近日北京材料基因工程高精尖创新中心介绍，以产研携手推动数智融合，该中心正利用大数据、人工智能技术开展新材料研发，累累硕果已在国内外得以落地应用。

由北京科技大学牵头，联合北京信息科技大学、中国科学院物理研究所、中国钢研科技集团有限公司联合共建的北京材料基因工程高精尖创新中心，正在构建我国材料基因工程协同创新的三大研发平台，研发四大关键技术，并在几类关键材料上开展示范应用。

北京材料基因工程高精尖创新中心材料服役大数据团队骨干、国家材料腐蚀与防护科学数据中心常务副主任张达威教授介绍，目前，高精尖中心已研发出一系列关键材料，涉及高强韧高耐蚀金属结构材料、高效能源催化材料、可降解医用金属材料、智能防护涂层材料等。

以往新材料研究主要以实验驱动，又被称为“试错式”研究方法，通过改变材料成分、合成手段、工艺参数等条件制备系列样品，选出其中性能最合适的材料。这种传统方式依赖于经验和理论，需要经历反复实验，材料研发周期长、成本高。

材料基因工程则是当前开发新材料的新方式，由材料高效计算、高通量实验和大数据技术等构成其基础技术体系。通过材料高效计算和高通量实验，可实现新材料的快速筛选和材料数据的快速积累；通过大数据和人工智能技术的应用，可实现材料成分和工艺的全局优化、材料性能的提升。

以耐腐蚀材料的研发为例，该团队利用“大数据+人工智能”技术，加速材料发现、开发、生产、应用等阶段的全过程。

如今，通过材料基因工程关键技术，利用数据支撑，团队的研究成果已走向海外。马尔代夫景色宜人，但是它所处的环境具有高温、高湿、高盐分还有强紫外光辐射等特点，对材料来说是个非常恶劣的环境，该团队参与中马友谊大桥建设项目，通过对腐蚀大数据的采集分析，来评价这个环境下的腐蚀风险，从而更快地选择出更适合的材料。不仅如此，相关研究成果还被应用于国内的能源装备、高速铁路以及文物保护等领域。

我国新材料研发领域的突破，也离不开产研携手。张达威认为，在生成式AI时代，新材料研发还将走向数智融合、数智双驱，因为把数据转化为知识、价值，更需要借助算力。据了解，浪潮信息参与该中心数据平台和计算平台的建设，以高质量的算力，助力新材料研发，促进数智融合，加速数据价值的释放，使得相关研发周期从以前的10至20年，缩短到3至5年甚至更短，极大加速了新材料的研发效率。

据介绍，可靠的数据基础设施让海量的数据“存得下”，强大的算力基础设施，让数据发挥出价值，也让“算”出新材料成为可能。

未来新材料研发离不开数据的驱动，《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》提出，以科学数据支撑技术创新，聚焦生物育种、新材料创制、药物研发等领域，以数智融合加速技术创新和产业升级。目前，该中心正在打造的大数据共享应用平台，将实现材料基因工程关键技术的深度融合和协同创新，发挥数据要素价值，推动我国新材料技术创新和产业升级。大模型和生成式AI给新材料研发带来了新的解题思路，也提升了智能算力的需求。张达威表示，中心将进一步推进与材料和信息领域龙头企业的合作，加强算力基础设施建设，推动数据和知识的融合，助力我国新材料的研发。