人工智能赋能超高温高熵陶瓷智能设计

田德祥 1,2，卢佳琦 1,2，李佩璇 1,2，高兴誉 3，王毅 1,2，宋海峰 3，李金山 1,2（1.西北工业大学中国–哈萨克斯坦材料基因工程与智能科学“一带一路”联合实验室；2.西北工业大学凝固技术全国重点实验室；3.北京应用物理与计算数学研究所）

摘要：面对航空航天、深海探测、先进核能等国家重大战略领域对极端环境材料的迫切需求，传统材料体系在超高温、强腐蚀、高应力等复杂耦合工况下已接近性能极限。高熵陶瓷凭借其极其庞大的成分空间与卓越的极端环境性能，成为新一代战略材料。然而，其广阔的成分空间使得传统“试错”研发模式陷入“组合爆炸”困境，研发周期漫长且效率低下。如何实现高熵陶瓷的定向、高效设计，成为制约其工程化应用的瓶颈。系统分析了人工智能赋能超高温陶瓷（AI4UHTC）智能设计新范式。以超高温高熵陶瓷为典型材料，深入分析了该范式深度融合高通量计算与机器学习技术，驱动研发流程从“经验试错”向“知识辅助–数据驱动”的“智能设计”根本性转变。系统梳理了高熵陶瓷设计范式从经验试错、知识驱动、数据驱动到智能设计的演进逻辑，重点阐述了机器学习在可合成性精准预测、力学/热学/化学等关键服役性能设计与优化，以及多目标协同等方面的强大能力与应用实例。同时，深入剖析了当前智能设计在数据生态、模型可解释性、工艺集成及计算—实验闭环等方面面临的挑战。最终，“数据—模型—知识—智慧”自主进化路径和“AI 多智能体”体系的构建，将高效推动超高温高熵陶瓷智能设计软件自主化并实现AI4UHTC 的典型应用示范。

关键词：高熵陶瓷；智能设计；机器学习；AI4UHTC