新智元報道

編輯：Aeneas KingHZ

美國白宮重磅發布《AI行動計劃》，首次將「AI+材料」推上了國家級戰略高度！誰能掌握這一核心，誰就握住了下一代產業革命的命脈。半導體、新能源、先進制造……全都在這場材料智能革命中迎來顛覆性機遇。中國必須全速追趕，否則將錯失未來科技制高點！

近日，美國白宮發布《美國AI行動計劃》，該計劃勾勒了美國國家層面的人工智能發展藍圖，其中也明確提出多項AI與產業深度融合的戰略部署。

從材料科學的角度出發，可以看到美國正在以空前的戰略高度，將材料科學與人工智能的深度融合置于國家核心競爭力的位置。

這其中傳遞出清晰的信號：誰掌握了「AI+材料」的核心能力，誰就扼住了下一代產業革命和科技創新的咽喉。可以說，這份《計劃》正是美國爭奪未來科技制高點的「宣戰書」。

對于中國的材料科學家、工程師和產業界而言，這同樣也是一個巨大的警醒：

在「AI+材料」這條關乎國運的賽道上，我們必須全力以赴、加速突破。

美國AI行動計劃重磅解讀

結合材料科學領域，我們對《美國AI行動計劃》中的相關內容進行了解讀，其中以下五大重點領域釋放出了明確的變革信號：

1.投資AI賦能科學 (AI-Enabled Science)——加速材料發現與實驗自動化

文件核心觀點：AI將徹底改變科學，包括材料科學。AI系統已經能夠?成新型材料模型，更強大的通?模型有望幫助提出假設和設計實驗。

具體行動建議：

投資自動化云實驗室：投資于包括材料科學在內的多個科學領域的自動化云實驗室。這些實驗室可以由私營部門、聯邦機構或研究機構（與能源部國家實驗室協調合作）建立。

支持專項科研機構：使用長期協議支持利用AI和其他新興技術取得基礎科學突破的「專項科研機構」或類似實體。

激勵高質量數據發布：在審查新項目時，考慮研究?員先前資助工作中產生的科學和工程數據集的影響，以此激勵他們發布更多高質量數據集。

要求數據披露：要求聯邦資助的研究人員披露在研究實驗過程中由AI模型使用的非專有、非敏感數據集。

與材料領域相關的解讀：利用AI算法與自動化實驗平臺深度融合，將大幅加速新材料篩選、合成與表征過程，解決傳統試錯法效率低下、成本高昂的瓶頸，實現科研范式的根本性重塑——AI將承擔生成材料模型、提出科學假設、設計優化實驗等關鍵角色，將有效克服人力密集型研究的效率瓶頸，加速新材料研發從理論到產業化的轉化速度。

2.構建世界級科學數據集——材料數據作為戰略資產

文件核心觀點：明確將高質量數據定位為「國家戰略資產」。提出美國必須在保護個人權利的前提下，領導創建世界上最大、最高質量的AI-ready科學數據集。

具體行動建議：

制定數據質量標準：指示國家科學技術委員會機器學習和AI分委員會，就使用包括材料科學在內的各領域科學數據模態進行AI模型訓練的最低數據質量標準提出建議。

為國家科學基金會（NSF）的國家安全數據服務（NSDS）示范項目創建在線門戶，為公眾和聯邦機構提供一個接觸涉及受限聯邦數據受控訪問的AI應用場景的前端入口。

與材料領域相關的解讀：有望通過建立全球領先的AI-ready科學數據資源池，將解決現有研究中材料數據分散、質量參差的痛點，進一步推動材料領域科研范式的轉變。高質量材料數據將成為AI預測材料行為的關鍵，進而提升材料性能預測和研發效率，有利推動標準化、大規模數據集建設，促進材料專用AI模型發展。

值得一提的是，文件特別提出美國要著手創建聯邦土地生命全基因組測序計劃，擬探索對聯邦土地上的所有生命領域進行全基因組測序，這些新數據將是訓練未來生物基礎模型的寶貴資源。

對于材料科學領域來說，這也是值得參考和借鑒的重要方向。

目前國內外皆有規劃和部署針對材料科學數據集建設提出具體要求的大科學計劃，我國的「國家材料基因工程計劃」最早由謝建新等34位院士在2020年聯合提出，經過多年的調研論證和部署規劃，已于2024年10月正式啟動了國家新材料大數據中心的建設任務，推進進展走在了國際前沿。

3.支持下一代制造——AI驅動材料研發與工藝創新

文件核心觀點：AI、機器人技術及相關技術為制造業和物流業帶來了新的能力機遇，其中許多應用涉及國防和國家安全。聯邦政府應優先投資這些新興技術，迎來新的工業復興。

具體行動建議：

投資基礎制造技術：利用小型企業創新研究計劃、小型企業技術轉化計劃、芯片研發計劃等一系列項目進行投資，實現基礎制造技術的開發和規模化推廣。

與材料領域相關的解讀：這部分行動直接關系到先進材料的生產工藝開發、材料加工自動化（如增材制造）以及制造這些新技術（如自主無人機、機器人）所需的新材料本身，有望推動下一代制造場景的工藝創新和材料研發，在增材制造（3D打印）、精密加工等場景中，利用AI優化新材料（如高性能合金、復合材料）的加工參數、工藝路徑和質量控制；同時，AI驅動的新材料研發本身也直接服務于制造更智能、更耐用的機器人、無人機等下一代產品，并助力解決其關鍵材料供應鏈瓶頸。

4.恢復美國半導體制造——利用AI加速半導體材料的開發與應用

文件核心觀點：美國急需振興芯片產業，將半導體制造帶回本土，從而創造高薪工作，強化技術領導地位，保護其供應鏈。

具體行動建議：

由商業部（DOC）改革后的CHIPS項目辦公室領導，消除CHIPS資助的半導體制造項目的所有無關政策要求限制。

由商業部（DOC）審查半導體資助和研究計劃，以確保它們加速將先進AI工具集成到半導體制造中。

與材料領域相關的解讀：半導體制造高度依賴半導體材料（硅片、化合物半導體材料、光刻膠、高純度氣體/化學品等）的研發、生產和供應。該部分行動旨在提升美國本土半導體制造能力，這對上游的先進半導體材料產業是直接利好，需要配套的材料研發和供應鏈建設。若計劃順利推進，AI將逐步應用于優化半導體材料的開發和生產工藝（如預測材料性能、優化沉積工藝），從而提升良率、降低成本、加速迭代，增強半導體材料供應鏈的安全性與韌性。

5.開發匹配AI創新速度的電網——能源材料需求增長

文件核心觀點：美國電網需要升級以支持數據中心和其他未來能源密集型產業。需要穩定現有電網，優化資源，并優先接入可靠、可調度的電源及前沿能源技術（如增強型地熱、核裂變、核聚變）。

具體行動建議：

制定21世紀復雜能源格局的戰略藍圖。通過穩定當前電網、優化現有資源及前瞻性擴展，使美國既能贏得AI競賽，又能為全民提供可靠經濟的電力網絡。

優先快速接入可靠可調度電源，并接納前沿發電技術（如增強型地熱、核裂變與核聚變）。

與材料領域相關的解讀：電網升級（尤其是高壓輸電、變壓器）、新能源技術（如核能、地熱）的研發和部署，都高度依賴先進材料（如高溫超導材料、高性能絕緣材料、耐輻射/耐腐蝕材料、新型儲能材料、熱電材料等）的突破。AI在優化電網運行和設計新材料方面可以發揮關鍵作用。該領域的投資將間接推動對能源材料的需求和研發投入。

總結一下，這份行動計劃釋放了材料科學將迎來巨大發展機遇的信號：

AI賦能材料研發：文件明確將材料科學列為AI變革的核心科學領域之一，強調利用AI加速新材料發現、建模（如預測材料性能）和實驗自動化（云實驗室）。

高質量材料數據：認識到材料數據作為戰略資產的重要性，提出制定標準、激勵共享、建設大型數據集（為AI模型訓練提供燃料）。

AI賦能先進制造：投資AI和機器人技術應用于制造業，這直接涉及新材料的加工（如增材制造）和制造新產品所需的新材料本身。

半導體材料供應鏈：恢復本土半導體制造能力的核心支柱，對半導體材料產業是重大機遇，并明確提出利用AI優化半導體制造（包括材料工藝）。

能源需求：電網升級和新能源技術發展是支撐AI基礎設施的基石，這將推動對高性能、可持續能源材料的需求增長。

跨領域協同：材料領域的進展被視為實現AI驅動的工業革命、提升經濟競爭力和國家安全的必要條件。

《美國AI行動計劃》的戰略部署清晰地表明，「AI+材料」正從技術概念迅速崛起為具有全局性、戰略性意義的核心科技賽道，其核心價值在于系統性破解傳統材料科學面臨效率低、成本高、可控性低的根本性難題，推動產業向數據驅動、智能設計、高效轉化的全新研發范式變革，成為加速半導體、新能源、先進制造等關鍵領域突破的底層引擎。

當然，「AI+材料」的突破性發展，絕非單一要素之功，其核心動能源于「數據-算法-算力」三位一體的深度協同與相互促進：

高質量數據是燃料： 正如《計劃》所強調，將材料數據定位為「國家戰略資產」并推動其標準化、規模化建設至關重要。海量、精準、結構化的材料實驗與模擬數據，是訓練和優化AI模型、挖掘材料構效關系的基礎。沒有高質量數據，再先進的算法也無用武之地。

先進算法是引擎： AI算法是解析復雜材料數據、預測未知材料性能、設計新型材料結構、優化合成與加工路徑的核心智能引擎。算法的持續創新是提升預測精度、拓展應用邊界的關鍵。

強大算力是基石： 材料計算與AI模型訓練、特別是面向材料復雜體系的高維數據處理和實時優化，對計算資源提出了極致需求。當下，面對通用算力日益難以滿足的海量算力需求，專用算力的發展或許將成為未來技術競爭發展的關鍵性底層支撐所在。

構建「智慧材料」生態

搶占未來制高點

《美國AI行動計劃》以國家意志，將「AI+材料」和材料數據資產推向了新的戰略高度，意在重塑全球材料創新格局，掌控未來半導體、新能源、高端裝備等關鍵領域的產業鏈命脈。

這份計劃警醒著我們，「AI+材料」絕非可選項，而是關乎國家科技自立自強、產業安全與核心競爭力的生死命題。材料數據的標準化、規模化與智能化利用，更是驅動這場革命的核心燃料。

歷史性的機遇與挑戰就在眼前，中國擁有全球最大的制造業體系、蓬勃發展的AI技術和海量的材料應用場景。這為我們構建「數據-算法-算力-應用」高效協同的「智慧材料」創新生態提供了獨特優勢。

我們應當把握優勢，積極推動以下重點議程：

加速建設國家級、高質量、AI-ready的材料科學數據庫，將數據資源真正轉化為國家戰略資產。

突破面向材料復雜體系的下一代AI算法，搶占智能設計的核心引擎。

大力推動AI與自動化技術在材料研發、制造全鏈條的深度融合應用，實現從「經驗試錯」到「理性設計」的革命性跨越。

在這場決定未來全球產業版圖的「材料智能革命」中，我們需要集合產業和科技的力量，搶占「AI+材料」制高點，鑄就科技強國、制造強國的堅實根基。