新材料的研發，面臨哪些發展瓶頸？人工智能（AI）與材料合成的深度融合，怎樣突破“預測的勝利”、彌補“合成的鴻溝”？

在新一輪科技革命和產業變革加速演進的背景下，人工智能（AI）是連接創新鏈與產業鏈的橋梁。當前，多地密集出台專項政策推動AI與實體經濟融合走深走實。以北京為例，印發了《加快推動“人工智能+新材料”創新發展行動計劃（2025—2027年）》，構建以模型軟件、數據基礎設施、智能實驗室為核心的智能化研發體系及公共平台服務體系，培育新材料研發服務新業態。

“傳統的材料研發方式，周期長、成本高、效率低，面對高端裝備、新能源、電子信息等領域所需的多元復合新材料，一些優質材料難以被有效發掘。”業界人士表示，在高端功能材料、特種合成材料等領域尚存在技術短板，產業鏈自主可控能力有待提升。

重塑研發路徑，AI正在重構材料創新的底層邏輯。“依托AI強大的算力，我們能夠解析微觀的物質結構，有效預測材料性能。實驗室以智能算法為驅動，有助於打造具有國際影響力的原創性成果。”北京航空航天大學副校長呂衛鋒近日在“北航·和光智成AI材料合成聯合實驗室”成立活動上表示，依托高校的科研積累與人才儲備，結合產業在AI+材料領域的技術與資源，有利於前沿交叉學科的突破發展。

補齊“合成鴻溝”是產業化的關鍵。面對行業“重預測、輕合成”的現象，該聯合實驗室主任、北京航空航天大學教授劉宇宙說：“AI+材料領域被高估的是‘預測的勝利’，被低估的是‘合成的鴻溝’。”他坦言，材料科學的瓶頸不在於“預測出來”，而在於“合成出來”。一項新材料從概念驗証到小試、中試、生產，周期長達數年甚至數十年，預測只是第一步。AI+材料要以產業應用為終點，以工業交付為標尺，打通學術研究與產業應用的斷點，讓AI技術價值真正落地為產業競爭力。

為推動產業從單點技術突破向系統化、規模化發展升級，北京市科學技術委員會副主任張金輝認為，要圍繞模型數據、自主實驗室、標杆產品和研發服務平台等重點方向協同發力，形成基礎研究、技術攻關、場景應用、產業轉化、貫通發展的創新體系。

圍繞完善AI賦能新材料產業生態，參會嘉賓建議，要強化模型和軟件的支撐，提升材料設計性能預測、工藝優化等環節的智能水平﹔加快構筑材料數據基礎設施，圍繞數據匯聚，治理標注、流通和應用，推動高質量材料數據積累和標准化的建設﹔聚焦功能纖維材料、特種高分子、固態電池等重點方向，建設一批自主實驗室﹔強化標杆產品牽引，支持綠色能源、高端裝備等重點產業的新材料應用﹔培育研發服務新業態，形成更加完善的創新服務體系。