人工智能赋能材料科学：历史、挑战与未来愿景
周凤翔 1,2，周杨理理 1,2，赵紫威 1,2，汪卫华 1（1.中国科学院东莞材料科学与技术研究所；2.松山湖材料实验室）
摘要：面对材料研发周期长、依赖经验的现实困境，系统论述了人工智能驱动材料科学从传统试错范式向“智能自主创制”范式变革的演进逻辑，解析了认知能力与决策主权由人类向智能系统迁移的跃迁机制。从材料设计、合成规划及自主实验系统等方面系统阐述了人工智能赋能材料创新的实现路径。针对数据孤岛、物理可解释性缺失及算力前置等局限，提出将物理机理嵌入统计模型是跨越能力边界的关键。展望未来，多模态大模型与数字孪生技术的深度集成，将构建覆盖材料全生命周期的智能管理体系，推动材料研究和应用迈入算法驱动与人机协同的自进化时代。
关键词：材料科学；人工智能；范式变革
目录介绍
1 材料研究的范式演进
1.1 实验科学阶段（experiment-driven，19世纪末至20世纪中期）
1.2 理论计算阶段（computation-driven，1950-2010年）
1.3 数据驱动阶段（data-driven，2010-2020年）
1.4 智能自主阶段（AI for materials，2020-至今）
2 人工智能赋能材料科学的驱动路径
2.1 目标材料的发现与设计
2.1.1 正向筛选
2.1.2 逆向设计
2.2 材料合成规划
2.2.1 规则搜索规划
2.2.2 语义理解规划
2.2.3 混合规划
2.3 自主实验室
3 人工智能材料的能力边界与挑战
3.1 数据孤岛
3.2 模型可解释性缺失
3.3 算力前置的现实悖论
3.4 置信区间不确定性
4 材料智能创制的未来愿景
4.1 纵向深化
4.2 横向集成
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