投资新质料一个*的问题，在于品类的纷繁庞大——从高分子质料、金属质料、无机非金属材推测复合质料，每种质料之间的跨度极大，再加上质料科学的产业化路径往往十分漫长，一家公司从确立到最终上市需要履历十数年，因此此前鲜有早期投资人关注。

但另一方面，质料科学也是一个国家从低端制造走向高端制造要害一环，无论是对于新能源照样半导体产业，质料都是最基础最主要的底层要素，是我们在大国崛起历程里绕不开的必由之路。

本月的险峰主题沙龙，我们团结36氪、甲子光年、SynBio深波举行了一场名为《新质料：从制造到缔造》的直播连线：

我们请到了：

同济大学质料科学与工程学院教授、生物基质料专家任杰先生

清华大学质料学院教授、陶瓷质料专家伍晖先生

上海交通大学质料科学与工程学院副研究员、影象合金专家金明江先生

上海交通大学质料科学与工程学院研究员、轻合金专家王乐耘先生

我们聊到了：

最近大火的生物基质料，最早会替换哪些石油基质料？

作为最古老的人造质料之一，陶瓷在新能源、高端制造上有哪些新应用？

影象合金若何撑起手机防抖黑科技？

ChatGPT将给新质料研发带来哪些转变？

本次流动由险峰投资人杨轶尘主持，期待更多新质料领域的创业者及行业专家与我们交流。

险峰：人类要用可降解生物基质料替换不能降解的石油基质料，您以为*会发生在哪些细分领域？哪项指标决议了替换速率的快慢？

任杰：首先明确，生物基质料纷歧定都是可降解的，好比PLA、PHA属于可降解，但生物基尼龙、生物基聚乙烯就属于不能降解。

以是大类上，生物基质料可以分为两种：生物基的可降解（如PLA、PHA）和不能降解(如生物基尼龙、生物基PE)，前者更多应用于一次性塑料制品、后者更多应用于非一次性耐久性塑料制品。

对于一次性的塑料制品，像一次性餐具、卫生巾、尿不湿等，我们更关注它的「可降解性」。

好比现在星巴克的吸管，许多人叫它“渣渣管”，着实就是用PLA（聚乳酸）和咖啡渣制成的；现在通常一次性的质料，都要求做成可降解可堆肥，在这方面，海内正在迅速向西欧靠拢。

对于非一次性的生物基，像衣服、鞋帽、汽车内饰这些耐用品，我们则更体贴生物基泉源的「减碳量」。

举个例子，用传统方式生产PLA（聚乳酸），要先把二氧化碳植物经由光相助用酿成碳水化合物，然后发酵成乳酸，最后酿成聚乳酸；整个历程在不思量能耗的条件下，每生产一吨PLA，可以从大气中吸收1.87吨二氧化碳。

与之相比，传统的塑料如聚苯烯PS、涤纶PET、尼龙PA，从炼油到质料单体，再经聚合，整个历程要向环境排放2吨左右的CO₂。

最近法国道达尔公司在泰国建成一家7.5万吨PLA工厂，据报道，该工厂每生产一吨PLA，只排放501公斤二氧化碳，相当于传统制造塑料CO₂排放总数的1/4，这个碳减排意义就很大了。

好比去年欧洲的碳生意市场，1吨二氧化碳能卖50欧元，到今年已经涨到快100欧元了，一条年产10万吨的PLA产线，一年光碳生意就多出1000万欧元的利润，这还不包罗企业的ESG增值部门。

以是，生物基新质料一旦在减碳上跑通了，后面替换速率会异常快。固然，减碳量详细怎么盘算，不能企业自己拍脑壳，必须要尺度化，现在我们国家也确立了一个生物基的标委会，正在制订碳足迹与碳减排的相关尺度，人人可以延续关注。

险峰：可降解的生物基质料一样平常也都对照贵，若何说服客户接受生物基质料？

任杰：一是政策推动，我们国家从2020年最先限禁塑令，严酷限制一次性不能降解塑料，到今年国家邮政局也最先鼎力推广可降解包装与胶带，以是不是我们说服客户接受，而是国家强制必须用。

另外碳生意也值得期待，虽然现在国家还没有最先推，但碳生意市场已经建好了，我估量未来几年很快会推出，只等把行业尺度定下来。

二是针对差异客户，可以接纳差异营销计谋。

好比现在国际海内的大公司异常重视环保，他们肩负有社会责任，以是很愿意使用生物基——事实上，这些大企业出于ESG的要求，往往自己也在找这样的质料与手艺，双方着实是一拍即合，完全不用说服。

小企业和通俗消费者，一样平常对价钱敏感，就要多讲功效性。举个例子，许多60后70后，小时刻都穿过一种衣服叫“简直良”，它的材质就是涤纶，穿在身上异常闷热，不透气，然则若是改用聚乳酸，透气性会很好，而且抗菌。若是把PLA做成尿不湿，小孩用了以后，红屁股没有了，皮肤过敏没了，就算贵一些，老国民也会为自己康健买单。

险峰：海内PLA正处于一个如火如荼的扩产能阶段，未来人人会不会都是规模间的竞争？照样说依然有手艺改善的空间？

任杰：很多多少投资人都体贴这个问题。工业化应用的PLA（聚乳酸）生产最先于1997年（生物应用就更早了，在上个世纪六十年月就最先），那时是由美国佳吉跟陶氏化学确立合资公司的，到现在也快30年了。

这个行业真正发作是在2018年左右，大靠山有两个：*是全球禁塑政策的推行、治理白色污染的环保需求，第二是全球碳减排的推动，以及由此引起的合成生物学的火热。两者协力，把PLA等生物基质料推到了风口之上。

以是有展望说，到2025年全球PLA产量能到100万吨，尚有说能到300万吨的，现在全球能量产PLA的企业也就6-7家，加起来30万吨不到，这是现在真正的产能；其中，*的一条线7.5万吨，尚有一条10万吨的，正在建。

要知道这一点点量，跟传统化工品比就是小弟弟，人家涤纶、尼龙的产线动辄单产规模几百万吨，小一点的也有几十万吨，以是未来PLA的大偏向一定是规模化，规模上去了，单耗的成本就下来了，这是异常明确的。

手艺方面，一定尚有提升的空间，详细来说有三个方面：

一是原质料的改善，我们知道，生产聚乳酸需要用到乳酸，*代乳酸质料是玉米，第二代是木薯，现在粮食平安越来越主要，不能“与人争粮，与粮争地”，国家激励要用非粮质料，以是第三代已经是用稻草和秸秆，用纤维素和半纤维素生产乳酸。未来第四代，很可能是直接用二氧化碳和甲烷，以是手艺永远没有*，只有更好。

二是若何规模化。现在海内做万吨级产线已经没问题了，但适才说，欧洲已经在搞10万吨级了，这内里*的问题是化工装备和丙交酯手艺，海内新质料的产业化往往会装备被卡脖子，但我稍微透露一下，我们最近在马鞍山刷新一条线，会接纳一些新装备与新工艺，让效率与转化率更高，副产物更少。

三是手艺蹊径的创新，好比PLA的直接缩聚法，这也是我们同济与同杰良公司的一个特色优势，我们正在把它放大，做成万吨的规模，类似尚有许多需要手艺迭代的地方，创新永无止境。

险峰：若何看待生物合成PLA的远景，会被其他质料推翻吗？

任杰：暂时还构不成威胁。一样平常来说，基础质料被推翻照样对照难的，举个例子，100年前人类建屋子用水泥，现在照样用水泥，不外水泥自己已经迭代了，好比标号更高，还能抗低温——从这个角度来说，质料手艺的提高，更多照样质料改性与提升方面的。

生物基质料也是一样，好比PHA（聚羟基脂肪酸酯），早在90年月，英国的阿斯利康就在实验产业化，但直到去年，韩国CJ的*条PHA产线才投产，产能也只有5000吨/年，这中央已经已往了30年，一些工程手艺与应用场景没彻底解决，形成产能尚需时日。

以是搞过质料的人都知道，从一个实验室里的idea，到小试再到中试，一直到规模生产，都异常不容易，不仅需要有质料创新的手艺、还要响应的装备与工艺来实现，更需要种种知识靠山的人才团队的整合，这往往是一个手艺集成的历程。

险峰：一种新质料，从小试中试到真正的量产，一样平常需要多长时间？

任杰：差异质料不能一概而论，首先要看市场需求，好比国产芯片，坦率说若是中 美之间没有发作商业摩擦，我国芯片行业可能今天也不会生长这么快。质料也一样，一种新质料首先要被市场认可，还要有迫切的市场需求，这是一个基础。

详细时间上，高分子质料从小试到中试再到规模化生产，每个阶段也许需要3年左右，条件还要有现成的成熟装备，若是所有要自己开发，每个阶段至少要5年左右时间。

好比适才说的PLA（聚乳酸）扩产，要从万吨级放大到10万吨级，中央许多手艺参数与工艺包需要试验与积累，学过化工的都知道“三传一反”，这些工程化数据是靠工程积累的器械，抄是抄不到的，数据与工艺包必须靠积累。

险峰：在您看来，现阶段，生物基质料当中哪个性价比更好，有哪些有远景的品类？

任杰：我照样对照看好PLA（聚乳酸）。首先这个行业起步早，已经30年了，前面许多先驱已经交过学费；此外它的应用场景也多，从*的吸管、地膜、垃圾袋，到最高等的好比可吸收骨钉、手术缝合线、心血管支架，都要用到PLA。

第二，PLA在中国已经形成了一条完整的产业链，稀奇是下游产业链，这是其余国家不具备的。你让西欧做个吸管，着实也挺难的，他们没干过，没有这样的积累，好比PLA衣服的产业链是从纤维到纱线，再到面料（染整），直至成衣，随便哪个环节都可能被卡脖子，但你在长三角珠三角，四处都能找到这样的工厂。

现在PLA的价钱也许在22000-26000一吨，而工程塑料或及其改性质料，价钱一样平常在2万左右，两者差得不多。未来随着手艺改善 规模化 国家津贴，若是PLA可以降到2万块以下，那就异常有竞争力了。

伍晖：首先自我先容一下，我来自清华大学质料学院，我所在的清华新型陶瓷实验室是海内陶瓷领域为数不多的国家级重点实验室之一，研究偏向包罗信息功效陶瓷质料、高性能结构陶瓷质料和生物陶瓷质料等等，我本人的研究偏向是超细纤维质料，这在新质料领域是一个很主要的课题。

为什么要把纤维做得很细？适才任先生提到，PLA（聚乳酸）异常亲肤透气，因此聚乳酸超细纤维着实可以用来做人造皮肤，凝血止血质料，甚至人造血管和神经导管。

再好比航空航天领域，超细纤维也有异常好的热力学性子，若是我们把陶瓷做成超细纳米级的纤维结构，就可以获得一种稳固耐高温、有弹性、易加工，而且高强度的轻质绝热质料，来替换传统的泡沫陶瓷、玻璃纤维和气凝胶。

现在，我们已经把这种陶瓷超细纤维质料用在了电池平安防护领域，好比，在两块电池中央做一个阻挡层，只需要一毫米的厚度，就可以阻隔明火防止爆燃。此外，我们也正在实验用工业化的方式，来低成本、高效率的生产这种质料。

险峰：对于新质料，学界一样平常有两种研发思绪，一是用先做出一种质料，然后找应用场景，二是凭证应用场景去探索和改善已有质料，在您看来，哪种方式更为典型？

伍晖：异常好的问题，就我小我私人来说，刚进入行时我是*种思绪，一样平常会先有一个好的想法，好比在结构上做出一些创新，但做出的质料有什么价值，未来能解决什么产业问题，可能照样懵懂的。固然，我坚信它是有价值的，然则中央需要很长时间的积累和试探。

我小我私人会更羡慕另一种模式，在刚起步时就围绕着某个正确需求，解决某个详细问题，我想这样会更高效，但科研可能就是这样，没有完善无缺，大多数情形是两者兼具，每小我私人的研究偏向、靠山各不相同，选择也会差异，但都有各自的价值。

险峰：适才提到了气凝胶，现在这个质料很火，许多主机厂都异常关注；那么和气凝胶相比，超细纤维有哪些优势和劣势？

伍晖：适才任先生也讲到，一种新质料，刚做出来时往往很珍贵，只能用在一些高端领域，但随着工业化大规模生产，成本越来越低，可以使用的场景也会越来越多，气凝胶也是类似的生长路径。

气凝胶最早降生于上世纪60年月，那时是作为尖端质料，主要用在航空航天领域，厥后随着产量提升，最先逐步延伸到动力电池、冶金化工，到现在甚至服装里也最先用气凝胶做绝热质料，已经渗透到了国民经济的方方面面。

但与气凝胶相比，陶瓷纤维是一种刚刚兴起的质料，两者的差异主要有三个：*是，气凝胶密度很低，力学性能对照脆，以是一样平常要先把气凝胶压成粉末，才气举行二次加工；而陶瓷纤维的力学、回弹度都异常好，以是会更贴合某些柔性场景的应用需求。

第二是事情温度差异，所谓的陶瓷着实是一个笼统观点，详细来说，陶瓷中有许多极耐高温的品类，例如莫来石、氧化铝，氧化锆等等，若是把他们做成超细纤维结构，可以长时间耐受1600度以上的高温，不发生坍塌或烧结，因此在耐高温方面，陶瓷纤维要更善于。

第三是规模成本，生产陶瓷纤维的手艺叫作“气纺丝”，即通过压缩空气将溶液高速喷吹，来实现超细纤维的大规模制造，未来随着产量的不停提升，陶瓷纤维在规模和成本上也会一定的优势。

险峰：清华质料学院之前曾经乐成孵化出清陶能源、爱尔创这类优异的创业公司，对于科研功效产业化，您有哪些履历可以分享？

伍晖：着实不止这两家，在新能源和新质料领域，大批清华校友都有异常乐成的科技功效转化，我以为主要有两个启发：

*，是做科研一定要紧跟时代大趋势。好比清陶，他们很早就最先做与固态电池相关的基础质料研究，这几年遇上了新能源的发作，整个电池行业都有了一个异常快的增进，这背后与国家政策的支持密不能分，以是做科研一定要紧跟国家的需求，紧跟市场的需求，顺势而为。

泡泡玛特低估了周期的力量

第二是坚持耐久主义，着实清陶也好，爱尔创也好，现在人人看到的是他们在快速崛起，但这些企业在之前，都履历过10年甚至20年的手艺积累和沉淀，才逐步走出实验室。一种新质料从研发到走向成熟是一个挺漫长的历程，我们无论做科研照样投资都要承袭耐久主义。

险峰：提到影象合金，我首先想到了瓦特的故事，瓦特说他*次看到水蒸气推动水壶的盖子，叮看成响，他以为内里一定有妖怪在舞蹈；当我看到一根影象丝材可以自己伸缩，甚至拉动重物，我发生了跟瓦特一样的感受——这内里有妖怪在舞蹈。以是首先请金先生来为人人科普一下，影象合金是若何在遵守能量守恒的条件下，能有这样神奇的气力？

金明江：影象合金降生于上个世纪60年月，由美国水师实验室发现，到80年月最先进入民用，以是着实并不是一种很新的质料。它之以是能变形，是由于影象合金在一定温度或者应力的驱动下，会发生一些可逆的固态相变，换句话说，它在微观晶体的原子排布层面发生了转变。

若是是温度驱动的的变形，我们称它为形状影象效应；若是是应力驱动的变形，我们称它为超弹性，固然，无论是哪一种，一定照样遵守能量守恒定律的。

险峰：这几年我们看到学界对影象合金的探索，从一最先被动的形变，生长到了自动的控制，这中央也许履历了怎样的历程？有哪些主要的里程碑？

金明江：我举两个对照典型的应用。

好比我们家用的恒温阀，在沐浴的时刻可以把水温恒定控制38-42度之间，原理就是被动形变——你可以把它想象成一个弹簧开关，跨越或者低于某个标度就会自动打开或者闭合。

同样的场景，若是是用电子装置，那我至少需要一个温度传感器，一台电机，还要有一个阀门，但现在只需要一块影象合金就可以解决，不需要任何外部的逻辑控制，简朴可靠稳固性好，这就是一个特定场景下的巧妙应用，但坦率说，这样的场景着实并不是许多。

相比之下，自动控制的想象空间更大。好比我们可以用电加热的方式控制影象合金形变，缔造出一台影象合金马达，替换传统的电机。

事实上，现在许多手机厂商都已经最先用影象合金马达替换传统的VCM马达，稀奇是一些旗舰手机的摄像头防抖模组，可以正确到亚微米级，也就是100纳米级别，精度异常异常高，响应频率也稀奇快，而且更小、更轻、成本也更低，这在影象合金领域是一个里程碑式的突破。

固然，从手艺层面上来讲，自动控制涉及到多学科的交织，不仅仅是质料学，尚有电控和算法，因此手艺难度大，壁垒也高，但它在未来也会有很大的拓展空间，能够挑战大量传统微型电机的应用场景。

险峰：作为手机防抖的黑科技，影象合金马达一经问世就引起了业内惊动，相比传统的VCM马达，它有哪些显著的优势？

金明江：众所周知，手机对内部空间行使率的要求异常苛刻。

最近几年，手机的功效越来越壮大，稀奇是摄像头方面，画质越来越高，变焦倍数也越来越大，若是继续使用传统的VCM马达来驱动，那你的摄像头也必须越做越大，越做越重。以是我们看到，这几年手机的镜头越来越外凸，恨不得在手机外面挂一个镜头，这就是VCM马达的坏处。

而影象合金马达*的优势就是微型化。本质上，影象合金马达着实是通过2根丝材之间的匹敌运动来实现姿态控制——固然，现在随着功效越来越庞大，已经从2根生长到4根、6根或者8根，但体积依然比VCM马达小得多，可以大幅节约镜头空间。

第二，影象合金它是通过电阻巨细来判断形变的巨细和长度，以是也不需要加装分外的传感器。

此外，影象合金基本上不会用到磁性质料，以是也不需要做专门的防磁滋扰设计，这是它的几点优势。

不外，它的瑕玷也很显著，就是贵。现在影象合金马杀青本还对照高，只能用在高端手机上，然则随着产业化历程，成本一定会逐步降低，我以为未来照样异常值得期待的。

险峰：这个行业壁垒有多高？好比一家做医用影象合金的企业，若是要切马达这个场景，难度若何？

金明江：我不太利便去评价偕行，但坦率说，现在海内大部门做影象合金的厂家，主要照样关注在医疗领域，心血管支架之类。就像我适才说的，高精度影象合金器件涉及到多学科交织，是一个异常尖端的前沿产业，以是现在为止我确实还没有看到，海内在这个领域有稀奇突出的企业。

此外，对于高精度影象合金的选材，现在也还没有一个异常明确的尺度，好比什么样的质料是好质料，哪些指标属于要害指标，行业内还没有没有形成共识，在这方面，海内厂家可能也需要一准时间的积累。

险峰：但VCM究竟是一个很成熟的方案，一年也有十几亿部手机的出货量，若何说服客户接受这种新质料的？

金明江：着实，新质料很难通过说服客户来实现应用，它涉及到一个系统性的替换，初期的替换成本是异常高的，以是照样要从产物力和手艺力层面入手，让客户看到趋势，信托趋势。

好比，影象合金马达的体积更紧凑，不需要传感器，也没有磁性，那么这样的产物，你相不信托它会最终替换VCM？

再好比，现在影象合金马达很贵，然则它内里不会用到珍贵金属，结构也比传统马达更简朴，未来随着手艺不停成熟，不停尺度化，你相不信托它的成本最终会低于VCM？——若是信托，他就会提早结构。

险峰：我明晰接受一款新质料，可能也需要质料厂商、马达厂商、软件厂商，甚至得手机厂商配合起劲，履历一个漫长的磨合期，这个周期也许要多长时间？

金明江：从外洋的SMA生长历史来看，整个磨合周期通常要5年左右——但这是从质料研发最先算的。像我们之前由于已经有了五六年时间的积累，以是会快许多，若是是做手机马达的话，最快也许只需要半年。

*步可能是马达厂商先接到订单，然后我们的质料进场。初期是一些外围实验，好比跌落、损坏，包罗寿命实验之类的，然后把质料装进马达测试，再到模组，到工程样机，整个历程也许半年左右。由于手机行业迭代异常快，以是只需要半年，但若是是其余行业，时间会更久一些。

到时刻更久的时间一定是在这个质料出来，前期的研发历程，这个可能是需要几代学者的一个起劲才有可能把质料做出来。

前期的准备事情质料研发应该是需要更长时间，由于像我们团队的话在做这个质料的话，我们也是应该有，到现在也五六年的时间。

险峰：此前您曾以大学教授的身份，承接过企业的研发课题，到现在自己下场创业，亲自为客户交付产物，您以为两者有哪些纷歧样？

金明江：完全差其余感受。我举个例子，搞研发就像做一块木板，你只要保证它足够长就行了；但产业化就像做一堆木板，每一块纷歧定要多长，但必须保证每一块都不能有短板。

做企业真是一个异常庞大的系统工程，产销研、人财物，一样都不能缺少；稀奇是手机镜头这样一个产物，真的是要保证每一件货都万无一失，不能有任何的问题，今天我们只是刚刚完成了从0到1，可能连0-1都不算，后面尚有1到100，都异常有挑战性，我自己也还在一个试探的历程中。

险峰：王先生可能是海内最早从事“AI 质料”研究的教授之一，您能否简朴先容一下，这个行业现在的生长趋势？

王乐耘：谢谢险峰的约请，异常幸运今天能和人人做一个分享。

我本人是从2017年最先从事“AI 质料”研究的，那时是受到了AlphaGo的影响，就想到能不能把AI用到质料研发上来。那时这个偏向还对照小众，2016年若是你去全球论文库搜索“AI 质料”，也许只有100多篇论文，然则到2021年，这个数字就上升到了3000多篇，有了一个指数级的增进。

究其缘故原由，一方面是能用于机械学习的质料数据越来越多，另一方面还要归功于与AI自身的提高，好比硬件算力的提升，以及算法方面的改善，稀奇是今年GPT降生之后，给这个领域带来了异常大的时机。下面我简朴分享一下，我们这个行业详细是若何事情的。

首先是要获取数据，泉源一样平常有三个：

以前我们质料专业的学生，都市有一个自己的实验纪录本，纪录天天的数据，通太过析其中的一些逻辑关系来写论文，或者推导公式。但随着AI时代的来临，今天质料数据已经到达一个海量的状态，而且天天都在增进，以是现在国际上已经确立了许多的 materials data repository（质料数据存储库），这些数据库中会包罗大量的高质量基础信息，好比质料的原子间势、能带带宽等等，其中大部门库都是共享的，这是*个数据泉源。

第二个数据泉源是实验，已往我们也会做实验，然则现在AI可以通过贝叶斯算法，推荐你下一个实验应该去做什么，这被称为“自动学习”，这样就能够发生更多的高质量实验数据；第三个是NLP手艺，让AI从互联网或者科研文献中直接抓取数据。在这三项手艺的加持下，今天我们获取质料数据能力已经今是昨非，这也组成了整个行业的基础。

获得了数据之后，下一步是fingerprinting，中文叫特征化；就是说每块质料，我怎么选择最合适特征去形貌它？

好比最基础的，质料中含有哪些元素，每种元素的含量是若干？再下来可能是原子间势、晶胞结构，包罗一些物理参数等等，这些都照样人类能够明晰的特征。但现在由于AI 手艺生长，机械可以自动化地天生一些我们不知道的特征，甚至展望出一些特征，然后再将其符号化，以是在整个AI for materials 当中，这个部门是最最焦点的，也是各研究团队之间真正拉开差距的部门。

当这些特征被筛选出来之后，我们就可以用差其余AI算法来处置差其余问题，好比用CNN做图像识别，用神经网络算法来寻找新质料，固然最值得期待的照样大模子。举个例子，以前人人要解决某个质料的*性原理问题，必须要盘算量子力学方程，费时艰苦，成本异常高，然则现在有了深度学习大模子之后，无论是盘算*层的波函数，照样分子结构展望，速率都异常快。

除此之外，我们还可以用盘算机视觉算法做一些显微组织的识别，甚至制造一些自动化的实验机械人。固然，最终的目的照样能够实现质料的逆向设计，即完全逾越人类的知识和想象，让AI直接从基础数据库出发去发现新质料，现在这在一些半导体质料和高分子质料中已经取得部门乐成。

以是我小我私人异常看好AI for materials，这是一个即将发作的赛道，现在我天天都能看到许多新论文，被种种研究功效所震撼，这异常令人激动。

险峰：在您看来，下一步GPT-4会给 AI for materials 行业带来哪些转变？

王乐耘：首先GPT-4实现了多模态，不仅可以识别文字，还可以识别图像和视频，这就有了异常大想象的空间。

好比以往我们在质料研发历程中，会用到显微组织图、X射线衍射谱等，或者实时监测质料加工历程信号的视频，若是这些素材都可以酿成参数变量，交给机械学习，很可能会带来革命性转变。

再好比 transformer 架构可以把质料的三维原子结构，投射到一个二维的数据库当中，让机械去寻找那些人类无法明晰、原子级其余关联，那未来也很可能会降生一个 Materials-GPT ——以是我才说这是一个令人激动的时代，许多推翻性的应用可能正在路上。

险峰：一样平常的金属质料，它的研发历程是怎么样的？好比以车身用铝合金为例，像您这样的高校团队在其中会饰演什么样的角色？

王乐耘：金属质料今天已经很成熟了，尤其像铝合金，已经有异常多的商用牌号，好比3系、5系、6系、7系，以是许多部件的材质也是牢固的，好比车身什么牌号，底盘用什么牌号——像汽车内里5系6系用的多，飞机内里7系用的多。

然则若是是造一款新车，需要重新设计，那就有可能涉及到新质料的需求。

一样平常是车厂找到一级供应商提需求，我要一个什么样的部件，需要到达什么样的性能指标，一级供应商查阅自己的质料手册，有的话直接供货，没有的话就会去找下面的二级质料供应商。

同样，质料供应商也是先查阅内部手册，有的话直接供货，没有的话才会组织研发——这时他们可能会与高校联系，做一个横向课题。

等高校开发出知足需求的质料，就会以配方和样品的形式交给质料厂商，由质料厂商小试、中试，证实这种质料不仅可以在实验室中合成，也可以在真实环境下量产，之后交给一级供应商，做成产物举行整体性能测试，最后交给主机厂验收，基本都是这样一个历程。

险峰：听上去照样挺繁琐的，未来这里某些环节是否可以被AI替换？

王乐耘：纷歧定能完全替换，但一定是会加速。

举个例子，已往车厂提出一个新设计，一级供应商一看，质料手册里没有，那为了怕贫苦，车厂可能就会放弃原有的设计，但现在有了AI，我们就可以确立一座虚拟实验室，先让AI去看看这种质料能不能生产出来，需要若干成本和时间，这样车厂就有动力去使用新质料。

着实整体来看，现在AI手艺在质料领域中的应用是逐渐增多的，好比金属玻璃、高熵合金，包罗适才金先生提到的形状影象合金，也可以通过盘算可以来展望它的相变温度等等。

稀奇是催化剂，现在AI介入的也异常多，由于催化是原子尺度上的化学反映，之前都是通过电镜来考察，现在能够用AI直接展望出来，就能更好的找到新催化剂。

险峰：中国是全球*的金属质料生产国和消费国，但同时我们许多高端金属质料还要依赖入口，您以为未来 AI 手艺能否辅助我们改变这个现状。

王乐耘：完全有可能。事实上，我以为中国是最适合生长 AI for materials 的国家。

正如你提到的，中国是天下上*的质料生产国与消费国，我们有800多万家的质料企业，但为什么产物质量不如外洋？主要照样我们在生产历程中不规范，或者说是没有经由科学指导。好比做高温合金，外洋企业是从矿石最先，怎么提炼，怎么纯净化，温度是若干，每一步都异常严酷，异常精准。

以是我们要想真正打造质料强国，必须要在数字化方面下功夫，在整个质料的生产历程中，一定要实现周全的数字化治理，而AI就是一个很好的时机，好比数字孪生等等，这样才气够把质料的品控做好。

险峰：AI 制药和 AI 质料这两个手艺能够相互复用吗？两者有哪些异同之处？

王乐耘：照样很纷歧样的，药的研发周异常长，从找到一个有用分子，到管线，莅临床123期，最后才气上市卖，中央每一步失败的风险都很高；但同时，制药又是一个异常暴利的行业，有很长的专利珍爱期，以是资源也会更愿意投入。

而质料的话，它的迭代周期会异常快，好比我发现一种质料，马上就能合成，紧接着就可以推广，快速变现；但在专利珍爱方面，质料比制药弱得多，仿制者只要在其中加入一些无害的微量元素，就可以异常容易的绕开专利，以是人人也基本上不太会申请专利，而是作为一种隐秘手艺，保留在企业内部。

这样耐久下来，质料企业就酿成了一个个的信息孤岛，以是我们才希望能用AI的方式提升创新的能力，不停把行业规模做大。