在当今科技浪潮中，人工智能（AI）正以惊人的速度重塑多个行业格局，与新材料领域的深度融合，更是为材料科学的发展开辟了全新路径，显著提升了新材料的研发效率，引发了科研界的广泛关注。
回顾传统的新材料研发历程，那无疑是一场充满挑战与未知的探索之旅。科研人员往往需要依靠自身积累的经验和敏锐的直觉，在浩如烟海的可能性中，通过大量反复的实验试错，来寻找合适的材料配方和工艺参数。以智能纤维的研发为例，这种能够根据外界环境刺激而改变体积或形态的新材料，在可穿戴智能设备的构筑中有着广阔的应用前景。然而，其研发过程却极为复杂。科研人员首先要深入探究其刺激响应机理，构建物理模型进行解释；接着精心挑选合适的材料，运用化学手段对功能单元进行改进，反复实验摸索出最佳的刺激响应条件；最后还要历经纺丝、染整、编织等一系列不同的处理流程，不断优化工艺。整个过程不仅耗时漫长，而且充满了不确定性，一款新材料的诞生常常需要数年甚至数十年的不懈努力。
人工智能的强势介入，为这一困境带来了转机，让新材料研发变得高效且精准。AI凭借其强大的数据处理和学习能力，能够对海量的材料数据进行深度剖析和挖掘。借助机器学习算法，AI能够迅速建立起材料结构与性能之间错综复杂的关系模型，从而对材料的物理化学性质进行精准预测和筛选。英国利物浦大学的科研团队研发的机器人便是一个典型案例，该机器人在短短8天内就自主设计出了化学反应路线，完成了688个实验，成功找到一种高效催化剂，有效提高了聚合物光催化性能。若依靠人工完成这些实验，则需要数月之久。日本大阪大学教授也利用AI技术取得了显著成果，他以1200种光伏电池材料作为训练数据库，通过机器学习算法深入研究高分子材料结构和光电感应之间的关系，最终在短短1分钟内就筛选出了具有潜在应用价值的化合物结构，而传统方法则需要耗费5 - 6年时间。这些成功案例充分彰显了AI在加速新材料研发方面的巨大潜力。
在国内，“AI + 新材料”的研究与应用同样如火如荼。中国科学院上海硅酸盐研究所的科研团队，依托长期积累的超20万条材料科学数据、1000万篇文献数据以及150万个专利数据，借助大模型的“飞轮效应”，成功构建了材料智能创制系统。该所副研究员冉念利用这一系统，仅通过40次自动化实验，就找到了原本需要进行1万次尝试才能确定的最佳原料配比和工艺，实现了高达99.6%的效率提升。而且，研发出的陶瓷新材料稳定性极佳，经过1000多小时的测试，性能依然没有衰减。
北京的深势科技也积极投身于这一领域，通过计算模拟和高通量筛选的方式，为企业带来了显著效益。他们帮助企业将用于新能源电池的电解液产品研发周期从18个月大幅压缩到了12个月左右，提速幅度达到三分之一。小米团队同样不甘落后，使用自研的多元材料AI仿真系统，从上万种合金配方中迅速锁定最优解，成功研发出“泰坦合金”材料，并将其应用于小米汽车车身结构件，有效提升了车身结构的稳定性，减轻了车身重量，同时提升了续航能力。
