“应用场景牵引的人工智能+新材料关键技术识别”研讨活动在京举办

9月28日，由中国科协立项支持，中国材料研究学会主办的“应用场景牵引的人工智能+新材料关键技术识别”研讨活动在中国科技会堂举办，20余位来自高校、科研院所及企业的一线专家围绕相关议题开展交流研讨。本次活动由国家自然科学基金委工程与材料科学部原副主任苗鸿雁担任执行主席，中国地质大学（北京）博士崔晓亚担任学术秘书。

主旨报告环节，北京科技大学教授宿彦京以“材料智能技术与大模型”为题，从材料大语言模型研究进展、钢铁材料基础语言模型、生产工艺流程优化与逆向设计、钢铁材料智能体搭建等方面，系统阐释了材料智能技术的内涵和钢铁大模型的研发与应用情况。西安交通大学教授薛德祯作“生成式合金设计”报告，介绍当前生成模型如何有效应对传统机器学习在合金设计中面临的诸多挑战，从性能优化、工艺优化、实验验证等方面阐释了生成式技术为合金设计带来的全新突破。中国钢研科技集团有限公司教授级高工苏航以“材料计算、实验、应用数据AI协同”为题，指出材料数据与人工智能的协同发展是关键，需打通计算、实验、应用数据链路，让数据真正成为技术创新的“燃料”，并系统介绍了材料数据与人工智能协同发展新路径，为材料领域创新发展提供开拓性思路。

自由发言环节，专家们围绕应用场景牵引技术融合创新及产业链协同创新等话题，结合各自研究专长展开深入交流。其中，清华大学助理研究员郭子玉呼吁，要打破“国外技术即标杆”的思维定式，在人工智能与新材料融合领域建立自主标准体系，加强国产技术与装备的验证评价。化学工业出版社编辑刘丽宏提出，技术创新需紧扣产业实际需求，人工智能模型与新材料技术必须通过真实场景考验，持续迭代优化才能真正落地见效。

大家一致认为，新材料作为国民经济战略性基础性产业领域，其研发水平关乎国家产业链供应链安全与科技自立自强，须突破“AI+新材料”领域技术瓶颈与产业壁垒。跨学科、跨领域的协同创新是关键，应推动“AI+新材料”研发、生产、应用等关键场景的深度融合。要加强产学研用联动，构建从基础研究、中试验证到工程化应用的全链条创新体系。当前我国在“AI+新材料”方面话语权不足，亟需构建政产学研用协同生态、加强技术研发与成果转化，提升国产新材料的国际认可度，助力我国新材料产业迈向全球价值链中高端。

会后，专家们赴中国科学院电工研究所实地考察，了解AI在新材料研发中的多维应用场景。

中国科协科学技术创新部供稿