以AI為筆，繪材料新途——專訪張統一院士：兩卷專著打通材料科學與人工智能交叉新賽道
導語
在人工智能席捲全球的今天，一個根本性問題正擺在所有科研工作者面前：當AI成為足以照亮未來、也可能灼傷人類的「AI之火」，我們該如何讓它造福人類，而不是被它反噬？
國家一直高度重視人工智能的發展與治理。2026年7月17日，習近平主席在2026世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議開幕式上指出：「人工智能應當成為人類的可信工具」，並強調要「確保人工智能始終處於人類控制之下」。這既表明了人工智能向上向善的發展方向，也提醒科研工作者必須同時回答創新與安全兩道命題。
對於中國科學院院士、香港科技大學（廣州）功能樞紐先進材料學域講座教授張統一而言，他將對這一問題的思考凝結在兩卷英文專著中。這並非一次簡單的知識輸出，而是一位深耕材料科學數十載的科學家，為材料科學在AI時代的轉型發展繪製的一張「航海圖」。
「生活在AI時代，我們必須去擁抱AI、善用AI，以AI賦能科學與工程。」張統一院士在接受採訪時語氣堅定。他最新出版的第二卷著作An Introduction to Materials Informatics（《材料信息學導論》），連同之前的第一卷，共同構成了一個完整的知識體系，面向不具備AI背景的材料、物理、化學及工程領域的科研人員和從業者，提供一套從理論到實踐的系統指引。
一、從「香山科學會議」到兩卷專著：一場持續十餘年的探索
張統一院士對「AI+材料」的探索，始於十餘年前。時間回溯到2011年，當「材料基因組計劃」的概念在美國被提出時，張統一院士敏銳地意識到，這將是材料科學領域的一場範式革命。同年，他參與了科技部組織的「香山科學會議」，與國內同行一起，向國家建議啟動中國的材料基因組計劃。
「我當時就在想，要推動這件事，光靠幾個實驗室是不夠的，關鍵在於『EDUCATE OUR WORKFORCE』（教育我們的生產力）。」張統一院士意識到，必須培養一代既懂材料科學，又懂數據科學和機器學習的複合型人才。
這一認識，成了他寫作的原始動力。從2014年起，他一邊在高校推動相關工作，一邊開始系統性地學習和研究機器學習。
他並非計算機科班出身，卻以驚人的毅力，將書中每一個公式都親手推導了一遍。「我對細節特別了解」，他說，「所以我寫的例子特別詳細，就是為了讓材料背景的人能看懂、能上手。」
第一卷《機器學習基礎》涵蓋了統計學習和數據挖掘等核心內容，為讀者奠定理論基礎；新近問世的第二卷《材料信息學導論》則進一步聚焦模仿人腦信息處理機制的人工神經網絡和深度學習，系統介紹卷積神經網絡（CNN）、Transformer、長短期記憶網絡（LSTM）、對抗神經網絡、生成學習、轉移學習、圖神經網絡、強化學習等前沿方向，並將這些AI方法與材料科學中的具體問題緊密結合。
張統一院士表示：「這套書主要面向材料、物理、化學及相關工程領域的讀者，旨在幫助他們在夯實本專業基礎的同時，掌握人工智能這一強大工具，從而拓展研究邊界、提升創新能力。」
書中案例全部源於一線科研實踐，大塊金屬玻璃、高熵合金、鈣鈦礦光伏材料、鋰電池壽命預測等行業熱點問題均有完整拆解。其團隊曹斌博士搭建Bgolearn線上材料AI工具平台，集成貝葉斯優化、主動學習等核心模塊，累計訪問量突破13萬人次，並提供與案例相配套的實操功能，零代碼門檻即可完成材料數據建模、性能預測與工藝優化，形成「教材+線上工具」一體化教學體系。相關成果已發表於Nature旗下期刊《npj Computational Materials》。
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談及著作本土化落地，張統一院士透露，第二卷《材料信息學導論》中文版修訂工作正在推進，完成後將面向全國高校和產業界讀者，為AI與材料科學交叉領域的教學、科研和工程實踐提供更系統的中文參考。
二、產業賦能：立足粵港澳大灣區，AI賦能新材料研發全鏈條
「問題要由產業來提。」張統一院士認為，AI並非要取代產業專家，而是作為一個賦能工具，幫助他們在各自的領域做得更好。
粵港澳大灣區匯聚了比亞迪、粵芯半導體、華為等新能源、半導體和先進制造領域的龍頭企業。芯片、儲能、光伏及高端金屬結構材料是區域產業發展的重要方向，這套專著所呈現的AI材料方法，能夠為相關行業縮短研發周期、降低試錯成本提供新的技術路徑。
「AI從來不是取代材料工程師，而是助力行業升級的新工具。」張統一院士明確產業融合核心邏輯：傳統材料研發依賴海量重複實驗，一款新型合金、電池材料研發周期動輒數年，試錯成本極高；依託書中機器學習、貝葉斯優化框架，可基於現有數據提前預測材料成分、工藝、性能匹配關係，壓縮研發周期，降低企業研發投入。
在新能源領域，AI可以用於優化材料配方和製備工藝，助力改善電池穩定性與使用壽命。以鋰電池為例，書中介紹的分類與時序預測方法可以利用充放電運行數據分析衰減規律。張統一院士解釋道：「AI可以根據你提供的充放電數據預測電池壽命，也可以從既有失效數據中提煉電池損壞模式，進行提前預警。」
而對於鈣鈦礦光伏材料，AI還可輔助篩選材料組分、優化封裝工藝，為提升長期穩定性和推進產業化提供數據支撐。面向大灣區半導體產業，書中有關薄膜和功能半導體材料的AI表徵分析方法，也可為芯片基板及光刻配套材料研發提供參考。
面對大灣區產業發展現狀，張統一院士認為：
「珠三角製造業基礎雄厚，企業落地轉化意願強，國內AI產業落地速度領先，但算力資源供給緊張、專業交叉人才缺口巨大是普遍痛點。
對比長三角擁有上海國家實驗室等科研集群的格局，大灣區擁有鵬城實驗室等國家級平台，港科大（廣州）建成大灣區一流HPC+AI智算中心，依託材料表徵與製備中央實驗室、材料AI實驗室打通產學研鏈路，具備差異化競爭潛力。
未來，大灣區可依託製造業集群優勢，實現『基礎理論-實驗室研發-企業中試』無縫銜接，搶佔新質生產力賽道。」
三、行業瓶頸與未來五年突破方向：軟硬協同，專業知識驅動AI+落地
當前AI for Materials行業發展陷入兩大現實瓶頸，這也是張統一院士在專著中重點回應的行業難題。其一，算法研究與實體科學脫節，一些研究過度強調通用算法能力，忽略材料、化工專業底層邏輯，脫離領域知識的模型極易出現預測失真；其二，行業普遍重軟件、輕硬件，多數研究僅停留在代碼、算法推演上，缺少自動化材料AI實驗平台支撐，理論模型無法落地真實實驗驗證。
「AI for Science必須軟硬件雙輪驅動，缺一不可。」張統一院士強調，軟件包括機器學習、大模型和智能體等算法體系，硬件則包括自動化材料AI實驗室與智能表徵設備。他還笑言：「理工男怎麼能不做實驗呢？」未來五年，領域三大核心突破方向清晰明確：
一是深度適配材料場景的輕量化AI算法，優化小樣本、高維度材料數據建模能力；
二是傳統表徵設備智能化改造，讓X光衍射、微觀形貌檢測等儀器實現AI自動數據解析；
三是材料智能體閉環研發體系，完成「數據預測-自動化合成-性能檢測-模型迭代」全流程自主運行。
張統一院士舉了個生動的例子：他的學生已將所開發的AI分析粉末X射線衍射數據軟件集成到儀器設備中，實現實時、智能的分析。「這就是軟硬結合。我們買的設備自帶的軟件未必是最好的，我們需要根據自己的需求去改造它，讓它變得更『聰明』。」
談及國內材料信息學與歐美的發展差距，張統一院士認為，美國在底層原創和基礎算法方面起步較早，歐洲在精密儀器設備研發方面積累深厚；中國在基礎算法、高端表徵設備及軟硬件一體化方面仍有提升空間，但工程化、規模化和場景應用能力突出，能夠較快推動技術落地並降低應用成本。
隨着國家「人工智能+」行動持續推進，疊加龐大的產業場景，中國材料智能研發有望加速發展。他同時提醒，關注新興功能材料的同時，不能忽視金屬結構材料的戰略價值。航空航天、船舶、橋樑和高端裝備都離不開特種金屬，相關領域仍需要更多青年科研人才長期深耕。
四、港科大（廣州）學科定位：灣區交叉人才高地，培育AI時代青年力量
「高校的核心任務是培養人，跨學科協作是港科大（廣州）的核心特色。」作為同時深耕香港、上海、廣州三地的科學家，張統一院士認為，港科大（廣州）最大的優勢在於其濃厚的AI氛圍和跨學科合作機制。
「我們學校AI的『風』颳得很足，這對吸引優秀學子、推動學科交叉非常有利。同時學校擁有大灣區頂尖AI算力平台、先進材料學域、國際化師資團隊，人均AI頂級期刊產出位居區域前列，天然具備發展材料信息學交叉學科的獨特優勢。」
學校目前已搭建院士工作站、廣州市材料信息學重點實驗室，與其他研究機構形成跨城協同，共享數據庫、算法平台與學生培養資源。2026年2月，香港科技大學（廣州）院士工作站正式揭牌，落地材料表徵與製備中央實驗室，一張覆蓋材料、信息、算力、產業應用的創新之網，已在港科大（廣州）悄然織下第一針。
目前，這兩卷英文專著也計劃用於港科大（廣州）先進材料學域本碩博課程參考教材，後續配套開設讀書沙龍、青年學術研討活動，面向全校跨專業師生開放學習交流。
針對不同背景的讀者，張統一院士給出差異化閱讀建議：
具備材料實驗基礎的從業者可直接從第二卷神經網絡、強化學習章節切入；
針對零基礎學生、計算機專業學生建議先通讀第一卷機器學習基礎，搭配MLMD線上實操平台同步練習；
產業工程師可優先選取高熵合金、儲能材料、金屬工藝優化等案例章節，直接對接企業研發需求。
採訪的最後，張統一院士向深耕材料與AI交叉領域的青年學子寄語：「生活在AI時代，我們必須去擁抱AI，用AI駕馭AI，紮根材料科學根基，以專業知識駕馭算法工具，成長為AI時代支撐國家新材料產業發展的中堅力量，也成為新的AI時代的英雄。」
在張統一院士看來，2026年可能成為人工智能產業進一步加速發展的重要節點。此後，AI將以前所未有的速度滲透到科學研究的各個領域。是被動地被浪潮吞沒，還是主動地駕馭浪潮，答案，或許就藏在這卷為時代而寫的書中。
結語
從「香山科學會議」戰略研討到灣區AI實驗室落地，從公式逐行推導的專業著作到面向產業開放的線上工具，張統一院士深耕材料信息學十餘年，始終堅守「育人、興業」兩大初心。
在人工智能重塑全球材料研發格局的當下，這套橫跨基礎算法與前沿大模型的專業著作，不僅是高校跨學科教學的核心語料，更是大灣區製造業轉型升級的實操指南。當材料科學與人工智能深度交融，屬於中國新材料產業的創新機遇正在加速到來。
