人工智能驱动高性能钛基材料设计与制造的研究进展：机遇与挑战
弭光宝1, 成浩1,2, 孙若晨1, 孙圆治1,3, 邱越海1, 谭勇1,陈义斯1, 隋楠1, 肖文龙2, 李培杰3, 王新宇1, 唐堰清1（1.中国航发北京航空材料研究院 先进钛合金航空科技重点实验室；2.北京航空航天大学 材料科学与工程学院；3.清华大学 新材料国际研发中心）
摘要：高性能钛基材料因成分-工艺-组织-性能关系的敏感性与复杂性，其研发过程长期受限于高维非线性优化与高试错成本的双重挑战。人工智能（artificial intelligence，AI）作为一项渗透性极强的颠覆性技术，正在为高性能钛基材料这一战略领域引入从经验驱动向模型与数据双轮驱动的研发新范式。本文综述人工智能驱动高性能钛基材料技术（AI+Ti）的最新研究进展，聚焦AI 如何针对高性能钛基材料的成分复杂、相变多样、热工艺窗口窄、组织演化路径依赖性强等固有特点，提供新的解决方案。主要内容包括：AI 在构建高精度相图-性能预测模型、实现性能目标→微观组织→成分/工艺逆向设计中的突破；在增材制造、热处理等关键过程中，实现从成形控制到组织与性能主动调控的智能升级；以及构建基于数字孪生的服役行为预测框架。在此基础上，进一步剖析AI+Ti 领域面临的数据、模型、验证、集成等核心挑战，并展望物理信息机器学习、自主实验平台等未来发展方向。最后，针对知识表示、人机协作模式、工程信任建立等非共识性问题进行讨论，并对该领域的未来发展趋势进行深入阐述：（1）复杂服役环境下的材料性能预测与多尺度耦合；（2）全流程工艺参数的智能协同；（3）钛合金专用物理信息感知模型的构建与演进。AI+Ti 已超越工具应用范畴，升维为一场深刻理解并最终驾驭高性能钛基材料认知与范式的变革。
关键词：高性能钛基材料；人工智能；机器学习；材料设计；智能制造；发展挑战
目录介绍
1 AI+Ti的核心方法论：面向材料复杂性的专业算法与数据策略
1.1 应对小样本高成本：主动学习范式与多尺度数据融合策略
1.2 保障物理可解释性：物理信息增强范式下的机理驱动建模
1.3 优化工艺路径序列决策：贝叶斯优化与强化学习范式
2 设计变革：从相图导航到性能定制的逆向工程
2.1 高维相空间探索与性能边界预测
2.2 分子原子尺度智能引擎：高精度模拟的基石与多体系拓展
2.3 微观组织工程的逆向设计：从性能目标到组织蓝图
2.4 多目标协同优化设计：从性能权衡到性能协同的智能寻优
3 制造升级：从参数窗口到自适应控制闭环
3.1 增材制造的实时感知与决策智能
3.2 热机械处理的全局路径优化
3.3 防护涂层的高维设计空间智能导航
4 评价与服役：从离线检测到在线预测与数字孪生
4.1 基于初始状态的性能与寿命智能初筛
4.2 数据-物理融合的损伤演化建模
4.3 构件级数字孪生体的搭建
5 AI+Ti 研发范式的思考
5.1 新范式的核心支撑与运行逻辑
（1）数据密集型高通量感知与计算
（2）物理信息增强的模型认知系统
（3）机器人驱动的自动化实验闭环
5.2 范式转型在高性能钛基材料研发中的实践途径
（1）从性能导向到机理嵌入的合金设计
（2）从工艺窗口到过程智能的制造调控
（3）从服役考核到寿命预测的性能评估
5.3 范式转型面临的深层挑战
（1）数据挑战：质量、标准与生态
（2）模型挑战：可解释性、因果性与可信度
（3）融合挑战：跨尺度壁垒与人机协同
（4）工程与认证挑战：从虚拟到现实的“最后一公里”
6 展望
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