【新智元导读】美国白宫重磅发布《AI行动计划》，首次将「AI+材料」推上了国家级战略高度！谁能掌握这一核心，谁就握住了下一代产业革命的命脉。半导体、新能源、先进制造……全都在这场材料智能革命中迎来颠覆性机遇。中国必须全速追赶，否则将错失未来科技制高点！

近日，美国白宫发布《美国AI行动计划》，该计划勾勒了美国国家层面的人工智能发展蓝图，其中也明确提出多项AI与产业深度融合的战略部署。

从材料科学的角度出发，可以看到美国正在以空前的战略高度，将材料科学与人工智能的深度融合置于国家核心竞争力的位置。

这其中传递出清晰的信号：谁掌握了「AI+材料」的核心能力，谁就扼住了下一代产业革命和科技创新的咽喉。可以说，这份《计划》正是美国争夺未来科技制高点的「宣战书」。

对于中国的材料科学家、工程师和产业界而言，这同样也是一个巨大的警醒：

在「AI+材料」这条关乎国运的赛道上，我们必须全力以赴、加速突破。

美国AI行动计划重磅解读

结合材料科学领域，我们对《美国AI行动计划》中的相关内容进行了解读，其中以下五大重点领域释放出了明确的变革信号：

1. 投资AI赋能科学 (AI-Enabled Science)——加速材料发现与实验自动化

文件核心观点：AI将彻底改变科学，包括材料科学。AI系统已经能够⽣成新型材料模型，更强大的通⽤模型有望帮助提出假设和设计实验。

具体行动建议：

投资自动化云实验室：投资于包括材料科学在内的多个科学领域的自动化云实验室。这些实验室可以由私营部门、联邦机构或研究机构（与能源部国家实验室协调合作）建立。

支持专项科研机构：使用长期协议支持利用AI和其他新兴技术取得基础科学突破的「专项科研机构」或类似实体。

激励高质量数据发布：在审查新项目时，考虑研究⼈员先前资助工作中产生的科学和工程数据集的影响，以此激励他们发布更多高质量数据集。

要求数据披露：要求联邦资助的研究人员披露在研究实验过程中由AI模型使用的非专有、非敏感数据集。

与材料领域相关的解读：利用AI算法与自动化实验平台深度融合，将大幅加速新材料筛选、合成与表征过程，解决传统试错法效率低下、成本高昂的瓶颈，实现科研范式的根本性重塑——AI将承担生成材料模型、提出科学假设、设计优化实验等关键角色，将有效克服人力密集型研究的效率瓶颈，加速新材料研发从理论到产业化的转化速度。

2. 构建世界级科学数据集——材料数据作为战略资产

文件核心观点：明确将高质量数据定位为「国家战略资产」。提出美国必须在保护个人权利的前提下，领导创建世界上最大、最高质量的AI-ready科学数据集。

具体行动建议：

制定数据质量标准：指示国家科学技术委员会机器学习和AI分委员会，就使用包括材料科学在内的各领域科学数据模态进行AI模型训练的最低数据质量标准提出建议。

为国家科学基金会（NSF）的国家安全数据服务（NSDS）示范项目创建在线门户，为公众和联邦机构提供一个接触涉及受限联邦数据受控访问的AI应用场景的前端入口。

与材料领域相关的解读：有望通过建立全球领先的AI-ready科学数据资源池，将解决现有研究中材料数据分散、质量参差的痛点，进一步推动材料领域科研范式的转变。高质量材料数据将成为AI预测材料行为的关键，进而提升材料性能预测和研发效率，有利推动标准化、大规模数据集建设，促进材料专用AI模型发展。

值得一提的是，文件特别提出美国要着手创建联邦土地生命全基因组测序计划，拟探索对联邦土地上的所有生命领域进行全基因组测序，这些新数据将是训练未来生物基础模型的宝贵资源。

对于材料科学领域来说，这也是值得参考和借鉴的重要方向。

目前国内外皆有规划和部署针对材料科学数据集建设提出具体要求的大科学计划，我国的「国家材料基因工程计划」最早由谢建新等34位院士在2020年联合提出，经过多年的调研论证和部署规划，已于2024年10月正式启动了国家新材料大数据中心的建设任务，推进进展走在了国际前沿。

3. 支持下一代制造——AI驱动材料研发与工艺创新

文件核心观点：AI、机器人技术及相关技术为制造业和物流业带来了新的能力机遇，其中许多应用涉及国防和国家安全。联邦政府应优先投资这些新兴技术，迎来新的工业复兴。

具体行动建议：

投资基础制造技术：利用小型企业创新研究计划、小型企业技术转化计划、芯片研发计划等一系列项目进行投资，实现基础制造技术的开发和规模化推广。

与材料领域相关的解读：这部分行动直接关系到先进材料的生产工艺开发、材料加工自动化（如增材制造）以及制造这些新技术（如自主无人机、机器人）所需的新材料本身，有望推动下一代制造场景的工艺创新和材料研发，在增材制造（3D打印）、精密加工等场景中，利用AI优化新材料（如高性能合金、复合材料）的加工参数、工艺路径和质量控制；同时，AI驱动的新材料研发本身也直接服务于制造更智能、更耐用的机器人、无人机等下一代产品，并助力解决其关键材料供应链瓶颈。

4. 恢复美国半导体制造——利用AI加速半导体材料的开发与应用

文件核心观点：美国急需振兴芯片产业，将半导体制造带回本土，从而创造高薪工作，强化技术领导地位，保护其供应链。

具体行动建议：

由商业部（DOC）改革后的CHIPS项目办公室领导，消除CHIPS资助的半导体制造项目的所有无关政策要求限制。

由商业部（DOC）审查半导体资助和研究计划，以确保它们加速将先进AI工具集成到半导体制造中。

与材料领域相关的解读：半导体制造高度依赖半导体材料（硅片、化合物半导体材料、光刻胶、高纯度气体/化学品等）的研发、生产和供应。该部分行动旨在提升美国本土半导体制造能力，这对上游的先进半导体材料产业是直接利好，需要配套的材料研发和供应链建设。若计划顺利推进，AI将逐步应用于优化半导体材料的开发和生产工艺（如预测材料性能、优化沉积工艺），从而提升良率、降低成本、加速迭代，增强半导体材料供应链的安全性与韧性。

5. 开发匹配AI创新速度的电网——能源材料需求增长

文件核心观点：美国电网需要升级以支持数据中心和其他未来能源密集型产业。需要稳定现有电网，优化资源，并优先接入可靠、可调度的电源及前沿能源技术（如增强型地热、核裂变、核聚变）。

具体行动建议：

制定21世纪复杂能源格局的战略蓝图。通过稳定当前电网、优化现有资源及前瞻性扩展，使美国既能赢得AI竞赛，又能为全民提供可靠经济的电力网络。

优先快速接入可靠可调度电源，并接纳前沿发电技术（如增强型地热、核裂变与核聚变）。

与材料领域相关的解读：电网升级（尤其是高压输电、变压器）、新能源技术（如核能、地热）的研发和部署，都高度依赖先进材料（如高温超导材料、高性能绝缘材料、耐辐射/耐腐蚀材料、新型储能材料、热电材料等）的突破。AI在优化电网运行和设计新材料方面可以发挥关键作用。该领域的投资将间接推动对能源材料的需求和研发投入。

总结一下，这份行动计划释放了材料科学将迎来巨大发展机遇的信号：

AI赋能材料研发：文件明确将材料科学列为AI变革的核心科学领域之一，强调利用AI加速新材料发现、建模（如预测材料性能）和实验自动化（云实验室）。

高质量材料数据：认识到材料数据作为战略资产的重要性，提出制定标准、激励共享、建设大型数据集（为AI模型训练提供燃料）。

AI赋能先进制造：投资AI和机器人技术应用于制造业，这直接涉及新材料的加工（如增材制造）和制造新产品所需的新材料本身。

半导体材料供应链：恢复本土半导体制造能力的核心支柱，对半导体材料产业是重大机遇，并明确提出利用AI优化半导体制造（包括材料工艺）。

能源需求：电网升级和新能源技术发展是支撑AI基础设施的基石，这将推动对高性能、可持续能源材料的需求增长。

跨领域协同：材料领域的进展被视为实现AI驱动的工业革命、提升经济竞争力和国家安全的必要条件。

《美国AI行动计划》的战略部署清晰地表明，「AI+材料」正从技术概念迅速崛起为具有全局性、战略性意义的核心科技赛道，其核心价值在于系统性破解传统材料科学面临效率低、成本高、可控性低的根本性难题，推动产业向数据驱动、智能设计、高效转化的全新研发范式变革，成为加速半导体、新能源、先进制造等关键领域突破的底层引擎。

当然，「AI+材料」的突破性发展，绝非单一要素之功，其核心动能源于「数据-算法-算力」三位一体的深度协同与相互促进：

高质量数据是燃料： 正如《计划》所强调，将材料数据定位为「国家战略资产」并推动其标准化、规模化建设至关重要。海量、精准、结构化的材料实验与模拟数据，是训练和优化AI模型、挖掘材料构效关系的基础。没有高质量数据，再先进的算法也无用武之地。

先进算法是引擎： AI算法是解析复杂材料数据、预测未知材料性能、设计新型材料结构、优化合成与加工路径的核心智能引擎。算法的持续创新是提升预测精度、拓展应用边界的关键。

强大算力是基石： 材料计算与AI模型训练、特别是面向材料复杂体系的高维数据处理和实时优化，对计算资源提出了极致需求。当下，面对通用算力日益难以满足的海量算力需求，专用算力的发展或许将成为未来技术竞争发展的关键性底层支撑所在。

构建「智慧材料」生态

抢占未来制高点

《美国AI行动计划》以国家意志，将「AI+材料」和材料数据资产推向了新的战略高度，意在重塑全球材料创新格局，掌控未来半导体、新能源、高端装备等关键领域的产业链命脉。

这份计划警醒着我们，「AI+材料」绝非可选项，而是关乎国家科技自立自强、产业安全与核心竞争力的生死命题。材料数据的标准化、规模化与智能化利用，更是驱动这场革命的核心燃料。

历史性的机遇与挑战就在眼前，中国拥有全球最大的制造业体系、蓬勃发展的AI技术和海量的材料应用场景。这为我们构建「数据-算法-算力-应用」高效协同的「智慧材料」创新生态提供了独特优势。

我们应当把握优势，积极推动以下重点议程：

加速建设国家级、高质量、AI-ready的材料科学数据库，将数据资源真正转化为国家战略资产。

突破面向材料复杂体系的下一代AI算法，抢占智能设计的核心引擎。

大力推动AI与自动化技术在材料研发、制造全链条的深度融合应用，实现从「经验试错」到「理性设计」的革命性跨越。

在这场决定未来全球产业版图的「材料智能革命」中，我们需要集合产业和科技的力量，抢占「AI+材料」制高点，铸就科技强国、制造强国的坚实根基。

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