今天分享的是：2024年AI+材料：AI重塑材料科学，驱动性能优化与成本革命

报告共计：24页

AI+材料行业发展综述

本报告聚焦于“AI+材料”行业，深度剖析其发展态势。

行业定义与分类

AI+材料是人工智能技术在材料科学与工程领域的创新应用，融合多学科优势，推动材料研究加速发展。按材料属性，可细分为金属材料、有机高分子材料、无机非金属材料和复合材料等，各类型材料在工业工程等领域广泛应用，如金属材料中的金、银等，有机高分子材料的纤维、橡胶等。

行业特征剖析

- 科技创新驱动：AI 技术革新重塑材料研发流程，凭借强大算力与数据挖掘能力，显著缩短研发周期、催生创新成果，提升生产力。伴随企业加大投入，构建数据库与实验平台，行业将持续高速前行。

- 政策大力扶持：政府积极出台系列政策，从强化 AI 制造业应用到明确关键技术攻关，为行业筑牢发展根基、指引方向，强力推动 AI+材料产业稳健、快速发展。

- 准入门槛高耸：前期技术沉淀要求严苛，需构建知识图谱、训练模型及确保算力支撑；研发投入巨大、周期漫长，资金与抗风险能力不可或缺；优质数据稀缺，处理难度大，致使进入壁垒极为坚实，仅少数具备综合实力的企业方能涉足。

发展历程梳理

- 萌芽期（2000 - 2010 年）：AI 初涉材料科学，以理论探索与小规模实验为主，高校与科研机构率先开展跨学科协作，挖掘 AI 于材料性能预测与新材料设计潜力，学术成果渐增，为行业奠基。

- 启动期（2010 - 2020 年）：政策与市场双轮驱动，企业纷至沓来，深势科技等新兴企业崛起，资本大量涌入，初步市场格局成型，产学研合作日臻紧密，加速技术成果转化。

- 高速发展期（2020 年至今）：技术成熟叠加资本加持，市场规模呈指数级扩张。高通量、智能化实验成常态，研发效率飞跃，跨界合作兴起，智能与功能材料领域蓬勃发展，竞争亦趋白热化。

产业链全景洞察

- 上游核心技术：算力、数据、算法为行业创新引擎，我国算力规模攀升，多类型高通量材料计算平台涌现，有力支撑材料研究，机器学习算法丰富多元，各具独特应用场景。

- 中游研发企业：众多科技厂商蓬勃发展，政策利好与市场需求增长为其创造机遇，然技术与资金门槛限制新进入者，头部企业借雄厚实力持续领航。

- 下游多元应用：医药领域独占鳌头，晶泰科技等企业成果斐然，产品创新与定制化需求激发下游市场对 AI+材料技术升级诉求，反哺产业链上游技术迭代。

行业规模变迁

2018 - 2023 年，市场规模稳健上扬，CAGR 达 13.64%；预计 2024 - 2028 年增速加快，CAGR 升至 23.48%。供需协同发力，政策保驾护航，技术平台拓展与资本涌入将驱动行业迈向更广阔前景。

政策环境解读

多份政策文件聚焦资源共享、产业升级、创新生态构建，全力化解行业痛点，提升决策与运营水平，强化协同创新，拓展市场应用，为行业可持续、高质量发展构筑坚实制度保障。

竞争格局审视

行业梯队层次分明，晶泰科技、阿里云等头部企业凭技术、资源与市场份额优势占领先机，药物发现平台竞争激烈，晶泰科技凭核心技术领衔，行业竞争将随发展与新入者涌入更趋白热化，头部企业研发投入持续加大，巩固领先地位。

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报告共计： 24页

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