2月23日，上海全球开发者先锋大会上演"科技炼金术"——当AI算法遇上材料科学，这场跨界碰撞正颠覆传统研发范式。在"AI+新材料"生态讲坛上，上海市新材料协会秘书长何扣宝抛出震撼数据：AI可将新材料研发周期从传统10年缩短至2-3年，试错成本直降70%。上海大学施思齐教授更现场演示：AI模型1小时筛选的固态电解质配方，相当于人类团队3个月工作量。

施思齐团队在固态电池领域的突破，揭示了AI革命的三个关键跃迁：数据炼金术：建立全球首个含20万组固态电解质构效关系数据库，通过知识嵌入模型破解离子迁移率密码；预测式研发：构建可解释生成模型，实现从原子排列到宏观性能的逆向映射，精准预测材料性能；多模态融合：结合电镜影像、光谱数据和理论计算，AI可自主生成新型电解质分子结构。

"这就像给材料学家装上'量子计算大脑'。"施思齐举例，团队开发的深度学习框架，让固态电解质离子电导率预测精度突破90%，助推固态电池商业化进程提速5年。

面对AI与产业的融合困局，何扣宝提出破题之策：技术侧：打造"小模型货架超市"，将材料表征、性能预测等200+专用模型模块化开放；产业侧：建立"需求-数据-模型"闭环，企业用生产数据反向训练AI系统，形成定制化解决方案。

这种"积木式创新"已在上海试点：某特种合金企业接入AI平台后，新品开发效率提升4倍，能耗下降35%。但数据共享难题依然存在——企业核心工艺参数如同"祖传秘方"，如何既保护商业机密又释放数据价值，成为生态构建的关键。

当被问及AI边界时，施思齐描绘出震撼图景："未来3年，生成式AI可能直接求解材料科学微分方程，自主设计超导材料晶体结构。"这种变革将引发连锁反应：新材料发现速度进入"摩尔定律"轨道，实验室与工厂的界限逐渐模糊，材料工程师转型"AI训导师"。

这场跨界革命正催生"数字炼金师"新物种——他们既懂薛定谔方程，又会调transformer模型。上海推进的"模塑申城"工程，实质是在打造材料创新的"数字反应堆"。当AI开始理解材料科学的"语言"，人类或许正在打开第四次工业革命的密钥。但需警惕技术狂热：再强大的AI也需扎根物理定律，正如施思齐所言："我们不是在替代科学家，而是给材料创新装上涡轮增压器。"

当前，国家和多个地方政府部门已出台政策措施支持AI与新材料融合发展。例如：2024年10月，工业和信息化部等部门联合发布了《新材料大数据中心总体建设方案》，旨在充分发挥大数据、人工智能对新材料产业的技术支撑作用，支持新材料大数据中心建设，培育材料研发与应用的全新发展模式；2024年11月，上海市经济和信息化委员会等四部门印发了《上海市加快培育材料智能引擎发展专项方案（2025—2027年）》；2025年1月，北京市科学技术委员会等三部门印发《北京市加快推动“人工智能+新材料”创新发展行动计划（2025—2027年）》等。