報告簡介

　　人工智能技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于生物、醫(yī)療、工業(yè)等各領(lǐng)域。新材料產(chǎn)業(yè)周期長，情況復(fù)雜，打通材料科學(xué)和工程應(yīng)用的鏈條需要多方協(xié)同發(fā)展。AI賦能材料科學(xué)，有助于打通新材料產(chǎn)業(yè)從研發(fā)到產(chǎn)業(yè)化的全鏈條。

　　圖表：中國新材料產(chǎn)業(yè)鏈全景圖

　　資料來源：中投產(chǎn)業(yè)研究院整理

圖表：2020-2025年中國新材料產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值

數(shù)據(jù)來源：工業(yè)和信息化部、中投產(chǎn)業(yè)研究院整理

　　使用人工智能技術(shù)的材料研發(fā)，能夠在物性預(yù)測和新材料研發(fā)過程中，基于更強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析能力，同時利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，自動優(yōu)先選擇最能提供實驗合成和測試所需信息的化合物，簡化材料科學(xué)家耗費在數(shù)據(jù)分析、大規(guī)模文獻(xiàn)查閱和實驗等工作上的時間

圖表:材料科學(xué)中的AI/ML算法對比表

數(shù)據(jù)來源：中投產(chǎn)業(yè)研究院整理

　　傳統(tǒng)的材料研發(fā)模式，以實驗和經(jīng)驗為主。2011年美國提出“材料基因組計劃”（Materials Genome Initiative, MGI），旨在解碼材料的不同組成成分和性能的對應(yīng)關(guān)系，通過結(jié)合計算工具平臺、實驗工具平臺和數(shù)字化數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)庫和信息學(xué)）平臺，借助高通量計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，有效整合現(xiàn)有的材料研究力量和設(shè)備，將高通量實驗工具的效能發(fā)揮最大，以縮短材料研發(fā)周期和研發(fā)成本至少50%。

　　2016年Nature發(fā)布了哈佛福德學(xué)院和普渡大學(xué)的研究成果，科研人員利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，用“失敗”的實驗數(shù)據(jù)預(yù)測了新材料合成，意味著機(jī)器學(xué)習(xí)將改變傳統(tǒng)材料發(fā)現(xiàn)方式。通過計算機(jī)建模和人工智能（機(jī)器學(xué)習(xí)）技術(shù)，根據(jù)所需要的性能預(yù)測候選材料，從而加快新材料的研發(fā)速度和效率，降低研發(fā)成本。

　　美國宣布“材料基因組計劃MGI”后，歐盟、日本、韓國和俄羅斯等也迅速啟動了類似的研究計劃，爭取在新一輪材料革命性發(fā)展中搶占先機(jī)。

　　中國科學(xué)院和工程院在開展了廣泛咨詢和深入調(diào)研后，科技部于2015年啟動了《材料基因工程關(guān)鍵技術(shù)與支撐平臺重點專項實施方案》，開展材料基因工程基礎(chǔ)理論、關(guān)鍵技術(shù)與裝備、驗證性示范應(yīng)用的研究，布局了示范性創(chuàng)新平臺的建設(shè)。政府、高校和企業(yè)的積極參與和持續(xù)投入，為我國材料基因工程的可持續(xù)發(fā)展奠定了良好的基礎(chǔ)。由于中國市場廣大，技術(shù)與場景的深入融合仍有很大空間，端到端的產(chǎn)品覆蓋和數(shù)據(jù)觸達(dá)能力需要AI企業(yè)進(jìn)一步落實。材料行業(yè)應(yīng)用場景與AI深度融合的趨勢下，人工智能將不再是單點替代的形式，而是真正融入到材料產(chǎn)業(yè)的研發(fā)、制造、供應(yīng)鏈等各環(huán)節(jié)中，推動材料產(chǎn)業(yè)的研發(fā)、工藝、流程等核心業(yè)務(wù)的高效創(chuàng)新。

　　2024年10月30日，工業(yè)和信息化部、財政部、國家數(shù)據(jù)局聯(lián)合印發(fā)《新材料大數(shù)據(jù)中心總體建設(shè)方案》�！斗桨浮返闹贫ㄖ荚诔浞职l(fā)揮大數(shù)據(jù)、人工智能對新材料產(chǎn)業(yè)的技術(shù)支撐作用，支持新材料大數(shù)據(jù)中心建設(shè)，培育材料研發(fā)與應(yīng)用的全新發(fā)展模式。

　　據(jù)工信部數(shù)據(jù)，2025年中國新材料產(chǎn)業(yè)將達(dá)到10萬億市場規(guī)模，復(fù)合增長率達(dá)13.5%，到2035年我國新材料產(chǎn)業(yè)的總體實力將躍居全球前列。其中AI技術(shù)對材料科學(xué)賦能的關(guān)注度明顯上升，AI材料科學(xué)相關(guān)技術(shù)的迭代速度也明顯加快。

　　2020年至2025年，中國AI材料科學(xué)CAGR預(yù)計將達(dá)36.76%，材料企業(yè)將逐步采用材料基因組模式進(jìn)行新材料研發(fā)，以替代傳統(tǒng)研發(fā)模式。長期來看，中國AI材料科學(xué)或達(dá)到萬億市場規(guī)模。

　　中投產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2025-2029年中國未來產(chǎn)業(yè)之AI材料科學(xué)行業(yè)趨勢預(yù)測及投資機(jī)會研究報告》共十章。首先介紹了AI技術(shù)與材料學(xué)的關(guān)聯(lián)概況，并分析了新材料產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r；然后報告分析了AI材料科學(xué)發(fā)展的環(huán)境，深入分析了AI材料科學(xué)產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況；并分別對于傳統(tǒng)材料和新型材料產(chǎn)業(yè)的AI應(yīng)用情況進(jìn)行分析。隨后報告分析AI材料科學(xué)產(chǎn)業(yè)端的狀況；以及AI材料科學(xué)產(chǎn)業(yè)政策情況。最后對AI材料科學(xué)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢及前景進(jìn)行預(yù)測和建議。

報告目錄

第一章　AI發(fā)展及對材料學(xué)技術(shù)研發(fā)影響

1.1　AI技術(shù)概述

1.1.1　AI的定義與發(fā)展歷史

1.1.2　AI的關(guān)鍵技術(shù)

1.2　材料學(xué)技術(shù)研發(fā)現(xiàn)狀

1.2.1　材料學(xué)的定義與重要性

1.2.2　材料學(xué)技術(shù)研發(fā)的挑戰(zhàn)

1.3　AI在材料學(xué)研發(fā)中的應(yīng)用

1.3.1　AI在材料設(shè)計中的應(yīng)用

1.3.2　AI在材料性能預(yù)測中的應(yīng)用

1.3.3　AI在材料制造過程優(yōu)化中的應(yīng)用

第二章　新材料產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢

2.1　新材料產(chǎn)業(yè)概述

2.1.1　新材料的定義與分類

2.1.2　新材料產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)

2.1.3　新材料產(chǎn)業(yè)的重要性

2.2　新材料產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

2.2.1　原材料工業(yè)優(yōu)化升級現(xiàn)狀

2.2.2　中國新材料產(chǎn)業(yè)發(fā)展形勢

2.2.3　中國新材料產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模

2.2.4　中國新材料技術(shù)專利分布

2.2.5　中國新材料企業(yè)競爭格局

2.3　新材料產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景趨勢

2.3.1　新材料產(chǎn)業(yè)發(fā)展機(jī)遇

2.3.2　新材料產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景

2.3.3　新材料市場需求趨勢

第三章　AI材料科學(xué)產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境

3.1　技術(shù)環(huán)境

3.1.1　研究與試驗發(fā)展（R&D）經(jīng)費

3.1.2　AI技術(shù)進(jìn)步對新材料產(chǎn)業(yè)的影響

3.1.3　新材料產(chǎn)業(yè)的技術(shù)需求

3.2　經(jīng)濟(jì)環(huán)境

3.2.1　宏觀經(jīng)濟(jì)運行狀況

3.2.2　市場投資環(huán)境分析

3.2.3　市場需求與供給分析

3.3　政策與法規(guī)環(huán)境

3.3.1　國內(nèi)外相關(guān)政策分析

3.3.2　法規(guī)對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響

第四章　AI材料科學(xué)發(fā)展綜合現(xiàn)狀

4.1　AI+新材料產(chǎn)業(yè)融合模式

4.1.1　融合模式與案例分析

4.1.2　融合過程中的挑戰(zhàn)與機(jī)遇

4.2　AI+新材料產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新模式

4.2.1　開放式創(chuàng)新

4.2.2　協(xié)同創(chuàng)新

第五章　傳統(tǒng)材料行業(yè)AI應(yīng)用及投資機(jī)會

5.1　傳統(tǒng)材料行業(yè)AI應(yīng)用狀況

5.1.1　傳統(tǒng)無機(jī)化學(xué)材料的發(fā)展?fàn)顩r

5.1.2　AI在傳統(tǒng)材料行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀

5.1.3　AI技術(shù)在傳統(tǒng)材料行業(yè)的潛力

5.2　傳統(tǒng)材料行業(yè)投資機(jī)會分析

5.2.1　投資熱點

5.2.2　風(fēng)險與挑戰(zhàn)

第六章　新型材料行業(yè)AI應(yīng)用及投資機(jī)會

6.1　新型材料行業(yè)AI應(yīng)用狀況

6.1.1　新型材料助力新型工業(yè)化騰飛

6.1.2　AI在新型材料行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀

6.1.3　AI技術(shù)在新型材料行業(yè)的潛力

6.2　新型材料行業(yè)投資機(jī)會分析

6.2.1　投資熱點

6.2.2　風(fēng)險與挑戰(zhàn)

第七章　AI材料科學(xué)相關(guān)技術(shù)進(jìn)展

7.1　數(shù)值化與智能化技術(shù)在材料科學(xué)中的應(yīng)用

7.1.1　數(shù)值化技術(shù)在材料科學(xué)中的應(yīng)用

7.1.2　智能化技術(shù)在材料科學(xué)中的應(yīng)用

7.2　材料設(shè)計技術(shù)進(jìn)展

7.2.1　計算材料科學(xué)

7.2.2　高通量實驗技術(shù)

7.3　材料性能預(yù)測技術(shù)進(jìn)展

7.3.1　數(shù)據(jù)驅(qū)動的材料性能預(yù)測

7.3.2　機(jī)器學(xué)習(xí)在材料性能預(yù)測中的應(yīng)用

7.4　材料制造過程優(yōu)化技術(shù)進(jìn)展

7.4.1　智能制造技術(shù)

7.4.2　過程控制與優(yōu)化

第八章　AI材料科學(xué)產(chǎn)業(yè)端發(fā)展

8.1　AI能力支持端

8.1.1　計算資源

8.1.2　存儲資源

8.1.3　數(shù)據(jù)處理能力

8.2　模擬計算軟件

8.2.1　軟件介紹

8.2.2　應(yīng)用案例

8.3　材料廠商

8.3.1　廠商介紹

8.3.2　合作模式

8.4　專用數(shù)據(jù)庫

8.4.1　數(shù)據(jù)庫介紹

8.4.2　數(shù)據(jù)應(yīng)用

第九章　AI材料科學(xué)相關(guān)政策研究

9.1　國家層面的政策支持

9.1.1　政策背景

9.1.2　政策內(nèi)容與影響

9.2　地方層面的政策支持

9.2.1　地方政策分析

9.2.2　地方政策對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響

第十章　AI材料科學(xué)行業(yè)投資趨勢及前景

10.1　投資趨勢分析

10.1.1　投資規(guī)模與增長趨勢

10.1.2　投資領(lǐng)域與方向

10.2　行業(yè)前景預(yù)測

10.2.1　短期前景

10.2.2　長期前景