亿欧智库：中国AI材料科学产业应用研究报告（35页）.pdf

1、 制造业具备大量数据积累，是人工智能应用的蓝海。由于中国市场广大，技术与场景的深入融合仍有很大空间，端到端的产品覆盖和数据触达能力需要AI企业进一步落实。材料行业应用场景与AI深度融合的趋势下，人工智能将不再是单点替代的形式，而是真正融入到材料产业的研发、制造、供应链等各环节中，推动材料产业的研发、工艺、流程等核心业务的高效创新。 先进的制造技术使构建更复杂的多尺度特征成为可能，从而改变材料性能，这取决于几何特征、制造技术和工艺参数。制造技术、工艺参数及与之相关的可变性需要在设计材料时进一步研究，以确保安全和结构的可靠性。现代结构材料系统的设计是一个高度耦合的多物理多尺度问题，需要多种考虑因素

2、，包括产品全生命周期管理、供应链管理和功能性能等。 材料基因组是集基础研究、共性技术、工业放大技术和产品集成技术为一体的综合性技术，是对材料发现、开发、生产、应用等阶段的全过程加速，是打破新材料研究与市场化之间瓶颈、加速新材料产业化的有效手段。通过9大要素协同建设，新数据、数据共享、数据分析工具、先进建模能力、有效的协作能力、通用化标准方法将成为未来新材料设计、低成本高效率制造的重要基础。此外，建立在对制造工艺和材料性能深入了解下的产品生命周期评估，将使资源利用率、工艺效率、产品的环境性能大幅提升。 美国通用电气GE基于原始合金GTD222开发的燃气涡轮机用GTD262高温合金，从设计和开发的

3、概念到生产仅4年时间，研发经费是之前同类合金的研发成本约1/5。通过将计算热力学相稳定性的预测与GE内部的材料性能模型和数据库的整合，考虑到了诸多如可铸性、可焊性和抗氧化等因素，从未在设计GTD262成分时一次到位。 新材料产业周期长，情况复杂，打通材料科学和工程应用的链条需要多方协同发展。AI赋能材料科学，有助于打通新材料产业从研发到产业化的全链条。就目前而言，中国AI+新材料产业链尚未成熟。各大传统材料企业在面临研发周期长、研发成功率低以及研发费用高的困境下，都在努力尝试通过技术创新来加快新材料研发速度、提高成功率和降低成本，以能更好满足日益增长的材料需求，这为AI技术在新材料研发领域的应用带来了契机。 亿欧智库认为，随着前端技术的不断发展，新材料的发展进步对各领域的生产技术推动明显。“以需求为导向” 的材料研发新模式下，下游市场对于材料的需求和性能，将倒逼材料企业进行研发模式改革，从而推动新材料产业进一步升级。对于材料创新需求大的领域，将率先进行研发模式的变革，如新能源、军工、生物制药等领域，以创新研发驱动企业利润增长。未来的材料企业甚至可能发生裂变，从现在既有材料设计、又有制造的垂直模式演变成材料设计产业+材料制造产业，从而具备更专业的分工，材料的研发和生产也将更有效率。