AI+金属材料：从大数据到新材料，AI助力寻找下一代超级合金 头豹词条报告系列

Leadleo.com AI+金属材料：从大数据到新材料，AI助力寻找下一代超级合金头豹词条报告系列 席 王利华等2人 2024-10-12未经平台授权，禁止转载版权有问题？点此投诉 综合及概念/智能制造/技术/人工智能 制造业/金属制品业 原材料业 信息科技 工业制品 行业： AI+金属材料 关键词： 行业定义 AI+金属材料行业是指将人工智能技术应用于金属材… 行业分类 按照材料功能和应用领域的分类方式，AI+金属材料… 行业特征 AI+金属材料行业的特征主要有：技术创新能力强、… 发展历程 AI+金属材料行业目前已达到2个阶段 产业链分析 上游分析中游分析下游分析 行业规模 AI+金属材料行业规模评级报告1篇 SIZE数据 政策梳理 AI+金属材料行业相关政策5篇 竞争格局 数据图表 摘要AI+金属材料是指利用人工智能技术设计、研发、和应用金属材料，从而加速新材料的探索、设计、合成与优化。中国AI+金属材料行业当前处于快速发展阶段，高新技术企业在市场需求快速增长与政策支持的大环境下展现出广阔的发展前景。未来，随着AI算力、算法、数据以及高通量实验设备的优化提升，金属新材料有望实现国产化替代。 行业定义[1] AI+金属材料行业是指将人工智能技术应用于金属材料的设计、研发、生产、加工及应用的整个产业链中，通过算法、算力和数据的综合应用，提升金属材料的性能、降低成本、加速研发进程，并推动金属材料行业的智能化转型和升级。金属材料行业能够更高效地分析和处理大量数据，加速新材料的探索、设计、合成与优化。同时，AI技术还能帮助优化实验条件和制备流程，提高材料的合成效率和质量。这一融合不仅有望大幅缩短新材料 研发周期，降低研发成本，还将助力金属材料行业在更广泛的领域实现创新与应用。 [1]1：https://juejin.cn/p… 2：https://www.ams.o… 3：中国知网；稀土掘金；… 行业分类[2] 按照材料功能和应用领域的分类方式，AI+金属材料行业可以分为如下类别：金属功能材料和高性能金属结构材料。 AI+金属材料行业基于材料功能和应用领域分类 金属功能材料 金属功能材料是指一类具有辅助实现光、电、磁或其他 特殊功能的材料，它们涵盖了磁性材料、金属能源材料、催化净化材料、信息材料、超导材料以及功能陶瓷材料等多个种类。这些材料因其独特的物理和化学性 质，在多个领域展现出广泛的应用潜力。 AI+金属材 料分类 高性能金属结 构材料 高性能金属结构材料是指与传统结构材料相比，具备更高的耐高温性、抗腐蚀性、高延展性等优异特性的新型金属材料。这类材料主要包括钛、镁、锆及其合金，钽 铌、硬质材料等，同时还涵盖了高端特殊钢和铝新型材 等。 [2]1：http://www.ecorr.o… 2：中国腐蚀与防护网 行业特征[3] AI+金属材料行业的特征主要有：技术创新能力强、研发周期逆转、依赖人才需求大。 1技术创新能力强 AI+金属材料行业展现了强大的技术创新能力，主要体现在高效结合人工智能算法与金属材料科学，实现从理论探索到应用实践的飞跃。AI在金属材料研发中可以有效规避传统研发中的精度陷阱，通过精确预测和高效筛选，助力新材料的发现与优化。具体而言，AI+金属材料基于大数据基础提出第四范式材料解决方案，第四范式，是现在用的材料信息学，通过大数据的方式，揭示材料更本质的东西，通过超高冗余度的神经网络对物理模型和过程进行拟合，使误差显著缩小。 2市场规模较小且相对分散 中国AI+金属材料行业企业普遍成立较晚，规模较小，处于发展初期，市场集中度较低，部分具有技术创新能力和市场前瞻性的企业开始崭露头角。如创材深造，注册于2021年，注册资本333万元，员工人数21 人；迈高材云注册于2021年，注册资本665万元，员工人数10人，这些企业虽然在AI算法和材料研发技术具有强大创新能力，但并没有占据行业领先地位，市场集中度较低。 3人才需求大 AI+金属材料行业的核心特质表明，这一领域的未来发展不仅依赖于技术进步带来的效能革新，更需要不断壮大的专业人才梯队以支撑其长期的可持续创新。同时，AI+金属材料行业的快速成长加剧了对复合型人才的需求，这类人才需兼具AI技术和金属材料科学的专业知识。企业日益重视构建跨界团队，整合AI研发力量与材料科学的实践经验，以期通过协同创新破解材料开发难题。教育系统与企业已逐步意识到人才培养的紧迫性，开始着手通过课程改革、实习实训、继续教育等方式培养能够跨越学科界限的专家，如鸿之微科技开展“开放课题”以促进产研学一体化与跨界协同，自申报开放以来，引起了社会各界的关注，很多科研工作者都积极参与其中，目前已经收到了600+“开放课题”申报经过项目委员会严格的筛选和审核，目前已经有400+项目申报成功。 [3]1：https://new.qq.co… 2：https://baijiahao.b… 3：https://cloud.hzwt… 4：https://www.qcc.c… 5：https://www.qcc.c… 6：上海交通大学材料科学… 7：https://smse.sjtu.edu.c… 发展历程[4] 中国AI+金属材料行业从21世纪初开始启动，虽然相比美欧日等国家起步较晚，但也展现出强大潜力。随着中国对人工智能研究的深入以及材料基因工程的提出，开始尝试人工智能与金属材料产业的结合。自2015年以来，AI+金属材料行业进入高速发展阶段，企业开始探索如何利用AI优化金属材料研发、提高金属材料性能、降 低成本。未来，该行业将不断扩展到更多应用场景，形成更加紧密的产业链和生态系统。 启动期2010~2015 中国的人工智能研究逐渐深入，积累了丰富的理论基础和技术经验，提出材料基因工程概念，开始尝 试将数字化技术引入金属材料生产流程。 这一时期，中国人工智能的研究为AI在金属材料领域的应用打下基础。 高速发展期2015~ 随着人工智能技术的不断成熟，AI开始与金属材料行业进行深度融合，相关企业也竞相涌现，开始探 索如何利用AI深度优化金属材料的研发、生产和应用。 这一时期，AI+金属材料行业逐渐进入产业化发展阶段，形成了丰富的应用场景和商业模式，迎来广 阔的发展前景。 [4]1：https://www.ams.o… 2：金属学报 产业链分析[5] [15 AI+金属材料行业，作为科技创新和产业升级的关键领域，正重塑全球经济版图，其重要性源自对传统材料科学的革新及对数字经济的深度赋能。该行业生态由紧密相连的上中下游构成，彼此间的动态交互驱动着整个产业链的迭代升级。[8] AI+金属材料行业产业链主要有以下核心研究观点：[8] 上游企业聚焦AIforScience，在保障原材料供应的基础上进行数字化转型。 上游环节，数据、算力和算法是AI材料科学数据平台的三大技术核心，为中游企业进行材料研发打下坚实基础。此外，上游企业注重原材料供应链的革新与稳定，数字化转型通过AI与大数据融合，提升了供应链的透明度与反应速度，不仅加速材料研发进程，还促进了生产、分销的智能化。 中游企业发展潜力广阔，但新型材料核心技术相比国际先进水平落后，市场集中度较低，需加大技术创新力度，加快国产化替代。 中游板块，技术创新是核心驱动力。新型材料的研发，如高熵合金与纳米材料，依托AI算法快速从理论走向应用，同步，3D打印技术革新了制造流程，尤其在航空航天等高精尖领域。产业链的整合与智能优化，加之对AI芯片等核心材料的旺盛需求，彰显出中游在衔接供需、引领产业升级中的关键角色。中国市场尤为凸显进口替代 的紧迫性及自主研发的重要性。 下游AI+金属材料在航空航天、汽车工业等领域有广泛应用，在满足下游需求的同时又进一步带动技术创新发展。 下游应用，则是创新与市场需求的交汇点。航空航天、汽车制造等行业对高性能材料的需求刺激了AI+金属材料领域的创新热潮。从GPU所需软磁粉芯到3D打印技术在航空、医疗等领域的发展，新材料的应用展现了广阔的市场潜力和对下游产业的强大支撑作用。技术创新精准回应下游特殊需求，同时带动材料科学与下游行业并肩前行。[8] 生产制造端 原材料供应、技术研发与设备制造 上游厂商 查看全部 有研新材料股份有限公司 深圳市铂科新材料股份有限公司 创材深造（苏州）科技有限公司 上 中 产业链上游 产业链上游说明 金属原材料供应稳中向好。 原材料供应包括传统金属材料如铁、铝、铜等，以及新型金属材料如高熵合金、纳米材料等，这些材料是金属增材制造（3D打印）和电子元器件制造的基础。2023年，规模以上铜、铝等十种有色金属产量为7,469.8万吨，规模以上有色金属工业增加值比上年增长7.4%，发展态势稳中向好。近年来，新型金属材料如高熵合金、纳米材料在中国也得到了快速发展，为高端制造提供有力支撑。 算力、算法、数据和高通量实验设备的迭代优化为AI+金属材料行业夯实技术底座。 在AI+金属材料行业，算力、算法和数据发挥着至关重要的作用。2023年，中国通用算力规模预计达到59.3EFLOPS，即每秒百亿亿次浮点运算次数，同比增长8.8%。算力为复杂金属材料计算和设计提供必要的处理能力；算法定义了如何使用数据和算力进行计算和决策，是优化金属材料设计、预测材料性能的关键；数据则为算法提供训练和推理所需的原材料。例如，中国重点研发计划“材料基因工程关键技术与支撑平台”专项的实施，围绕新材料“研发周期缩短一半，研发成本降低一半”的战略目标，融合高通量计算、高通量实验、专用数据库等三大技术，变革材料研发理念和模式，实现新材料研发由“经验指导实验”的传统模式向“理论预测、实验验证”的新模式转变。这一转变明确表明了算力、算法、数据和高通量实验设备对AI+金属材料行业的重要性。 中国原材料工业数字化转型具备良好基础，原材料供应链数字化AI+金属材料行业的关键发展方向。大数据+AI"的数据驱动模式已成为推动材料科学发展的新范式，促使材料研发、生产、销售和应用步入智能化发展阶段。其中，原材料供应链数字化是AI+金属材料行业的关键发展方向。十三五”期 间，中国通过两化融合管理体系评定的原材料企业达2,200余家；大型原材料企业两化融合水平61.1%，原材料工业关键工序数控化率达65.7%，2023年原材料工业关键工序数控化率达到74.6%，同比增长3.2%，建成59家智能制造示范工厂。这些智能化、数字化应用在数据分析、库存管理、和需求预测方面大大提高了材料企业生产制造效率。 产业链中游 品牌端 材料研发 中游厂商 创材深造科技有限公司 铂科新材 浙江海亮股份有限公司 查看全部 下 产业链中游说明 中国关键核心材料竞争力不强，高端产品自给率较低。 当前中国高端金属新材料的自给率较低，大量依赖进口，进口材料占比84%，其中，关键材料依赖进口率为52%，高温合金进口率也达到50%，显示出中国在此领域国产化替代的迫切需求。中国原始创新能力薄弱、核心技术空心化、缺乏规模化的专业人才队伍以及核心技术知识产权储备不足，高技能人才缺口高达近2,000万人，而具备产业联动和产业赋能能力的人才更是几乎空白。这些因素共同导致了高端产品自给率较低。因此，需要重点关注AIforScience对高端金属材料研发的重要性，以提高中国关键核心材料竞争力。如创材深造，公司AI研发平台的可行性已在实际应用中得到验证，于2023年底完成了3款先进合金材料管线的研发工作，分别是高温合金、高强铝合金和压铸铝合金，具备完全独立自主的知识产权，这些材料可以广泛应用于航空航天、军工、新能源汽车、消费电子等领域，对比进口材料在性能和成本上有一定优势，可进行国产化替代，有效解决了卡脖子问题。因此，中国亟需通过技术创新和产业链整合，加快国产新材料的研发与应用，以满足市场日益增长的需求。 中国AI+金属材料行业普遍为中小企业，市场集中度较低。