原创 | 28小时vs十年：AI颠覆10万亿新材料产业，2026革命加速
2026年7月，两场大会释放了强烈的信号。
7月15日，中国材料大会2026在武汉开幕。中国工程院院士、中国材料研究学会理事长李元元在主题报告中披露：我国新材料产业产值已达到近10万亿元，100多种材料产量位居全球前列。同月，2026世界人工智能大会上，中国工程院院士、国家新材料大数据中心主任谢建新提出一个判断——材料研发正从“试错式研发”走向“计算式创新”。
从“试错”到“计算”，这背后是一场由政策和AI技术共同驱动的范式革命。而2026年，正是这场革命按下加速键的关键一年。
一、“十五五”开局
新材料站上政策C位，AI首次被写入主攻方向
2026年3月，“十五五”规划纲要正式发布。在这份纲领性文件中，新材料和人工智能被同时放在了突出位置。
“十五五”规划纲要提出了6方面共109项重大工程项目。在“产业基础能力和竞争力提升”类别中，“高端新材料”被列为第1项；在“前沿科技攻关”类别中，“人工智能”同样位列第1项。新材料与人工智能，在顶层设计中占据了并驾齐驱的“头号位置”。
与此同时，“十五五”规划纲要明确提出“全面实施‘人工智能+’行动”，要求加强人工智能同科技创新、产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合，抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业。
政策的指向已经非常清晰。2026年1月21日，国新办就2025年工业和信息化发展成效举行新闻发布会。工信部在会上明确表示，将以先进基础材料、关键战略材料、前沿新材料、“人工智能+材料” 为发展方向，全链条推动先进材料上下游协同创新。
这是“人工智能+材料”首次被列为新材料产业发展的官方主攻方向之一。
仅仅两个月后，2026年3月19日，工业和信息化部党组书记、部长李乐成主持召开第十四次中小企业圆桌会，再次强调工信部将以先进基础材料、关键战略材料、前沿新材料、“人工智能+材料”为主攻方向，探索人工智能等在材料研发、中试、生产等典型场景应用。
政策层面的配套也在同步推进。2026年1月7日，工信部等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》。《实施意见》明确提出，到2027年，推动3至5个通用大模型在制造业深度应用，推出1000个高水平工业智能体，打造100个工业领域高质量数据集。文件还特别强调，要“建设新材料大数据中心，构建高精度、长序列、多模态的材料行业数据集”，“发展面向合金、陶瓷、高分子、能源材料的跨尺度计算框架，构建新材料分子设计、合成制备、工艺优化等行业大模型”。
从五年规划到专项行动，从战略方向到具体措施，“AI+材料”已经被纳入国家科技与产业发展的核心议程。
二、10万亿产业与“卡脖子”突围
新材料为什么需要AI？
政策之所以将“AI+材料”提到如此高度，背后是中国新材料产业正处于从“规模化”向“高质量”跨越的关键节点。
根据中国材料大会2026上披露的数据，截至目前，我国已累计推动价值超550亿元新材料产品进入市场，新材料产业产值达到近10万亿元。中国材料研究学会统计数据显示，我国新材料产业领域的发明专利和论文数量均位居世界第一，专业技术人才达到160余万人，2025年产业总规模约占全球的三分之一，年均复合增长率约为20%。
李元元院士指出，我国在超导材料、锂电池材料、光伏材料、动力电池材料、稀土永磁材料等关键材料领域已进入自主发展阶段，部分材料处于国际领先水平。碳纤维、集成电路用大硅片、半导体、高性能陶瓷等一批“卡脖子”材料也实现了突破，广泛应用于航空航天、高铁、集成电路等重大装备。
但成就的另一面是挑战。传统材料研发长期依赖“试错法”——科学家在多元组分的高维空间中凭经验和直觉反复实验，周期漫长、成本高昂。过去，从材料研发到工程应用往往需要十年甚至更长时间。谢建新院士指出，通过计算生成数据，再利用数据反向推动材料设计与发现，可以有效降低研发过程中的试错成本，大幅提升创新效率。以超高强度铝合金研发为例，该材料已应用于天舟十号货运飞船，相较传统铝合金实现减重30%以上，而借助计算与数据技术，研发周期已从十年以上缩短至两三年。
这正是“AI+材料”的核心价值——用数据和算法替代低效的试错，让材料研发从“十年磨一材”走向“计算驱动”的快车道。
三、真实案例
AI正在怎样改写材料研发的剧本？
如果说政策是催化剂，那么2026年的一系列技术突破，则证明了“AI+材料”绝非纸上谈兵。
案例一：ElementsClaw——28小时筛出6.8万候选材料
2026年7月3日，阿里达摩院联合中国人民大学、中国科学院大学等机构，发布了行业内首个超导材料发现AI智能体“ElementsClaw”。
这套系统的能力令人震撼：AI仅用28个GPU小时就完成了240万种晶体结构的筛选，预测出6.8万个可能的超导候选材料。作为对比，国际主流超导数据库SuperCon历经数十年积累，仅收录约2000种材料。
更关键的是，ElementsClaw不仅能“预测”，还能“验证”。研究团队已实验合成并验证了其中4种全新超导材料。这套系统采用“专通融合”架构——基于1.25亿个分子和晶体结构数据预训练出1B参数的原子基础模型，判断材料是否具有超导性的AUC达0.996，预测超导临界温度的平均误差在1K以内。
ElementsClaw还实现了工具制造、流程编排、文献复核等整套自动化材料筛选流程，能在文献中挖掘到新线索后“自我进化”。目前，其预测的所有240万稳定晶体的数据库已向全球科研机构免费开放。该成果已入选联合国AI for Good优秀案例。
中国人民大学高瓴人工智能学院副教授黄文炳表示，该AI智能体也有望应用于发现固态电池电解质、多相催化剂和热电材料等新材料。
案例二：NanoTitan Ultra——成本降幅超90%的“材料模拟神器”
2026年7月，在上海交通大学重庆人工智能研究院的孵化下，重庆索格深材科技有限公司发布了新材料专用模拟器NanoTitan Ultra。
这款被誉为新材料领域“神级计算器”的国产化装备，在十余张GPU卡上即可并行模拟上亿原子体系，扩展效率趋近100%；相较国际同类产品，模拟成本降幅超过90%。该模拟器运用了欧洲科学院院士、上海交通大学重庆人工智能研究院院长金石和徐振礼教授团队的随机分批系列原创算法，该算法已斩获上海市自然科学奖一等奖。
NanoTitan Ultra的发布，意味着大规模材料计算模拟从“昂贵不可及”走向了“实用可负担”，为AI驱动的新材料研发提供了关键的基础算力支撑。
案例三：MarineMat AI——AI科研助手走进实验室
2026年6月26日，中国科学院宁波材料技术与工程研究所与中国科学院文献情报中心联合发布了“MarineMat AI”海洋关键材料AI科研助手。这一平台以“AI赋能新材料创制”为核心目标，汇聚数万种海洋关键材料的设计、合成、性能评价与应用数据。
在日常运行中，“MarineMat AI”负责自主设计配方、优化工艺参数、整合行业文献知识；与之协同的“机器人海洋材料学家”则作为智能执行终端，精准落地全套标准化实验流程，二者联动搭建起“AI设计—自动化制备—高通量表征—数据反馈”的完整闭环。自2024年初启动预研以来，该平台已从40平方米的小型预研空间拓展为400平方米的智能化实验室。
从超导材料的AI自主发现，到材料模拟计算的成本革命，再到“AI设计+机器人实验”的闭环研发——2026年正在成为“AI+材料”从理论走向实践的关键一年。
四、挑战
风口之下，还有哪些坎要过？
当然，任何新范式的崛起都不会一帆风顺。“AI+材料”同样面临现实的挑战。
数据短板是首要瓶颈。 高质量材料数据集的匮乏，仍然是制约AI赋能材料研发的关键因素。有专家建议将“新材料科技数据资源节点”建设纳入规划，打通重点材料产业数据共享链路。可喜的是，国家新材料大数据中心正在加速建设，目标到2035年全面建成新材料大数据中心体系。目前，已有首批AI-Ready材料数据集上线国家新材料大数据中心。
人才缺口同样紧迫。 “AI+材料”交叉学科人才严重不足。2026年5月，全国首个“AI+新材料”学院已在部分高校布局。但要从根本上解决问题，还需要更多高校重点布局交叉学科，培养兼具材料科学与人工智能能力的复合型人才。
从“发现”到“应用”仍有距离。 AI预测和筛选出的新材料，还需要经过中试放大、规模化生产、工程验证等漫长环节。正如业内人士所言，“AI的创想要落地，也不得不面对现实世界的高墙”。
国际竞争激烈。 全球范围内，“AI+材料”的竞赛刚刚开始。英国AI新材料公司CuspAI已获4.5亿美元融资；新加坡国立大学与多伦多大学联合启动了Materials Data Foundry项目，加速用AI和机器人技术发现功能材料。中国虽然在政策布局和产业规模上占据优势，但能否在“AI+材料”这个新兴赛道上持续领跑，仍需各方合力攻坚。
结语
从“十年磨一材”到“AI 28小时筛出6.8万候选”，材料研发的范式革命已经按下加速键。
“十五五”开局之年，新材料产业站上近10万亿元的台阶；工信部首次将“人工智能+材料”列为主攻方向；八部门联合启动“人工智能+制造”专项行动；ElementsClaw、NanoTitan Ultra、MarineMat AI等一批突破性成果密集涌现。
政策定调、技术突破、产业升级——三股力量正在交汇。“AI+材料”的故事，才刚刚开始。
而中国，正在这场变革中占据关键的“首发位置”。