人工智能与新材料产业能擦出什么样的火花？！
千百年来，人类寻找新材料的过程中也面对着无穷无尽的可能。自然界中天然存在近百种元素，按照不同的组合和比例原则上形成的材料可能是无限的，但其中只有很小的一部分已经被人类发现或者合成，更小一部分因为某方面性质上的优势而获得应用。人类发现这有应用价值的极小一部分材料经历了非常漫长的过程，有些可能历经数十年，几代人反复尝试、改进才获得成功。有些材料学家调侃自己的工作就是“炒菜”，今天组合一些元素，按一定条件让它们反应，看看产物是什么，明天又换一些，再继续尝试，就像炒菜时原料换一换、佐料变一变。在菜炒出来之前不能确定炒出来的菜味道怎样，材料合成出来之前也不知道性能怎样，要找出好的材料需要不断炒、不断“试错”。这就导致炒出好的菜、找到好的材料的过程漫长，成本也很高。
相对于传统的“炒菜”、“试错”式的新材料研究方法，利用人工智能技术进行新材料研发具有一个与生俱来的优点一一在错误中学习。在“炒菜”式研究新材料中，当一次实验合成的材料性能不好时，虽然人们也能从这次实验中积累了一些经验教训，但是很多关于这次失败实验的信息并没有被有效利用。而人工智能技术可以充分利用成功和失败实验的各种数据，基于数据挖掘、机器学习等算法去挖掘、训练出具有预测功能的新模型，从而在下一步的设计中加以充分应用。阿尔法狗围棋程序之所以能打败人类围棋冠军，一个很重要的原因是其利用近两千个CPU和三百个GPU的超级计算机进行并行计算，模仿人类，自我对弈，进行了大量的前期训练，这些自我对弈的训练过程积累了大量成功和失败的经历，并被有效利用，从而实现了程序的不断进化。利用人工智能技术来研发材料也一样，需要通过大量的实验和计算，训练出可以普遍适用的模型。
阿尔法狗程序不断进步，关键在于其能自我对弈；寻找新材料的人工智能技术要发展，也需要大量成功或者失败的实验及计算数据。大量实验数据产生耗费的经济和时间成本较大，相对而言，近年来并行计算技术的发展使得大量数据的计算在经济和时间上成本都远远低于实验。因此，采用并行计算技术来产生大量的材料性质和性能的数据，并以此为基础来发展材料研发的人工智能技术成为近年来的发展方向。
新材料产业是制造强国的基础，是高新技术产业发展的基石和先导，直接关系着我国战略新兴产业的发展。然而，我国新材料产业发展总体仍处于爬坡过坎的关键阶段，关键材料“卡脖子”问题还广泛存在，这与世界第一原材料工业大国的地位很不匹配。人工智能（Artificial Intelligence）的出现改变新材料的发现方式，不仅效率更高，还可以“变废为宝”。
据有关机构测算，2011年我国新材料产业总产值仅仅为0.8万亿元，到2019年我国新材料产业总产值已增长至4.5万亿元，年复合增长率超过了20%。目前，新材料产业集聚效应明显，从追求大而全向高精尖转型，北京、深圳、上海、苏州已经成为国内四大纳米材料研发和生产基地；京津地区、内蒙古包头、江西赣州及浙江宁波等地则成为稀土钕铁硼材料的主要生产基地；武汉、长春、广州、厦门成为光电新材料的主要产业基地。
融资方面，根据“新材料在线”的分析报告，2015-2018我国成立多个新材料产业基金。在政府支持与市场驱动的双重助力下，新材料领域的创业和投资也方兴未艾。2015-2018我国成立了多支新材料产业基金，目标规模超千亿。2019年上半年截至6月30日，国内仅显示材料产能扩充方面，已公布的投资超过400亿元。
单在2020年7月，国内就有不少新材料公司获得融资。包括：烟台德邦科技有限公司由三行资本完成数千万人民币融资；明讯新材由盈科资本作为领投方与复星、毅达及同创伟业等一线投资机构共同参与了数亿元人民币的新一轮融资；苏州泰吉诺新材料科技有限公司由川流投资和广发乾和共同投资，完成千万级A轮融资。
但是，在以上利好消息之下，还藏着许多不明朗因素。目前，我国新材料产业规模、技术水平、发展机制等方面与国外仍存在较大差距。过去70年绝大多数时候，中国制造业的发展主要依靠引进、研仿两个法宝。相应的材料研究也以“国产化”为主，其优点是多快好省，缺点是照猫画虎，知其然不知其所以然，无法形成自主迭代升级能力，只能重复“研仿—落后—再研仿—再落后”的循环。
受到当前国际形势急剧变化的影响下，不少西方国家对中国实行更严厉的技术封锁，使得国内的新材料发展失去了借鉴来源。除此之外，目前很多领域开始进入无人区，所需要新材料的研发也终究会面临“仿无可仿”的困境，导致新材料发展一直滞后于装备制造，重大装备、重大工程往往最后才确定材料方案，“等米下锅”的现象非常突出。
根据“新材料在线”的报告，我国新材料的进口率高达86%，自给率仅14%。下图为新材料在线整理的我国重点应用领域急需的新材料列表：
图1 高度依赖进口的新材料清单
然而，“危机就是转机”，对于本土投资者、创业者来说，这是一次凤凰涅槃的巨大机会。新材料产业国产化需求迫切，具有技术优势的国产替代材料将获得未来市场，进口替代仍将是未来一段时间新材料投资的主要逻辑，这是对新材料产业发展的一大利好消息。
AI与新材料的相遇
传统的新材料研发过程，主要依赖科学直觉与实验判断，再加上大量的重复性实验来完成验证，可谓是历尽千辛万苦。倘若想要进入市场，则需要更多的步骤如优化与调试、批量生产等，最后从研发到市场应用时间跨度非常长，通常需要10~20年时间（如图2）。当其他技术的迭代速度远超材料研发的迭代速度时，材料就会成为“木桶理论”中制约发展的那个“短板”。因此，缩短新材料的研发时间是一个亟需解决的重要问题。
图2 新材料研发过程的主要环节
这时候，“人工智能”这个超级工具出现了。人工智能具备“快速处理”和“自主学习”两种能力。人工智能实现了学习、决策和行动的快速处理。计算机处理信息、沟通信息、并行计算和线性计算的速度都快于人类。人工智能可以更灵活地自主学习和管理知识，支持知识的“产生——存储——应用——更新”的体系化管理。因此，人工智能介入材料科学之后，新材料的产生会比如今变得简单易行。
第一个优点，人工智能的一大优点便是可长期长时间的进行工作。当人工智能介入新材料科学，他可以长时间长期的进行数据模拟和分析。进行模拟实验从而得出材料硬度，化学性质等数据。这便省去了大量的试验时间，甚至还省去人工实验的实验误差。
第二个优点，人工智能还可以根据现有的材料数据库，来自行寻找完成新材料研发的方法与路线。新材料的研发好比厨师做菜，不同元素的原子、分子好比手中的原始食材，合成方法好比一个个的“菜谱”，通过不同的组合方式，人工智能就能够像米其林三星级大厨一样，不断创造新菜品一样，创造出新的材料。当然，相比于做菜，新材料的研发需要往数据库中输入足够多的数据，如组合化学，过程建模，材料特性等，事后也要人类科学家进行修正。不过，人工智能还有“知识迭代”的过程，这意味着它存储了它收到的每个请求所生成的数据，从而加快识别下一个候选材料的过程。换句话说，随着时间的推移，人工智能在创造新材料时将会变得越来越高效。
第三个优点，人工智能在前期仿真阶段之后，还可以承担后期实际生产验证阶段的工作。在智能材料实验室中，人工智能通过系统将计算机与机械臂相结合，将数据从计算机的仿真结果传送到机械臂上，再通过人工智能来操作完成实验乃至后续的验证步骤，最终实现整个新材料研发过程的“无人化”。
除了人工智能对新材料研发有促进之外，新材料的出现反过来也能够提升人工智能的发展。中科院金属研究所成会明院士说提到，像二维材料、石墨烯这样的新材料如果应用于智能传感以及更高层次的仿神经元结构，将极大促进人工智能的发展[7]。当人工智能开发新材料，而这些材料又被用于改善承载人工智能的硬件之后，就会形成类似“协同进化”的情况，届时，人工智能将会使用自己研发的新材料来完成“自我进化”，得到更进一步发展。
AI与新材料研制相结合的探索
当前，相比于“人工智能+医疗行业”在疫情下的蓬勃发展，“人工智能+新材料”这对组合却显得缺少一些“化学反应”，新材料研发产业并没有大规模投入使用人工智能，但是在目前学术界和产业界都做出了尝试，下方是若干具体案例：
学术界
麻省理工学院开发了材料基因组锂电材料数据库，通过人工筛选和机器学习的方式来探索各种材料规律；哈佛大学把太阳能电池的分子材料作为主要的研究重点，通过机器学习来预测模拟物质的实际属性；中国科学院物理研究所锂离子电池研究团队采用Bvpath（键价）和人工智能算法融合，筛选先进电池所用的固态电解质材料以及从电池安全性能出发，结合人工智能技术进行正极材料的筛选和发现；上海大学为响应国家材料基因工程，自主研发Materials Information Platform(MIP)，致力于促进实现《“十三五”国家科技创新规划》提出的新材料“研发周期缩短一半、研发成本降低一半”的战略目标。
产业界
通用电气公司通过应用高通量实验技术，结合人工智能数据挖掘技术，发现了符合性能要求的高温合金材料；Symyx公司结合高通量实验与人工智能技术开发出了新型化工催化剂；英特尔和三星将人工智能技术与材料大数据融合，用于相变存储合金和高介电材料研究；康宁公司将人工智能技术应用于 PMN-PT 电光陶瓷的发明及光通信元器件产业化。
展望
人工智能产业与新材料研发产业分别在国内都有强劲的发展势头，但是把两者结合到一起形成新的产业这种做法，目前在国内还处于初级阶段，相应的产业还没有发展成熟起来。然而，不成熟的另一方面意味着这是一个“蓝海市场”，有非常大的发展空间，在未来，人工智能+新材料的发展方式将会颠覆原有市场，新材料研发由“经验指导实验”的传统模式向“理论预测、实验验证”的新模式转变，以提高新材料的研发效率，使材料的发现、优化设计建模和仿真更加高效与可靠。
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