在全球新一轮科技革命与产业变革深度交融的关键时期，人工智能（AI）正以前所未有的力量重塑材料工业发展范式，成为材料工业突破传统发展瓶颈、实现高质量发展的核心驱动力。
本文深入剖析材料工业在时代变局下面临的战略机遇与严峻挑战，系统阐述AI通过推动科学研究、生产制造、组织管理三大范式变革，实现对材料全生命周期的深度赋能。
AI正引领材料研发模式从“经验试错”向“数据智能驱动”跃迁，破解“工艺黑箱”与效率瓶颈，并重构产业生态链。基于此，本文提出以数据治理筑基、模型生态支撑、素养提升保障的实施路径，并展望2035年中国材料工业依托AI实现颠覆性创新、跻身全球材料创新核心圈的愿景。
强化AI技术在材料领域的战略布局与应用，对突破“卡脖子”技术、保障产业链安全、实现“双碳”目标、提升国家战略科技实力具有重大意义。
材料是工业的基石，是科技创新的先导。
当前，全球制造业格局深度调整，科技革命浪潮汹涌澎湃，材料工业正处于转型升级的关键历史节点。“十四五”期间我国材料产业取得显著进展，谋划“十五五”蓝图，亟需把握人工智能（AI）这一颠覆性技术带来的战略机遇，破解发展瓶颈，建立国际竞争新优势，推动我国从材料大国向材料强国迈进。
放眼全球，发达国家纷纷将新材料战略提升至国家发展核心地位，强化AI与材料研发深度融合：如美国推进材料基因组计划与智能设计平台建设，欧盟倡导绿色低碳材料与智能制造协同发展，日本加快高性能材料与智能系统一体化部署，国际竞争日趋激烈。
AI作为引领未来的战略性技术，正深度赋能材料研发、生产、应用全链条，成为驱动材料工业高质量发展的核心引擎，其战略价值关乎国家产业安全与核心竞争力。
AI引领下的创新浪潮与战略机遇
AI驱动材料创新范式跃迁。AI正驱动材料创新向“快、微、极”演进。AI通过机器学习与大数据分析，实现材料研发效率的指数级提升，推动“快速迭代”成为现实；在微观尺度上，原子级制造与精准成分控制成为材料性能优化的重要方向（如纳米材料、量子点材料的微观结构设计等）；极端环境需求（如高温、辐射、超高压场景）则催生多功能集成、高稳定性材料的突破，支撑未来在航空航天、核能、深地涉海等前沿领域的应用拓展。
新赛道创造新需求与新应用。新能源、低空经济、机器人、生物制造等新兴产业的爆发式增长，创造了对高端材料的新需求。例如，高端聚烯烃与工程塑料助力新能源汽车与光伏轻量化；轻质合金与碳纤维满足无人机与航空装备的强度优化需求；生物基材料在可降解包装、精准医疗等领域展现出绿色替代潜力。
材料创新引领科技革命新时代。AI与新一轮科技革命的交汇点正是材料创新。从芯片制造的光刻胶、储能领域的固态电池材料，到量子计算的超导体，材料创新成为科技革命与产业变革的关键。中国拥有完整的工业体系和快速迭代的应用场景，为材料工业实现从“跟跑”到“并跑”乃至“领跑”的历史性跨越提供了坚实基础。
材料工业转型升级的严峻考验与核心挑战
全球产能过剩与需求结构变化。传统基础材料 （如钢铁、水泥、化工原料等）全球性产能过剩，通用市场饱和；全球经济复苏步伐缓慢，国内房地产、基建等传统大宗材料需求收缩，倒逼行业从“增量扩张”转向“存量优化”与价值提升。
绿色低碳转型压力叠加。土壤、新污染物治理等环保标准持续提升，“双碳”目标刚性约束（重点行业碳排放临近达峰），叠加材料工业高耗能特性，迫使企业面临“治污”与“降碳”的双重挑战，工艺革新与低碳材料替代刻不容缓。
技术封锁与供应链安全风险加剧。西方对高端材料的出口管制迫使我国材料工业从“引进”转向“自主创新”的“无人区”。同时，关键矿产的地缘政治风险凸显，供应链韧性与安全性面临严峻挑战。
以AI为引擎，贯通创新与产业双循环的破局之道
AI是破解材料工业“卡脖子”难题、激活高质量发展新动能的关键突破口。其核心价值在于贯穿科学研究与产业应用两端，形成双向赋能闭环。对于材料科学研究领域，亟需加速AI深度布局，构建覆盖“数据汇聚-模型构建-验证（小试中试）-产业化应用”的一体化创新体系。
我国在材料研发领域具备丰富的应用场景与小试中试平台优势，应以AI为纽带，打通“基础研究-工程化验证-产业化应用”的转化堵点，加速研发成果向现实生产力跃迁。对于产业界，须推动发展模式根本性转变。
产品结构向高端化、定制化、绿色化升级；发展模式从“增量扩张”转向“存量优化”与价值提升；竞争策略摆脱“同质化内卷”，着力构筑基于核心技术突破与全要素效率提升的“可持续比较优势”,构筑面向未来的产业竞争新格局。
斯坦福大学发布的《人工智能指数报告2025》显示，全球AI发展呈现两大关键态势：其一，中美在顶级模型性能上的差距持续缩小，双方通过持续迭代新模型，维持着胶着的技术竞争态势；其二，开源模式成为技术下沉的核心驱动力，开源模型性能已逼近闭源模型，推进AI能力加速下沉。例如，以100万token使用成本衡量，美国模型虽具明显成本优势，但全球模型成本普遍呈下降趋势。这一成本下行态势显著降低了通用大模型向制造业等行业渗透的门槛，为AI深度赋能传统产业升级奠定了坚实基础。
人工智能技术演进趋势
开源普惠重构技术生态。以DeepSeek等为代表的基础模型进入彻底的开源模式（MIT开源许可、全代码开放、不限商用等），形成行业“鲶鱼效应”，促使基础模型加速融入千行百业。企业可通过局域网API、自建模型等私有化部署，有效平衡数据安全与智能化需求。同时，具身智能领域，通过空间模型与虚拟环境模拟，突破机器人等物理实体训练的数据与效率瓶颈；在算力层面，我国正在大力发展的异构、跨域与光电算力协同技术，则致力于化解算力碎片化难题，持续降低算力成本。
开源共识重塑产业规则。开源已成为全球AI产业发展的“最大公约数”。OpenAI等传统闭源巨头也开始局部开源，乃至其母公司向公益性组织转型。尽管受制于投资者回报压力限制，彻底开源尚需时日，但昭示着技术开放共享趋势的不可逆转势，为构建包容、协同的创新生态奠定基础。
通用人工智能与垂直领域模型协同发展。通用人工智能（AGI）正从理论探索迈向有限度实践，其跨域、多模态信息处理能力在医疗、设计等领域中初显潜力。与此同时，2025年成为全球垂域模型应用元年，中美两国均大力推动AI与行业融合。中国制造业更呈现“需求侧主动拥抱提效”与“供给侧精准开发适配行业场景”的“双向奔赴”特征，为垂域模型落地提供了坚实基础。
人工智能推动工业范式变革
人工智能正从三个维度推动工业发展范式的系统性重构，材料工业首当其冲。
1）技术创新范式变革：从经验依赖到虚实交融的智能驱动
AI正在打破“虚拟”与“现实”的边界。推动技术创新范式的根本性变革。传统“经验+物理实验”的研发模式，周期长、成本高。AI通过打通物理空间与数字空间，实现材料设计、仿真模拟、性能验证的全流程数字化与智能化，大幅提升研发效率与精度。典型案例如AlphaFold对蛋白质结构的精准预测，极大加速了药物研发进程。
2）生产制造范式变革：从时空约束到实时全局优化
AI突破了“时间”与“空间”的限制，推动生产制造范式的根本性变革。在时间维度上，AI通过实时分析海量历史数据，动态优化工艺参数和生成流程，实现预见性调整与精准控制；在空间维度上，AI支持多工厂联动、区域产能智能调配及全产业链高效协同，远程运维技术亦大幅提升设备管理效率，推动制造模式从离散、被动向连续、主动、全局优化跃迁，重塑制造系统的组织逻辑与运行机制。
3）组织管理范式变革：从线性链式到动态协同生态
AI打通了“供给”与“需求”的壁垒，推动组织管理范式的根本性变革。传统供应链受“牛鞭效应”困扰，需求响应滞后，易引发库存积压或短缺。AI驱动的智能协同中枢，使消费者深度参与产品设计并实时反馈，企业据此实现柔性制造、敏捷响应与服务模式创新，构建起需求牵引、快速迭代、韧性高效的产业生态网络。
人工智能赋能材料工业大有可为
人工智能的演进趋势及其引发的三大范式革命，正使其成为驱动材料工业革新的决定性力量，赋能材料工业从研发、生产到应用全生命周期场景的转型升级，贯穿材料创新价值链始终，为破解行业瓶颈、实现高质量发展提供前所未有的战略支点。
材料科学研究范式正在经历第四次变革：从早期的经验驱动、理论驱动、计算驱动，演进到如今的数据+AI驱动新时代。美国“AI登月计划”将材料科学列为人工智能可带来变革的首要领域之一，强调AI可通过高效计算、自主实验、大数据与智能制造技术，显著提升材料设计、制造与应用水平。
全球创新实践已经充分表明了AI技术在材料研发领域的颠覆性价值。例如，Google公司开发的GNOME材料领域大模型，预测了220万种新晶体，其中38万种为热力学稳定结构，736种已获实验验证；发现52000种新型层状化合物，含1000种颠覆性电子材料；发现528种潜在锂离子导体，研究效率提升25倍，并已应用于固态电池硫化物结构优化。
我国在AI赋能材料研究方面也快速推进。北京科技大学开发的SteelBert模型，可实现钢铁材料力学性能的精准预测，突破了对高质量结构化数据和复杂特征工程的依赖；中科院松山湖实验室研发的MatChat AI智能体实现工艺配方的逻辑推理；中科院上海硅酸盐研究所开发的MatMind材料工程大模型为无机非金属材料智能创制提供坚实基础；北京科学智能研究院、中国科技大学、中国钢研集团等机构构建的领域专用模型也正在从不同角度解决实际工程问题。
AI技术正推动新材料产业从单一环节优化向全生命周期协同应用转型，通过数据要素与智能算法的深度融合，破解生产与管理中的核心痛点（详见表1），为产业高质量发展注入新动能。
随着AI技术的持续突破，材料工业将呈现三大发展趋势：一是研发低成本化。智能计算与自主实验平台将降低创新门槛，使中小企业能够参与高端材料研发。二是制造智能化。具备自感知、自决策、自优化的智能工厂将成为产业标配。三是产业元宇宙化。数字孪生技术实现全价值链的虚实融合，催生新材料服务新模式。这一变革将推动中国材料工业从“规模领先”向“创新引领”的战略转型，为制造强国建设提供核心物质支撑。
为充分发挥AI的战略价值，推动材料工业高质量发展，需构建系统性实施路径。
一是夯实数据基础，强化治理能力。全面推行行业数据治理，建立统一标准与规范流程，实现数据有序整合、安全共享与高效利用，夯实行业发展的数据基础。
二是高标准建设细分领域高质量数据集。针对不同材料领域特性，高标准、系统性建设覆盖广、质量高的细分行业数据集，为大模型建设落地提供垂域数据底座支撑。
三是构建国家材料可信数据空间。建设安全可控、互操作标准统一的国家级材料工业数据可信空间，破除数据壁垒，安全、有序、高效地促进跨行业、跨企业数据要素流通与协作，释放数据要素价值，为材料创新生态提供可信赖的数据融合环境。
四是构建分层协同的AI模型体系。行业级基础模型与垂直领域模型并举。聚焦材料领域共性需求，开发具有广泛适用性和行业深度洞察的通用基础模型。同时，针对特定研发、生产、应用场景，构建高度解耦、可复用、易集成的模块化垂直模型。通过分层架构设计，实现基础能力沉淀与场景敏捷响应的统一，最大化模型复用价值，加速行业解决方案的规模化推广。
五是完善模型评估与技术创新生态。建立科学、系统、权威的AI模型检测评估体系。制定涵盖性能、鲁棒性、可解释学及安全性的多维度评估指标，建立标准化测试基准与全生命周期监测机制，通过独立、公正的第三方评估，为模型研发迭代、选型应用与风险管控提供客观依据和技术保障，引导产业健康有序发展。
六是全面提升从业人员AI素养。面向材料工业全链条从业人员（管理人员、研发人员、生产人员等），设计并实施体系化、分层分类的AI与数字化能力提升计划。通过多元化培训形式，系统普及数据思维、模型认知与技术转化核心能力，加速培育支撑产业智能化转型的复合型人才队伍，筑牢人才根基。
人工智能对材料工业的赋能，是一场深刻的范式革命。展望2035年，中国材料工业依托人工智能的强大驱动力，将迎来颠覆性创新时代。
研发效能革命性突破。智能计算与高通量实验深度耦合，新材料研发周期将显著缩短，通过智能计算、AI自主实验、小试中试一体化，系统攻克“卡脖子”材料关键技术瓶颈。
生产模式全面重塑。AI赋能的数字化工厂将成为主流，实现生产全流程的透明化、智能化与柔性化，大幅降低高端合金、复合材料等的生产能耗与成本，提升产品质量与一致性。
产业生态链深度重构。基于AI的协同创新网络将链接研发、生产、应用各环节，形成高效、韧性、绿色的新材料产业生态体系。
国际竞争力显著提升。中国材料工业将深度融入并有力引领全球创新网络，从关键技术的突破者成长为规则与标准的贡献者，最终跻身全球材料创新体系的核心圈，为制造强国、科技强国建设提供坚实的物质基础。
把握人工智能的历史性机遇，系统布局、协同推进，必将推动中国材料工业实现从规模优势向质量效益优势、从要素驱动向创新驱动的根本性转变，为高质量发展注入澎湃动力。
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