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2025-03-28 2 化工行业报告
多尺度复杂性:材料的特性往往源于跨多个尺度的相互作用——从电子在量子层面 的行为到我们在宏观层面观察到的性质(例如强度、电导率)。准确建模这些相互作 用在计算上十分困难。材料在宏观层面所表现出的特性(如在应力下的弯曲程度)是 其微观结构(原子排列、键合方式),甚至更细致的亚微观特征(电子分布)共同作 用的涌现性质。要正确捕捉各个尺度之间的相互影响,以及它们如何在整体上决定最 终材料性能,仍然是巨大的难题。传统方法往往将不同尺度割裂开来进行处理,容易 导致误差或不精确。 实验验证滞后:在过去,一种新材料从理论上提出(通常基于理论计算)到实际合成 并进行测试,需要耗费很长的周期。这是一个反复迭代的过程,合成本身可能十分困 难,需要特定的设备与专业技能;材料特性表征(测量材料性能)也需要多种手段, 每一种都需要时间和资源。如果发现材料的实际性能达不到预期,就必须重新开始新 一轮设计与试验,导致周期冗长、成本高企。 通过以类似 Deepseek 这类顶尖人工智能(AI)技术与机器人技术相结合,正在从根 本上改变传统的化学研发流程。这场变革贯穿整个研发管线——从小规模实验室中 最初的假设生成与分子设计,到工业规模生产中的工艺优化和质量控制。关键在于通 过数据驱动洞察与自动化实验及制造的协同整合,实现研发效率与成果的飞跃。
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