>> 開源證券-中小盤主題-AI+主題系列(一):AI4S賦能的新材料研發(fā)變革-250423
| 上傳日期: |
2025/4/23 |
大?。?/td>
| 461KB |
| 格式: |
pdf 共3頁 |
來源: |
開源證券 |
| 評級: |
-- |
作者: |
周佳 |
| 下載權(quán)限: |
無限制-登錄即可下載 |
|
|
AI4S是科學(xué)研究的第五范式,為傳統(tǒng)科研創(chuàng)造四重價值 科研范式是科研人員進行科學(xué)觀察、思考和操作的基本過程和邏輯,是根本的科研世界觀和對應(yīng)方法論體系。人類的科研范式經(jīng)歷了“經(jīng)驗科學(xué)—理論科學(xué)—計算科學(xué)—數(shù)據(jù)密集型科學(xué)”的演化,隨著數(shù)據(jù)的快速增長以及計算能力的飛速提升,越來越多科學(xué)家開始探索將人工智能用于科研當(dāng)中,以解決更高維度、更多變量、更復(fù)雜的問題,由此誕生了第五范式—AI for Science(AI4S)。AI4S是以人工智能為核心驅(qū)動力,通過機器學(xué)習(xí)、知識推理和自動化技術(shù)深度嵌入科學(xué)研究全流程,構(gòu)建“假設(shè)生成—實驗驗證—理論迭代”智能閉環(huán)的新范式。與傳統(tǒng)科研范式相比,AI4S具備四重價值:(1)加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)。在藥物研發(fā)領(lǐng)域,生成式AI將靶點發(fā)現(xiàn)至先導(dǎo)化合物優(yōu)化周期從傳統(tǒng)4-5年縮短至12個月。(2)突破傳統(tǒng)方法限制。在氣候科學(xué)中,NVIDIAEarth-2平臺以1公里網(wǎng)格分辨率實時模擬全球氣候系統(tǒng),計算速度較傳統(tǒng)超算提升1000倍,成功預(yù)測2024年厄爾尼諾事件路徑。(3)降低科研成本與門檻。機器人實驗室使單次化學(xué)實驗成本從2000美元降至50美元,開源框架PyTorch Geometric使材料模擬門檻降低90%。(4)驅(qū)動跨學(xué)科創(chuàng)新。在生物電子學(xué)領(lǐng)域,MIT團隊整合蛋白質(zhì)折疊數(shù)據(jù)與半導(dǎo)體工藝參數(shù),開發(fā)出自組裝納米晶體管,導(dǎo)電性較傳統(tǒng)硅基器件提升3倍。 AI4S在新材料領(lǐng)域前景廣闊,多家廠商已取得實際進展 新材料研發(fā)涉及體系復(fù)雜、參數(shù)空間巨大、構(gòu)效關(guān)系不明等關(guān)鍵共性難題,AI4S這一新研究范式可憑借統(tǒng)一數(shù)據(jù)建??蚣堋⒖绯叨确抡婺芰妥灾鲗嶒炂脚_,為新材料的設(shè)計、篩選、優(yōu)化及工藝改進等提供明顯助力。隨著以材料基因工程計劃為代表的百萬量級高質(zhì)量材料數(shù)據(jù)的誕生以及深度學(xué)習(xí)技術(shù)帶來的非線性建模能力躍升,多家企業(yè)紛紛運用AI4S賦能新材料研發(fā)。2024年8月,晶泰科技與協(xié)鑫集團簽署為期5年的戰(zhàn)略合作協(xié)議,將為協(xié)鑫提供鈣鈦礦、超分子、鋰離子電池、正極材料、碳硅材料等領(lǐng)域高科技新能源材料研發(fā)的訂單化服務(wù)。同月,深勢科技與東陽光簽約成立AI4S新材料研發(fā)聯(lián)合實驗室,將聯(lián)合解決電極箔產(chǎn)業(yè)節(jié)能降耗、電容器和儲能電池壽命預(yù)測、新型儲能材料工藝優(yōu)化等行業(yè)難題。 受益標(biāo)的 志特新材:打造“量子計算+AI賦能新材料研發(fā)范式”。2025年3月,公司宣布與量子科技長三角產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新中心、合肥微觀紀(jì)元數(shù)字科技達成三方戰(zhàn)略合作,并與微觀紀(jì)元成立合資公司上海志特紀(jì)元新材料科技有限公司,推動人工智能與量子技術(shù)在新材料領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用和落地。2025年4月,志特新材與中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)精準(zhǔn)智能化學(xué)全國重點實驗室簽署合作備忘錄,雙方將通過共建AI4S創(chuàng)新平臺,共建“功能材料智創(chuàng)實驗室”形成“基礎(chǔ)研究-技術(shù)開發(fā)-成果轉(zhuǎn)化”的全鏈條機制,聯(lián)合開發(fā)高性能防曬隔熱材料,突破產(chǎn)業(yè)化瓶頸,推動其在汽車全景窗、建筑隔熱等場景的規(guī)?;瘧?yīng)用。 風(fēng)險提示:技術(shù)落地不及預(yù)期、下游需求不及預(yù)期等
|
|