夜雨聆风
AI驱动的材料研发工具平台全景扫描
从事材料科学的朋友可以看看这篇。
当2024年诺贝尔物理学奖和化学奖双双花落人工智能相关领域时，学术界清楚地意识到，AI for Science已经不再是一句口号，而是席卷科研界的浪潮–。在AI赋能的诸多科学领域中，材料科学无疑是最活跃、最有前途的方向之一。2024年，Cell Press旗下高影响力期刊《Matter》发表的论文中，有近20%涉及人工智能研究。
与此同时，一场关于AI如何重塑材料研发的讨论正在全球范围内展开。本文将围绕AI for Materials Science（AI4S）视角下的核心命题——材料研发的工具平台——展开全景扫描，分析国内外主要平台的发展现状，并深入探讨一个根本性问题：未来的新材料发现是否将完全由AI主导？我们能否实现“所想即所得”的自动材料生成？
一、全球AI材料研发工具平台概览
1.1 数据库层：AI时代的“材料数字矿藏”
AI驱动的材料研发，数据是根本。近年来，全球材料科学数据库数量从2010年的16个激增至目前的近50个。其中，几个核心数据库构成了AI材料研发的底层基础设施：
Materials Project由劳伦斯伯克利国家实验室管理，涵盖锂电池、沸石、金属有机框架等多种材料，数据具有较高准确性，是目前最广泛使用的开源材料数据库之一。
AFLOW（Automatic-FLOW for Materials Discovery）包含超过200万种材料及30万种能带结构，是少数包含热化学性质的大型数据库之一，主要覆盖金属材料–。
OQMD（Open Quantum Materials Database）主要聚焦钙钛矿材料，用户可以下载完整的数据库，便于开展大规模数据挖掘。
NOMAD（Novel Materials Discovery）则扮演着“数据库的数据库”角色，它整合了Materials Project、AFLOW、OQMD等多个来源的数据，是目前同类数据库中规模最大的一个。
此外，OPTIMADE（Open Databases Integration for Materials Design）联盟开发了一套通用API，使得这些数据库之间可以实现互操作，为跨平台数据整合和AI模型训练提供了关键支撑–。
1.2 计算模拟层：机器学习势函数与高通量计算
在传统DFT计算效率瓶颈日益突出的背景下，机器学习原子间势函数（Machine Learning Interatomic Potentials）成为重要突破口。深度学习势函数在精度与效率之间实现了更好的平衡，通过从DFT数据中学习原子间相互作用，可以准确构建势能面。
代表性工具包括：
DeepMD（DeePMD）：由深度势能团队开发，广泛应用于分子动力学模拟，弥合了第一性原理计算（精度高、效率低）与经典分子动力学模拟（效率高、精度低）之间的鸿沟。
CHGNet：UC伯克利团队开发的预训练通用神经网络势能模型，专门针对电荷信息的原子级建模，已在声子谱预测、相图构建、催化筛选等下游任务中展现出强大的泛化能力。
国际上，Schrödinger公司也在其2026-1版本软件中强化了机器学习能力，新增了自动分析工作流和精细化ML解决方案，涵盖点缺陷热化学分析、分子动力学模拟加速以及材料配方的机器学习优化等功能。
1.3 生成式设计层：从“发现”到“设计”
如果说前两层解决的是“材料性质是什么”的问题，生成式AI则试图回答“如何得到我们想要的材料”。在这一方向上，谷歌和微软相继交出了各自的答卷。
谷歌DeepMind的GNoME（材料探索图网络）一次性发现220万种新型晶体材料，涵盖元素周期表多种元素，其中包括5.2万种类石墨烯层状化合物和528种有望改进可充电电池性能的锂离子导体。GNoME展示的是AI在庞大化学空间中快速发现新材料的潜力。
微软的MatterGen则更进一步——它采用扩散模型，能够直接生成符合设计条件的材料。科学家不仅可指定材料类型，还能设定机械、电气、磁性等性能需求。如果说GNoME是“大海捞针”，那么MatterGen就是“按需定制”——这是从大规模发现到逆向设计的新技术跃迁。
1.4 自主实验室层：AI+机器人实现闭环迭代
理论设计之后，合成验证一直是材料研发的瓶颈。美国劳伦斯伯克利国家实验室开发的A-Lab率先打破了这一僵局。
A-Lab是一个AI驱动的自主合成设施，能够从粉末前驱体开始，全自动完成材料的合成与表征，包括粉末混合研磨、煅烧、XRD和SEM表征以及样品转移。该系统每天合成的新材料数量是人工实验室的约100倍。通过主动学习算法，A-Lab能够基于实验结果不断优化合成路线和反应条件，形成“设计—制造—测量”的闭环加速。据报道，该系统在17天内成功合成了58种目标化合物中的41种–。
紧随其后，美国能源部在2025-2026年间密集布局了一系列AI驱动平台。2026年1月，NETL推出ClaiMM平台，这是首个覆盖关键矿物和材料全价值链的数字平台，从原料勘探、加工制造到供应链建模，全面集成了AI驱动的数据分析与决策支持功能。同年2月，伯克利实验室牵头启动FORUM-AI项目，目标是开发首个面向材料科学研究的“全栈、智能体AI系统”，覆盖从假设生成、计算机模拟到实验室实验的每一个环节。
二、国内AI材料研发平台发展态势
中国在AI材料研发平台的布局上正呈现出加速追赶的态势，近年来涌现出一批具有代表性的平台和工具。
2.1 国家级基础设施：新材料大数据中心
2024年11月，工业和信息化部、财政部、国家数据局三部委联合启动新材料大数据中心建设，主平台落户北京科技大学，阿里云提供全栈技术支撑。这是促进新材料产业创新的国家级新型研发基础设施。
2025年11月，新材料大数据中心与阿里云联合发布首个钢铁材料设计大模型，基于通义千问实现了从数据挖掘、“成分-工艺-性能”一体化设计到专业知识智能问答的全链路突破，性能预测精度最高可达90%。该模型已投入实际生产应用，新材料在新疆油田投入下井应用。
2.2 中科院“磐石”平台：从材料到多学科的一站式方案
2025年11月，中国科学院联合团队在乌镇峰会上正式发布“磐石V1.5：一站式科研平台”。该平台在原有科学基础大模型与文献罗盘基础上，新增了“创新评估”和“智能体工厂”两大科学智能体。
在材料科学领域，磐石平台展示出令人瞩目的能力：团队基于磐石构建的全自动材料逆向设计系统，成功从2000万种候选配方中快速锁定13种高性能析氢催化材料，将数月设计周期缩短至30分钟，新材料活性提升38%。
2.3 垂直领域平台：镁智星云与ALKEMIE
在镁合金领域，重庆大学和明月湖实验室联合开发了全球首个镁材料大数据智能设计平台——“镁智星云”。该平台整合了超过50万篇科技文献与专利数据、300万条合金结构数据，基于超1亿篇文献资源训练出轻合金专业智能问答与设计大模型，可助力研发效率提升50%以上。
此外，北京航空航天大学自主开发的ALKEMIE是国内首个分布式、高通量、自动化工作流集成的智能计算与数据管理平台，涵盖自动化、模块化、数据库、人工智能和可视化流程五大核心要素。
三、国内外对比分析
从整体发展态势看，国内外AI材料平台呈现出不同的侧重点和发展路径。
美国以国家级科研机构和科技巨头双轮驱动，在前沿算法（GNoME、MatterGen）、自主实验室（A-Lab、FORUM-AI）以及覆盖全产业链的整合平台（ClaiMM）等方面保持领先。其优势在于基础研究深厚、数据积累完善、产学研协同紧密，且投资规模巨大——仅FORUM-AI一个项目就获得1000万美元、为期四年的资助。
欧洲则以开放数据基础设施见长，NOMAD和OPTIMADE在推动材料数据FAIR化（可发现、可访问、可互操作、可重用）方面走在前列。奥地利的ALPmat平台聚焦主动学习方法，利用有限的实验数据通过迭代学习加速材料开发，尤其适合数据稀缺场景。
中国的特色在于“国家队”主导与垂直领域深耕并行推进。一方面，新材料大数据中心和磐石平台体现了国家层面对AI材料研发基础设施的顶层设计；另一方面，镁智星云、ALKEMIE等平台则聚焦特定材料体系，形成差异化竞争优势。但整体而言，中国在基础算法创新、自主实验平台建设和跨平台数据互操作等方面仍有追赶空间。
四、核心问题探讨：新材料发现将被AI完全主导吗？
4.1 从“大海捞针”到“按需设计”：技术演进已经发生
材料研发的传统范式是“试错+降维归纳”——通过有限数据点拟合线性规律来预测新材料。但真实材料的势能面极为复杂，传统方法常常失效。AI提供了“连接主义”的新范式，通过建立大数据之间的复杂关联，有望复现出完整的材料势能面。
生成式AI的突破正在将“逆向设计”推向现实。微软MatterGen模型已在Nature正式见刊并开源，实现了根据指定性能需求直接生成材料结构。东南大学王金兰教授指出，生成模型是逆向设计材料的有效策略，能够直接沿着最优路径生成合格的化合物。
4.2 现实困境：原创性、实用性与数据瓶颈
然而，AI驱动的材料发现仍面临多重挑战。批评者指出，部分AI系统设想的化合物既无原创性，也缺乏实用价值。例如，有学者核查后发现MatterGen合成的“钽铬氧化物”早在1972年就已首次制备，甚至被纳入了模型的训练数据。
这暴露了当前AI材料研发的核心痛点：小数据困境。绝大多数实用材料都存在化学或拓扑无序，传统描述符难以建立结构-性能关系。而高质量实验数据的稀缺，又限制了模型的泛化能力。
4.3 “所想即所得”离我们有多远？
一个常被引用的未来愿景是拥有一个“材料数字周期表”平台，实现按需设计材料。3M公司在CES 2026上展示的“Ask 3M”AI助手和扩展版3M Digital Materials Hub，已经允许客户请求定制化的虚拟材料——那些解决特定设计问题但尚未存在的材料，3M利用其数十年材料科学积累来加速开发。
不过，从“材料生成工具”到“自主发现新材料”，中间还隔着几道关：合成理论的缺失使得“什么可以制造什么不能制造”仍缺乏指导；AI模型的可解释性不足使得研究者难以信任其输出；跨尺度建模和多物理场耦合仍是技术难点。
4.4 人的位置：AI是工具，不是替代者
诚然，AI正在深刻改变材料研发的底层逻辑。有研究者认为，AI驱动的机器学习势函数将在计算中复现接近真实实验条件下的材料行为，最终实现科研范式的跃迁。但中国工程院院士谢建新在浦江创新论坛上的观点值得深思：“‘懂AI的学者不懂材料，懂材料的学者AI可能也只是略通皮毛’，这是领域内的常态，希望大家能像重视技术研发一样，共同重视为交叉学科培养交叉人才。”
AI材料研发的未来，不是AI替代材料科学家，而是“AI+材料科学家”的协同进化。正如《自然》杂志的报道所指出的，多数研究者认可AI在材料科学的巨大潜力，但需与实验化学家深度合作，同时正视当前AI局限并持续改进，方能释放其全部能量。
结语
从材料数据库到高通量计算平台，从生成式AI模型到自主实验室，AI驱动的材料研发工具正在经历一场从点到面、从单点到全链条的范式跃迁。国内外平台各有侧重，但殊途同归：都在试图回答同一个问题——如何让材料研发更快、更准、更智能。
回到本文的核心追问：新材料发现以后会不会都是人工智能？“所想即所得”的自动材料生成是否可期？
答案是：这条路已经铺开，但尚未抵达终点。AI材料研发工具正在从“辅助者”向“合作者”的角色转变。未来，当AI系统能够自主完成从假设生成、材料设计、性能预测到机器人合成与表征的全闭环时，我们或许可以回答“是”。但在那之前，材料科学家的创造力、直觉与批判性思维，仍是这一闭环中最不可替代的一环。
AI不会让材料科学家失业，但不会用AI的材料科学家可能会。
北京大学—AI智能体搭建落地与企业转型发展高级研修班招生简章（审批编号：北大培训20260336号）
项目总览
当生成式AI以惊人的速度重塑商业版图，一个全新的数字物种——AI智能体，正从科幻概念走向产业腹地。这不仅是技术的迭代，更是生产力的范式革命。企业竞争的赛道，正从单纯的“工具优化”转向“智能体构建”。谁能率先驾驭这位能思考、会执行、懂进化的“数字员工”，谁便能重构业务流程，抢占未来的竞争高地。
然而，面对技术浪潮，无数企业深陷“知易行难”的迷局：既渴望技术赋能带来的降本增效，又苦于找不到从战略规划到落地搭建的实现路径。这不仅是技术的鸿沟，更是认知的壁垒。
为此，“北京大学-AI智能体搭建落地与企业转型发展高级研修班”应运而生。本项目旨在为企业决策者搭建一座通往未来的桥梁，打破技术黑箱，将前沿AI技术与企业战略深度融合。在这里，我们不只是探讨趋势，更是交付方法；不只是仰望星空，更是脚踏实地。让我们携手跨越技术鸿沟，让AI智能体成为企业进化的核心引擎，在变革的洪流中锚定方向，驭势而行。
课程费用
培训费56800 元/人（含师资费、学校管理费、教室费、讲义费、资料费、证书费、广告费以及与教学相关的其他费用，交通及食宿费由学员自理）。
培养对象
企业管理者、创业者、数字化转型负责人、技术产品经理、市场公关人员。课程模块
模块一：宏观视野 — AI智能体时代的范式革命与战略视野
模块二：战略重构 — 智能体驱动的企业顶层设计与商业模式创新
模块三：价值发现 — 高回报业务场景识别与投资优先级决策
模块四：生态谋局 — 实施路径选择与产业生态合作策略
模块五：组织进化 — 人机协同时代的组织结构与人才战略
模块六：风险驾驭 — 智能体应用的治理框架与合规风控
模块七：效能度量 — 智能体项目的成效评估与投资回报分析
模块八：标杆研学 — 走进领先企业的智能化实践现场
模块九：未来视野 — 合作伙伴、供应商管理与生态战略
模块十：行动启航– 企业智能体转型路线图制定与资源整合
备选师资
杨开忠：国际欧亚科学院院士，现任中国社会科学院学部委员，会长，中国社会科学院大学应用经济学院院长，北京大学教授，博士生导师。
陈章良：著名生命科学家，美国华盛顿大学生命科学博士。现任北京大学生命学学院教授、博士生导师，曾任北京大学副校长，北京大学生命科学学院首任院长。
朱宏任：现任党委书记，常务副会长兼理事长，常务副会长。
刘嘉：天赋智源人工智能科技有限公司总经理，北京智源人工智能研究院多模态中心，前微软大中华区制造行业总经理，国际人工智能产业联盟副主席。专注于通过人工智能多模态多智能体技术助力企业人工智能转型，从战略规划到落地，大幅提升企业运营效率和营收规模。
张涵诚：国内知名大数据与人工智能产业运营专家，拥有丰富的世界500强企业的项目管理和产业发展规划实施经验，参与过国家四个城市的产业经济发展规划，和上百个AI相关项目落地，现任CAIE人工智能研究院副院长，中国人工智能产教融合研究院专家委员，国家信息家中心中经视频特聘教授，前百度公司高级别行业专家，甲骨文中国数科专家，兼任中关村大数据交易产业联盟秘书长，中国高校大数据与人工智能产业联盟专家等职务。
陆俊林：北京大学信息科学技术学院副院长，教授，博士生导师，国家级一流本科课程主讲人，国家义务教育信息科技课程教材主编，北京市青年名师，中国自主CPU国家标准起草人。
陈 江：北京大学信息科学技术学院教授，北大“教学卓越奖”、“十佳教师”、“教学优秀奖”获得者。
陈 钟：北京大学教授，博士生导师，北京大学软件与微电子学院院长，北京大学网络与信息安全实验室主任，金融信息化研究中心主任。
陈 斌：北京大学计算机学院教授，兼任地球与空间科学学院教授、遥感与地理信息系统中心实验室主任。
边凯归：北京大学计算机学院数据科学与工程研究所长聘副教授，网络与信息系统研究所副所长 。
邓志鸿：北京大学信息科学技术学院信息科学中心教授，北京大学智能科学系副主任。
殷雅俊：清华大学航天航空学院工程力学系教授,博士生导师。
研修安排时间安排：2026年6月27日至2027年6月26日 ，每月学习1次，每次2天，合计20天（160学时）。授课形式：线下授课授课地点：北京大学校内报名缴费
培训费汇款账号：账户名称：北京大学
开户行：中国工商银行海淀西区支行
账号：0200004509089131151
证书颁发
完成全部规定的培训课程及小组活动，将授予结业证书，证书统一编号，加盖北京大学证书专用章（继续教育）。
联系方式
联系人：张老师 13911743817
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建议场高管启动会（统一思想）
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通过评估：采用四级评估模型持续更新课程内容，确保培训效果
反应层：培训满意度调研。学习层：通过“AI机会画布”作业、行动计划质量进行考核。
行为层（关键）：培训后3-6个月，跟踪学员所负责部门AI项目立项数、团队AI技能提升情况。
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大模型 Deepseek 驱动的产业创新发展和深度观察
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