2021-10-10-亿欧智库-中国AI+材料科学产业应用研究报告_41页_2mb

中国AI+材料科学产业应用研究报告 - 总结

1. 全球新材料产业发展背景

• 全球新材料产业规模持续增长（2019年达2.23万亿美元），美国、欧洲、日本等国在高端领域占据优势。
• 中国新材料产业规模年复合增长率达23.9%（2010-2019年增长至4.1万亿元），但核心技术和高端材料仍受制于人，关键材料国产化率不高（如半导体材料、航空发动机材料）。
• 材料基因工程成为第四范式，AI+大数据推动材料研发模式变革。

2. 材料基因工程发展概况

• 技术核心：高通量计算、高通量实验、材料数据库三要素协同。
• 优势：缩短研发周期50%以上，降低成本1/3，显著提升材料研发效率。
• 代表进展：
  • 美国MGI（2011年起）、欧盟AccMet计划、日本MI2I等布局较早。
  • 中国2015年启动材料基因工程专项，2017年上线MatCloud平台。

3. AI+材料科学产业应用

• 产业链价值：
  • 上游：设备、原材料；中游：研发、制造；下游：电子信息、新能源、生物医药等。
  • 核心能力：材料逆向设计、工艺优化、缺陷预测、寿命评估。
• 典型企业案例：
  • 美国Citrine：构建全球最大材料数据库（GEMD），通过AI减少75%实验量。
  • 深势科技：多尺度物理模型+AI，预测锂电池等材料性能，5个数量级提升计算效率。
  • 鸿之微科技：国产TCAD软件平台，支持半导体及多类型材料设计。

4. 中国AI+材料科学挑战与机遇

• 痛点：
  • 基础科研薄弱，材料数据库不完善；
  • 产学研结合度低，新材料“上新慢、应用难”；
  • 资本关注度不足（2020年融资仅为热门产业的1/5-1/2）。
• 发展建议：
  • 加大基础研究投入，完善材料大数据标准；
  • 促进跨学科融合，培养AI+材料复合型人才；
  • 政策扶持产业化路径，降低企业研发风险。

5. 未来展望

• 市场规模预测：2025年中国AI材料科学有望达49.27百亿元，2020-2035年CAGR平均36.76%。
• 驱动因素：政策支持、技术迭代、场景落地协同推进。
• 发展趋势：
  • 材料设计从“试错法”转向“计算驱动”；
  • AI渗透至材料全生命周期管理；
  • 量子计算、边缘计算等新技术加速产业变革。