AI赋能时代，材料研发迈入新阶段

AI技术的进步为新材料研发带来新机遇。传统的材料研发模式往往依赖实验与试错，研发过程通常较长，所需的工程量又十分巨大。随着信息技术在材料模拟领域的进步，高通量计算系统可以在短时间内获得大量数据，并利用人工智能筛选和设计新材料，从而大幅提升材料研发速度，降低材料研发成本。 1.AI技术有望大幅缩短新材料研发周期 传统新材料研发模式耗时极长，新材料从发现到工程化实际应用，特别是在航空航天、电子信息等领域，产品的寿命周期、安全可靠性能要求严苛，边际更新至少需要20~30年时间。 通过大数据和机器学习提取数据，建立模型，以此来指导材料科学发现的模式，可以缩短材料研发周期、减少投资，进而加快整个领域的创新进程。 2.未来已来，AI已在材料分析与预测方面展现潜力 借助人工智能的强大计算能力和智能算法，研究人员能够更加高效地分析大量的数据，从中发现潜在的材料组合和性能特点，从而提高材料研发速度，显著降低试错成本。人工智能能够快速预测材料在不同条件下的性能表现，加速新材料的设计和优化过程。这种高效的预测能力使得研发周期大大缩短，让新材料快速应用到实际生产中。 这里以之前超导材料的热议为例，观点是在理论的认证和实验创新方向上有好的启示。 3.“智能化“促进材料创新加速 随着芯片从平面结构向三维结构等的升级，新器件新工艺推动着材料创新。人工智能在数据分析、机器学习等方面的强大能力，能够加速材料的筛选和设计过程，从而显著降低研发周期和成本，也将助力半导体材料研发创新。已有多家半导体企业及研究机构借助人工智能技术开展材料研发。 风险提示：技术发展不及预期的风险；行业竞争加剧的风险；政策风险。 1.AI技术有望大幅缩短新材料研发周期 新材料研发模式耗时极长。新材料从发现到工程化实际应用，特别是在航空航天、电子信息等领域，产品的寿命周期、安全可靠性能要求严苛，边际更新至少需要20~30年时间。 研发耗时耗力有四个方面的原因：1.许多材料问题十分复杂，涉及微观、宏观等多个维度，需要大量的实验数据支撑。2.新材料的研发依赖研究人员的经验。3.研究方法是基于试错原理的往复试验迭代法。4.材料从实验室走向工程应用需要反复实验。 东风已至，材料研发或将进入智能化阶段。通过大数据和机器学习提取数据，建立模型，以此来指导材料科学发现的模式，可以缩短材料研发周期、减少投资，进而加快整个领域的创新进程。材料科学能够与人工智能技术相结合，得益于以下因素： （1）材料科学理论研究的进步。随着越来越多的物理机制以及材料结构与性能的关系能够从理论层面去解释，计算机可以基于材料科学理论去更真实地模拟材料的结构与性能。 （2）高通量模拟软件以及算力的提升。材料模拟计算软件能够愈加精确地模拟材料结构与材料特性，同时结合高效的计算机计算能力，可以实现人工智能结合模拟计算软件进行复杂的材料科学研究。 （3）材料数据库的建立。材料基因工程理念提出后，规模化、系统化材料数据逐渐成型，为人工智能实验提供了海量的数据存储空间和数据参数。 图1：材料研发迈入新阶段 2.未来已来，AI已在材料分析与预测方面展现潜力 材料的快速筛选。借助人工智能的强大计算能力和智能算法，研究人员能够更加高效地分析大量的数据，从中发现潜在的材料组合和性能特点，从而提高材料研发速度，显著降低试错成本。德国马普学会钢铁研究所Dierk Raabe课题组在Science上发表的研究工作，结合机器学习、第一性原理及热力学计算和实验验证，高效地从百万种可能成分组合中筛选出17种Fe-Co-Cr-Ni及Fe-Co-Cr-Ni-Cu因瓦高熵合金。 优化设计过程。人工智能能够快速预测材料在不同条件下的性能表现，加速新材料的设计和优化过程。这种高效的预测能力使得研发周期大大缩短，让新材料快速应用到实际生产中。 3.“智能化”促进材料创新加速 半导体、航空航天、军用设备等领域对材料性能要求高，产品研发、验证周期长，有望率先推进研发智能化。以超导和半导体材料为例： （一）AI辅助新超导材料的预测 AI辅助超导材料筛选。超导材料以稀土金属、氮、氢、碳等元素组合而成，多种元素可以组成数以千计的组合，使用人工筛选的方法工作量巨大。机器学习可以帮助研究人员理解超导机理，从而预测、筛选、设计出新型高温超导体。如今超导材料受到了资本以及学术界的广泛关注，随着超导理论的不断突破，在人工智能的赋能下超导材料研发进程有望加速。 （二）AI赋能半导体研发 开发降本与创新提速，半导体行业面临两大挑战。传统的芯片设计流程需要经验丰富的工程师设计上百个工艺步骤，每个步骤所需的参数进行排列组合，然后依赖工程师的经验以及试错来筛选方案。随着芯片复杂性的不断提升，这种开发模式费时、费力且极具挑战，实现下一个技术突破所需的时间越来越长。 人工智能辅助设计可以有效降低开发成本。人工智能在数据分析、机器学习等方面的强大能力，能够加速材料的筛选和设计过程。采取人类主导+机器辅助的模式可以显著降低研发周期和成本，也将助力半导体材料研发创新。 泛林集团（LAM Research）提出了一种通过人机结合的方式改善半导体工艺开发的新模式； IBM也借助人工智能开展逆向材料筛选，定制材料设计和产业化。随着半导体材料的创新加速，整个芯片产业有望实现蓬勃发展。 人工智能赋能材料科学，通过数据方式高效指导材料研发路径，从而提升效率，降低成本，有望为材料科学带来范式化革命。根据人工智能辅助研发的特点，我们判断未来拥有成熟的理论体系、实验数据量庞大、数据筛选依赖人工试错、研发验证周期长的领域有望率先推进材料研发智能化。 4.风险提示 技术发展不及预期的风险；行业竞争加剧的风险；政策风险。