解锁氢能材料 “智造密码”：AI如何重构创新范式？| 材科源图前沿布局

2025-12-26 09:28

 

“氢新之源、聚力突破”——作为第22届氢能科学技术和工程大会的主题，不仅揭示了氢能发展的核心理念，更指向了能源结构转型的战略方向。2025年12月19日至21日，这场在杭州举办的大会汇集权威专家与产业领军人物，共同探寻氢能作为新质生产力的发展路径与创新实践。


在本次大会上，苏州材科源图科技有限公司研发总监马飘博士，受邀发表题为《AI赋能氢能电催化反应研究的方法与应用》的主题演讲。该演讲聚焦于公司核心的“数据与智能双驱动”材料研发平台，系统阐述其在技术创新与产业转化中的关键作用，为氢能关键材料的自主研发与高效转化提供扎实的学术支撑与实践指引。


技术革新：AI重构材料研发全链条


AI在赋能新材料研发的过程中，高度依赖高质量的材料数据库，而这类数据的获取往往耗时费力，人工标注成本也居高不下。为应对这一挑战，材科源图已在该领域深耕七年，构建起覆盖百万级真实材料数据库，并形成成熟高效的数据挖掘体系，为AI研发奠定了坚实的数据基础。


为进一步提升AI模型的实用性，我们融合了经过实验验证的物理化学模型，使得模型预测结果更加精确可靠。同时，我们引入高通量自动化实验，大幅提升验证效率，从而构建起“数据‑智能‑理论‑实验”的研发闭环体系，持续推动材料研发向智能化、快速化方向演进。


百万级真实材料数据库

  • 历时7年，联合超过100位硕博人员挖掘标注；
  • 覆盖面最广：聚焦十余大类关键材料领域；
  • 基于文献与专利中的真实实验数据，并系统融合了团队自主开展的高通量实验与人工实验数据；
  • 自主研发出高效的数据标注流程与工具系统。

 


高通量自动化实验平台
联合苏州实验室以及姑苏实验室自主设计搭建了固相以及液相材料制备的高通量实验验证自动化平台

  • 支撑AI智能体高效材料以及工艺设计的实验验证闭环；
  • 并补充大量实验数据完善智能体。

 


全流程闭环的材料开发范式


AI智能体融合真实材料数据库、物理化学理论模型约束、大语言模型、以及高通量实验技术，革新材料结构设计与筛选，构建“AI设计—智能合成—自动测试—数据反馈”全流程闭环的材料研发新范式。


AI+氢能，共塑零碳能源新生态


在产业层面，中国氢能产业规模已位居全球首位，政策体系持续完善，“十五五”规划进一步明确了氢能的战略地位。基于此，材科源图将持续聚焦AI驱动的智能材料研发平台，坚持以高质量数据为基石、融合模型为增强手段、高通量实验为加速链条，持续推进材料研发范式的变革。


我们相信，通过数据驱动、技术融合与产业协同，将能大幅缩短关键材料的研发周期、降低整体成本，为我国能源结构转型与“双碳”目标的实现提供关键材料支撑，真正推动氢能成为绿色低碳发展的重要引擎。

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