中投顧問重磅推出"產(chǎn)業(yè)大腦"系列產(chǎn)品，高效賦能產(chǎn)業(yè)投資及產(chǎn)業(yè)發(fā)展各種工作場景，歡迎試用體驗！ | ||||
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中投網(wǎng)2024-09-06 08:37 來源：中投網(wǎng)
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人工智能技術已被廣泛應用于生物、醫(yī)療、工業(yè)等各領域。新材料產(chǎn)業(yè)周期長，情況復雜，打通材料科學和工程應用的鏈條需要多方協(xié)同發(fā)展。AI賦能材料科學，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。
使用人工智能技術的材料研發(fā)，能夠在物性預測和新材料研發(fā)過程中，基于更強的數(shù)據(jù)分析能力，同時利用機器學習算法，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，簡化材料科學家耗費在數(shù)據(jù)分析、大規(guī)模文獻查閱和實驗等工作上的時間
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關系，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）平臺，借助高通量計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術，有效整合現(xiàn)有的材料研究力量和設備，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)布了哈佛福德學院和普渡大學的研究成果，科研人員利用機器學習算法，用“失敗”的實驗數(shù)據(jù)預測了新材料合成，意味著機器學習將改變傳統(tǒng)材料發(fā)現(xiàn)方式。通過計算機建模和人工智能（機器學習）技術，根據(jù)所需要的性能預測候選材料，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。
中國科學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《材料基因工程關鍵技術與支撐平臺重點專項實施方案》，開展材料基因工程基礎理論、關鍵技術與裝備、驗證性示范應用的研究，布局了示范性創(chuàng)新平臺的建設。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。 由于中國市場廣大，技術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
能力需要AI企業(yè)進一步落實。材料行業(yè)應用場景與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)務的高效創(chuàng)新。
據(jù)工信部數(shù)據(jù)，2025年中國新材料產(chǎn)業(yè)將達到10萬億市場規(guī)模，復合增長率達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技術對材料科學賦能的關注度明顯上升，AI材料科學相關技術的迭代速度也明顯加快。
2020年至2025年，中國AI材料科學CAGR預計將達36.76%，材料企業(yè)將逐步采用材料基因組模式進行新材料研發(fā)，以替代傳統(tǒng)研發(fā)模式。長期來看，中國AI材料科學或達到萬億市場規(guī)模。
中投產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2024-2028年中國未來產(chǎn)業(yè)之AI材料科學行業(yè)趨勢預測及投資機會研究報告》共十章。首先介紹了AI技術與材料學的關聯(lián)概況，并分析了新材料產(chǎn)業(yè)的發(fā)展狀況；然后報告分析了AI材料科學發(fā)展的環(huán)境，深入分析了AI材料科學產(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應用情況進行分析。隨后報告分析AI材料科學產(chǎn)業(yè)端的狀況；以及AI材料科學產(chǎn)業(yè)政策情況。最后對AI材料科學產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢及前景進行預測和建議。
第一章 AI發(fā)展及對材料學技術研發(fā)影響
1.1 AI技術概述
1.1.1 AI的定義與發(fā)展歷史
1.1.2 AI的關鍵技術
1.2 材料學技術研發(fā)現(xiàn)狀
1.2.1 材料學的定義與重要性
1.2.2 材料學技術研發(fā)的挑戰(zhàn)
1.3 AI在材料學研發(fā)中的應用
1.3.1 AI在材料設計中的應用
1.3.2 AI在材料性能預測中的應用
1.3.3 AI在材料制造過程優(yōu)化中的應用
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)的重要性
2.2 新材料產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
2.2.1 中國新材料產(chǎn)業(yè)發(fā)展概況
2.2.2 新材料產(chǎn)業(yè)規(guī)�，F(xiàn)狀分析
2.3 新材料產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢
2.3.1 技術創(chuàng)新趨勢
2.3.2 市場需求趨勢
2.3.3 政策與法規(guī)趨勢
第三章 AI材料科學產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境
3.1 技術環(huán)境
3.1.1 AI技術進步對新材料產(chǎn)業(yè)的影響
3.1.2 新材料產(chǎn)業(yè)的技術需求
3.2 經(jīng)濟環(huán)境
3.2.1 投資環(huán)境分析
3.2.2 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應用及投資機會
5.1 傳統(tǒng)材料行業(yè)AI應用狀況
5.1.1 AI在傳統(tǒng)材料行業(yè)的應用現(xiàn)狀
5.1.2 AI技術在傳統(tǒng)材料行業(yè)的潛力
5.2 投資機會分析
5.2.1 投資熱點
5.2.2 風險與挑戰(zhàn)
第六章 新型材料行業(yè)AI應用及投資機會
6.1 新型材料行業(yè)AI應用狀況
6.1.1 AI在新型材料行業(yè)的應用現(xiàn)狀
6.1.2 AI技術在新型材料行業(yè)的潛力
6.2 投資機會分析
6.2.1 投資熱點
6.2.2 風險與挑戰(zhàn)
第七章 AI材料科學相關技術進展
7.1 材料設計技術進展
7.1.1 計算材料科學
7.1.2 高通量實驗技術
7.2 材料性能預測技術進展
7.2.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動的材料性能預測
7.2.2 機器學習在材料性能預測中的應用
7.3 材料制造過程優(yōu)化技術進展
7.3.1 智能制造技術
7.3.2 過程控制與優(yōu)化
第八章 AI材料科學產(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)應用
第九章 AI材料科學相關政策研究
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 投資領域與方向
10.2 行業(yè)前景預測
10.2.1 短期前景
10.2.2 長期前景
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