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报 告 简 介
人工智能技术已被广泛应用于生物、医疗、工业等各领域。新材料产业周期长，情况复杂，打通材料科学和工程应用的链条需要多方协同发展。AI赋能材料科学，有助于打通新材料产业从研发到产业化的全链条。
使用人工智能技术的材料研发，能够在物性预测和新材料研发过程中，基于更强的数据分析能力，同时利用机器学习算法，自动优先选择最能提供实验合成和测试所需信息的化合物，简化材料科学家耗费在数据分析、大规模文献查阅和实验等工作上的时间
传统的材料研发模式，以实验和经验为主。2011年美国提出“材料基因组计划”（Materials Genome Initiative, MGI），旨在解码材料的不同组成成分和性能的对应关系，通过结合计算工具平台、实验工具平台和数字化数据（数据库和信息学）平台，借助高通量计算、大数据、人工智能等技术，有效整合现有的材料研究力量和设备，将高通量实验工具的效能发挥最大，以缩短材料研发周期和研发成本至少50%。
2016年Nature发布了哈佛福德学院和普渡大学的研究成果，科研人员利用机器学习算法，用“失败”的实验数据预测了新材料合成，意味着机器学习将改变传统材料发现方式。通过计算机建模和人工智能（机器学习）技术，根据所需要的性能预测候选材料，从而加快新材料的研发速度和效率，降低研发成本。
美国宣布“材料基因组计划MGI”后，欧盟、日本、韩国和俄罗斯等也迅速启动了类似的研究计划，争取在新一轮材料革命性发展中抢占先机。
中国科学院和工程院在开展了广泛咨询和深入调研后，科技部于2015年启动了《材料基因工程关键技术与支撑平台重点专项实施方案》，开展材料基因工程基础理论、关键技术与装备、验证性示范应用的研究，布局了示范性创新平台的建设。政府、高校和企业的积极参与和持续投入，为我国材料基因工程的可持续发展奠定了良好的基础。由于中国市场广大，技术与场景的深入融合仍有很大空间，端到端的产品覆盖和数据触达能力需要AI企业进一步落实。材料行业应用场景与AI深度融合的趋势下，人工智能将不再是单点替代的形式，而是真正融入到材料产业的研发、制造、供应链等各环节中，推动材料产业的研发、工艺、流程等核心业务的高效创新。
2024年10月30日，工业和信息化部、财政部、国家数据局联合印发《新材料大数据中心总体建设方案》。《方案》的制定旨在充分发挥大数据、人工智能对新材料产业的技术支撑作用，支持新材料大数据中心建设，培育材料研发与应用的全新发展模式。
据工信部数据，2025年中国新材料产业将达到10万亿市场规模，复合增长率达13.5%，到2035年我国新材料产业的总体实力将跃居全球前列。其中AI技术对材料科学赋能的关注度明显上升，AI材料科学相关技术的迭代速度也明显加快。
2020年至2025年，中国AI材料科学CAGR预计将达36.76%，材料企业将逐步采用材料基因组模式进行新材料研发，以替代传统研发模式。长期来看，中国AI材料科学或达到万亿市场规模。
中投产业研究院发布的《2025-2029年中国未来产业之AI材料科学行业趋势预测及投资机会研究报告》共十章。
首先介绍了AI技术与材料学的关联概况，并分析了新材料产业的发展状况；然后报告分析了AI材料科学发展的环境，深入分析了AI材料科学产业发展情况；并分别对于传统材料和新型材料产业的AI应用情况进行分析。
随后报告分析AI材料科学产业端的状况；以及AI材料科学产业政策情况。最后对AI材料科学产业的发展趋势及前景进行预测和建议。
报 告 目 录
第一章 AI发展及对材料学技术研发影响
1.1 AI技术概述
1.1.1 AI的定义与发展历史
1.1.2 AI的关键技术
1.2 材料学技术研发现状
1.2.1 材料学的定义与重要性
1.2.2 材料学技术研发的挑战
1.3 AI在材料学研发中的应用
1.3.1 AI在材料设计中的应用
1.3.2 AI在材料性能预测中的应用
1.3.3 AI在材料制造过程优化中的应用
第二章 新材料产业发展现状及趋势
2.1 新材料产业概述
2.1.1 新材料的定义与分类
2.1.2 新材料产业的重要性
2.2 新材料产业发展现状
2.2.1 中国新材料产业发展概况
2.2.2 新材料产业规模现状分析
2.3 新材料产业发展趋势
2.3.1 技术创新趋势
2.3.2 市场需求趋势
2.3.3 政策与法规趋势
第三章 AI材料科学产业发展环境
3.1 技术环境
3.1.1 AI技术进步对新材料产业的影响
3.1.2 新材料产业的技术需求
3.2 经济环境
3.2.1 投资环境分析
3.2.2 市场需求与供给分析
3.3 政策与法规环境
3.3.1 国内外相关政策分析
3.3.2 法规对产业发展的影响
第四章 AI材料科学发展综合现状
4.1 AI+新材料产业融合模式
4.1.1 融合模式与案例分析
4.1.2 融合过程中的挑战与机遇
4.2 AI+新材料产业创新模式
4.2.1 开放式创新
4.2.2 协同创新
第五章 传统材料行业AI应用及投资机会
5.1 传统材料行业AI应用状况
5.1.1 AI在传统材料行业的应用现状
5.1.2 AI技术在传统材料行业的潜力
5.2 投资机会分析
5.2.1 投资热点
5.2.2 风险与挑战
第六章 新型材料行业AI应用及投资机会
6.1 新型材料行业AI应用状况
6.1.1 AI在新型材料行业的应用现状
6.1.2 AI技术在新型材料行业的潜力
6.2 投资机会分析
6.2.1 投资热点
6.2.2 风险与挑战
第七章 AI材料科学相关技术进展
7.1 材料设计技术进展
7.1.1 计算材料科学
7.1.2 高通量实验技术
7.2 材料性能预测技术进展
7.2.1 数据驱动的材料性能预测
7.2.2 机器学习在材料性能预测中的应用
7.3 材料制造过程优化技术进展
7.3.1 智能制造技术
7.3.2 过程控制与优化
第八章 AI材料科学产业端发展
8.1 AI能力支持端
8.1.1 计算资源
8.1.2 存储资源
8.1.3 数据处理能力
8.2 模拟计算软件
8.2.1 软件介绍
8.2.2 应用案例
8.3 材料厂商
8.3.1 厂商介绍
8.3.2 合作模式
8.4 专用数据库
8.4.1 数据库介绍
8.4.2 数据应用
第九章 AI材料科学相关政策研究
9.1 国家层面的政策支持
9.1.1 政策背景
9.1.2 政策内容与影响
9.2 地方层面的政策支持
9.2.1 地方政策分析
9.2.2 地方政策对产业发展的影响
第十章 AI材料科学行业投资趋势及前景
10.1 投资趋势分析
10.1.1 投资规模与增长趋势
10.1.2 投资领域与方向
10.2 行业前景预测
10.2.1 短期前景
10.2.2 长期前景
更多本行业研究内容请点击《2025-2029年中国未来产业之AI材料科学行业趋势预测及投资机会研究报告》跳转阅读，或联系👇客服。
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