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“目前，全球新材料發展呈現三級梯隊競爭格局，我國處于第二梯隊。”中國工程院院士、中國工程院原副院長、國家新材料產業發展專家咨詢委員會主任干勇在5月19日舉行的2025年北京新材料大會上表示，隨著產業轉型升級，我國新材料產業發展進入關鍵窗口期，要加大研發投入，構建“AI（人工智能）+新材料”技術體系，向“以自主創新為主”的科技創新模式轉變，邁入全球新材料第一梯隊，建設材料強國。

創新體系逐步完善

根據工信部發布的《新材料產業發展指南》，新材料主要包括先進基礎材料、關鍵戰略材料、前沿新材料三大類。先進基礎材料包括高性能金屬、特種塑料與橡膠、陶瓷、玻璃等；關鍵戰略材料包括稀土功能材料、先進半導體材料、新型能源材料及新型顯示材料等，是發展戰略性新興產業的重要原材料；前沿新材料包括用于高端醫療器械的納米材料、石墨烯材料等。

“新材料是經濟社會發展的物質基礎，是高新技術和高精尖產業發展的先導。”中國工程院院士、北京科技大學學術委員會主任謝建新說。

我國高度重視新材料產業的發展，先后出臺《“十三五”國家戰略性新興產業發展規劃》《國家新材料生產應用示范平臺建設方案》《“十四五”原材料工業發展規劃》《標準提升引領原材料工業優化升級行動方案（2025-2027年）》等，旨在推動新材料產業高質量發展。

同時，我國材料創新體系逐步完善。截至目前，我國擁有國家級材料科技創新平臺近200個，其中建有70余個材料領域國家重點實驗室，正在建設材料國家實驗室；各部委建設百余個國家材料技術（工程）創新中心及重大平臺，推動我國新材料產業自主創新能力不斷提升。

“我國自主開發的半導體照明材料、光伏材料、非線性激光晶體、分離膜材料、非晶合金等新材料技術已達到或接近國際水平，部分處于國際領先。”干勇表示，關鍵新材料的不斷突破，為我國航空航天、能源交通、工程建設、資源節約與環境治理等領域國家重大工程的實施提供了不可或缺的物質基礎和保障。比如高性能鋼材料、輕合金材料、工程塑料等產品結構持續優化，有力支撐和促進高鐵、載人航天、海洋工程、能源裝備等國家重大工程建設及軌道交通、海洋工程裝備等產業“走出去”。

市場需求旺盛

隨著新型工業化的加速推進，我國新材料產業面臨重大機遇，新材料市場需求旺盛。

“當前，在新一輪科技革命和產業變革的大背景下，新材料和新物質結構不斷涌現，新材料科技創新保持高度活躍，材料科技創新呈現需求牽引和交叉學科驅動的態勢。”干勇說，傳統硅基半導體材料已難以滿足未來社會對智能化和高效能的需求，信息功能材料的不斷創新是先進計算、人工智能、新一代通信及網絡、物聯網、柔性顯示、量子科技、生物醫藥等新技術發展的關鍵，具有不可替代作用，可推動器件、系統、整機的功能和性能發生質的飛躍和革命性變化。

干勇舉例說，在運載工具領域，預計到2030年，我國大客機將達到數千架，航空發動機用量將達3萬臺，修換件會加大，對高溫合金的需求量達到7萬余噸；高速列車基礎零部件用軸承鋼、齒輪鋼、模具鋼的年需求量分別為300萬噸、200萬噸和50萬噸。在能源動力領域，預計到2030年，我國需建設上千臺600℃、700℃超超臨界火電機組，需耐熱鋼和耐熱合金數千萬噸；海洋資源勘探、開采、儲運及基礎設施建設對鋼及耐腐合金需求量達到60萬噸。在生命健康領域，預計到2035年，用于胃腸道疾病、皮膚疾病常用藥物的填料，礦物納米材料的需求量將達到30萬噸。

工業和信息化部賽迪研究院材料工業研究所張海亮表示，人形機器人的發展，對輕量化材料、驅動材料和感知材料等新材料的需求巨大。

在巨大的需求驅動下，我國新材料產業加速跑。工業和信息化部發布的數據顯示，2024年1-11月，我國新材料產業總產值同比增長10%以上，連續14年保持兩位數增長，預計2025年新材料產業總產值將達到10萬億元規模。

探索“AI+新材料”融合方式

“伴隨著AI、機器學習等新技術的發展，AI正改變著新材料研發和制備方式。”干勇表示。

“數字化和AI技術迅速發展成為材料領域前沿、共性關鍵技術，為從根本上解決新材料研發效率低、成本高的瓶頸問題提供了嶄新途徑。”謝建新介紹說，應用AI技術能夠對海量數據進行挖掘，從中提取、總結出材料“成分—結構/組織—工藝—性能”內稟關系或科學機理，實現新材料發現和材料成分設計、工藝優化、性能/質量提升，加速新材料、新工藝的研發和應用。

比如，小米汽車身上的“泰坦合金”，實現從實驗室到量產車的智能躍遷；中國鋼研6個月內設計開發出世界上強度最高（800MPa級別）的高性能抗氫厚板材料；中石化以AI賦能的分子篩催化綠色氧化工藝開發推動傳統研發模式的變革，助力新型催化工藝自主化；北京科學智能研究院引入AI分子表示學習模型，設計出不含貴重金屬的新一代OLED發光材料……

如何進一步加快AI技術和新材料的融合發展？干勇說，要加快建立中國特色“AI+新材料”創新體系。

“‘AI+新材料’的基石在于高質量數據集。”中國鋼研數字化研發中心首席科學家蘇航表示，高質量材料數據集的特征是同源性、分散性、規模性、可信性、完備性，“為此，要通過高通量計算、高通量實驗、區塊鏈數據發現等手段，分別構建可信計算數據集、可信實驗數據集、可信應用數據集，才可能形成大量細分領域的完備數據集，支撐垂直領域新材料AI與多智能體群建設，支持材料科學AI化發展。”

“數據、算法、算力是AI三大要素，數據是AI的重要基礎。”謝建新表示，要構建關鍵材料全覆蓋、研發—生產—應用全融通的數據資源體系，讓數據資源豐富、可靠、好用；要創新材料數據產權和共享機制，構筑高效可持續流通交易生態，讓數據暢通共享、數據市場繁榮；要不斷研發和供給材料數據產品，推動新材料數字化智能化發展，讓數據創新價值、賦能發展，推動“AI+新材料”創新體系建設。