新湖南客户端讯（文/刘主理）凌晨三点，湘钢焦化厂的配煤实验室里，不再是实验人员伏案忙碌的身影。取而代之的，是屏幕上快速跳动的数据曲线——人工智能预测大模型正以分钟级速度演算着不同煤种的配比方案。过去需要三到四天才能通过小焦炉实验和工业实验验证的配煤可行性，如今只需一到两分钟就能得出高性价比方案，焦炭质量预测准确率超90%。这样的场景，正在各行各业上演。当AI不仅能精准演算配方、优化生产流程，更能预判设备故障、重构研发范式时，一场席卷产业的效率革命与范式跃迁已然爆发！

2025年10月，湖南省积极落实党中央、国务院关于深入实施“人工智能+”行动的决策部署，紧扣全力打造“三个高地”和全省“4×4”现代化产业体系布局，印发《湖南省贯彻落实国务院“人工智能+”行动的实施方案》，提出了“两年有突破、五年见成效、十年成高地”的总体目标，为这场波澜壮阔的变革按下“湖湘加速键”。作为国家人工智能（AI）创新应用先导区的核心承载地、湖南AI产业发展的“排头兵”，湖南湘江新区将“人工智能+”作为催生新质生产力的关键抓手，全力构建的“算力基建+创新平台+生态保障”的支撑体系。而新材料产业作为制造业转型升级的基石、国家科技竞争力的核心载体，自然成为这场智能化变革的重点赋能赛道。

政策东风锚定产业航向，也让深耕一线的从业者更清晰感知行业变革的脉动。作为深耕新材料产业的从业者，笔者正亲历着行业从“经验驱动”到“数据驱动”的转型，也见证着人工智能带来的全方位变革。尤其是在湖南湘江新区这片产业沃土上，人工智能与新材料的共生融合正循着政策指引，书写着数字时代产业高质量发展“百舸争流”的新画卷。

AI重构研发范式：从“十年磨一剑”到“智能精准导航”

新材料研发历来是一项周期长、投入大、风险高的系统工程。传统研发模式依赖科研人员的经验积累和反复试错，往往“十年磨一剑”，难以适应现代产业对新材料快速迭代的需求。湖南湘江新区新材料产业链总师联谊会党支部书记董思科深耕产业十六载，他精准描绘新材料研发与人工智能的深度融合与范式变革：“过去，十年磨一剑寻找一种材料；现在，AI一朝洞见万种可能——材料科学的‘炼金术’已进入智能时代。”AI技术的介入，彻底改变了这一局面，通过海量数据分析、虚拟仿真实验和智能实验设计，让研发过程从“大海捞针”变为“精准导航”，实现研发效率与精准度的双重飞跃。

中铝集团携手华为和中国有色金属工业协会发布的有色行业首个人工智能大模型——“坤安”大模型，成为变革的典型样本。“坤安”大模型具备自然语言处理、图像处理、预测、科学求解器等多项专业能力，覆盖有色金属行业从地质勘探、矿产开采，到冶炼加工、再生利用的全场景业务流程。

在铝合金材料研究中，需要依赖金相分析洞察其内部组织结构，推断合金性能。中铝集团每年有超过15万张图片需要分析，人工标记一张照片需要花费3-5分钟，重复性劳动多且一致性难以保证。中铝材料院开发了金属材料显微组织AI大模型分析软件——“金属智眼”，可以批量快速地识别铝合金组织，并统计分析其面积和尺寸分布，准确率达到99.5%，效率提升90%以上。

值得注意的是，AI在新材料基础研究领域的突破更具颠覆性。西北工业大学利用大语言模型“啃透”4.6万篇钛合金论文，提炼出13维“钛合金密码本”，成功设计出打破传统强度-延展性矛盾的新型钛合金。中国科学技术大学研发的“机器化学家”高效融合人工智能和自动化机器实验，在利用火星陨石制备实用的产氧电催化剂研究中，从数百万种可能配方中迅速识别最佳组合，短短两个月内就能完成人类化学家要做2000年的复杂优化工作。这些实践与董思科的判断形成精准呼应，印证了材料科学“炼金术”向智能时代跃迁的必然趋势，为产业创新发展注入了核心动力。

AI重构新材料研发范式的核心在于数据价值的深度挖掘与科研逻辑的革新。结合湘江新区产业实际，推动新材料研发智能化升级，核心抓手在于以国产化AI技术为底座，整合湖南省新材料产业数据资源，通过“工业机理+专家经验+AI技术”的深度融合，实现材料成分设计、工艺优化全链路的智能赋能。这种数据驱动的研发模式，不仅提高了研发效率，更提升了研发的精准性，使新材料研发从“经验驱动”转向“数据驱动”。

AI赋能全链生产：降本增效与质量升级的双重突破

如果说AI在研发端的应用是为新材料产业“赋能未来”，那么在生产端的渗透则是为产业“提质增效”。新材料生产过程涉及复杂的物理化学反应和众多工艺参数，对生产精度和稳定性要求极高，传统生产模式依赖人工操作，易受主观因素影响，存在效率低下、质量波动大、安全隐患多等问题。AI通过实时监测、智能优化、精准控制等手段，实现了生产全链条的智能化、柔性化升级，推动产业完成从“粗放式生产”到“精细化管理”的转型。

截至2025年2月，湘钢发布的全球首个钢铁行业盘古大模型已基于华为云Stack大模型混合云完成首批模型开发上线，涵盖钢铁流程中的焦化、烧结、炼铁、炼钢、轧钢等32个场景，超100个创新应用场景调研孵化中，打造了钢铁生产智能化升级的行业标杆。除了开篇提到的配煤环节的人工智能预测大模型，人工智能在炼铁环节同样成效显著。皮带运输是散料运输的核心环节，一旦出现断裂、跑偏等问题，将导致高炉停产，1分钟就可能造成1吨铁水损失。基于华为AI机器视觉技术的皮带智能监测方案，能24小时实时监测皮带运行状态，智能识别跑偏、鼓包、异物、撕裂等异常情况，监测精度提升至98%，每年可节约停机损失约600多万元。在炼钢环节，依托盘古大模型孵化的精炼AI预测与优化系统，能够自动导入钢水性能指标要求，快速精准控制炼钢合金成分和温度，预期命中率达到95%以上，每年可降低精炼原辅材料及能耗成本2300万元以上。

2025年，中铝集团与华为合作开发的“坤安”大模型在采矿、冶炼、加工、安全生产、材料研发、供应链、产业金融、经营管理等领域中，推进建设了百余个应用场景，并建成8个行业高质量数据集，在有色金属生产领域实现全链路升级。在氧化铝生产端，广西华昇基于“坤安”大模型发布氧化铝行业首个AI大模型“智昇氧化铝”，实现了全流程闭环管理，年降本超1000万元；在电解铝冶炼端，云铝股份基于“坤安”大模型研发的“绿铝云慧鉴”实现出铝作业、氧化铝和氟化铝添加量的智能化预测、自动化调度，大幅提高生产流程的安全性、连贯性和稳定性，年降本8500余万元；在铝加工环节，中铝瑞闽开发的“铝智云排”大模型将冷轧排产升级为AI模型自动排产，按时交货率从94.1%提升至98%以上，年创效数百万元。

这些案例充分证明，AI技术能够精准破解新材料生产过程中的痛点难点，实现从“粗放式生产”向“精细化管理”的转型。通过构建统一的AI平台和算力中心，实现生产数据的实时采集、分析与处理，不仅能优化工艺参数、提高生产稳定性，更能降低能耗物耗、提升产品质量，形成全链条的价值提升。

从行业共性来看，华为云Stack提供政务、矿山、金融等10多个行业大模型及规划、建设、开发、培训、运营等专业服务，企业可以结合自身数据训练微调和推理部署，并且可以将算法与应用外溢，解决大模型建设经验少、模型共享变现难等问题。这种普惠性，正在打破新材料产业的规模壁垒，推动整个产业生态的协同升级，大幅提升了我国新材料产业的核心竞争力。

共生与跃迁：AI与新材料的双向赋能之路

通用大模型“读万卷书”，行业大模型“行万里路”。AI与新材料产业的融合，绝非单向的技术赋能，而是双向的共生共荣、协同跃迁。正如董思科所言：“AI是发现新材料的‘预言家’，而新材料是让AI算力落地的‘物理基石’；新材料赋予AI‘可触的躯体’，AI则回馈材料‘会思考的生命’——这是硬件与智能最深情的共生。”AI技术的发展依赖于高性能新材料的支撑，而AI技术的迭代，又会反向催生更多高性能新材料的需求，两者形成双向驱动的良性循环。

从AI落地角度看，新材料是实现AI算力突破和场景落地的“物理基石”，两者的共生关系在技术迭代中愈发紧密。随着AI模型参数规模扩大、计算复杂度提升，对芯片、传感器等硬件设备的性能要求愈发严苛，而硬件升级依赖于新材料的创新突破。例如，高性能半导体材料的研发，能提升芯片的运算速度和能效比，为AI大模型的训练和推理提供更强的算力支撑；新型传感材料能提高数据采集精度，拓展AI应用边界。

从产业发展的角度看，AI是推动新材料创新突破的“核心引擎”。正如董思科预判的：“未来不属于单纯的材料或算法，而属于它们融合产生的“智能物质”——能感知、计算并适应世界的物质。我们站在一个奇点：材料即芯片，万物即算力——AI与新材料的结合，正悄然重写人类文明的底层代码。”这种“智能物质”将彻底改变材料的属性和应用场景，推动新材料产业迈向更高层次的发展阶段。例如，AI技术与智能材料的融合，能够研发出具有自感知、自诊断、自修复功能的智能结构材料，广泛应用于航空航天、高端装备等领域；AI技术与功能材料的结合，能够实现材料性能的精准调控，开发出具有特定光学、电学、磁学性能的新型功能材料，满足电子信息、新能源等产业的高端需求。

华为与湘钢、中铝集团的合作，正是这种双向赋能的生动实践。华为凭借其在AI、云计算、大数据等领域的技术优势提供全方位的智能解决方案，推动产业升级；企业则以海量生产数据与实践场景，反哺AI技术迭代优化。这种协同创新，不仅推动了双方的共同发展，更构建起产业融合发展的生态体系，为持续跃迁奠定了坚实基础。

挑战与展望：迈向“智能物质”引领的未来产业

尽管AI赋能产业取得了显著成效，但在向深度融合迈进的过程中仍面临诸多结构性挑战。一是数据壁垒尚未完全打破，新材料产业涉及研发、生产、供应链等多个环节，数据分散在不同企业和部门，“数据孤岛”现象依然存在，加之数据标准不统一，导致AI模型训练所需的高质量数据集难以形成，影响了模型的训练效果和应用成效。二是核心技术有待进一步突破，虽然AI技术在新材料领域的应用场景不断拓展，但在复杂工业机理建模、小样本学习、模型可解释性等方面仍存在短板，尤其是在高端新材料研发等前沿领域，AI模型的精准度和可靠性仍需提升，制约了技术的深度应用。三是人才短缺问题突出，AI与新材料产业的融合需要既懂材料科学又掌握AI技术的复合型人才，而当前这类人才供给不足，高校相关专业设置与产业需求存在脱节，企业内部人才培养体系尚未完善，难以满足产业高质量发展需求。四是标准体系尚未完善，AI在新材料产业应用的技术标准、数据安全标准、成果评价标准等尚未完全建立，导致行业发展缺乏规范指引，部分企业存在技术应用不规范、成果转化效率低等问题。

破解这些难题，需要政府、企业、高校、科研院所等多方协同发力，构建“政策引导—技术突破—人才支撑—生态保障”的全链条推进体系。政府需强化顶层设计，加快构建跨部门、跨企业、跨区域的数据共享机制与行业标准，加大核心技术与人才培养支持。企业应强化主体责任，主动加强与高校、科研院所的合作，共建联合研发平台和人才培养基地，主动分享数据资源，构建协同创新的产业生态。高校和科研院所需聚焦前沿领域攻关，优化专业设置，提供技术支撑和人才保障。

回望新材料产业的发展历程，我们经历了从跟随模仿到自主创新的艰辛探索；亲历了AI技术从实验室走向生产车间的落地实践。站在第四次工业革命的浪潮中，AI与新材料的融合发展既是时代机遇，也是产业升级的必然要求。

“十五五”规划勾勒的现代化产业体系蓝图已经绘就，“人工智能+”行动的号角已经吹响，在国家战略指引、地方政策支撑、产业生态滋养的多重驱动下，AI与新材料产业的融合必将迈向更深层次、更广领域。在湖南湘江新区这片创新沃土上，我们有理由相信，随着技术的不断突破、应用的持续深化，AI与新材料将实现更高水平的共生跃迁，孕育出更多“智能物质”，不仅将推动新材料产业成为新质生产力的重要增长极，更将为人类文明的进步提供更坚实的材料支撑，书写新材料产业高质量发展的崭新篇章！

（作者系湖南湘江新区新材料产业链总师联谊会会长）

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