导语
材料研发的“炼丹”时代即将终结！天津大学陈亚楠教授与王煜副教授团队在国产高水平期刊《材料基因组工程进展》上发表重磅综述，系统描绘了人工智能如何彻底变革材料科学研究范式。该综述指出，通过构建 “AI预测-机器人执行-实时优化”的自主实验室，新材料研发周期有望从传统的“数十年”缩短至“数天甚至数小时”。这一革命性模式已在电催化、电池材料等领域验证，成功发现了性能超越商业基准的高熵合金催化剂，标志着材料科学正从“试错”走向“智能设计”的新纪元。

🔍 核心亮点

• 范式革命：系统阐述了从“高通量筛选”到“自主实验室”的完整演进路径，构建了数据驱动的智能化材料研发新范式。

• 效率跃升：AI与自动化闭环可将材料探索效率提升数个数量级，以极少的实验次数（如<10%候选库）快速锁定目标材料。

• 实战验证：已在电催化、能源存储等关键领域取得突破，例如发现了高性能高熵合金催化剂与超高溶解度电解质等超越传统认知的材料。

• 未来蓝图：展望了由AI模型（脑）、机器人系统（手）与机器视觉（眼）协同工作的“AI科学家”，实现全天候自主探索。

📊 图文全景解读

图1：AI驱动的材料发现闭环工作流程
本图描绘了智能材料研发的核心蓝图。流程始于多源数据融合（计算、实验、文献），经由AI模型进行性能预测与逆向设计。结果直接驱动机器人自动化平台执行高通量合成与表征。产生的新数据即时反馈，用于优化AI模型，形成一个不断自我进化的“设计-预测-实验-学习”智能闭环。这彻底将材料发现从经验试错转变为目标明确的理性探索。

图2：四大高通量合成技术
为实现快速制备，综述重点介绍了四种前沿技术：

• 磁控溅射：用于制备成分梯度薄膜，快速建立成分-结构-性能图谱。

• 焦耳加热：利用毫秒级超快热冲击合成纳米颗粒，易于形成具有独特性能的亚稳相。

• 激光加热原位合金化：一种先进增材制造技术，特别适用于复杂形状高熵合金的制备与微观结构调控。

• 射频电感耦合等离子体：适用于块体高熵合金的快速、均匀制备，有效抑制元素偏析。

图3 & 图4：高通量性能评估体系
针对不同应用，自动化表征技术是关键：

• 电催化筛选：采用扫描微滴电解池、高通量泡沫筛选法及自动化流动池联用质谱等，能并行、快速地评估大量催化剂的活性、选择性与稳定性。

• 电池材料测试：通过64通道并行循环测试系统、喷墨打印电极阵列等技术，实现了对海量电池材料样品长周期性能的高效、高一致性评测。

图5：AI增强的实操工作流
该图详解了AI如何具体赋能实验。流程始于生成式AI创造海量虚拟材料结构；随后，机器学习模型（如梯度提升树）对这些候选材料进行性能预筛；最后，贝叶斯优化算法在真实实验中扮演“智能导航员”，根据已有结果动态推荐下一批最优实验方案，形成高效闭环。

图6：“AI科学家”的构成
自主实验室的终极形态是模拟科学家能力的综合系统：

• “手”-机器人执行系统：移动机器人可自主操作实验设备，在千万级参数空间中执行复杂任务。

• “脑”-大型语言模型：如ChemCrow等系统，能够理解文献、规划实验步骤并生成可执行代码，进行科学推理。

• “眼”-机器视觉：实时监控实验过程，自动纠错，确保数据质量与实验可靠性。

⚙️ 关键技术支撑

• AI/ML模型：涵盖生成模型、预测模型、优化算法，是智能设计的“大脑”。

• 机器人自动化平台：实现合成、表征、处理全流程无人化操作的“手”。

• 高通量合成与表征设备：提供并行、快速产生标准化数据的“生产线”。

• 数据管理与计算平台：处理、整合多源异构数据，支撑模型训练与迭代的“基础设施”。

💎 总结与展望

天津大学的这篇综述清晰地指出，人工智能与自动化技术的深度融合，正在引发材料科学研究范式的根本性变革。通过构建自主实验室，实现“机器做实验、AI想问题”，不仅能将研发效率提升至前所未有的水平，更有望发现人类经验局限之外的新材料。未来，随着可解释性AI、更强大的机器人技术与实时过程控制的进一步整合，这一模式将从实验室走向材料智能制造，为应对能源、环境等全球性挑战提供前所未有的加速引擎。材料研发的“智能时代”，已经到来。

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文献信息
Pengfei Huang, Weidi Liu, Chenhua Sun, Zekun Li, Yu Wang, Yanan Chen. Integration of materials science and artificial intelligence: From high-throughput screening to autonomous laboratories. MGE Advances, 2025.
https://doi.org/10.1002/mgea.70036