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　　尊龙凯时ღ✿✿。尊龙凯时ღ✿✿。新能源ღ✿✿，人工智能技术在材料科学中的应用逐渐成熟ღ✿✿，2020~2024年“人工智能+新材料”领域的专利申请数量持续增长ღ✿✿。

　　4.从区域布局看ღ✿✿，各区域已形成差异化发展路径ღ✿✿，华北聚焦顶层设计与核心模型ღ✿✿，华东深耕产业应用ღ✿✿，中南依托算力与算法ღ✿✿。

　　5.为解决新材料数字化研发问题ღ✿✿，建议构建全方位ღ✿✿、一体化的高质量数据资源体系ღ✿✿，打通材料研发玛亚网ღ✿✿、生产及应用各环节的数据流通渠道ღ✿✿。

　　赛迪顾问近日公布的“中国人工智能赋能材料研发全景洞察”（下称“报告”）显示ღ✿✿，2020~2024年ღ✿✿，“人工智能+新材料”领域的专利申请数量持续增长ღ✿✿，AI技术在材料科学中的应用逐渐成熟ღ✿✿，应用聚焦催化剂ღ✿✿、电池材料ღ✿✿、金属材料尊龙凯时ღ✿✿、半导体四大材料领域ღ✿✿。

　　根据报告ღ✿✿，2020~2022年“人工智能+新材料”细分领域的专利集中度相对稳定ღ✿✿。2023年后ღ✿✿，机器人与类机器人的研究热度相对下降ღ✿✿，数据处理和数据集的关注度不断提升ღ✿✿。

　　“尽管专利申请数量大幅增加ღ✿✿，但授权比例却在下降ღ✿✿，AI与材料科学的交叉领域技术复杂度较高ღ✿✿，部分申请可能为了抢占技术先机而提交尊龙凯时ღ✿✿，导致技术不成熟ღ✿✿，难以通过审查ღ✿✿。”报告分析称ღ✿✿，尽管授权占比下降ღ✿✿，但专利申请数量的快速增长表明行业创新活力旺盛ღ✿✿。

　　从上下游来看ღ✿✿，“人工智能+新材料”产业链以材料数据库建设为上游基础ღ✿✿，通过整合高通量实验和文献挖掘形成多源数据玛亚网ღ✿✿。中游依托融合物理模型与机器学习算法的智能设计系统ღ✿✿，发展出涵盖特征工程玛亚网ღ✿✿、生成式模型和跨尺度仿真的AI计算平台ღ✿✿，并借助云智算与自主实验室实现“预测—实验—优化”闭环迭代ღ✿✿。下游深度赋能新材料发现与设计ღ✿✿、材料性能优化与智能制造ღ✿✿。逐步形成“数据驱动算法优化ღ✿✿、算法指导计算验证ღ✿✿、计算引导实验突破”的全链条创新范式ღ✿✿。

　　AI应用聚焦上述四大材料领域ღ✿✿，主要是因为新能源ღ✿✿、高端装备尊龙凯时ღ✿✿、电子信息等下游领域ღ✿✿，成为核心驱力ღ✿✿。例如ღ✿✿，在催化剂领域ღ✿✿，利用人工智能精准预测催化剂活性位点与构效关系ღ✿✿，优化贵金属负载量及载体结构ღ✿✿。在石化行业ღ✿✿，AI辅助设计的高效加氢催化剂提升产率15%以上ღ✿✿；环保领域ღ✿✿，AI开发的低温SCR脱硝催化剂降低能耗20%ღ✿✿，推动绿色化学进程ღ✿✿。

　　从区域布局看ღ✿✿，各区域已形成差异化发展路径ღ✿✿。华北聚焦顶层设计与核心模型尊龙凯时ღ✿✿，华东深耕产业应用ღ✿✿，中南依托算力与算法尊龙凯时ღ✿✿。华北聚焦“人工智能+新材料”融合创新ღ✿✿，打造数据基建与产业深度融合的闭环生态ღ✿✿，引领全国产业发展ღ✿✿；华东以产品为导向建设高通量实验室ღ✿✿，重点突破光刻胶原料ღ✿✿、固态电解质等关键材料ღ✿✿，支撑高分子树脂ღ✿✿、合金ღ✿✿、无机材料ღ✿✿、有机化合物垂类模型开发ღ✿✿；中南依托算力算法优势尊龙凯时ღ✿✿，短期攻关建设材料基因工程平台ღ✿✿、测试验证平台及大数据中心ღ✿✿，强化公共检验检测能力ღ✿✿。

　　去年ღ✿✿，工信部等三部门发布的《新材料大数据中心总体建设方案》明确了分阶段目标ღ✿✿：2027年前建成“1+N”架构（1个主平台ღ✿✿、N个数据节点）ღ✿✿，实现30个以上数据节点ღ✿✿、30项以上算法工具ღ✿✿、20种以上应用示范ღ✿✿；到2035年ღ✿✿，新材料大数据中心体系全面建成并稳定运行ღ✿✿。实现全国材料领域数据的汇聚ღ✿✿、处理和开发ღ✿✿，数据规模进入国际第一梯队ღ✿✿；形成数据驱动的材料创新发展范式ღ✿✿。

　　据工信部数据ღ✿✿，2025年中国新材料产业将达到10万亿市场规模玛亚网ღ✿✿，复合增长率达13.5%ღ✿✿，到2035年我国新材料产业的总体实力将跃居全球前列ღ✿✿。

　　中投顾问产业研究院发布的数据也显示ღ✿✿，2020年至2025年ღ✿✿，中国AI材料科学CAGR（年均复合增长率）预计将达36.76%ღ✿✿，材料企业将逐步采用材料基因组模式进行新材料研发ღ✿✿，以替代传统研发模式ღ✿✿。长期来看ღ✿✿，中国AI材料科学或达到万亿市场规模ღ✿✿。

　　报告同时指出ღ✿✿，我国的新材料数字化研发也存在一些问题ღ✿✿，比如材料计算模拟软件的发展与国外还存在一定差距ღ✿✿，且缺乏通用成熟的材料数据库以及支撑材料创新的高通量计算基础设施ღ✿✿。

　　以电池材料设计为例ღ✿✿，从原子尺度的掺杂模拟到宏观尺度的充放电性能预测ღ✿✿，需在多款软件间切换ღ✿✿，数据转换耗时占研发周期的40%以上ღ✿✿。缺乏实验数据反向验证模块玛亚网ღ✿✿，难以形成“模拟—实验—优化”的闭环研发体系ღ✿✿。

　　报告建议ღ✿✿，应该构建全方位ღ✿✿、一体化的高质量数据资源体系ღ✿✿，实现对关键材料的全面覆盖ღ✿✿，彻底打通材料研发玛亚网ღ✿✿、生产及应用各环节的数据流通渠道ღ✿✿，确保数据的高质量与高可靠性ღ✿✿；强化行业内数据交换共享理念ღ✿✿，破除数据市场化交易过程中的瓶颈ღ✿✿，通过科学合理的方法确立数据定价机制ღ✿✿，促进数据要素在市场中自由流通尊龙凯时ღ✿✿、高效配置ღ✿✿，激发数据的经济价值ღ✿✿。