AI推动材料研究的时代来了？

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2025年10月15日

　　两年前，谷歌旗下深度思维公司宣布，借深度学习技术发现220万种新型晶体材料。今年初，微软宣称其AI模型MatterGen能从零生成无机材料，有望颠覆无机材料设计范式。

AI推动材料研究的时代来了？
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　　人工智能（AI）推动材料研究的新时代似乎已开启，但批评声也随之而来。批评者认为部分AI设想的化合物缺乏原创性、实用性不足。AI会彻底改变材料发现领域，还是会沦为过度炒作？英国《自然》网站日前一则报道指出，多数研究者认可AI在材料科学的巨大潜力，但需与实验化学家深度合作，同时正视当前AI局限并持续改进，方能释放其全部能量。

AI推动材料研究的时代来了？
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图片来源：《自然》网站

　　AI驱动材料设计热潮

　　在AI介入前，研究人员主要依赖“密度泛函理论”（DFT）这一传统计算方法预测新材料及性质。DFT曾预测出超强磁体、超导体等优质新材料。

　　但DFT计算量极大，若要一次性筛选数百万种化合物，成本高到难以想象，AI的价值就此凸显。深度思维公司开发的“材料探索图网络”（GNoME）AI系统，一次性发现220万种新型晶体材料，涵盖元素周期表多种元素，其中包括5.2万种类似石墨烯的层状化合物，以及528种有望改进可充电电池性能的锂离子导体。

　　美国劳伦斯伯克利国家实验室开发出A-Lab机器人系统。该系统通过研读上万篇无机化合物合成论文，掌握配方设计能力，可合成DFT已预测结构、却从未被制备的化合物。同时，A-Lab能操控机器人执行实验、分析产物是否达标，必要时调整配方实现闭环优化。

　　GNoME与A-Lab论文发表后不久，微软推出AI工具MatterGen。相较于GNoME，MatterGen更具针对性，它能直接生成符合设计条件的材料。科学家不仅可指定材料类型，还能设定机械、电气、磁性等性能需求，为精准研发提供有力工具。此外，元宇宙平台公司基础AI团队与佐治亚理工学院合作，聚焦“金属有机框架”（MOF）多孔材料，预测出100多种对二氧化碳强吸附的MOF结构，为AI加速直接空气捕获碳技术研发提供了支撑。

　　原创性与实用性之辩

　　尽管行业巨头的探索势头强劲，争议却从未停歇。不少科学家直言，部分AI系统设想的化合物既无原创性，也缺乏实用价值。

　　美国加州大学圣巴巴拉分校材料科学家安东尼·奇塔姆等人浏览深度思维的假设晶体列表后发现，其AI预测的1.8万多种化合物包含钷、锕等稀有放射性元素，实用价值存疑。英国伦敦大学学院固体化学家罗伯特·帕尔格雷夫核查A-Lab研究结果时也指出，该项目合成的41种无机化合物中，部分材料描述有误，甚至有早已合成的已知材料。

　　对此，A-Lab实验室人员回应，详细再分析证明A-Lab对材料特性的描述可靠，确实合成了所声称的化合物。深度思维一位发言人则表示，GNoME预测的700多种化合物已获其他研究人员独立合成，且该模型还指导发现了几种未知铯基化合物，有望用于光电子与储能领域。

　　微软的MatterGen也陷入争议。团队测试时让其推荐特定硬度的新材料，其合成出“钽铬氧化物”无序化合物。但今年6月一篇预印本论文指出，这种材料早在1972年就已首次制备，甚至被纳入MatterGen的训练数据。

　　元宇宙平台公司与佐治亚理工学院的合作项目同样遭质疑。瑞士洛桑联邦理工学院计算化学家贝伦德·斯密特通过计算证实，合作项目提出的新材料无法实现直接空气捕获，模型高估了材料与二氧化碳的结合能力，部分原因是训练所用基础数据库存在误差。

　　实用化需突破多重关卡

　　争议虽在，多数研究者仍相信，持续优化后，AI模型将有力推动材料科学进步。

　　为确保AI结果可靠，微软团队开发辅助AI系统MatterSim，专门验证MatterGen提出的结构在真实温度、压力条件下是否稳定。但即便AI辅助材料发现被证实有效，人类还面临巨大挑战：譬如如何按市场需求优化工艺，又譬如如何实现新材料大规模制造，并将其融入商业产品。

　　美国Citrine信息学公司的AI系统正助力客户优化现有材料与制造工艺。该公司首席执行官格雷格·穆荷兰德表示，每位客户都拥有定制化Citrine模型，这些模型基于客户专有实验数据训练，还融入研发人员的“化学直觉”，以增强AI判断力。

　　不可否认，社会对新材料的迫切需求，将持续推动AI在该领域的探索。人类当前面临的诸多重大社会挑战，背后都受限于材料瓶颈。科学家期待借助AI，设计出可规模化生产、真正影响日常生活的先进材料，让AI在材料科学领域的价值真正落地。（记者 刘 霞）

 【责任编辑:朱家齐】
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              人保车险 品牌优势——快速了解燃油汽车车险,人保有温度_保温车行业发展概况、产业链分析及未来潜在市场 2024年5月14日 来源：互联网 1254 82 保温车，也称为冷藏车，是“专用货车”的一种，专为运送肉、鱼、鲜果和蔬菜等易腐货物时使用。这些货物在输送过程中需要保持一定的温度、湿度和通风条件，因此保温车具有特殊的结构和功能。图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 保温车行业发展概况 保温车，也称为冷藏车，是“专用货车”的一种，专为运送肉、鱼、鲜果和蔬菜等易腐货物时使用。这些货物在输送过程中需要保持一定的温度、湿度和通风条件，因此保温车具有特殊的结构和功能。 保温车的车体装有隔热材料，以减少车内外之间的热交换，使车内温度不因外界温度影响而有较大变化。车内设有降温用的冷却装置、升温用的加温装置，以及测温装置和通风装置等，使车内具有适宜的温度、湿度及换气条件。车体外表涂成银灰色，以利阳光的反射，减少太阳辐射热的侵入。根据用途和冷却装置的不同，保温车分为冰箱保温车和机械保温车两种。 上游产业主要包括制冷设备、汽车零部件等生产商。这些供应商为保温车制造提供关键部件和原材料，如制冷系统、车身结构件、电气系统等。上游产业的发展水平和产品质量对保温车的性能和品质有着重要影响。 中游产业则主要指的是保温车的生产环节。这一环节包括整车的设计、制造、组装和测试等过程。保温车制造企业需要根据市场需求和技术标准，选择合适的原材料和零部件，进行整车的设计和制造。同时，还需要进行严格的质量控制和测试，确保保温车的性能和品质符合相关标准和要求。 下游产业则主要是指保温车的应用领域，包括冷链物流、食品运输、医药运输等行业。这些行业需要使用保温车进行商品运输，以保持商品在运输过程中的温度、湿度和通风条件，确保商品的质量和安全性。 根据中研普华产业研究院发布的显示： 2020年，我国的冷藏车已经达到28万辆，比2019年的21万辆，同比增长了33.3%，2019年的增长率是19.3%，其中，公路冷链运输占到90%，船运冷链运输占到8%，航空和铁路冷链运输分别占到1%。对比国际，我国冷藏车数量仅占货运汽车总量的0.3%左右，而主要发达国家占比高达0.8%至3%。 2023年，我国冷链物流需求总量约3.5亿吨，同比增长6.1%。冷藏车保有量约43.2万辆，同比增长12.9%，尤其是新能源冷藏车普及和利用力度明显加强。随着冷链物流等行业的快速发展，保温车的需求也在不断增加，为保温车行业的发展提供了广阔的市场空间。 保温车行业未来潜在市场 保温冷藏车是冷链运输的重要环节，在保证食品新鲜和产品安全方面起到了重要作用。2023年，冷链基础设施建设投资约585.5亿元，同比增长8.2%。截至2023年底，冷库总量约2.28亿立方，同比增长8.3%。其中高标准冷库占比有所提高，约为62%。果蔬、肉类、水产品等农产品产地低温处理率分别为23%、78%和80%，均高于2022年水平。 随着多个行业的快速发展，保温冷藏车的需求已经不仅仅局限于食品药品领域。首先，电子行业中微电子产品的精密性要求日益提升，这使得对运输过程中的温度控制变得至关重要。因此，电子行业对保温冷藏车的需求开始显著增加，以确保微电子产品在运输过程中不受温度波动的影响。 同时，化工行业中需要保持特定运输温度的危险化学品领域也对保温冷藏车产生了更高的需求。这些化学品在运输过程中需要维持特定的温度范围，以确保其安全性和稳定性。保温冷藏车能够提供稳定且精确的温度控制，满足这一领域的需求。 此外，花卉等行业也开始重视冷藏运输。随着花卉市场的不断扩大和消费者对花卉品质的要求提高，通过冷藏运输保持花卉的新鲜度和品质变得尤为重要。因此，花卉行业也成为保温冷藏车行业的潜在市场之一。 在激烈的市场竞争中，企业及投资者能否做出适时有效的市场决策是制胜的关键。报告准确把握行业未被满足的市场需求和趋势，有效规避行业投资风险，更有效率地巩固或者拓展相应的战略性目标市场，牢牢把握行业竞争的主动权。 更多行业详情请点击中研普华产业研究院发布的。 关注公众号 免费获取更多报告节选 免费咨询行业专家 相关深度报告REPORTS 11148 2898 3698 4498 5349 6198 推荐阅读 加氢催化剂行业是一个专注于...
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