd.com/15233962.html

若您关注AI4Science、材料信息学、机器学习材料设计或智能化研发，那么《人工智能材料学：AI4Materials》值得一读。本书既能帮助初学者构建AI材料学整体框架，也适合材料、化学、物理及计算方向科研人员作为了解AI赋能材料研发的重要参考。

从结构描述到性质预测，从机器学习势函数到图谱解析，从文献挖掘到人工智能材料学家，本书较系统地呈现了AI4Materials的主要研究脉络。对于希望理解“AI如何变革材料科学”的读者而言，本书具有很高的参考价值。