6月8日，创材深造（Deep Material） 创始人兼CEO王轩泽受邀出席清华大学材料学院“材料新青年论坛”做主旨报告，分享了自身在AI材料研发领域的创新和创业经历。
作为清华大学材料学院的博士生，王轩泽以“创业者+博士生”的双重身份，分别从学术和产业发展的角度，围绕AI如何重构材料研发范式、AI与材料交叉融合的前沿趋势，创材深造的“AI+高通量”材料研发路径，以及新形势下材料人才的成长路径等关键议题，与现场师生及产业界人士展开深度交流。
王轩泽在报告中首先介绍到，当前我们国家正处在新一轮的产业升级，战略性新兴产业蓬勃发展，新材料需求快速增长，然而长期以来我国高端新材料仍依赖进口，国产化需求迫切，亟需实现关键材料自主可控。
传统研发长期依赖“试错法”，一款高端金属材料从实验室到应用往往需要10年以上，研发不确定高且发周期长、效率低，而AI驱动的研发模式可大幅缩短研发周期，将该周期从数年压缩至数月，针对下游需求实现正向材料研发，掀起一场深刻的科研范式革命。王轩泽表示：AI for Science在过去几年已经取得了显著的进展，过去一年，AI for Science领域风险融资总额超过320亿美元。AI for Science (AI4S) 已成为与大语言模型（LLM）、具身智能并列的全球AI三大核心赛道之一。
他认为：人工智能正从被动执行数据分析的“计算器”，进化为能够自主提出科学假设、设计实验、调度设备、归纳结论的“自主AI科学家”。目前，中国在该领域处于全球领先水平。以创材深造为例，公司整合人工智能、软件、高通量自动化机器人技术，已跑通“AI智能体+高通量自主试验”的干湿闭环，覆盖从数据筛选、模型训练到高通量实验验证的全流程自动化。
王轩泽介绍到，在创材深造的“AI+高通量”研发体系中，多模态融合的AI智能体扮演着“大脑”的核心角色。它并非单一算法，而是一个由材料大模型与多个专用垂类模型协同构成的科学智能系统。大模型能够理解材料科学知识、记忆并复盘历史实验数据、自主拆解复杂的研发任务，并持续迭代学习。与此同时，多个专用模型分别负责精准预测材料配方、工艺参数、微观组织与宏观性能之间的映射关系，支持多垂类融合，以适应不同合金体系和工艺路径。可以说，AI智能体不再是被动的计算工具，而是一个能主动提出配方假设、设计实验方案、调度高通量设备、解读反馈数据的“AI材料科学家”。在谈及AI for Material公司的核心竞争力时，王轩泽强调，高质量、可闭环的实验数据是最大的护城河，而这必须依靠自动化高通量物理实验室来构建。传统材料研发数据分散、手工操作多、重复性差，难以支撑AI模型训练。创材深造研发的M-Lab高通量自动化平台，实现了材料合成、表征、测试等关键环节的标准化与高通量运行。M-Lab并非传统意义上的单点设备，而是一套覆盖“制样—加工—热处理—测试—数据回传”的全链条自动化系统。在样品制备端，其高通量3D打印设备一次能混合4种粉末，生成160种不同配比的力学性能样件，粉末消耗只有传统方式的五分之一，单样测试周期从100分钟压缩到12-25分钟。结合全自动线切割、数控加工及8通道独立控温热处设备，公司构建了“高通量制备—自动化加工—智能表征—数据闭环”的完整基础设施。王轩泽指出：“M-Lab可7×24小时产出结构化实验数据，每一轮实验结果自动反馈给模型，形成‘AI设计-机器人实验-数据回流-模型升级’的正向循环，让模型在真实研发场景中持续进化。”
13款高端材料产业化落地
性能和成本优势显著，实现批量化交付
随后，王轩泽介绍了创材深造已实现产业化量产交付的13款高端金属材料，它们覆盖高强铝合金、中强铝合金、耐热铝合金、超高强钛合金、镍基高温合金及模具钢等品类。其中，中强铝合金CA663M阳极氧化效果优异，适用于消费电子外观件；高强铝合金CA760H为低成本无稀土设计，性价比优势突出；耐热铝合金CA300T在300℃下仍保持良好强度；超高强钛合金CT1400H抗拉强度突破1500MPa，主要面向航空航天结构件及消费电子；镍基高温合金K438，在室温和900℃高温下的强度及延伸率均领先同类产品；模具钢CF30H经550℃长期保温后硬度保持率高，尤其适合压铸模具随形水路设计，显著延长模具寿命。“我们不是在做AI算出来的PPT材料，而是在做客户用得上的批量材料。目前公司已完成从材料配方AI设计、高通量实验验证到吨级量产的全流程闭环，多款产品已进入航空航天、新能源、3C等领域标杆客户的供应体系。”王轩泽总结到。最后，王轩泽给在场的学生提了条很实在的建议：未来的材料科学家，不能只是“做实验的人”或者“用软件的人”，而要成为能设计AI模型、调度自动化平台、解读多维数据的复合型人才。“不会用AI的材料人，可能会被AI科学家取代；但会用AI做材料的科学家，会成为这个时代最稀缺、最有价值的人才。”他鼓励大家不要害怕跨界，也不要回避工程问题，带着“强国有材”的使命感，投入到AI+材料的浪潮中去。
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