AI辅辅助助材材料料研研发发的的关关键键技技术术与与应应用用进进展展
一一、、AI在在材材料料研研发发中中的的核核心心作作用用
（（一一））传传统统材材料料研研发发的的瓶瓶颈颈
传统材料研发依赖“错法”，从设计、合成到性能测需要耗费大量时间和资源。例如，开发一种新型合金材料通常需要经历
数百次实验迭代，且实验结果受人为经验限制显著。此外，材料性能的跨尺度关联（如微观结构与宏观性能）难以通过实验手
段全面揭示，导致研发效率低下。
（（二二））AI技技术术的的介介入入与与优优势势
人工智能技术通过数据驱动建模、高通量计算和自动化实验，能够显著缩短材料研发周期。机器学习算法可快速分析历史实验
数据，预测材料性能；生成式模型可设计新型材料结构；强化学习则能优化合成路径。据估算，AI辅助研发可将新材料发现周
期从传统的10-20年缩短至2-5年。
二二、、AI辅辅助助材材料料研研发发的的关关键键技技术术
（（一一））数数据据驱驱动动的的材材料料性性能能预预测测
1.特征工程与算法选择
材料数据的特征提取是模型构建的基础，包括晶体结构参数（如空间群、配位数）、电子特性（如能带结构）和热力学
参数（如形成能）。随机森林、支持向量机（SVM）和神经网络是常用算法，其中图神经网络（GNN）因能有效处理材
料拓扑结构而成为研究热点。
2.跨尺度建模
通过结合第一性原理计算（如密度泛函理论）与机器学习，可实现从原子尺度到宏观性能的跨尺度预测。例如，美国麻
省理工学院团队开发的“MaterialsProject”平台，已整合超过15万种材料的量子力学计算数据，支持快速筛选高性能材
料。
（（二二））生生成成式式模模型型在在材材料料设设计计中中的的应应用用
1.生成对抗网络（GAN）与变分自编码器（VAE）
生成模型通过学习现有材料数据库的分布规律，可设计出具有特定性能的新材料。例如，斯坦福大学利用GAN生成新型
金属有机框架（MOF）材料，其气体吸附能力较传统材料提升30。
2.条件生成与多目标优化
通过引入条件约束（如机械强度、导电性），生成式模型可定向设计满足多指标要求的材料。2022年，DeepMind发布
的“GNoME”系统通过图神经网络生成超过200万种稳定晶体结构，其中部分材料已进入实验验证阶段。
（（三三））自自动动化化实实验验与与高高通通量量筛筛选选
1.机器人实验平台
集成AI的自动化实验系统可实现7×24小时连续工作。例如，美国伯克利实验室的“材料发现工厂”通过机器人手臂完成样
品制备、表征与测，日均处理样品量达1000个，效率较人工提升100倍以上。
2.主动学习与闭环优化
AI系统通过实时分析实验数据，动态调整实验参数，形成“设计-合成-测-反馈”闭环。日本东京大学开发的“ChemOS”平
台在光催化材料筛选中，仅用3轮迭代即锁定最优成分比例，较传统方法节省90时间。
三三、、典典型型应应用用场场景景与与案案例例
（（一一））能能源源材材料料开开发发
1.锂离子电池材料
AI技术被用于优化正极材料（如高镍三元材料）的钴含量与层状结构。特斯拉与加拿大Dalhousie大学合作，通过机器学
习预测电解液的氧化电位，开发出寿命超过100万英里的新型电池。
2.光伏材料
钙钛矿太阳能电池的成分筛选是典型应用场景。2023年，剑桥大学团队利用贝叶斯优化算法，在5000种候选成分中快速
锁定稳定性达1000小时以上的钙钛矿材料，效率突破26。
（（二二））电电子子与与信信息息材材料料
1.半导体材料
AI辅助设计第三代半导体（如氮化镓、碳化硅）的缺陷修复方案。台积电采用深度学习模型预测晶圆加工过程中的位错
分布，使器件良率提升12。
2.超导材料
IBM团队通过强化学习优化铜氧化物高温超导体的掺杂比例，将临界温度预测误差控制在5K以内，加速了室温超导材料
的探索进程。
（（三三））生生物物医医用用材材料料
1.可降解聚合物
生成式模型设计出力学性能与降解速率可控的聚乳酸材料，用于骨科植入器械。德国马普所开发的“PolyBERT”模型可预
测聚合物链段的折叠行为，指导合成具有特定生物相容性的材料。