夜雨聆风人工智能正在深刻改变材料科学的研究方式。从材料结构表征、性质预测、反向设计，到动态演化模拟、智能图谱解析和文献知识挖掘，AI 已经逐渐成为材料研发中的重要工具。最近由科学出版社出版的《人工智能材料学：AI4Materials》，系统梳理了人工智能在材料科学与工程中的应用进展与未来方向，适合材料、化学、物理、计算科学及 AI4Science 相关方向的学生和科研人员阅读参考。
一、图书信息
书名：人工智能材料学：AI4Materials作者：潘锋、李舜宁出版社：科学出版社出版时间：2025年10月ISBN：9787030834270定价：168元京东价：123.2元页数：289页装帧：精装版次：第1版开本：16开商品编号：15233962
二、内容简介
材料科学的发展长期依赖实验试错、理论模型和计算模拟。随着材料数据库、高通量计算、机器学习、大语言模型和自动化实验平台的发展，材料研发正在进入由数据与人工智能共同驱动的新阶段。
《人工智能材料学：AI4Materials》围绕“AI 如何改变材料研究范式”这一主线，系统介绍了人工智能在材料科学中的核心应用场景。全书内容贯穿 AI 赋能材料研发的全链条，包括材料微观结构描述与特征提取、材料性质预测与反向设计、结构演化模拟、智能表征图谱解析、材料文献知识挖掘，以及面向未来的“人工智能材料学家”。
本书的一个重要特点是将传统材料学中的“显式”构效关系分析方法，与基于机器学习和材料基因工程的“隐式”数据驱动方法进行对比，帮助读者理解人工智能材料学的逻辑内核、研究路径和应用边界。
三、这本书适合谁？
这本书尤其适合以下读者：
材料科学与工程、化学、物理、计算材料学方向研究生 希望了解 AI4Materials / AI4Science 的高年级本科生 从事材料信息学、材料基因组、高通量计算和机器学习材料设计的科研人员 关注机器学习势函数、材料性质预测、图谱解析和文献挖掘的研究者 希望系统理解“人工智能材料学”整体框架的教师、学生和工程技术人员
四、本书特色
1. 从材料学范式变革讲起，建立整体认识
本书不是直接从算法细节切入，而是首先回顾材料学的发展历史，梳理材料科学从经验试错、理论指导到数据驱动和人工智能驱动的发展过程。这样的写法有助于读者理解：AI4Materials 并不是简单地把机器学习算法套用到材料数据上，而是材料研究范式的一次系统性转变。
2. 覆盖 AI 赋能材料研发的关键环节
本书内容覆盖人工智能材料学中的多个核心方向，包括：
材料微观结构描述与特征工程 材料性质预测与反向设计 生成模型与材料设计 机器学习原子间相互作用势 结构演化与动态模拟 X 射线衍射、拉曼、红外等图谱解析 显微图像智能分析 自然语言处理与材料知识发现 大语言模型与知识图谱 机器人材料学家与数字孪生
这些内容基本涵盖了当前 AI4Materials 研究中的主要问题与典型应用场景。
3. 兼顾传统材料学基础与人工智能方法
本书并不是单纯介绍机器学习算法，而是强调材料学问题本身。例如，在讲材料结构描述时，书中会从传统的原子位置、原子连接关系、长程有序和局域环境等角度展开，再进一步讨论适用于人工智能模型的特征提取方法。
这种写法对材料专业读者比较友好，有助于从已有的材料学知识自然过渡到 AI 方法。
4. 关注前沿方向：大模型、知识图谱与人工智能材料学家
除了常见的机器学习性质预测和高通量筛选，本书还讨论了大语言模型、材料知识图谱、多模态知识融合、机器人材料学家和数字孪生等新兴方向。这些内容对于理解未来材料研发平台的发展趋势很有参考价值。
5. 每章配有思维导图，便于建立知识框架
从目录来看，本书每章末尾均设置了“思维导图”，有助于读者梳理章节逻辑，把分散的概念、方法和应用场景组织成系统化的知识网络。对于初学者和自学者来说，这一点比较实用。
五、目录速览
序
前言
第1章 材料学及其范式变革
材料学发展历史 材料科学与工程中的关键概念 材料基因与大数据 人工智能材料学
第2章 材料微观描述与特征提取
传统材料微观结构描述方法 基于原子位置的描述 基于原子间连接关系的描述 用于人工智能的材料特征工程 局域环境、长程有序与拓扑数据分析
第3章 材料性质预测与反向设计
传统材料性质预测方法 高通量筛选 传统机器学习方法 生成算法 稳定性、力学性质、能带结构、拓扑性质和超导性能预测 大语言模型与知识图谱在性质预测中的应用
第4章 材料结构演化与动态研究
材料微观结构演化 跨尺度模拟 机器学习原子间相互作用势 对称函数、核函数、端到端模型与大模型预训练势 离子输运行为模拟 材料相变过程模拟 模型精度、可靠性、置信度与泛化能力
第5章 材料结构表征与图谱解析
材料静态表征技术 材料动态表征技术 跨尺度表征技术 人工智能与大数据驱动的材料解析新范式 X 射线衍射图谱解析 拉曼光谱与红外光谱解析 显微图像降噪与电镜图像解析 多模态与原位表征数据融合
第6章 材料知识发现与智能分析
自然语言处理与材料知识发现 词嵌入模型 预训练语言模型 大语言模型 知识图谱 材料知识编码 材料文献知识挖掘 材料学领域大模型 化学反应与材料合成路径推理预测
第7章 人工智能材料学家
机器人材料学家 数字孪生 基于数据的预测与决策 人工智能辅助实验操作 全流程参数优化 人工智能材料学家的未来发展趋势
六、作者简介
潘锋，北京大学讲席教授，北京大学深圳研究生院新材料学院创院院长，国家特聘专家，国家重点研发计划项目负责人，中国化学会会士，《结构化学》执行主编，未名电池科技（深圳）有限公司创始人。长期从事图论结构化学、材料基因组学、人工智能材料学和高性能锂电池材料等方向研究，创建了基于图论/拓扑和 AI 的结构化学理论，建立了基于中子和同步辐射等大科学装置的原位动态结构表征装备与方法，在锂电池材料构效关系、高性能储能材料及产业转化方面取得了系列成果。
李舜宁为本书共同作者。
七、推荐理由
人工智能材料学已经成为材料科学中的重要交叉方向，但对于很多初学者来说，这一领域往往存在两个学习难点：一是材料问题本身复杂，涉及结构、性能、制备、表征和应用等多个层面；二是人工智能方法更新很快，涉及机器学习、深度学习、生成模型、自然语言处理、知识图谱和大模型等多类技术。
《人工智能材料学：AI4Materials》的价值在于，它不是零散介绍某几个算法或案例，而是尝试从材料学发展范式的角度，建立一个较完整的 AI4Materials 知识框架。全书从材料学基础问题出发，逐步展开到结构描述、性质预测、动态模拟、表征解析、知识发现和自动化材料研发平台，能够帮助读者理解人工智能如何真正嵌入材料研发流程。
尤其对于从事以下方向的同学和老师，这本书值得关注：
材料信息学 计算材料学 材料基因组工程 AI4Science / AI4Materials 机器学习势函数 高通量计算与材料设计 材料表征数据智能解析 锂电池与新能源材料 大语言模型辅助科学研究 机器人实验室与自动化材料研发
八、购买信息
商品编号：15233962店铺：科学出版社京东自营旗舰店京东链接：https://item.jd.com/15233962.html
九、结语
如果你正在关注 AI4Science、材料信息学、机器学习材料设计或智能化材料研发，那么《人工智能材料学：AI4Materials》是一本值得阅读的新书。它既能帮助初学者建立人工智能材料学的整体框架，也适合作为材料、化学、物理和计算方向科研人员了解 AI 赋能材料研发的重要参考书。
从材料结构描述到性质预测，从机器学习势函数到图谱解析，从文献知识挖掘到人工智能材料学家，本书较系统地呈现了 AI4Materials 的主要研究脉络。对于希望理解“人工智能如何改变材料科学”的读者来说，这本书具有较强的参考价值。
