AI+时代，材料基因工程如何锻造新质生产力“加速器”？

主要观点总结

本文主要介绍了材料基因工程（MGE）与人工智能（AI）的融合，以及其对材料科学与技术、教育、新质生产力发展等方面的影响。文章强调了AI赋能MGE核心关键技术的发展与革新，以及MGE对传统材料研发流程的重构和理论重构、技术赋能、产业牵引的三位一体发展范式。同时，文章还涉及新材料大数据中心的建设，新材料中试平台的助力，以及先进材料智能设计和智造等议题。

关键观点总结

关键观点1: AI赋能MGE核心关键技术的发展与革新

AI技术为材料基因工程带来了新的突破，推动了大数据和人工智能与材料的深度融合，催生了材料智能技术，正在推动材料大数据和人工智能等基础设施的建设。各国在人工智能赋能新材料发展领域已发布系列战略规划。

关键观点2: MGE对传统材料研发流程的重构

材料基因工程变革传统研发流程和范式，通过引入新的技术和理念，实现研发效率的大幅提升，全面提升先进材料从发现到应用的速度。高通量智能计算软件/工具和新方法的发展为新材料研发提供了新的手段。

关键观点3: 材料基因工程的教育体系革新

在AI赋能的时代背景下，材料基因工程教育体系的革新正在为国家科技创新提供持久动力。MGE与智能科学的融合，重塑了材料科学教育的底层逻辑，催生了教学新范式，培养了适应未来科技创新与产业需求的跨界型人才。

关键观点4: 新材料大数据中心的建设和新材料中试平台的助力

建设新材料大数据中心，发展材料数据安全与协同网络，构筑独立自主的材料数据资源体系和共享机制，是提升材料科技和产业原始创新能力的重要途径。新材料中试平台将进一步提升新材料产业链与创新链融合发展，加速科学研究和技术开发成果产业化。

关键观点5: 先进材料智能设计和智造

先进材料的智能设计与制造范式正从基于知识和数据驱动的ICME方法逐步演进至“AI+”时代。AI技术的融合为ICME提供了新的解决方案，推动了材料设计从“设计材料”到“用材料进行设计”的转变。

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