随着人工智能技术的普及，各种不同的策略正在形成，领先的公司已经开始将人工智能设计的材料商业化，并重新定义了研发的可能性。.

预计到2035年，材料计算服务提供商的收入将实现9.0%的强劲复合年增长率。该报告还探讨了当前人工智能崛起带来的变革性影响，并重点介绍了材料科学领域的众多开创性项目。此外，报告还深入剖析了推动研发领域数字化转型的底层技术，为读者清晰展现了智能材料创新未来的发展方向。.

什么是材料信息学？

本质上，材料计算利用强大的数据基础设施和机器学习技术来加速材料加工的设计、发现和优化。通过将数据驱动方法贯穿整个研发过程——从假设生成到数据采集、分析和知识提取——材料计算正在变革传统的工作流程，并实现更智能、更快速的创新。.

除了预测材料性能之外，材料计算还支持逆向设计：从一组所需的性能出发，反向推导，最终设计出理想的材料。这种转变极大地减少了以往材料开发中耗时的反复试验过程，使材料发现比以往任何时候都更加快速、经济和精准。.

然而，与其他人工智能驱动的领域（例如自动驾驶汽车或社交媒体）相比，材料计算面临着独特的挑战。数据集通常稀疏、高维、存在偏差且噪声较大，需要专业知识才能充分发挥其价值。成功的方法能够弥合材料科学家和数据科学家之间的鸿沟，将深厚的材料知识与先进的分析技术相结合。当两者得到恰当整合时，材料计算将成为一项至关重要的推动因素，加速研发进程，并提升专家洞见在整个创新过程中的影响力。.

到2025年，该行业的发展状况会如何？

近年来，研发领域对数字化转型需求的日益重视，加速了材料行业从初创企业到老牌巨头等各参与者对材料计算流程的采用。数据驱动方法在材料行业的需求日益增长。几乎所有行业巨头都以某种方式应用了材料计算，无论是通过外包、参与联盟还是开发内部程序。.

随着人工智能在2023年的崛起，人们对材料计算的兴趣有增无减。业内人士在接受IDTechEx采访并提交报告时表示，过去材料计算的采用往往是自下而上地在企业内部推动，而现在，推动力越来越多地来自渴望展示人工智能对其业务影响的高管。.

2024年和2025年至今，涌现出几家令人瞩目的新兴企业。总部位于柏林的初创公司Dunia Innovations专注于通过基于物理学的机器学习和实验室自动化进行材料发现，该公司于去年10月成立，并获得了1150万美元的融资。今年3月，总部位于马萨诸塞州剑桥的生物技术风险投资初创公司Lila Sciences宣布获得2亿美元的种子轮投资，用于构建其“面向生命科学、化学和材料领域的科学超级智能平台和全自动实验室”。值得注意的是，Dunia和Lila都对非均相催化在绿色制氢等应用领域表现出浓厚的兴趣，这凸显了材料计算在推动可持续发展方面的巨大潜力。.

自2023年以来，大型科技公司在材料计算领域的活动日益受到重视。微软的Azure Quantum Elements利用人工智能驱动的选择和加速的密度泛函理论模拟进行材料开发，其在各个材料领域已拥有众多已发表的应用案例，合作公司包括Johnson Matthews、阿克苏诺贝尔和联合利华等。Meta的基础人工智能研究团队也在2024年公开了一个包含1.1亿个数据的庞大无机材料数据集，旨在促进可持续燃料和增强现实设备等应用领域的材料发现项目。未来五年，现有材料计算服务提供商面临的最大挑战似乎是大型科技和人工智能公司对材料日益增长的兴趣，以及材料公司自身对材料计算平台的自主研发。.

作者：Sam Dale，IDTechEx 高级技术分析师