6月8日，創(chuàng)材深造（Deep Material） 創(chuàng)始人兼CEO王軒澤受邀出席清華大學(xué)材料學(xué)院“材料新青年論壇”做主旨報(bào)告，分享了自身在AI材料研發(fā)領(lǐng)域的創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷。
作為清華大學(xué)材料學(xué)院的博士生，王軒澤以“創(chuàng)業(yè)者+博士生”的雙重身份，分別從學(xué)術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的角度，圍繞AI如何重構(gòu)材料研發(fā)范式、AI與材料交叉融合的前沿趨勢(shì)，創(chuàng)材深造的“AI+高通量”材料研發(fā)路徑，以及新形勢(shì)下材料人才的成長(zhǎng)路徑等關(guān)鍵議題，與現(xiàn)場(chǎng)師生及產(chǎn)業(yè)界人士展開(kāi)深度交流。
AI驅(qū)動(dòng)材料研發(fā)范式變革
王軒澤在報(bào)告中首先介紹到，當(dāng)前我們國(guó)家正處在新一輪的產(chǎn)業(yè)升級(jí)，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，新材料需求快速增長(zhǎng)，然而長(zhǎng)期以來(lái)我國(guó)高端新材料仍依賴進(jìn)口，國(guó)產(chǎn)化需求迫切，亟需實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵材料自主可控。
傳統(tǒng)研發(fā)長(zhǎng)期依賴“試錯(cuò)法”，一款高端金屬材料從實(shí)驗(yàn)室到應(yīng)用往往需要10年以上，研發(fā)不確定高且發(fā)周期長(zhǎng)、效率低，而AI驅(qū)動(dòng)的研發(fā)模式可大幅縮短研發(fā)周期，將該周期從數(shù)年壓縮至數(shù)月，針對(duì)下游需求實(shí)現(xiàn)正向材料研發(fā)，掀起一場(chǎng)深刻的科研范式革命。王軒澤表示：AI for Science在過(guò)去幾年已經(jīng)取得了顯著的進(jìn)展，過(guò)去一年，AI for Science領(lǐng)域風(fēng)險(xiǎn)融資總額超過(guò)320億美元。AI for Science (AI4S) 已成為與大語(yǔ)言模型（LLM）、具身智能并列的全球AI三大核心賽道之一。
他認(rèn)為：人工智能正從被動(dòng)執(zhí)行數(shù)據(jù)分析的“計(jì)算器”，進(jìn)化為能夠自主提出科學(xué)假設(shè)、設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)、調(diào)度設(shè)備、歸納結(jié)論的“自主AI科學(xué)家”。目前，中國(guó)在該領(lǐng)域處于全球領(lǐng)先水平。以創(chuàng)材深造為例，公司整合人工智能、軟件、高通量自動(dòng)化機(jī)器人技術(shù)，已跑通“AI智能體+高通量自主試驗(yàn)”的干濕閉環(huán)，覆蓋從數(shù)據(jù)篩選、模型訓(xùn)練到高通量實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的全流程自動(dòng)化。
王軒澤介紹到，在創(chuàng)材深造的“AI+高通量”研發(fā)體系中，多模態(tài)融合的AI智能體扮演著“大腦”的核心角色。它并非單一算法，而是一個(gè)由材料大模型與多個(gè)專用垂類模型協(xié)同構(gòu)成的科學(xué)智能系統(tǒng)。大模型能夠理解材料科學(xué)知識(shí)、記憶并復(fù)盤歷史實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、自主拆解復(fù)雜的研發(fā)任務(wù)，并持續(xù)迭代學(xué)習(xí)。與此同時(shí)，多個(gè)專用模型分別負(fù)責(zé)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)材料配方、工藝參數(shù)、微觀組織與宏觀性能之間的映射關(guān)系，支持多垂類融合，以適應(yīng)不同合金體系和工藝路徑?？梢哉f(shuō)，AI智能體不再是被動(dòng)的計(jì)算工具，而是一個(gè)能主動(dòng)提出配方假設(shè)、設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案、調(diào)度高通量設(shè)備、解讀反饋數(shù)據(jù)的“AI材料科學(xué)家”。在談及AI for Material公司的核心競(jìng)爭(zhēng)力時(shí)，王軒澤強(qiáng)調(diào)，高質(zhì)量、可閉環(huán)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)是最大的護(hù)城河，而這必須依靠自動(dòng)化高通量物理實(shí)驗(yàn)室來(lái)構(gòu)建。傳統(tǒng)材料研發(fā)數(shù)據(jù)分散、手工操作多、重復(fù)性差，難以支撐AI模型訓(xùn)練。創(chuàng)材深造研發(fā)的M-Lab高通量自動(dòng)化平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了材料合成、表征、測(cè)試等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的標(biāo)準(zhǔn)化與高通量運(yùn)行。M-Lab并非傳統(tǒng)意義上的單點(diǎn)設(shè)備，而是一套覆蓋“制樣—加工—熱處理—測(cè)試—數(shù)據(jù)回傳”的全鏈條自動(dòng)化系統(tǒng)。在樣品制備端，其高通量3D打印設(shè)備一次能混合4種粉末，生成160種不同配比的力學(xué)性能樣件，粉末消耗只有傳統(tǒng)方式的五分之一，單樣測(cè)試周期從100分鐘壓縮到12-25分鐘。結(jié)合全自動(dòng)線切割、數(shù)控加工及8通道獨(dú)立控溫?zé)崽幵O(shè)備，公司構(gòu)建了“高通量制備—自動(dòng)化加工—智能表征—數(shù)據(jù)閉環(huán)”的完整基礎(chǔ)設(shè)施。王軒澤指出：“M-Lab可7×24小時(shí)產(chǎn)出結(jié)構(gòu)化實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，每一輪實(shí)驗(yàn)結(jié)果自動(dòng)反饋給模型，形成‘AI設(shè)計(jì)-機(jī)器人實(shí)驗(yàn)-數(shù)據(jù)回流-模型升級(jí)’的正向循環(huán)，讓模型在真實(shí)研發(fā)場(chǎng)景中持續(xù)進(jìn)化?！?/span>
13款高端材料產(chǎn)業(yè)化落地
性能和成本優(yōu)勢(shì)顯著，實(shí)現(xiàn)批量化交付
隨后，王軒澤介紹了創(chuàng)材深造已實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化量產(chǎn)交付的13款高端金屬材料，它們覆蓋高強(qiáng)鋁合金、中強(qiáng)鋁合金、耐熱鋁合金、超高強(qiáng)鈦合金、鎳基高溫合金及模具鋼等品類。其中，中強(qiáng)鋁合金CA663M陽(yáng)極氧化效果優(yōu)異，適用于消費(fèi)電子外觀件；高強(qiáng)鋁合金CA760H為低成本無(wú)稀土設(shè)計(jì)，性價(jià)比優(yōu)勢(shì)突出；耐熱鋁合金CA300T在300℃下仍保持良好強(qiáng)度；超高強(qiáng)鈦合金CT1400H抗拉強(qiáng)度突破1500MPa，主要面向航空航天結(jié)構(gòu)件及消費(fèi)電子；鎳基高溫合金K438，在室溫和900℃高溫下的強(qiáng)度及延伸率均領(lǐng)先同類產(chǎn)品；模具鋼CF30H經(jīng)550℃長(zhǎng)期保溫后硬度保持率高，尤其適合壓鑄模具隨形水路設(shè)計(jì)，顯著延長(zhǎng)模具壽命。“我們不是在做AI算出來(lái)的PPT材料，而是在做客戶用得上的批量材料。目前公司已完成從材料配方AI設(shè)計(jì)、高通量實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證到噸級(jí)量產(chǎn)的全流程閉環(huán)，多款產(chǎn)品已進(jìn)入航空航天、新能源、3C等領(lǐng)域標(biāo)桿客戶的供應(yīng)體系?！?/span>王軒澤總結(jié)到。最后，王軒澤給在場(chǎng)的學(xué)生提了條很實(shí)在的建議：未來(lái)的材料科學(xué)家，不能只是“做實(shí)驗(yàn)的人”或者“用軟件的人”，而要成為能設(shè)計(jì)AI模型、調(diào)度自動(dòng)化平臺(tái)、解讀多維數(shù)據(jù)的復(fù)合型人才?！安粫?huì)用AI的材料人，可能會(huì)被AI科學(xué)家取代；但會(huì)用AI做材料的科學(xué)家，會(huì)成為這個(gè)時(shí)代最稀缺、最有價(jià)值的人才。”他鼓勵(lì)大家不要害怕跨界，也不要回避工程問(wèn)題，帶著“強(qiáng)國(guó)有材”的使命感，投入到AI+材料的浪潮中去。
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