摘要：超材料是由人工结构构成、具有自然材料所不具备的超常性质的人工材料，有望获得与自然物质性质迥异的“新物质”，为诸多应用领域提供了变革性技术支撑；超材料的新原理、新功能实现处于爆发期，相关产业链开始萌生，而产业化、工程化进入瓶颈期，超材料当前所处的特殊阶段恰是国家战略介入的机遇期。本文总结了超材料的概念演进过程，从国际、国内两方面概要梳理了超材料的研究进展及发展趋势，从产业化方向、产业链格局、产业发展策略三方面系统凝练了超材料的产业化进展。进一步辨识了超材料产业发展面临的挑战，突出体现在制备技术、测试与表征技术、工程化技术、产业链、研发人才等方面，从人工智能（AI）技术在超材料设计中的应用、超材料在AI技术演进中的应用两方面展望了AI 技术为超材料产业带来的新发展机遇。为此建议，以重点应用需求为牵引进行重大项目布局，建设国家级超材料制备、大数据与设计平台，组建国家级创新联合体并促进跨学科人才培养，在中长期尺度上精准推进我国超材料产业高质量发展。

摘要：生命系统极其复杂，难以精确描述和预测，这给高效设计合成生物系统提出了挑战，故在合成生物系统构建中往往须进行海量工程试错和优化。近年来，人工智能技术快速发展，其基于海量数据的持续学习能力和在未知空间的智能探索能力有效契合了当前合成生物学工程化试错平台的需求，在复杂生物特征的挖掘与生命系统的设计方面具备巨大潜力。该文回顾并总结人工智能在合成元件工程、线路工程、代谢工程及基因组工程领域的研究进展，并分析和讨论人工智能与合成生物学交叉研究在数据标准化、平台智能化、实验自动化、预测精准化方面存在的一系列挑战。人工智能和合成生物学的融合有望给“设计—构建—测试—学习”闭环的全流程带来变革，而孕育“类合成生物学家”也将反过来引起人工智能技术的飞跃。

摘要：发展智能制造是我国制造业创新升级的主攻方向，高端新材料是支撑高端装备和重大工程需求的核心材料，推动智能制造与高端新材料制造紧密结合，对提升高端新材料制造能力，满足重大装备对高端新材料的需求，具有重要意义。本文深入分析了高端新材料智能制造的必要性，在分析面向高端新材料的高性能制造、复杂构件的整体化与轻量化制造、高端构件的一体化与低成本绿色制造等特征基础上，总结了传统“试错法”研发模式在材料制造领域遇到的主要问题与挑战，分析了数据驱动的高端新材料智能制造研发模式带来的重大变革与机遇，并以材料智能加工成形为例，全面梳理了亟需发展的共性关键技术及其发展方向。本文从加强关键技术研究、构建创新体系、创新学科交叉人才培养和加快成果转化等方面，提出了加快发展高端新材料智能制造的对策建议，以缩短与国外先进水平的差距，支撑我国材料产业的升级换代和跨越式发展。

摘要：新材料是新兴产业和未来产业发展的根基，是抢占科技和经济发展制高点的重要领域，也是我国推进新型工业化的重要驱动力。本文梳理了新材料在信息、能源、生物、深空与深海探测等领域的发展趋势，发现新材料联用或与其他学科、领域的深度融合正在成为新材料发展的重要特点；系统分析了我国新材料产业在规模、技术创新能力、企业和集群等方面的发展现状，总结了新材料产业发展存在的关键原材料依赖进口、核心装备尚未实现自主可控、高端产品自给率不高、部分重点产品缺乏应用迭代、标准和评价体系不完善等问题；提出了面向新兴产业亟需发展的9 个重点方向以及面向未来产业亟需布局的7 个重要方向。为推动新材料产业的高质量发展，研究建议：着力筑牢新材料产业发展根基，扎实提升新材料产业链水平，营造良好的产业发展生态环境，完善产业发展配套政策。

摘要：纳米酶（Nanozymes）是由我国科学家首次提出的新概念，它是一类具有生物催化功能的纳米材料，能够基于特定的纳米结构催化天然酶的底物并作为酶的代替品。自2007年首次报道以来，全球已有来自于55个国家的420多个研究机构证实了纳米酶的普遍规律。纳米酶的发现第一次揭示纳米材料蕴含一种独特的纳米效应——类酶催化效应。纳米酶作为一种新材料，既有纳米材料本身的理化性质，又有类似酶的催化功能，兼具天然酶与人工酶的优势于一身。其中，纳米结构不仅赋予纳米酶高效催化功能，而且使纳米酶比天然酶稳定，易于规模化生产。另外，纳米酶独特的多酶活性将为设计廉价、稳定、各种各样全新的催化级联反应提供功能分子。纳米酶是多学科交叉融合的典范， 2022年被IUPAC评为十大化学新兴技术。在全球从事化学、酶学、材料学、生物学、医学、理论计算等多领域科学家的共同推进下，如今纳米酶已经成为新的研究热点。我国科学家在这一新兴领域一直发挥着引领作用，解析了纳米酶的构-效关系，将其催化活性提高了约１万倍，实现了超越天然酶的理性设计，创造了全球首个纳米酶产品，出版了纳米酶学英文专著，发布纳米酶术语及中国/国际标准化。更可喜的是，纳米酶新领域汇集了一大批多学科交叉融合的优秀青年科学家，推动纳米酶进入高速发展阶段，纳米酶的种类已经超过1200多种，其催化机制研究也更加深入，应用研究也从当初的检测逐步拓展到纳米酶催化医学、传感检测、绿色合成、新能源、环境治理等多个领域。本文向读者介绍纳米酶自发现以来的主要进展，包括最近发现的天然纳米酶，期待纳米酶从新概念、新材料衍生出新技术、新产品、新商品，服务人类健康，并带动新学科发展。

摘要：二维范德华磁性材料因其独特的物理特性已成为下一代自旋电子器件的重要候选材料, 尤其在双层磁性材料中, 多样化的堆叠构型诱导出可调控的磁序和丰富的量子现象. 基于第一性原理计算, 研究人员能够系统预测和设计新型磁性堆叠结构. 随着人工智能的快速发展, 高通量计算与深度学习为双层磁性材料的探索开辟了新途径.本文首先讨论了层间滑移与转角对磁序和物态的调控机制, 分析了层间耦合在磁电耦合、非共线自旋态及磁斯格明子形成中的关键作用. 随后, 介绍了高通量计算与深度学习在加速磁性材料堆叠设计中的关键应用. 最后, 对该领域面临的挑战进行了展望, 并提出了未来可能的发展方向.

摘要：近年来, 随着人工智能(artificial intelligence, AI)和自动化技术的快速发展, AI驱动的自主实验室在新材料智能研发领域展现出巨大潜力, 将成为新材料研发范式变革的“新基建”. 本文聚焦AI驱动的自主实验室在加速新材料发现中的国内外现状和核心挑战, 综述了AI驱动自主实验系统在加速新材料发现中的最新进展. 自主实验室通过将实验室自动化、机器人技术和AI算法、数据库融合为一个整体, 形成闭环反馈工作流, 在无需人工干预下高效优化目标性能. 根据自主实验室硬件和软件的技术特征和自主化程度, 可将其分为等级0至等级5. 数据驱动是AI技术的基础, 除了自主化程度外, 自主实验室具备智能化数据工厂的特征, 自主实验室既是数据的生产者也是数据的使用者, 数据标准化是打破自主实验室信息孤岛, 从“孤立智能”迈向“协同智能”的关键环节. 文中最后探讨了自主实验室建设面临的挑战并对未来发展方向进行了展望.

摘要：近年来, 随着大数据和人工智能技术的发展, 数据驱动的材料研发范式在材料构效关系挖掘和新材料设计与筛选等方面展现出显著优势. 数据作为此研究范式的基础, 在拓展材料设计空间和提升人工智能模型性能方面具有重要意义. 因此, 构建高质量材料数据库是数据驱动材料研发的重要一环. 自“材料基因组计划”启动以来, 理论数据库和实验数据库的数量和规模持续扩大, 数据基础设施和大数据技术也得到了充分发展. 本文围绕数据驱动研究范式下的材料数据库构建展开讨论, 首先从数据生成、数据预处理、数据存储和数据访问4个方面出发重点叙述了数据库构建的主要步骤, 然后基于数据体量、数据种类、访问方式和数据库特色等方面对国内外具有代表性的材料数据库进行总结, 最后从材料数据本身和数据基础设施建设两个视角出发, 对材料数据库未来的发展进行展望.

摘要：二维铁电材料展现出区别于传统铁电体的属性——显著减弱的退极化场效应, 这为器件微型化与功能集成提供了新机遇. 基于自极化机制的二维铁电材料已被实验证实, 并成功实现了单层极限的稳定室温铁电性, 其铁电起源与传统铁电体的离子位移模型一脉相承. 更有意思的是, 基于二维材料的新型滑移铁电体突破了这一理论框架: 它不依赖母体的本征极化, 仅需通过调控范德华(van der Waals, vdW)异质结的层间滑移矢量, 即可在六方氮化硼、过渡金属硫族化合物等非自极化材料中诱导稳定的宏观极化. 这种面外极化源于层间电荷再分布, 其超低能量势垒赋予极化方向非易失性翻转能力, 在超高密度存储器、光电器件等领域展现出独特应用优势. 本文系统梳理二维铁电材料的研究进展, 着重阐释各类滑移铁电体的构效机制与实验表征, 探讨栅压调控、光电响应等应用前景的实验探索, 最后展望该领域在机制研究、动态响应、工业化制备等方面面临的挑战.

摘要：伴随航空航天、电子芯片、人工智能等领域的高速发展, 高功率均热、散热的应用需求对高导热材料提出了越来越高的要求. 高导热纤维, 例如中间相沥青基碳纤维、氮化硼纤维、碳纳米管纤维、石墨烯纤维等, 既呈现出优异的高导热能力, 还兼具高力学强度、定向导热特性、可编织性, 是实现高功率散热应用的结构功能一体化理想材料. 本文梳理了高导热纤维的研究进展, 介绍了其导热机理以及独特的纤维结构和材料特性, 汇总了纤维热导率的测试方法, 展望了高导热纤维的应用前景以及未来发展方向.