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10萬億市場+AI革命：中國新材料產業(yè)正在經歷怎樣的"智能躍遷"？

文章來源：賢集網更新時間：2025-04-11 15:06:38

在科技飛速發(fā)展的當下，“人工智能 +” 正以前所未有的態(tài)勢向各個行業(yè)滲透，其中，新材料領域正經歷著一場意義深遠的深層變革。這場變革不僅重塑著材料研發(fā)的模式，更成為新能源、高端制造與綠色化學等戰(zhàn)略產業(yè)背后的強大技術引擎。

AI 驅動新材料研發(fā)創(chuàng)新與市場潛力挖掘

在科技革新的浪潮中，人工智能（AI）與新材料領域的深度融合正掀起一場變革風暴。賽迪顧問發(fā)布的《人工智能賦能材料研發(fā)全景洞察》清晰呈現(xiàn)出，2020 - 2024 年間，“AI + 新材料” 相關專利數量一路攀升，彰顯該領域創(chuàng)新活力。

其應用聚焦于催化劑、電池材料、金屬材料與半導體四大關鍵方向，見證 AI 從 “算力 + 模型” 向 “數據 + 產業(yè)” 的迅猛躍遷，而新材料領域恰好為這一轉變提供了絕佳實踐平臺。

從產業(yè)架構來看，上游著力搭建材料數據庫，匯聚海量材料特性、結構等基礎數據，為 AI 算法提供 “養(yǎng)分”；中游 AI 建模平臺依托大數據，構建精準模型，預測材料性能、模擬合成過程；下游智能制造環(huán)節(jié)，依據模型結果實現(xiàn)高效、智能生產。

一條完整的 “數據 — 算法 — 實驗” 閉環(huán)創(chuàng)新鏈條由此形成，大幅壓縮材料研發(fā)周期。以催化劑與電池材料領域為例，AI 驅動的實驗優(yōu)化成果斐然，產品性能顯著提升，效率提升達 15%，能耗下降超 20%。在新能源車、儲能、電化學等細分賽道，這一技術優(yōu)勢持續(xù)釋放，不斷放大產業(yè)發(fā)展勢能。

與此同時，中國新材料市場展現(xiàn)出巨大潛力。據工信部預測，2025 年中國新材料產業(yè)將達 10 萬億市場規(guī)模，復合增長率達 13.5%，至 2035 年，我國新材料產業(yè)總體實力將躍居全球前列。

政策層面全力助推，“新材料大數據中心總體建設方案” 規(guī)劃在 2027 年建成 “1+N” 基礎架構，并于 2035 年全面運行。這意味著數據要素在材料研發(fā)中的地位愈發(fā)關鍵，如同土地支撐地產、芯片奠基 AI 產業(yè)一般，成為決定新材料產業(yè)發(fā)展的核心資源。

對于資本市場而言，此趨勢蘊含深刻啟示。AI 概念不再局限于單純的 “應用落地”，正加速向 “底層驅動” 拓展。未來，在材料數據庫、智能設計平臺、高通量實驗系統(tǒng)、驗證設備與算法工具等細分賽道，有望培育出一批專精特新 “小巨人” 以及 AI 材料獨角獸企業(yè)。

然而，當下大部分 AI 資金集中于應用側和算力側，對 “AI + 材料” 這類具中長期受益潛力、基礎設施屬性強的領域關注不足，致使相關企業(yè)估值普遍偏低，這恰恰為中長期布局的投資者創(chuàng)造了寶貴的窗口期。隨著 AI 持續(xù)賦能新材料研發(fā)創(chuàng)新，二者相輔相成，有望在未來釋放更大產業(yè)價值，重塑新材料產業(yè)格局。

北京先行先試，探索 “AI + 新材料” 融合范式

北京在探索 “AI + 新材料” 融合發(fā)展方面走在了全國前列。近日，北京發(fā)布了《北京市加快推動 “人工智能 + 新材料” 創(chuàng)新發(fā)展行動計劃（2025 - 2027 年）》，全面布局從基礎研究到產業(yè)應用的協(xié)同推進工作。作為新材料領域科技創(chuàng)新的前沿陣地，北京已聚集了近 10 家 “AI + 新材料” 算法軟件企業(yè)，占全國總量的三分之一。

高校也積極響應，北京科技大學等高校開設了 “材料智能技術” 相關專業(yè)，每年培養(yǎng)超過 500 名跨學科人才，為行業(yè)發(fā)展注入了源源不斷的新鮮血液。小米汽車 “泰坦合金” 的成功研發(fā)便是 “AI + 新材料” 落地的典型案例。小米團隊借助自研的 AI 仿真系統(tǒng)，從上萬種配方中快速篩選出最優(yōu)合金方案，實現(xiàn)了從實驗室到量產的智能跨越。

該新材料不僅提升了車身的穩(wěn)定性和降噪效果，還顯著減輕了車身重量，提高了續(xù)航能力。這背后是超過 200 萬公里的耐久驗證，充分體現(xiàn)了 AI 技術在高效篩選與性能優(yōu)化方面的強大能力。

與此同時，材料研發(fā)正步入 “模型時代”。北京科學智能研究院聯(lián)合深勢科技推出的深度勢能預訓練大模型（DPA）覆蓋 90 余種元素，可服務于合金、半導體、有機材料等多個體系。“大原子計劃” 旗下的 Uni - Mol 分子大模型也已躋身全球第二，大幅提升了藥物和材料研發(fā)效率。此外，DeepChem 等全自動智能實驗室平臺正在加速落地，協(xié)作機器人承擔重復性任務，AI 系統(tǒng)實時分析實驗數據并優(yōu)化參數，使材料研發(fā)擺脫了傳統(tǒng)的 “手工試錯” 模式，邁向高效、智能、閉環(huán)的全新發(fā)展路徑。

機遇與挑戰(zhàn)并存，把握未來發(fā)展脈絡

盡管 “AI + 新材料” 展現(xiàn)出了巨大的發(fā)展?jié)摿?，但也面臨著諸多挑戰(zhàn)。國內在材料計算軟件方面仍依賴進口，通用數據庫缺失，高通量設施不夠健全，導致 AI 模型缺乏足夠的數據支持，難以建立完整的研發(fā)閉環(huán)。

未來，在產業(yè)鏈中，誰能率先打通 “算法 - 算力 - 數據” 的縱深壁壘，誰就能在這場變革中掌握主動權。“AI + 新材料” 并非簡單的兩者相加，而是底層范式的深刻重構。它不僅連接了科研與制造，更是 AI 實現(xiàn) “第二增長曲線” 與推動中國制造業(yè)升級的核心動能。

隨著技術的不斷發(fā)展和應用的持續(xù)拓展，“AI + 新材料” 賽道必將釋放出巨大的能量，為全球材料科技發(fā)展貢獻更多的智慧與力量。對于投資者、科研人員以及相關產業(yè)從業(yè)者而言，應提前布局，積極投身于這一充滿機遇與挑戰(zhàn)的領域，共同迎接 “AI + 新材料” 時代的到來。

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來源：賢集網
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