，表明了人工智能驱动的平台能改善发现和合成新无机化合物的速度和精确性。

  据悉Google DeepMind 的 GNoME为 Materials Project 贡献了近 40 万种新化合物，是自该项目成立以来，由一个团队添加的最大一次新增结构稳定性数据，大幅度提升了科学家用于为未来技术发明新材料的开放存取资源。

  在此次工作中，Google DeepMind 团队使用 Materials Project 十多年来开发的工作流程和数据对 GNoME 进行了训练，并通过主动学习改善了 GNoME 算法。最终，GNoME 产生了 220 万种晶体结构，其中有 38 万种被纳入 Materials Project 中，且被预测为是稳定的。这一些数据包括材料原子的排列方式（晶体结构）和稳定能力（形成能）。

  据论文描述，GNoME 已将结构稳定预测的精确性提高到 80% 以上，在预测成分时每 100 次试验的精确度提高到 33%（相比之下，此前工作中该数字仅为 1%）。

  据介绍，A-Lab 是一个由 AI 指导机器人制造新材料的实验室，能够在最少的人为干预下迅速发现新材料，其能够在一定程度上帮助确定和快速跟踪多个研究领域的材料，包括电池、储能、太阳能电池、燃料电池等。

  值得一提的是，在一次测试任务中，A-Lab 成功合成了 58 种预测材料中的 41 种，成功率达到了 71%，而此次任务仅用时17天。据报道，相比之下，人类科学家在大多数情况下要几个月的尝试和实验，才能创造出一种新材料。而这些测试数据来自伯克利实验室开放获取数据库 Materials Project 和由 Google DeepMind 开发的 Graph Networks for Materials Exploration（GNoME）深度学习工具。

  有了 A-Lab 和 GNoME 等的帮助，科学家能专注于未来技术中有前景的材料，比如提高汽车燃油经济性的更轻合金、提高可再次生产的能源效率的更高效太阳能电池，或者是下一代计算机中更快的晶体管。这些研究成果表明，新材料领域的发现和合成已经迎来了人工智能的革新。

  新材料产业是支撑我们国家的经济发展和产业体系转型升级的基础性、先导性、战略性产业。“十四五”期间，我国新材料产业将重点发展高端新材料，例如高端稀土功能材料、高温合金、高性能纤维及其复合材料等

  目前新材料行业已涉足国防、新能源、人工智能、生物医药等多个领域。据工信部预计，2025年我国新材料产业产值将达到10万亿元，2020-2025年年均复合增长率(CAGR)达13.5%。

  根据新材料在线披露的多个方面数据显示，近年来，我国新材料产业发展不断加快，产业规模由2010年的0.65万亿元增长至2021年的7万亿元;初步测算，2022年中国新材料市场规模在7.65万亿元以上。

  根据新材料在线的预测，未来几年我国新材料产业仍将保持发展形态趋势，至2025年，预计产业规模能突破10万亿元。

  工业与信息化部表示，我国新材料企业的实力也在逐步增强。目前，我国新材料规上企业超过2万家，专精特新“小巨人”企业超过1900家、制造业单项冠军企业200余家。此外，新材料领域培育形成了7个国家先进制造业集群，成为推动区域经济稳步的增长的“加速器”。

  中国工程院院士、中国材料研究学会理事长李元元表示，新材料具备先导性、基础性、战略性和高的附加价值性等特征，已成为抢占国际竞争制高点、谋求发展新优势的重要支撑。当前，我国新材料产业已迈入了自立自强的新发展阶段，未来要在前瞻布局上加快原创能力体系化建设，在短板突破上加大基础研究、产业高质量发展和技术应用，在自主优势保障体系建设上迭代更新发展模式，推动我们国家新材料产业高质量发展。

  更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国新材料行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

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  本报告前瞻性、适时性地对新材料行业的发展背景、供需情况、市场规模、竞争格局等行业现在的状况进行分析，并结合多年来新材料行业发展轨迹及实践经验，对新材料行业未来的发展...

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