碳原子按六边形层层排列会形成石墨，重新排列则得到金刚石，如果增加一种原子氢，组合方式将呈现爆炸式增长。各种复杂的原子组合和排列，能形成磷脂、DNA、蛋白质等，纷繁的原子组合构成了多彩的世界。

要知道，宇宙中的原子一共100多种，组合却无穷无尽。AI for Science结合人工智能与先进计算手段，是求解重要科学问题、推动AI+新材料发展的关键逻辑。

2025年政府工作报告强调持续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势结合，支持大模型广泛应用。同时，《北京市“人工智能+新材料”创新发展行动计划（2025—2027年）》出台，推动“AI+新材料”创新成果不断涌现。据亿欧智库预计，2025年中国新材料产业将达到10万亿元市场规模，增长率达13.5%。

AI重塑新材料研发范式

人工智能正在重塑新材料研发范式，加速产业变革，备受全球瞩目。该行动计划在此背景下出台，旨在到2027年显著增强北京“人工智能+新材料”创新能力，发布新一代物质科学大原子模型等。

中国科学院院士鄂维南指出：“AI正在改变材料科学的研发范式。北京具备先发优势与人才基础，为新材料研发提供系统性有效工具。”

在北京，“人工智能+新材料”创新型企业约占全国1/3，深势科技是其中的代表。深势科技通过计算模拟和高通量筛选，帮助一家企业客户将新能源电池电解液产品研发周期从18个月缩短至12个月。

效率提升的逻辑在于，传统模式下，研发人员需尝试多种电解液配方，数量庞大。如今，通过计算模拟等技术先筛选出成功率较高的配方，再进行实验验证，降低了实验成本，加快了研发进度。

北京科学智能研究院和深势科技联合团队已发起大原子模型计划OpenLAM，并与多方合作迭代发布2代深度势能预训练大模型（DPA），预测能力覆盖90余种元素，可应用于半导体、合金、有机分子等多类材料体系研发。

此外，大原子模型计划下的Uni-Mol分子大模型在蛋白质预测能力方面表现突出，仅次于谷歌DeepMind的AlphaFold3，但研发投入成本极低。

AI加速科研突破

“终极版”大原子模型有望成为微观世界AI for Science具身智能体的基座模型，推动材料科学、化学及生物医药等领域实现重大突破。

深云智合也是“AI+新材料”领域的佼佼者，核心产品DeepChem智能合成平台由AlphaCat计算平台和AlphaLab合成平台构成，可实现多种计算，集成多种计算化学理论方法。

传统的实验流程需要人工操作，而在深云智合的智能实验室，所有流程都由智能实验舱内的软硬件系统自动完成，AI系统可设计实验、分析数据并生成报告。

研发人员使用深云智合的平台，一天即可完成传统模式下10天的工作量，实验过程和结果都是标准化统一化的。

AI赋能新材料标杆案例

北京已形成一批AI赋能的标杆性新材料典型案例，如小米汽车身上的“泰坦合金”。小米团队使用自研的多元材料AI仿真系统，快速锁定最优合金配方，应用于小米首款车型SU7车身结构件，大幅提升稳定性，减轻重量，提升续航能力。

中国钢研科技集团设计出世界上强度最高的高性能抗氢厚板材料；北京科学智能研究院设计出新一代OLED发光材料等。

据北京新材料和新能源科技发展中心副主任周航介绍，国家新材料大数据中心建设等多项任务落地北京，计划于12月正式对外发布运行。

中关村人工智能研究院院长邵斌认为，北京的顶尖人才、丰富的应用场景和开放的创新生态是“AI+新材料”蓬勃发展的关键。

中国钢研材料数字化研发首席科学家苏航表示，北京新材料产业发展路径独特，制造业产能可外迁，但数据和创新留下，就能打开新质生产力的发展空间。

（文章来源：北京商报）

本文涉及AI与新材料结合，通过计算模拟等技术提升研发效率，推动材料科学等领域实现突破。