材料是科技创新和产业升级的基石。当前，大模型、具身智能等人工智能的最新赛道，一方面对材料产业的原始创新和工程化能力提出更高要求，另一方面也成为基础研究和产业高端化的助力。全国政协委员、中国科学院院士、中国科学技术大学副校长杨金龙在接受《中国电子报》采访时表示，要结合思维智能与行动智能，实现材料产业升级的范式变革。

思维智能结合行动智能 催生颠覆式创新

2024年10月，诺贝尔奖的三大科学奖依次揭晓，其中两大奖项花落AI。物理学奖授予了基于人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明的两位科学家。化学奖授予破解蛋白质结构密码的三位科学家，其中两位来自谷歌旗下的“深层思维”公司。

AI For Science（科学智能）正在成为科研新范式。

“在化学和材料领域，人工智能已实现分子性质预测、实验方案自主设计、工艺参数优化等全链条赋能。但是，AI并非替代人类，而是拓展科研边界——通过构建材料知识图谱，人机协同可挖掘数据中隐藏的规律，催生颠覆性创新。”杨金龙说道。

早在2022年，中科大机器化学家团队就通过开发和集成移动机器人、化学工作站、智能操作系统、科学数据库，成功研制出“全球首个数据智能驱动的全流程机器化学家平台”。通过AI驱动，该平台仅用5周便可完成高熵催化剂创制，而传统方法需耗时1400年。

在杨金龙看来，AI技术可以分为两条路径，一个是思维智能，也就是智能模型、大模型等程序和软件；另一个是行动智能，也就是以智能机器人为代表的硬件载体。

“在基础研究中，尤其是在物质科学的研究中，我认为需要将思维智能与行动智能相结合，通过二者的高效协同，有效解决实际的科学问题。我国在丰富的应用场景和快速的工程化能力方面具备独特优势，面临的挑战主要是智能算法迭代速度快带来的国际竞争压力。解决这个挑战的关键在于人才的培养，比如DeepSeek的开发人员都是青年人才。培养既懂科学又会智能算法的交叉领域人才，是应对未来竞争的核心筹码。”杨金龙说道。

创新链耦合产业链 推动新材料产业跃升

材料位于电子信息产业链的最上游，材料创新是重点产业升级的核心引擎。从集成电路依赖的高纯硅片，到新能源革命中的锂电材料突破，材料始终是技术变革的基石。杨金龙向记者指出，当前我国材料产业已形成全球最完整的工业体系，但在高端光刻胶、高纯度靶材等领域仍需突破。

今年政府工作报告提到“推动科技创新和产业创新融合发展”，为材料等高技术产业的攀“高”逐“质”指明了方向。

“科技创新与产业创新融合的本质是创新链与价值链的深度耦合。我们既要攀登基础研究的高峰，也要扎根产业的痛点。”杨金龙说。据介绍，杨金龙课题组开发了电子结构计算新程序，在国产“神威·太湖之光”超级计算机上首次实现千万核心并行第一性原理计算模拟，随后在“海洋之光”上实现了250万原子的电子结构计算。在杨金龙看来，这既是一种科技创新成果，也解决了国产超算缺乏适配的应用的困境，推动了我国高性能计算产业的发展。

而新材料产业一方面是科技创新和产业升级的先导，另一方面在基础研究、批量制备和商用落地上，仍需全产业链的协同推进。杨金龙表示，新材料领域的创新生态优化，需要强化“政产学研用”协同——政府搭建共性技术平台，高校聚焦原理突破，企业主导工程转化。未来还需加强标准体系建设，推动创新成果精准对接产业需求，同时突破工况条件下的精准表征技术，解决真实化学过程的数据获取难题。

“我国新材料产业处于‘并跑’跃升关键期，2025年新材料产业的总产值预计将达到10万亿规模，但在原创性和高端化能力方面还需要进一步提高，尤其是借助人工智能的力量，为产业升级带来范式上的变革。”杨金龙说道。