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人工智能为材料工业发展赋能王兴艳2012年以来，随着数据量的急剧上涨、运算力的大幅提升以及机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能得以快速发展。作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，人工智能正在对全球经济发展、人类社会的生活与技术进步产生巨大影响。与人类生产生活息息相关的材料领域，也正经历着人工智能所带来的巨大变化。1助力新材料实现快速研发1.1产业发展需要解决研发耗时、耗力、耗资金问题从材料发展历史来看，一种新材料的出现往往要经历无数次的分析试验，这一过程平均要经历10年，而从新材料诞生再到商业化应用往往再用10年的时间，这一漫长而充满无数不确定性的过程，往往需要投入大量的研发人员，耗费大量的时间和金钱。长期以来，“三耗”问题一直制约着材料产业的快速发展，使得材料研发难以有效满足各领域的材料需求。为了解决这一问题，加快材料研发，降低研发成本，全球科研人员一直在努力寻求突破。美国福特汽车公司曾开发了一套虚拟铝压铸设计制造系统并用于实践，大大缩短了产品从设计到制造再到测试的周期时间，提升了研发制造效率，节约了开发成本。2011年，美国还启动了“材料基因组计划”，提出“将新材料研发周期缩短一半、成本降低到现有的几分之一”的目标，将减少材料研发周期和研发成本上升为国家战略地位。与此同时，我国中科院也积极将计算模拟引入材料研发设计中，以期实现缩减研发周期和研发成本的目标。1.2人工智能可助力材料快速发现与改进2018年美国一个科学小组报告称找到了发现和改进金属玻璃的捷径，仅用较少时间和成本就能发现新材料。该小组由美国能源部SLAC国家加速器实验室、国家标准与技术研究院（NIST）和西北大学的科学家领导，他们所说的捷径就是通过利用斯坦福同步辐射光源中一个结合了机器学习的新系统，对数百种样品材料进行快速筛选，最终以比以往快200倍的速度发现了3种新混合物制成的金属玻璃。该系统是基于一个材料科学数据平台，数据平台的电子表格和实验室笔记中的数据以统一格式存储，可用来供人工智能系统学习使用。科研人员对平台数据进行实验的快速验证和预测，并将结果循环到下一轮机器学习和实验中。通过不断的迭代学习，不断地快速验证和预测，最终实现新材料的快速发现。这个新系统的应用就是人工智能助力新材料发现的一个最好例证。借助人工智能，不仅新材料的研发和应用周期将大大缩短，还能够节省大量的人力和资金。1.3人工智能将为材料研发带来更多可能如今，已有越来越多的材料研发人员借助人工智能技术开展材料研发与设计工作。通常晶体材料在受到及其微小的应变时，其结构中原子的排列就会发生变化，并导致诸如导电性、透光性及导热性等变化。一个由麻省理工学院、俄罗斯以及新加坡共同组建的研究小组，借助人工智能帮助对这种微小的应变进行预测和管理，以期能获得具有不同性质的晶体材料，开辟出一种开发不同类型器件的新途径。随着深度学习的不断发展，人工智能在材料研发和设计方面将发挥更大作用。或许在不久的将来，人工智能就能帮助科学家获得机器学习模型中的直接反馈结果，快速评估出有毒、昂贵或着易碎等性质的材料，并在下一个小时就准备好另一套待评估的样本。2推动材料工业实现更加安全、环保、经济、高效和智能化生产如今，人工智能在钢铁、石化、有色金属、建材等材料生产中被广泛应用，使得材料工业生產过程更加安全，更加高效、环保，也更加智能化，其产品的生产成本也大大降低，产品质量也更加稳定且优良，智能化水平也得以进一步提升，推进材料工业转型升级继续深化。2.1钢铁领域在钢铁领域，专家系统、神经网络、机器学习、智能机器人、智能优化等人工智能技术的已经深入生产过程的各个方面。如铁前环节的烧结配料优化、炼焦配煤优化，炼铁过程中的炉料结构测算优化、高炉专家控制系统及铁水成分预测，铁水从炼铁车间到炼钢车间的铁钢界面优化，炼钢环节的设备故障诊断，连铸过程的炼钢—连铸动态调整、板坯质量识别系统以及生产计划，轧制过程中的轧制模型及轧制参数优化等，均是人工智能助力钢铁生产的实际应用。为促进产业加快转型升级，各钢铁企业积极推进智能制造改造项目，提升企业信息化、智能化水平。2019年宝山钢铁股份有限公司（以下简称“宝钢”）就启动了112个智能制造改造项目，取得“一键炼钢”“无人重载框架车控制及调度技术”等一系列智能制造成果，减少了83个操作室，使1084人从繁重的体力劳动中解脱出来，大大提高了生产效率。另外，内蒙古包钢钢联股份有限公司（以下简称“包钢”）、北京首钢股份有限公司（以下简称“首钢”）、鞍钢股份有限公司（以下简称“鞍钢”）、江苏沙钢股份有限公司（以下简称“沙钢”）和福建三钢闽光股份有限公司（以下简称“三钢”）等企业也积极推进智能化升级改造，详见表1。2.2石化领域如今，人工智能巡检系统、数字化工厂、无人机及智能专家系统等人工智在石化领域