AI在高分子材料与工程中的应用

20XX/XX/XXAI在高分子材料与工程中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

高分子材料研发的传统挑战与AI机遇02

AI驱动的高分子材料研发范式创新03

AIplusPolymers智能研发平台技术架构04

关键技术与方法：从数据到模型CONTENTS目录05

产业应用案例与效益分析06

跨学科人才培养与创新生态构建07

前沿技术探索与未来发展方向08

总结与展望高分子材料研发的传统挑战与AI机遇01传统研发模式的局限性：经验试错与效率瓶颈研发周期漫长：从实验室到产业化的“长征”传统高分子材料研发高度依赖“经验试错”，一款新材料从研发到落地往往需要数年时间，高端树脂研发周期甚至长达5-8年。研发成本高昂：人力物力投入巨大传统方法需要进行大量重复实验，不仅消耗昂贵的原料和设备，还占用大量科研人员精力。例如，某航天用环氧树脂传统研发投入高达900万元。成功率低下：“大海捞针”式的探索高分子体系复杂，性能受化学结构、分子量、聚集态、加工条件等多重因素影响，传统试错法如同“大海捞针”，成功率不高，难以精准定位最优解。难以应对复杂体系：多参数耦合优化困境对于如高端导电胶等多组分复杂体系，涉及10维以上参数耦合优化，传统方法难以高效平衡强度、导电、触变等关键指标，配方优化耗时耗力。大幅缩短研发周期AI技术将传统高分子材料研发周期从5-8年压缩至1年以内，效率提升百倍，如高端树脂研发周期显著缩短。显著降低研发成本通过AI精准设计与筛选，研发投入大幅降低，某航天用环氧树脂研发投入从900万元降至80万元，成本直降90%。突破传统试错局限AI能够处理高分子体系复杂的结构-性能关系，成功创制出传统试错法难以获得的高性能材料，如耐高温聚硅炔酰亚胺树脂。加速产业化应用进程AI平台赋能企业快速实现成果转化，如上海库贝化学应用平台开发的绿色可回收环氧树脂及进口替代品，短期内完成产业化并新增经济效益近2000万元。AI技术赋能高分子材料研发的核心价值全球AI+材料研究趋势与政策支持

国际AI+材料研究蓬勃发展全球AI+材料研究呈爆发式增长，据《Nature》子刊统计，2020年以来基于生成式AI的材料研究论文年增长率超300%。美国DARPA资助AI驱动材料发现计划，欧盟材料基因组计划亦将AI列为战略技术方向。

中国“人工智能+”行动深入实施中国深入实施“人工智能+”重点行动，AI大模型与AIforScience快速发展。2026年政府工作报告与“十五五”规划纲要草案明确新材料与人工智能、大数据深度融合，将其作为产业变革核心驱动力。

地方政策强力护航产业升级以上海为例，已启动科学智能“百团百项”专项工程，计划两年内支持不少于100个团队、100个项目，最高资助5000万元；并推出总规模10亿元的AI“三券”补贴，从算力、模型、数据环节降低研发成本。

聚焦AI+高分子材料学术交流首届中国“AI+新材料”大会于2026年4月9日-12日在广州举行，设立“AI+高分子材料”分论坛，围绕交叉融合、数据库构建、建模预测等八大主题展开研讨，推动领域协同创新与高质量发展。AI驱动的高分子材料研发范式创新02从"经验试错"到"精准设计"：AIforPolymers新范式

传统研发模式的瓶颈传统高分子材料研发高度依赖"经验试错"，面临周期长（通常5-8年）、成本高、效率低、成功率不高等问题，尤其难以应对复杂体系的多目标优化。

AIforPolymers新范式的核心内涵AIforPolymers新范式通过构建专业数据库、开发专用AI模型与算法，实现高分子材料从结构设计、性能预测到配方工艺优化的全链条智能化，推动研发从"经验驱动"迈向"数据驱动"的精准设计。

AI驱动的研发效能跃升以华东理工大学AIplusPolymers平台为例，AI技术将研发效率提升百倍，研发周期从5-8年压缩至1年以内，研发成本直降90%，已累计发现1.27万个潜在新材料，94种完成实验室验证。

从实验室到产业化的加速桥梁AI新范式加速了高性能新材料的创制与应用，如林嘉平团队设计的聚硅炔酰亚胺树脂，综合性能优于传统材料，已成功应用于航空航天关键部件；上海库贝化学应用平台开发的绿色可回收环氧树脂等实现产业化，近两年新增经济效益近2000万元。数据驱动与机理驱动的协同：高分子智能创制方法论数据驱动：构建高质量高分子专业数据库数据驱动方法依赖大规模、高质量的专业数据库。例如，华东理工大学“AIplusPolymers”智能研发平台截至2025年底已汇集760万条专业数据，涵盖157万种聚合物、5.8万种化学反应，为AI模型训练筑牢数据底座，支撑从结构检索到性能预测的全流程研发。机理驱动：融入高分子科学领域知识机理驱动强调将高分子科学的基本原理与AI模型融合。如浙江大学计剑教授团队提出的PerioGT框架，以化学知识驱动的“周期性增强”策略作为结构先验，引导模型识别高分子重复单元的周期性模式，从而更精准地理解高分子结构与性能关系。协同创新：构建“数据-模型-实验”闭环研发范式数据驱动与机理驱动的协同，形成了“数据积累-模型构建-虚拟筛选-实验验证”的闭环研发范式。林嘉平团队建立的AIforPolymers新范式，通过该闭环成功设计出聚硅炔酰亚胺树脂，将研发周期从传统5-8年压缩至1年以内，实现从“经验试错”到“精准设计”的跨越。分子结构的AI编码与特征提取针对高分子长链和复杂微观结构特点，AI技术通过分子指纹、链结构特征、3D结构特征及神经网络指纹等方法进行结构数字化表示，捕捉化学组成与连接方式等关键信息，为后续性能预测奠定基础。聚集态结构的AI建模与分析AI模型能够学习高分子聚集态结构（如结晶度、相分离等）与性能的关联，例如通过图神经网络（GNN）等方法，深入解析分子链排列方式对材料宏观性能的影响机制。加工工艺参数的AI优化与性能调控AI技术整合加工工艺参数（如温度、压力、时间等）与材料性能数据，构建映射关系，实现工艺参数的智能优化，从而调控材料的宏观性能，例如华东理工大学AI平台实现了配方工艺的优化功能。跨尺度结构的AI关联与性能预测通过多尺度AI模型，将分子结构、聚集态结构与宏观性能进行关联，实现从分子设计到宏观性能的精准预测。如浙江大学PerioGT框架，将高分子链结构的周期性作为模型训练的显式先验，提升了对高分子结构的理解和性能预测精度。多尺度结构-性能关系的AI解析：从分子到宏观AIplusPolymers智能研发平台技术架构03平台迭代演进：v1.0到v3.0的技术突破

v1.0：首创自主知识产权平台，奠定基础2023年3月发布，国内率先开展基于AI的高分子材料研究，首创具有完全自主知识产权的“AIplusPolymers”智能研发平台，为后续迭代奠定基础。

v2.0：数据规模与核心功能显著提升2024年1月升级，涵盖260万条高分子数据及140万条化学反应数据，具备高分子结构性能检索、AI性能预测和AI配方工艺优化等系列功能。

v3.0：数据、模型、算法全面焕新，引入通专融合大模型2026年1月发布，实现数据（760万条专业数据）、模型（80余个AI模型）和算法（10余种高分子专用算法）的全面焕新升级；同步推出我国首个高分子领域“通专融合”大模型ChatAIPolym，支持多模态智能对话等功能，推动研发向全面智能化演进。核心能力：数据底座、AI模型与算法体系

国内最大的高分子专业数据库AIplusPolymers平台构建了国内最大的高分子结构与性能数据库及化学反应数据库，截至2025年底，v3.0版本已涵盖760万条专业数据，包括157万种聚合物、5.8万种化学反应，为AI模型训练筑牢高质量数据底座。

多元化AI模型集群平台搭载80余个AI模型，覆盖高分子结构性能检索、AI性能预测、结构逆向设计、配方工艺优化、高通量筛选等全链条研发需求，可实现高性能树脂、有机光电材料、复合材料等三大类材料的定制化智能设计。

高分子专用算法创新平台集成10余种高分子专用算法，针对高分子长链和复杂微观结构特性，有效解决了数据稀缺、模型难适配等核心瓶颈，实现了在百亿级化学空间里的逆向生成与精准筛选，将研发效率提升百倍。

“通专融合”大模型ChatAIPolym我国首个高分子领域“通专融合”大模型ChatAIPolym，通过自然语言、科学知识与专业模型的深度融合，支持多模态智能对话、多输出预测设计、材料设计准则推荐、专业知识生成等功能，推动高分子研发向全面智能化演进。ChatAIPolym大模型：高分子领域"通专融合"创新国内首个高分子领域通专融合大模型ChatAIPolym是我国首个高分子领域"通专融合"大模型，由华东理工大学林嘉平团队于2026年1月发布，开启了高分子研发全面智能化的新阶段。自然语言与专业模型深度融合通过自然语言、科学知识与专业模型的深度融合，支持多模态智能对话，可直接响应"绘制化学结构"、"预测聚酰胺性能"等专业指令，解决通用大模型在材料领域"幻觉多、精度低"的痛点。多输出预测设计与准则推荐具备多输出预测设计、材料设计准则推荐、专业知识生成等功能，以更智能的人机交互模式，推动高分子材料从结构性能检索、AI性能预测到定制化智能设计的全流程升级。关键技术与方法：从数据到模型04高分子专业数据库构建与标准化数据库规模与核心内容

华东理工大学AIplusPolymers平台构建了国内最大的高分子专业数据库，截至2025年底已汇集760万条专业数据，涵盖157万种聚合物、5.8万种化学反应，为AI模型训练提供高质量数据底座。数据标准化与整合策略

针对高分子材料结构复杂、数据分散的特点，团队通过系统整理实验数据、理论计算结果及文献信息，实现了结构性能数据、化学反应数据的标准化录入与多源数据整合，攻克了数据稀缺与格式不统一的瓶颈。数据库应用与价值体现

该数据库已支撑全国60余家化工新材料企业及10余家航天院所的研发工作，累计访问量超116万次，为高性能树脂、高端导电胶等材料的AI设计与性能预测提供了关键数据支撑，显著提升研发效率。高分子结构的数字化表示方法涵盖分子指纹、链结构特征、3D结构特征、神经网络指纹等，如BigSMILES、SELFIES等编码方式，用于精准描述高分子的化学组成与连接方式。物理机理指导的特征选取结合高分子链结构带来的空间位阻、氢键描述符等物理化学特性，提取对材料性能有显著影响的关键特征，提升模型的可解释性与预测精度。周期性感知的图构建策略如浙江大学计剑团队提出的PolymerGraphs方法，通过引入虚拟节点灵活融合全局与局部条件信息，实现对不同类型共聚物体系的适应性建模，应对高分子结构复杂性。数据预处理与质量优化包括均聚物及复合材料数据集的清洗、去噪、标准化，通过小提琴图、PCA、T-SNE、UMAP等可视化方法分析数据分布，确保模型训练数据的可靠性。结构数字化表示与特征工程性能预测模型与逆向设计算法

高性能树脂性能预测模型华东理工大学林嘉平团队设计的聚硅炔酰亚胺（PSI）树脂，通过AI性能预测模型，其综合性能显著优于传统聚酰亚胺，短时最高使用温度从500℃提升至600℃以上，已成功应用于航空航天关键部件制造。

复杂配方优化算法应用针对高端导电胶10维以上参数耦合优化难题，AI全局优化算法快速获得兼顾强度、导电、触变的新配方，与上海塑料研究所合作中，仅用三轮迭代就将19种原料的复杂配方精简到12—13种。

周期性感知的深度学习框架PerioGT浙江大学计剑教授团队提出的PerioGT框架，以化学知识驱动的“周期性增强”策略作为结构先验，在16项高分子结构-性能预测任务中均取得最优效果，抗菌材料预测成功率高达83%。

逆向设计与高通量筛选AIplusPolymersv3.0平台具备结构逆向设计功能，可在百亿级化学空间里逆向生成、精准筛选，已累计发现1.27万个潜在新材料，94种完成实验室验证，2款实现航空航天与电子封装终端应用。高通量筛选与实验验证闭环

01AI驱动的高通量虚拟筛选AI技术能够在百亿级化学空间中进行逆向生成与精准筛选，大幅提升潜在新材料的发现效率。例如，华东理工大学AIplusPolymers平台已累计发现1.27万个潜在新材料。

02实验室快速验证与迭代通过AI筛选出的候选材料，可进行针对性的实验室合成与性能验证。截至目前，AIplusPolymers平台已有94种潜在新材料完成实验室验证，加速了从虚拟设计到实体材料的转化。

03“预测-验证-反馈”闭环机制构建“AI预测-实验验证-数据反馈-模型优化”的研发闭环，持续提升AI模型的预测精度和筛选效率。如上海塑料研究所利用该平台，仅用三轮迭代就完成了复杂配方的优化。

04缩短研发周期与降低成本高通量筛选与实验验证闭环显著缩短研发周期，传统需要5-8年的研发过程可压缩至1年以内，同时降低研发成本。例如，某航天用环氧树脂研发投入从900万元降至80万元。产业应用案例与效益分析05航空航天领域：高性能树脂材料创制01聚硅炔酰亚胺（PSI）树脂：耐高温与易加工的突破华东理工大学林嘉平团队设计研制的PSI树脂，综合性能显著优于传统聚酰亚胺，短时最高使用温度从500℃提升至600℃以上，且兼具高韧性与易加工特性，已成功应用于航空航天、先进装备的关键部件制造。02AI驱动新型聚酰亚胺：性能超越国外同类产品上海塑料研究所运用AI平台的性能预测和结构设计功能，成功开发新型聚酰亚胺，其耐热、力学和加工性能均优于国外同类产品，在航空航天发动机壳体制造等方面具有重要应用，产品附加值大幅提升。03低温固化高温使用环氧树脂：降本增效的标杆团队与航天院所合作，通过AI平台开发的低温固化、高温使用、高韧性环氧树脂，研发投入从900万元降至80万元，产品价格从120元/公斤降至50元/公斤，成为航天领域性价比标杆材料。传统研发模式的挑战高端导电胶配方融合多种高分子材料与助剂，需兼顾导电、强度、稳定性等多元性能，传统试错法面临10维以上参数耦合优化难题，研发周期长、成本高。AI多维优化算法的突破AIplusPolymers平台通过全局优化算法，可快速处理复杂参数耦合问题。例如，在与上海塑料研究所的合作中，仅用三轮迭代就将19种原料的复杂配方精简到12—13种，同时满足关键性能指标。应用成效与价值AI优化显著缩短了高端导电胶的验证周期，降低了原料成本，提升了研发效率，为电子通讯领域高性能聚合物复合材料的快速开发提供了有效解决方案。电子封装领域：高端导电胶配方优化化工新材料领域：绿色可回收高分子材料开发

AI加速绿色可回收高分子材料设计AI技术能够快速筛选具有可回收潜力的高分子结构，预测其降解性能和回收效率，从而加速绿色可回收高分子材料的开发进程。例如，通过机器学习模型对聚合物的化学结构与降解行为进行关联分析，可显著缩短新型可回收材料的研发周期。

典型案例：AI赋能绿色可回收环氧树脂产业化上海库贝化学公司应用AIplusPolymers智能研发平台，加速开发出绿色可回收环氧树脂，实现了从设计研制到产业化的突破，近两年新增经济效益近2000万元，体现了AI在推动绿色高分子材料产业转化中的实际价值。

AI驱动高分子材料循环利用与可持续发展AI不仅在新材料设计阶段发挥作用，还能优化高分子材料的回收工艺和再生利用途径，通过数据分析和工艺模拟，提高材料的循环利用率，降低对环境的影响，为化工新材料领域的可持续发展提供有力支撑。产业赋能成效：效率提升与成本降低研发周期大幅缩短传统高分子材料研发周期需5-8年，AI驱动下可压缩至1年以内，效率提升百倍。例如，某电机设备进口树脂的国产替代品在短期内完成设计研制到产业化的突破。研发成本显著下降与航天院所合作开发的低温固化、高温使用、高韧性环氧树脂，研发投入从900万元降至80万元，产品价格从120元/公斤降至50元/公斤。企业经济效益增长上海库贝化学应用AI平台开发绿色可回收环氧树脂及进口树脂替代品，近两年新增经济效益近2000万元，产品附加值大幅提升。材料性能超越国际上海塑料研究所运用AI平台设计的新型聚酰亚胺，耐热、力学和加工性能均优于国外同类产品水平，在航空航天发动机壳体制造等方面具有重要应用。跨学科人才培养与创新生态构建06材料学与信息学交叉人才培养模式

数据基石构筑中的实践育人近百名研究生与本科生系统整理、录入海量科研数据，在贯通材料学与信息学知识的同时，亲手构筑起我国高分子材料数字化研发的数据基石和模型底座。

高水平竞赛中的创新能力锻造团队师生所构建的AI平台及取得的研究成果，先后斩获第十八届“挑战杯”黑科技“星系”级作品（全国特等奖）、第十九届“挑战杯”人工智能+专项赛全国一等奖、2025年中国国际大学生创新大赛全国铜奖。

学科交叉课程体系的构建通过开设融合材料科学、计算机科学、数据科学的交叉课程，如“人工智能在材料科学中的应用”、“高分子材料数据库构建与机器学习”等，培养学生跨学科思维与实践能力。

产学研协同育人机制的探索与企业、科研院所合作，为学生提供参与实际AI+高分子材料研发项目的机会，如参与AIplusPolymers平台的应用与优化，使学生在实践中提升解决复杂工程问题的能力。产学研用协同创新平台建设高校引领：构建核心技术与数据底座华东理工大学林嘉平团队自2013年起率先开展AI驱动高分子材料研究，历经十余年攻关，建立AIforPolymers新范式，首创具有完全自主知识产权的“AIplusPolymers”智能研发平台。截至2025年底，平台已汇集760万条专业数据，涵盖157万种聚合物、5.8万种化学反应，获得9项软件著作权，为AI模型训练筑牢高质量数据底座。企业参与：加速技术转化与产业应用平台已服务全国60余家化工新材料企业，覆盖上千名研发人员，累计访问量超116万次。上海塑料研究所运用平台设计新型聚酰亚胺，性能优于国外同类产品；上海库贝化学应用平台开发绿色可回收环氧树脂及进口替代品，近两年新增经济效益近2000万元，实现从实验室到产业化的快速突破。政府支持：营造良好创新生态环境上海市启动科学智能“百团百项”专项工程，计划两年内支持不少于100个团队、100个项目，最高资助5000万元，并打造人工智能赋能材料中心。同时推出总规模10亿元的AI“三券”补贴（6亿算力券、3亿模型券、1亿语料券），从算力、模型、数据三个关键环节降低研发成本，推动AI技术与实体经济深度融合。协同模式：云端与本地化部署结合平台采用云端部署与本地化部署结合模式，满足不同企业需求。中小企业可通过云端快速调用数据库、预测模型与优化算法，降低数字化研发门槛；重要龙头企业和航天院所通过本地化部署，实现AI+新材料核心技术自主可控，已在航天单位10余家院所成功应用，有力支撑国家重大需求。政策支持与产业生态优化

国家战略层面政策引领深入实施我国“人工智能+”重点行动，将新材料与人工智能、大数据的深度融合明确为产业变革的核心驱动力，为AI在高分子材料领域的应用提供了战略指引。

地方政府专项工程支持以上海为例，已启动科学智能“百团百项”专项工程，计划两年内支持不少于100个团队、100个项目，最高资助5000万元，并专门打造人工智能赋能材料中心。

研发成本降低政策保障上海推出总规模10亿元的AI“三券”补贴：6亿算力券、3亿模型券、1亿语料券，从算力、模型、数据三个关键环节降低企业与科研机构的研发成本。

“产学研用”协同创新生态以华东理工大学林嘉平团队为代表，高校基础研究与企业产业应用紧密结合，AIplusPolymers平台已服务全国60余家化工新材料企业，覆盖上千名研发人员，形成良好创新生态。前沿技术探索与未来发展方向07生成式AI在高分子设计中的应用

分子结构逆向设计生成式AI通过VAE、GAN等模型，可从目标性能出发逆向生成高分子分子结构，如华东理工大学ChatAIPolym大模型支持多输出预测设计，实现高性能树脂、有机光电材料等定制化智能设计。

配方与工艺智能优化针对高分子材料复杂配方体系，生成式AI结合遗传算法等可实现多参数耦合优化，如南通颢创技术开发有限公司基于LSTM和遗传算法的专利方法，能快速获得兼顾强度、导电等性能的最优配方。

大语言模型驱动研发国内首个高分子领域“通专融合”大模型ChatAIPolym，通过自然语言交互，支持材料设计准则推荐、专业知识生成，解决通用大模型在材料领域“幻觉多、精度低”的痛点，推动研发全面智能化。

加速新材料发现与筛选生成式AI能在百亿级化学空间中快速筛选潜在新材料，如华东理工大学AIplusPolymers平台累计发现1.27万个潜在新材料，94种完成实验室验证，2款实现航空航天、电子封装终端应用。多模态数据融合与智能实验控制多模态数据融合技术架构构建包含化学结构、光谱数据、力学性能、加工参数等多源信息的融合框架，如华东理工大学AIplusPolymersv3.0平台整合760万条专业数据，实现结构-性能-工艺的关联分析。跨尺度结构的AI解析方法采用周期性感知图神经网络（PerioGT）等技术，解析高分子链结构周期性与聚集态结构的关系，浙江大学团队应用该方法使抗菌材料预测成功率达83%。强化学习驱动动态实验控制通过深度强化学习算法实时调控聚合反应条件，如美国能源部实验