北京举办“AI+新材料”专题交流活动 人工智能重塑材料研发新范式
当前，人工智能与材料科学的交叉融合正成为全球科技竞争的新前沿。为推动这一领域从概念探索走向实质落地，北京市科学技术委员会相关机构于8月14日组织举办了“AI+新材料”专题交流活动，邀请学界与产业界代表共议技术痛点与协同路径，就新材料研发的智能化转型展开系统性探讨。
产学研深度融合，共探AI赋能材料研发新路径
艾媒网（iiMedia.cn）获悉，8月14日，由北京市科学技术委员会相关机构组织的“星光璀璨 筑梦北京”暨科技人才思享汇系列活动——“AI+新材料”专题交流活动在北京市成功举办。
本次活动汇聚了来自清华大学、中国科学院物理研究所等高校与科研院所，以及众多产业企业的40余名北京科技新星、专家学者和产业技术人才，旨在通过跨学科、跨领域的深度对话，推动人工智能技术与新材料研发的系统性融合。
与会嘉宾围绕数据治理、智能体应用、人才培养、成果产业化等核心议题展开研讨，表明北京在构建“AI+新材料”创新生态方面迈出实质性步伐。当前，全球新材料产业正处于技术迭代与智能化转型的关键窗口期，传统基于试错法的材料研发模式面临周期冗长、成本高昂等结构性瓶颈，人工智能的引入被业界视为破解这一困局的核心变量。
此次活动通过搭建高端对话平台，不仅为前沿技术交流创造了条件，更通过合作需求对接环节，促进了科研成果与产业需求的精准匹配。
专家齐聚建言献策，聚焦数据体系与智能体建设
活动期间，多位学界与产业界代表发表了具有前瞻性的专题报告。
清华大学化工系长聘副教授王笑楠以《人工智能赋能能源化工材料研发新范式》为题作深度分享，系统阐释了AI技术在能源化工材料分子设计、性能预测、反应路径优化及工艺放大中的创新应用，提出了从传统“经验驱动”向现代“数据驱动”转变的研发新范式。她指出，基于深度学习与高通量计算的融合方案，能够在海量化学空间中快速筛选目标材料，将原本需要数年完成的实验验证周期压缩至数月甚至更短。
中国科学院物理研究所特聘研究员、北京物科数智科技有限公司董事长吴泉生则围绕《材料数据体系和智能体建设》展开深入交流，强调高质量材料数据库、标准化数据治理框架以及智能体（AI Agent）技术对于突破传统研发瓶颈的关键支撑作用。
吴泉生分析认为，材料科学数据具有多尺度、多模态、高维度的复杂特征，只有建立统一的数据标准与共享机制，才可能为人工智能模型提供可靠的训练基础；而具备自主规划、工具调用与逻辑推理能力的材料智能体，则有望在未来承担文献调研、实验设计、数据分析等重复性智力劳动，释放科研人员的创新潜能。
与会专家一致认为，新材料研发与人工智能的融合，正在催生“第四范式”科学研究方法论，其核心在于通过数据密集型发现模式，重构材料从基础研究到工程应用的全链条创新体系。
政策引领与产业需求双轮驱动，构建材料创新生态
从更宏观的产业视角审视，此次交流活动恰逢全球新材料产业变革与中国科技自立自强战略深入推进的关键节点。新材料作为现代制造业的“底盘技术”与“产业粮食”，其研发效率与突破程度关系到高端装备制造、新能源、电子信息、生物医药等战略性新兴产业的国际竞争力。
北京市作为全国科技创新中心与国际科技创新中心建设的主阵地，近年来持续加码对“AI+科学”交叉领域的政策支持力度，通过科技人才思享汇、北京科技新星计划等平台机制，系统性打通基础研究、应用开发与产业转化的创新链条。
产业变革的深层驱动往往源于技术应用规模与市场价值的跨越式增长，这一趋势在当前智能体的发展中得到印证。iiMedia Research（艾媒咨询）发布的《2026年OpenClaw现象分析及智能体行业发展趋势研究报告》显示，全球AI智能体整体市场规模在2025年迅速飙升至372亿美元；随着智能体与各行业业务流程深度融合，预计2030年市场规模有望突破3000亿美元。智能体作为新一代人工智能应用的关键形态，其面临的数据质量、跨机构调用及安全治理挑战，正是当前亟待突破的制度瓶颈。
本次研讨中，数据治理成为焦点议题之一。与会代表普遍认识到，材料数据的规范性、共享性、互操作性及安全性，是制约当前AI模型训练效果与泛化能力的核心要素。如何平衡数据开放共享与知识产权保护，如何建立跨机构的数据协同治理机制，成为亟待解决的制度性课题。
与此同时，智能体技术的应用前景引发广泛讨论，专家指出，下一代材料研发平台将不再是孤立的计算工具，而是具备连续学习与自主决策能力的智能系统，能够实现从材料基因设计、合成路径规划到性能验证反馈的全流程闭环自动化。
此外，活动还就“AI+新材料”领域的伦理规范、算法可解释性以及技术落地中的标准缺失问题进行了建设性探讨，体现了学术界与产业界对技术负责任创新的共识。
从实验室到生产线，成果转化与人才培养成关键命题
本次活动的深层价值在于其不仅是一次前沿学术思想的碰撞，更是一次务实的产业需求对接。
面对新材料领域长期存在的“死亡之谷”——即从基础研究突破到规模化产业应用之间的转化鸿沟，与会专家与企业代表就成果转化的现实路径、商业模式及风险分担机制展开了务实而深入的探讨。
如何在保持学术前瞻性的同时，让人工智能驱动的材料研发解决方案真正嵌入产业端的研发流程，实现降本增效与产品迭代，成为现场热议的焦点。多家企业代表在对接环节中提出具体技术需求，涵盖电池材料、催化材料、生物医用材料等细分方向，显示出市场对AI赋能材料研发的期待。
人才培养方面，活动特别强调要打破传统材料科学与计算机科学之间的学科壁垒，构建跨学科课程体系与联合培养机制，培育既深谙材料物理化学原理又熟练掌握人工智能算法与工具开发的“双栖型”人才队伍，为行业持续发展储备核心智力资源。
综合来看，此次“AI+新材料”专题交流活动的成功举办，为北京乃至全国的新材料产业智能化升级提供了重要的思想交流平台与合作对接契机。
随着国家层面材料基因工程计划的深入推进、北京国际科技创新中心建设的加速落地，以及数据基础设施的不断完善、智能体技术的日益成熟和产学研协同机制的持续优化，人工智能有望释放新材料研发的创新潜能，推动中国从材料大国向材料强国跨越，为全球材料科技竞争格局的重塑贡献中国智慧与方案。
