新材料，是制造的基石；人工智能，正在重塑科研的底层逻辑。当二者交汇，一场从经验试错走向数据驱动的科研范式革命正在悄然发生。
8月14日，“星光璀璨 筑梦北京”暨科技人才思享汇系列活动——“AI+新材料”专题交流活动在北京创业大厦C座荟客厅举行。活动由北京市科委、中关村管委会主办，汇聚高校、科研院所、产业企业的多位北京科技新星、专家学者、产业技术人才，围绕AI赋能新材料研发开展主题分享、学术研讨与合作需求对接，搭建起学术思想碰撞、产学研互通的高质量交流平台。
前沿分享｜解码 AI + 新材料的进展与痛点
两场主题演讲，分别从研发范式革新、材料数据体系与智能体建设两大核心方向，拆解AI赋能新材料的实践路径，直面落地过程中的真实堵点。
清华大学化工系长聘副教授王笑楠以《人工智能赋能能源化工材料研发新范式》为题展开分享。她提到，传统新材料研发周期漫长，从实验室成果到工业化生产线之间，横亘着多尺度机理关联缺失的巨大鸿沟，也是当前AI+材料落地最核心的堵点。想要打通“实验室——中试——产业应用”全链条，需要构建一体化数据平台与全流程AI模型。
她结合北京市重点实验室的实践经验，提出以真实工业问题为导向，走产学研协同的道路，依托小试、中试到工业场景沉淀的完整数据体系，驱动模型迭代，逐个攻克技术难点，真正实现AI全链条赋能材料产业转化。
王笑楠表示：“非常难得能够有这样面向科技新星的平台，跳出单一课题，开展充分科研讨论。很多高校、企业在交流互动环节提出非常有价值的现实问题，为我们后续的研究方向、产学研合作带来新启发。期待依托活动的长效对接机制，把今天碰撞出来的思路转化为实实在在的协同合作，共同推进AI+新材料技术攻关与成果落地。”
中国科学院物理研究所特聘研究员，北京物科数智科技有限公司董事长吴泉生带来《材料数据体系和智能体建设》主题分享。他提出一个核心观点：高质量科研数据，决定AI的上限。当前材料科研普遍存在两大数据孤岛：单次实验内部制备与表征数据割裂、不同课题组之间数据标准不统一，大量宝贵实验数据散落在设备、个人电脑，无法被 AI 读取复用，直接制约 AI 在材料领域发挥价值。
他介绍了MatElab物质科学电子实验室、MaterialsGalaxy数据库、VASPilot计算智能体等工具实践，通过标准化采集、全生命周期数据管理、科研智能体闭环运行，把零散实验沉淀成可训练、可复用的数据资产，让AI真正走进实验现场，服务一线科研工作者。
吴泉生表示：“AI+新材料是交叉性极强的领域，特别需要不同背景科研人员坐在一起深度研讨。本次活动给基础研究人员、企业技术人员创造了交流机会，大家围绕材料数据治理、科研智能体落地等热点各抒己见。这种兼顾学术思辨和需求对接的形式非常宝贵，希望借助平台后续服务通道，推动科研工具、数据资源的开放共享，促成更多务实合作。”
思想碰撞｜重新思考人机协同科研
主题演讲后，现场开启交流互动环节。与会嘉宾围绕数据治理、智能体应用、人才培养、成果产业化等议题各抒己见，打破高校与产业之间的信息壁垒。
中国地质大学（北京）教授安琪表示，AI正在带来革命式的科研工作方式变革。AI可以承担大量重复性工作，成为科研人员强大的伙伴，有望催生变革性科研范式，以更低成本开发功能材料，带动产业与生活质量提升。
北京微构工场生物技术有限公司应用开发总监陈雪健，站在企业实践视角分享感悟。他提出，AI极大拓展个体能力边界，推动科研和工程边界模糊化，让材料研发流程结构化、工程化，大幅加速迭代与产业化落地。
活动收获｜不止于思想交流，更在于链接与共生
本次“AI+新材料”专题思享汇，不只是一场学术报告会，更是面向北京科技新星打造的思想研讨、观点碰撞、需求对接平台。
思想共识达成：参会人员形成共识，AI+新材料不是概念风口，而是实实在在正在发生的范式变革；机遇与风险同在，既要拥抱工具革新，也要守住科研人的思辨、好奇与批判精神。
产学研信息互通：高校科研团队展示前沿技术成果，产业端抛出真实产业痛点，不少参会新星现场达成初步沟通意向，后续将通过活动服务渠道持续跟进对接，为后续项目合作、技术落地埋下种子。
人才视角的深度对话：科技新星围绕AI时代科研人才能力建设交换观点，为后续人才培养、青年科研工作者成长提供多元参考。
未来，“星光璀璨 筑梦北京” 科技人才思享汇还将持续聚焦前沿交叉赛道，发挥跨学科交流平台价值，用好长效跟踪对接服务模式，持续为科技人才搭建开放交流的舞台，促进思想碰撞、资源对接，助力更多创新想法从想法走向落地，为首都科技创新注入源源不断的人才活力。