从石器时代到硅基时代，材料定义了文明的每一次跃迁。而每一次新材料的诞生，背后往往是人类漫长的试错之路。

1879年，爱迪生历经1600次实验，点亮了人类第一盏有实用价值的电灯，此后人类又耗费60年，才找到更理想的钨丝材料。传统材料研发依赖反复试错，研发周期漫长，日渐成为制约材料科学发展的瓶颈。

如今，人工智能正在终结这场时间拉锯战。作为工业基石与科技先导，材料科学已成为全球“AI+科学”技术争夺的最前沿。在这场关乎未来的国际竞速中，中国科学院东莞材料科学与技术研究所（下称“东莞材料所”）以前瞻性眼光率先破局，构建起“AI+材料”全链条创新体系，打造覆盖基础支撑、核心工具、实验验证与生态保障的自主可控的创新生态，实现了从“跟跑”“并跑”到“领跑”的跨越。

打通全链条，让材料研发“一键加速”

电影《钢铁侠》里有一个经典场景：主角轻点屏幕上的元素周期表，通过计算模拟短短几分钟就能发现一种全新材料。“这正是我们要实现的目标，改变传统‘试错式’的研发模式，让材料研发一键加速。”东莞材料所新材料数智化研究部召集人刘淼说。

如今，这一构想正一步步照进现实。

数据的积累，是这场变革的起点。过去，国内物质科学研究长期依赖欧美的数据库。为了打破这一被动局面，东莞材料所自主生产出30余万个无机晶体材料的高质量数据，汇总成Atomly数据库。用户只需点开元素周期表，随意组合几个元素，系统便会列出这些元素可能组成的全部材料，以及每一种材料的原子结构、导电性、磁性、热稳定性等关键信息。

理论计算与大数据库相结合的精准预测，帮助科学工作者在前端筛掉大批错误选项，同时辅以合成方式建议，让材料研发真正实现“一键加速”。

可靠的数据底座，为人工智能训练提供了充足“燃料”。在核心算法工具层面，东莞材料所自主研发了GPTFF无机材料通用AI力场，可精确预测原子间相互作用，还能用于大体系及复杂体系的分子动力学模拟。此外，它支持开箱即用，用户可跳过模型训练步骤，直接开展化合物的结构优化、相变模拟、物质输运等科学问题。

更具突破性的是MatChat AI智能体。其内置超80万篇科学文献，形成模型独属的储备知识库。面对材料学专业问题时，能有效规避AI幻觉，提供高质量真实答案，还能同步生成图表，并在文末附上文献来源，大幅提升科研文献处理效率与知识挖掘能力。

进入到实验验证环节，东莞材料所的“机器人科学家”，将材料研究推向“具身智能”新形态。机器人实验室排除人为干扰，以高度标准化流程开展实验，可自动调节烧结温度、保温时间、掺杂元素等参数，并根据结果迭代优化方案，实现从设计、筛选、合成到表征的全流程7×24小时无人化操作，有效破解传统研发效率低、流程不统一的痛点。

值得一提的是，为兼顾数据开放与安全，团队还搭建了隐私计算平台，数据拥有者上传数据并添加特殊标签后，使用方可进行AI模型训练，却无法查看具体数值。这一科学数据开放平台（OSDI）实现了数据的“可用不可见”，为材料基因工程构筑起安全共享的数字化基础设施。

“如此一来，‘数据-模型-实验-共享’整个研发链条被真正打通，研发周期从十几年缩短到几个月。”刘淼描绘了一幅未来图景，科研人员在前端借助人工智能高效推进计算模拟、文献调研和数据挖掘，当工作进入实验环节，机器人无缝衔接，开启不间断的自动迭代与反复试验。这一“人机协奏”的创新模式，正以前所未有的协同效率，推动材料科学研究范式从经验驱动向智能驱动转型。

铺路搭桥，让科研工具“人人可用”

“我们打造这些基础的数据和工具资源，本质上是在‘铺路搭桥’。”刘淼说。在他看来，只有把路铺好、把桥搭好，整体的科研水平才能实现提升。

基于这一理念，东莞材料所主动将Atomly数据库免费开放给中国用户、开源核心AI模型，致力于为更多科研用户提供系统化、专业化的科研服务，让前沿工具实现“人人可用”。

在产学研用深度融合的当下，这些成果正沿着链条不断释放价值。

在高校端，高校科研获得了高效工具，支撑量子比特材料、超导材料等前沿领域研究。同时，高校学生借助数据库与AI工具，能更直观地理解晶体结构等抽象专业知识，助力人才培养。

在生产端，成果同样加速落地。东莞材料所已与多家企业达成深度合作，助力企业精准创制新材料，大幅降低企业研发门槛、缩短研发周期、加速成果产业化落地，逐步形成“科研创新-产业应用-数据反馈”的良性循环，打通从科研到产业的“最后一公里”。

东莞材料所的探索与实践，其价值远不止于单项技术的突破，更在于成功构建了一个完整、协同、开放的“AI+材料”创新生态，将核心技术与关键资源牢牢掌握在自己手中。在全球科技竞逐的浪潮之巅，这份积蓄的实力，正化作中国创新领军世界的磅礴力量与战略底气。