AI+材料：AI重塑材料科学，驱动性能优化与成本革命 头豹词条报告系列

Leadleo.com AI+材料：AI重塑材料科学，驱动性能优化与成本革命头豹词条报告系列 张 王利华等2人 2024-10-25未经平台授权，禁止转载版权有问题？点此投诉 信息传输、软件和信息技术服务业/软件和信息技术服务业/其他信息技术服务业 信息科技/软件服务 行业： 行业定义 AI+材料指将人工智能（AI）技术应用于材料科… 行业分类 按照材料属性分类，AI+材料可以分为金属材料、有… 行业特征 AI+材料行业的特征包括科技创新驱动、政策受益显… 发展历程 AI+材料行业目前已达到3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+材料行业规模评级报告1篇 SIZE数据 政策梳理 AI+材料行业相关政策5篇 竞争格局 数据图表 摘要随着人工智能（AI）技术的快速发展，"AI+材料"在中国材料科学领域正成为重要趋势。AI技术显著提高了材料设计的效率，通过机器学习优化材料组合，缩短研发周期。在生产环节，AI实现了智能制造，优化生产过程，提高产品质量并降低成本。此外，AI在新能源、电子器件等领域的应用也推动了新材料的开发。目前，由于材料数据库、算法技术等仍待完善，中国AI+材料行业仍处于起步期，未来AI+材料的持续发展将为中国材料行业的转型升级提供新动力、产生更深远的影响。 行业定义[1] AI+材料指将人工智能（AI）技术应用于材料科学和工程领域。这个跨学科领域结合了数据科学、计算建模和试验方法，以加速材料研究。其有助于预测材料特性、优化合成工艺，并发现具有理想特性的新型材料。人工智能与材料科学的协同作用带来了重大突破，提高了研究效率。21世纪初，随着计算能力和数据可用性的进步，人工智能开始认真融入材料科学领域。最初，人工智能应用仅限于理论建模，但此后，人工智能的发展已使人工 智能在各种材料类别中具有更多实际应用。 [1]1：https://julienflorki… 2：JulienFlorkin 行业分类[2] 按照材料属性分类，AI+材料可以分为金属材料、有机高分子材料、无机非金属材料、复合材料等。 AI+材料行业基于材料属性的分类 金属材料 工业工程应用中的纯金属或合金，如金、银、铁、铝、 锡等。 有机高分子材 料 由一种或几种分子或分子团以共价键结合成具有多个重 复单体单元的大分子，如纤维、蛋白质、橡胶等。 AI+材料分 类 无机非金属材 料 以某些元素的氧化物、碳化物或氮化物等以及硅酸盐、 磷酸盐、硼酸盐等物质组成的材料，如水泥、玻璃、陶 瓷等。 复合材料 由两种或多种不同性质的材料，通过物理或化学方法，在宏观或微观上组合而成的新型材料，如玻璃纤维增强 塑料（GFRP）、碳纤维增强塑料（CFRP）等。 [2]1：https://baike.baid… 2：百度百科 行业特征[3] AI+材料行业的特征包括科技创新驱动、政策受益显著、准入门槛较高等。 1科技创新驱动 AI+材料行业正处于科技创新的前沿，AIforScience正对材料研发带来颠覆性变革，通过在材料设计和筛选方面展现出的巨大潜力，大大缩短了新材料的研发周期。将AI赋能于材料研发的核心优势在于重算力和轻链接，基于大数据的学习能力，AI能从大量信息中提炼创新要素，生成全新内容，这种技术在材料科学中的应用显著提高了生产力。目前，随着中国新材料企业不断完善数据库、建立高通量实验平台，AI+材料行业有望保持较快发展速度。 2政策受益显著 中国政府对AI+材料行业的大力支持为其带来显著收益。其发布了一系列政策，旨在加强人工智能在制造业应用的技术发展与产业应用，如《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》，鼓励深入挖掘制造业中的人工智能应用场景，利用人工智能的强大算力，提高材料研发的速度。同时，在《“十四五”智能制造发展规划》等政策中，中国明确了对包括人工智能在内等关键技术的攻关要求，促进了制造业的高质量发展。从中可以看出，政策的导向和支持力度为AI+材料行业的快速发展提供了坚实基础。 3准入门槛较高 AI+材料行业的潜在进入者在前期需要大量的技术积累，主要体现在构建高质量的材料知识图谱、模型训练以及高性能计算设施提供的算力支撑等。其次，AI+材料前期的研发周期长且成本高，企业必须具备强大的资金实力和抗风险能力，才能支持长期的技术投入和市场探索。此外，数据的获取和处理也是一大挑战，优质的数据集对AI模型的训练至关重要，但目前中国新材料数据库还不够完善，优质数据的获取渠道较 少，导致数据壁垒进一步加大。总的来看，进入AI+材料行业的企业需要具备强大的技术背景、资金支持和数据资源，准入门槛较高。 [3]1：http://www.news.c… 2：https://www.ccf.or… 3：https://www.21jin… 4：新华网，中国计算机学… 发展历程[4] 由于中国AI+材料起步较晚，因此其发展历程大致可分为三个阶段：萌芽期（2000年-2010年），这一阶段主要集中在基础研究和初步探索，AI技术在材料科学中的应用尚未成熟；启动期（2010年-2020年），政策支持和市场需求的增加促使相关企业开始布局，资本逐渐注入，推动了行业的初步发展；高速发展期（2020年至 今），随着AI技术的快速进步，材料研发效率显著提升，市场规模不断扩大，行业竞争加剧，前景广阔。 萌芽期2000~2010 在21世纪初期，中国的人工智能技术尚处于起步阶段，材料科学领域对AI的应用相对有限。此时，研 究主要集中在基础理论和小规模实验上。学术界和科研机构开始探索如何将机器学习和数据挖掘技术应用于材料的性质预测和新材料的设计。高校和研究机构开展了初步的跨学科合作，尝试将AI算法应用于材料性能的预测。相关的学术论文和研究逐渐增多，推动了学术界对AI在材料科学中潜力的认 识。 [4]1：https://xueqiu.co… 2：雪球，人民网 产业链分析 [12 以基础研究为主，主要集中在小规模实验和理论探索，奠定了AI技术在材料科学应用的基础，并增强了学术界和产业界对其潜力的认识。 启动期2010~2020 2010-2020年，中国政府发布了一系列政策，明确支持新材料和人工智能的发展。这些政策不仅为相 关企业提供了资金支持，还鼓励高校和研究机构加强与企业的合作，推动技术转化。由此，多个企业开始加大对AI材料科学的投资，形成初步市场。新兴企业如深势科技、鸿之微科技等相继成立，专注于将AI技术应用于材料研发。 国家发布了一系列利好政策支持AI+材料的发展，提供资金和资源，促使企业积极布局这一领域，吸 引了大量资本，推动了市场的活跃。 高速发展期2020~2024 2020年至今，随着AI技术的不断成熟和资本的持续注入，中国的AI+材料市场开始快速发展。企业越 发认识到AI在材料研发中的重要性，开始积极探索其应用。，尤其是通过高通量化、自动化、智能化的材料实验，极大地加速了AI+材料的研发速度。随着AI驱动的材料发现平台和软件工具相继推出，研发效率大大提高。同时，跨界合作模式开始萌芽，促进了技术与应用场景的深度整合。 AI技术的成熟显著提高了材料研发的效率，市场规模迅速扩大，推动了智能材料和功能性材料等新兴 领域的发展，行业竞争也变得日益激烈。 AI+材料行业产业链主要有以下核心研究观点：[6] 算力、数据、算法作为AI+材料行业的上游核心技术，极大地提升了材料科学研究的效率和创新能力，为中国材料科学发展提供了强有力的技术支撑。 在材料科学领域，数据、算力和算法构成了技术研究的核心要素。其中，算力设备的稳定增长能够提高模拟和预测的精确度，指导实验设计，快速验证其在不同应用场景的性能，提高实验效率，加速创新应用开发，推动材料科学的快速发展。目前，中国通用算力规模已经超过498EFlops，智能算力超过142EFlops。同时，伴随着中国对于新材料产业的支持与推动，中国已经建立起了一系列高通量材料计算的数据平台。这些平台不仅包括了通用型的高通量材料发现计算流程平台如AFLOW和自动化交互式计算流程平台AiiDA，也涵盖了专注于第一性原理计 算的高通量平台MaterialsInformaticsPlatform，以及面向特定材料体系或特定性质计算的专业平台Pylada和MPInterfaces等。 目前中国新AI+材料产业处于高速发展期，其中医疗药物是主要的应用领域。 中国政府不断加大对新材料产业的研究投入，中国材料科学研发支出由2018年的73亿美元增至2022年的148亿美元，CAGR为19.3%。同时《新材料产业发展指南》、《中国制造2025》等政策也明确了发展新材料的重要性。医疗药物领域是AI+材料的主要应用领域，2022年医疗药物人工智能解决方案市场规模为137亿美元，约占全球人工智能解决方案市场9.82%，同时预计其规模于2030年增长至1,553亿美元，CAGR为35.5%。[6] 生产制造端 AI+材料产业链上游包括算力、算法、数据以及高通量实验设备等。 上游厂商 戴尔（中国）有限公司 查看全部 合肥机数量子科技有限公司 英特尔（中国）有限公司 上 产业链上游 产业链上游说明 借助人工智能强大的算力，材料的研发速度得以大幅提高。目前的机器学习方式主要有三种：监督学习，无监督学习以及强化（深度）学习。 监督学习算法是指在标记数据集上进行训练，使人工智能能够从过去的数据中学习并对新数据做出预测。这种技术通常用于根据已知特性预测材料特性。常见方法主要有：人工神经网络（ANN）、决策树（DT）和遗传编程（GP）等。无监督学习算法指处理未标记的数据，无需事先训练即可识别数据中的模式和关系。这对于发现新材料或现有材料的未知特性有很大用处。常见方法主要有：均值漂移 （Mean-Swift）、马尔科夫随机场（MRFs）、主成分分析（PCA）等。强化学习涉及通过反复试验来训练算法，奖励成功的结果并惩罚失败的结果。这种方法对于优化制造流程和材料合成很有效。常见方法主要有：深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）和归递神经网络（RNN）等。以深圳晶泰科技为例，其自主搭建的XploreSeq➅新一代抗体发现平台，可通过NGS和AI超高通量快速筛选数百万个B细胞。其中，在应用于VHH发现的案例中，其利用免疫噬菌体文库以及Sanger测序共识别出41个独特的VHH苗头分子。随后对文库进行NGS测序，并进行XploreSeq➅分析。NGS结果包括之前识别出的41个苗头分子中的38个。此外，XploreSeq➅还预测了43个新的VHHbinder。表达和测试时，上述43个分子中的30个（69.7%）被确认为是结合抗体，相比仅利用噬菌体展示获得的苗头抗体，其多样性显著提升。 中 数据、算力和算法是进行材料科学研究的技术核心，目前中国正不断发展相关技术，为新材料研发加速赋能。 新材料研发的原始数据主要来自高通量实验及高通量计算，经过多轮数据清洗，最终获得可建模的数据，并储存于数据库中。利用人工智能大数据分析对这些数据进行处理，可使新材料的发现速度加快300%。目前国内外已经形成了多个高通量材料计算数据平台，代表性的有高通量材料发现计算流程平台有AFLOW、自动化交互式计算流程平台AiiDA、第一性原理高通量计算平台MaterialsInformaticsPlatform、以及针对特定材料体系或特定性质计算平台Pylada和MPInterfaces等。同时，在2022年底，中国在用标准机架超过650万架，算力总规模为1.80万亿亿次浮点 （180EFLOPS）,算力核心产业规模已达到1.8万亿元。受AI影响，从2022到2026年，中国人工智能算力规模年复合率将达到52.3%。 品牌端 AI+材料产业链中游包括材料研发科技厂商等。 中游厂商 北京深势科技有限公司 查看全部 合肥机数量子科技有限公司 鸿之微科