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:作者：『三铝大夫』使用IMA生成

一、人工智能时代的材料科学研究新范式

材料科学正经历一场由人工智能与计算技术驱动的范式革命。

传统试错法耗时耗力，一个新材料从概念到应用往往需要数十年。如今，高通量计算、多尺度建模与机器学习算法正在重塑这一领域，将材料发现周期压缩至前所未有的速度。

这场变革的核心驱动力来自数据——海量的计算模拟数据、实验表征数据与文献数据。当这些数据与深度学习、强化学习等AI技术结合，材料科学家能够实现从原子尺度到宏观性能的精准预测，甚至逆向设计具有特定功能的新材料。从固态电解质到高温超导材料，从柔性电子器件到生物医用材料，计算驱动的材料设计正在各个前沿领域展现其颠覆性潜力。

在这一背景下，专门聚焦材料计算、建模与AI+新材料交叉研究的科技期刊应运而生。它们不仅是学术成果的发布平台，更是推动学科范式转型、促进跨领域合作、引领研究方向的关键枢纽。这些期刊构成了一个多层次、多维度的学术交流网络，从传统建模到前沿AI应用，从基础理论到工程实践，为全球材料科学家提供了不可或缺的发表阵地。

二、材料计算与模拟核心期刊群

1.  中美合作典范：npj Computational Materials 与 Computational Materials Science

在材料计算领域，两本期刊构成了国际合作的典范——npj Computational Materials 与 Computational Materials Science，这两本期刊代表了不同出版模式下的高质量学术平台。

npj Computational Materials由中国科学院上海硅酸盐研究所与Springer Nature（原英国自然出版集团）于2015年合作创办，采用”npj”（自然出版期刊）模式。这本完全开放获取的双月刊自诞生起就定位高端，邀请美国宾州大学陈龙庆教授与上海硅酸盐所陈立东研究员担任共同主编，编委会汇聚了来自中国、美国、法国等国的院士及计算材料学顶级专家。

期刊的首个SCI影响因子（2017年）达到8.941，直接进入Q1区。这一成绩在材料综合类285种期刊中排名前24位（前8.42%），彰显了其国际影响力。2020年，影响因子进一步提升至12.241，在材料科学-综合类335种期刊中排名第30（前9%），在物质化学类162种期刊中排名第21（前13%）。npj Computational Materials聚焦结合计算模拟与设计的材料学研究，特别强调从原子尺度到宏观性能的多尺度建模，以及计算指导下的新材料设计。

Computational Materials Science作为另一重要平台，同样关注计算驱动的材料研究。虽然具体影响因子数据在检索资料中未明确列出，但该期刊在材料计算领域具有长期积累，发表范围涵盖第一性原理计算、分子动力学、相场模拟、有限元分析等传统与新兴计算方法。与npj Computational Materials的前沿导向相比，Computational Materials Science更注重计算方法的稳健性、可重复性及其在具体材料体系中的应用验证。

这两本期刊形成了互补格局：npj Computational Materials凭借Nature品牌效应吸引颠覆性创新成果，Computational Materials Science则为计算方法的基础性进步提供稳定发表渠道。它们共同推动了计算材料学从辅助工具向主导范式的转变。

2. 材料热力学计算与建模期刊

Calphad（Computer Coupling of Phase Diagrams and Thermochemistry）是热力学计算领域的旗帜性期刊。其核心定位非常明确且深厚：专注于相图计算（CALPHAD方法）、热化学及相关软件技术，是连接材料热力学数据库开发与工业化应用的权威平台。期刊的学术特色在于高度的专业性和精深性，长期致力于通过实验数据与热力学模型的耦合，构建精准、自洽的材料多相平衡体系描述。主要研究方向包括合金、陶瓷、熔盐等各类材料体系的相图评估与优化、热力学数据库开发（如TCS、Miedema等）、扩散动力学与相变模拟、以及与第一性原理计算的集成。作为传统优势领域的标杆期刊，Calphad发表的成果直接支撑着工业界的合金设计与工艺优化。

Modelling and Simulation in Materials Science and Engineering（MSMSE）由IOP Publishing Ltd.于1992年创办，是材料建模领域的传统期刊。2023年影响因子为1.9，JCR分区Q3，中科院分区4区。出版周期为双月刊，截至检索时已发表3871篇文章。

期刊覆盖多尺度建模范围：从电子结构/材料性质（基于第一性原理、半经验方法如量子化学、密度泛函、紧束缚近似），到原子级性质（结构、力学、热力学与动力学性质），再到微观结构现象（晶粒生长、烧结、位错网络、粗化、织构等），以及连续介质级建模（连续弹性/塑性、断裂力学、流体流动、扩散、热传递、相变等）。还包括宏观过程模型（焊接、成形、铸造、CVD）与服役行为建模（寿命预测、环境持久性、降解）。

MSMSE特别欢迎与实验观察解释相关的模拟研究，强调理论与实验的协同联系。同时关注数据表示、数据操作、数据交换格式以及材料结构、性质与处理计算机化的其他方面。审稿周期平均约3个月，2023年中国人文章占该期刊总数量30.68%（2022年为23.73%）。

虽然影响因子相对较低，但MSMSE在特定建模方法社区中具有稳定影响力，为那些注重方法细节、模型验证与实验对比的研究提供了专业发表平台。

3. 中国主办的重要材料计算相关期刊

AI for Science(《智能科学》ISSN3050-287X)于2025年9月创刊，由中国科学院东莞材料科学与技术研究所主办，该期刊涵盖人工智（AI）在物理、材料、化学、生物和数学等领域的前沿研究。AI for Science 聚焦智能科学领域，旨在推动学术界、产业界等各界人士，交流具有里程碑意义的重大研究突破，探讨前沿创新理念，分享先进方法，为智能科学的持续进步注入动力。刊载范围包括但不限于：人工智能科学算法、人工智能科学软件工具、人工智能科学数据和具身人工智能科学系统。本期刊面向全球开放获取，免收作者版面费(APC)。期刊的学术特色在于强调AI算法的科学可解释性与物理一致性，积极推动物理学引导的机器学习、符号回归、因果推断等新方法在材料研究中的应用。它的研究方向广泛覆盖高通量虚拟筛选、材料和分子逆向设计、多尺度信息桥接、以及AI驱动的自主实验与数字孪生。作为开放获取期刊，它致力于通过快速审稿和高影响力渠道，促进AI for Science这一新兴范式的发展。

Journal of Materials Informatics (JMI) 由OAE Publishing Inc.于2021年创办，由张统一院士担任创刊主编。JMI期刊定位明确，聚焦于AI for Materials、AI材料实验室、机器学习、大模型、高通量实验与计算、数据驱动、多尺度跨尺度模拟、软件工具开发等前沿领域。文章类型包括研究论文、综述、观点、评论等，为学术交流提供了多样化的平台。期刊编委团队实力雄厚，汇聚了全球顶尖学者，包括12位国内外院士、9位国家杰青和37位材料信息领域权威学者。期刊年均出版量增长率达46%，期刊在2024年成功被ESCI收录，2025年6月获得首个影响因子5.6，位列JCR二区顶部。凭借严格的学术标准与开放的国际视野，JMI正逐步成长为材料信息学领域的重要学术平台。

Materials Genome Engineering Advances 《材料基因工程前沿（英文版）》则紧紧服务于国家级的材料基因组计划使命，由中国材料研究学会和北京科技大学联合主办，2023年在国际著名出版平台Wiley online library正式上线出版。期刊的核心定位是系统性加速材料的“研发-部署”周期，本质是推动高通量实验、高通量计算与大数据/人工智能的深度融合。它的学术特色强调“集成”与“闭环”，力图通过整合不同来源的数据和方法，形成一个从原子设计到性能验证再到工程应用的完整加速链条。研究方向突出材料数据库的构建与共享、多尺度桥接模型、跨平台数据标准、以及逆向设计的工程应用案例。期刊作为材料基因组理念的学术载体，旨在吸引并汇聚该宏大倡议下的全方位研究成果与最佳实践。

三、中国在材料计算期刊领域的贡献与成果

中国科研机构在材料计算期刊领域的国际合作中扮演关键角色。最典型的案例是npj Computational Materials——由中国科学院上海硅酸盐研究所与Springer Nature（原英国自然出版集团）以”npj”模式合作创办。这种合作不仅限于出版，更延伸到编委会构成、学术标准制定与全球影响力拓展。该刊获得中国科协等六部委”科技期刊国际影响力提升计划”D类资助，以及中国科学院期刊创办资助。2017年11月被SCI-E收录，2018年获得首个影响因子即进入材料综合类期刊前8.42%。这种”中国主导+国际出版”模式成为科技期刊国际化的重要路径。

中国参与或主导的材料计算期刊在影响力指标上表现突出。npj Computational Materials 2020年影响因子12.241，在材料科学-综合类335种期刊中排名第30（前9%），在物质化学类162种期刊中排名第21（前13%）。这一成绩不仅体现期刊质量，更反映中国在计算材料学领域的国际学术话语权提升。

中国”科技期刊卓越行动计划”为材料计算期刊发展提供系统性支持。该计划通过分级资助、国际传播、人才培育等多维度措施，提升中国科技期刊的学术质量与国际影响力。npj Computational Materials作为该计划重点期刊，其成功经验正在被更多中国期刊借鉴。

四、结语：展望与建议

高水平期刊是推动AI+材料研究的关键平台。未来发展方向集中在三方面：数据标准化（建立统一材料描述符与数据库格式）、工具开源（推动计算代码与AI模型共享）、人才培育（培养兼具材料科学与计算机科学背景的跨学科研究者）。

对于作者，期刊选择应基于研究特点：颠覆性创新成果可投npj Computational Materials；计算方法稳健性研究适合Computational Materials Science；AI与实验交叉验证考虑Materials Today系列；快速发表前沿模型选择Discover Materials；传统建模方法细节投稿MSMSE。

材料计算期刊的繁荣不仅反映学科进步，更预示着一个由数据驱动、AI赋能的新材料发现时代的全面到来。

五、附录：关键期刊汇总表

*注：影响因子数据来源于检索资料，具体数值可能随年度更新而变化。新刊暂无影响因子记录。