AI+物質(zhì)科學(xué)機(jī)遇與挑戰(zhàn)

科技創(chuàng)新是點(diǎn)燃火種，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新是星火燎原，而真正改變世界的是讓這兩股力量匯聚在一起。2026中關(guān)村論壇年會(huì)主題為“科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新深度融合”，匯集知名專家和企業(yè)代表，分享他們?cè)谶@條融合之路上的實(shí)踐洞察與真知灼見。中國科學(xué)院院士、中國科學(xué)院物理研究所所長方忠發(fā)表主題演講——《AI+物質(zhì)科學(xué)機(jī)遇與挑戰(zhàn)》。

方忠院士

演講實(shí)錄

尊敬的各位領(lǐng)導(dǎo)，各位嘉賓，大家上午好，我今天和大家分享的題目是《AI+物質(zhì)科學(xué)機(jī)遇與挑戰(zhàn)》。

我從以下三個(gè)方面和大家分享，首先介紹一下物質(zhì)科學(xué)，然后談?wù)凙I+物質(zhì)科學(xué)目前主要的問題和機(jī)遇，最后講講在物質(zhì)科學(xué)AI實(shí)踐中數(shù)據(jù)的核心作用。

首先是物質(zhì)科學(xué)的簡介。20世紀(jì)物質(zhì)科學(xué)起到了非常重要的作用。大家可以縱觀整個(gè)20世紀(jì)的發(fā)展，從1910年開始有低溫物理，一直到后來的金屬物理、量子磁性物理、晶體管集成電路等等，今天的晶體管、集成電路、激光器都得益于物質(zhì)科學(xué)的發(fā)展，徹底改變了人類的生活狀態(tài)，也造福了人類。

但是我們也應(yīng)該知道，物質(zhì)科學(xué)是非常復(fù)雜的一門研究領(lǐng)域。人類曾經(jīng)嘗試過想要搞清楚物質(zhì)科學(xué)是不是可以回歸到最底層邏輯——比如，把單個(gè)個(gè)體、一個(gè)個(gè)原子都研究清楚之后，是否就能夠得到整個(gè)物質(zhì)所有的狀態(tài)呢？事實(shí)恰恰不是這樣！物質(zhì)科學(xué)中最難的一件事情是它的衍生現(xiàn)象，哪怕搞清楚了單個(gè)原子的性質(zhì)，當(dāng)把多個(gè)原子放在一起的時(shí)候，會(huì)呈現(xiàn)出完全不同的性質(zhì)。我們物質(zhì)科學(xué)的研究恰恰不能用還原論來簡單地研究，這也是為什么物質(zhì)科學(xué)研究產(chǎn)生了豐富多彩的性質(zhì)。

物質(zhì)科學(xué)面臨的巨大挑戰(zhàn)是什么？即便存在衍生現(xiàn)象，也并非無法通過還原論進(jìn)行研究，也應(yīng)該可以盡可能做到。但很麻煩的事情，就是我們面對(duì)的物質(zhì)科學(xué)有巨大的鴻溝，從空間尺度來講，從飛米10?1?的基本粒子到納米10?? 一直到微米分子尺度，一直到宏觀的米級(jí)材料器件，跨度跨越了15個(gè)量級(jí)。物質(zhì)現(xiàn)象的時(shí)間尺度也從阿秒（10-18秒）一直到數(shù)年的腐蝕過程，研究的溫度范圍也是從10-9K到上千度的高溫合金，所以跨尺度的現(xiàn)象嚴(yán)重阻礙了物質(zhì)科學(xué)的研究。

20世紀(jì)初期，奠定了物質(zhì)科學(xué)的基礎(chǔ)，即量子力學(xué)。從當(dāng)時(shí)開始，很多著名的物理學(xué)家包括狄拉克曾經(jīng)說過：只要給我足夠大的計(jì)算機(jī)，就可以完全計(jì)算清楚物質(zhì)的性質(zhì)。

沿著這條思路，我們（科學(xué)家們）曾經(jīng)嘗試過很久。從1965年就建立了一套簡化的密度泛函理論計(jì)算體系，盡管經(jīng)過了簡化，但是基于嚴(yán)格的量子力學(xué)，所以當(dāng)時(shí)取了一個(gè)名字：從頭計(jì)算。就是希望我們通過全量子力學(xué)的計(jì)算，能夠解決物質(zhì)科學(xué)全部的問題。但事實(shí)上，從1965年發(fā)展到2020年，到今天為止，不僅沒有人（能徹底）解決物質(zhì)科學(xué)問題，而且離實(shí)際需求越來越遠(yuǎn)。

到2020年已經(jīng)進(jìn)入了AI世界，很多事情都不可能用現(xiàn)在基于全部量子力學(xué)的方法來完全解釋，怎么辦？人工智能給我們帶來的機(jī)遇，也就是基于數(shù)據(jù)的物質(zhì)科學(xué)研究給我們帶來全新的領(lǐng)域——AI+物質(zhì)科學(xué)。

整個(gè)的物質(zhì)科學(xué)研究可以說核心就一件事情，給定材料，怎么能馬上知道它的性質(zhì)，其實(shí)這是最簡單的事情。但是最核心的是反過來的，我希望達(dá)到什么性質(zhì)，你馬上告訴我應(yīng)該怎么做，用什么材料、做什么結(jié)構(gòu)，反向設(shè)計(jì)是我們的終極目標(biāo)。

前面做的很多事情是從材料到性質(zhì)，這時(shí)候基于量子力學(xué)的方法做計(jì)算，量子力學(xué)太麻煩，算不了怎么辦？做簡化或者用人工智能的方式加速計(jì)算，這是一條路徑，叫代理模型，核心是做計(jì)算，但通過人工智能或其他手段加速這個(gè)計(jì)算。

有沒有辦法完全不做任何計(jì)算，直接通過足夠多的數(shù)據(jù)生成描述符形成準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)？這就是今天談到的生成模型，完全不需要任何計(jì)算。當(dāng)然速度會(huì)很快，前提是要求數(shù)據(jù)足夠好。生成模型也給我們一個(gè)機(jī)會(huì)，唯一可能進(jìn)行反向設(shè)計(jì)的，有（目標(biāo)）性質(zhì)，馬上就需要知道什么樣的材料。

這個(gè)領(lǐng)域面臨的問題比我們想象的多得多，最核心的問題是在底層沒有足夠多可用的數(shù)據(jù)，很多量子力學(xué)的基本問題都還沒有解決，甚至沒有嚴(yán)格解，誤差近似到什么程度都不知道的話，很難解。所以這里有很多辦法，比如今天可以做到“量超融合”，就是用傳統(tǒng)大規(guī)模并行計(jì)算機(jī)，我們用GPU可以加速并行計(jì)算機(jī)，但是現(xiàn)在已經(jīng)有了簡單的原型量子計(jì)算機(jī)QPU，是否可以用它來解決量子力學(xué)的問題，和現(xiàn)在超算融合，能夠形成“CPU+QPU”的模式?，F(xiàn)在這也是一種有效的辦法，能夠解決底層的數(shù)據(jù)問題，即嚴(yán)格、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)的需求。

還有很多，比如現(xiàn)在AI for Science之間很多結(jié)果都是違反物理規(guī)律的，怎么在這個(gè)過程中增加物理規(guī)律，形成一定受限的體系，同時(shí)提升外推的能力等等，都是我們需要解決的問題。核心是數(shù)據(jù)，沒有足夠好的數(shù)據(jù)，不可能做到這件事情。

未來的物質(zhì)科學(xué)是什么樣的狀態(tài)？是萬物互聯(lián)的狀態(tài)，數(shù)據(jù)是關(guān)鍵。整個(gè)社會(huì)的運(yùn)行，由央行到交易市場(chǎng)、公司機(jī)構(gòu)，中間核心的紐帶是什么？錢可以作為一般的等價(jià)物，可以在這幾個(gè)中間流通，形成非常好的整體。未來的物質(zhì)科學(xué)我個(gè)人認(rèn)為數(shù)據(jù)就起到了一般等價(jià)物的作用，是連接數(shù)據(jù)中心、人工智能和實(shí)驗(yàn)儀器的紐帶，數(shù)據(jù)中心相當(dāng)于數(shù)據(jù)的央行，而人工智能相當(dāng)于數(shù)據(jù)的交易市場(chǎng)，各種實(shí)驗(yàn)儀器設(shè)備相當(dāng)于公司機(jī)構(gòu)。

在這個(gè)過程中就要解決數(shù)據(jù)的很多問題，比如數(shù)據(jù)的平臺(tái)問題、資源問題、應(yīng)用問題、生態(tài)問題等等。很多人不愿意做數(shù)據(jù)，恰恰也是不敢、不會(huì)、不便做數(shù)據(jù)，因?yàn)閿?shù)據(jù)很復(fù)雜，沒有共同的標(biāo)準(zhǔn)，怎么做？我們進(jìn)行了嘗試。前期做了四個(gè)平臺(tái)，數(shù)據(jù)的匯聚平臺(tái)、融合平臺(tái)、應(yīng)用平臺(tái)、社區(qū)平臺(tái)。

數(shù)據(jù)匯聚平臺(tái)最核心就是要解決怎么在那么多實(shí)驗(yàn)儀器中獲得有效的數(shù)據(jù)。以前很多實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)是浪費(fèi)在實(shí)驗(yàn)室，沒有形成有效的匯聚，在未來物質(zhì)科學(xué)研究中，我們必須把這些數(shù)據(jù)有效匯聚，特別不是正式發(fā)表在刊物上的數(shù)據(jù)，甚至嘗試過程中失敗的數(shù)據(jù)，往往對(duì)人工智能更有用。

數(shù)據(jù)的融合不是簡單原來數(shù)據(jù)庫的概念，而是強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的對(duì)齊，數(shù)據(jù)交叉互檢，這中間人工智能起到非常大的作用。

數(shù)據(jù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)賦能，在未來研究中，數(shù)據(jù)會(huì)起到非常大的作用。舉例，雖然高溫超導(dǎo)機(jī)理尚未突破，我們無法通過計(jì)算來預(yù)測(cè)材料，但提升性能依然有路可循。我們搭建了一個(gè)多智能體系統(tǒng)，基于一千篇文獻(xiàn)的投喂數(shù)據(jù)，讓AI自主生成新的高溫超導(dǎo)釘扎組分方案。結(jié)果顯示，這些新材料在高場(chǎng)低溫和低溫高場(chǎng)環(huán)境下，性能已接近目前的最好的商業(yè)帶材。

還有數(shù)據(jù)生態(tài)，怎么構(gòu)建一個(gè)科學(xué)的評(píng)測(cè)體系，也是未來AI for Science非常重要的一環(huán)。

未來物質(zhì)科學(xué)的研究有幾件事情：從還原論到衍生論，不是簡單局域的事情，而是要逐步描寫物質(zhì)的整體，從基礎(chǔ)研究一直延伸到新質(zhì)生產(chǎn)力。未來AI+物質(zhì)科學(xué)是發(fā)展必然的選擇，但還存在很多基本問題需要解決，數(shù)據(jù)是核心的要素。數(shù)據(jù)核心的要素需要國家整體布局，才能夠解決這樣的難題。

謝謝各位?。ㄒ陨蟽?nèi)容來自中關(guān)村論壇)

中國科學(xué)院物理研究所凝聚態(tài)物質(zhì)科學(xué)數(shù)據(jù)中心（以下簡稱“數(shù)據(jù)中心”）面向凝聚態(tài)物理與材料科學(xué)的重大前沿問題，聚焦“數(shù)據(jù)—模型—計(jì)算—實(shí)驗(yàn)—驗(yàn)證”一體化的新范式，圍繞AI for Science（AI4S）與AI for Materials（AI4Materials）開展系統(tǒng)布局。數(shù)據(jù)中心以高質(zhì)量、可復(fù)用、可演化的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施為牽引，發(fā)展面向材料和量子物態(tài)的多模態(tài)數(shù)據(jù)采集、知識(shí)表示、模型訓(xùn)練與推理、性質(zhì)預(yù)測(cè)與反演、以及自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)閉環(huán)與高通量工作流，旨在建設(shè)具有國際影響力的凝聚態(tài)與材料數(shù)據(jù)科學(xué)研究高地。

數(shù)據(jù)中心致力于打造覆蓋“計(jì)算—實(shí)驗(yàn)—文獻(xiàn)—知識(shí)圖譜”的綜合數(shù)據(jù)體系與開放工具鏈：在數(shù)據(jù)維度，形成標(biāo)準(zhǔn)化采集、清洗、標(biāo)注、質(zhì)量控制與版本管理的全流程治理；在AI維度，發(fā)展材料與物態(tài)相關(guān)的基礎(chǔ)模型（Foundation Models）、生成模型，以及物理約束學(xué)習(xí)、可解釋性、不確定性量化（UQ）、多目標(biāo)優(yōu)化、主動(dòng)學(xué)習(xí)等方法；在實(shí)驗(yàn)維度，推動(dòng)高通量合成與表征、儀器自動(dòng)化與電子實(shí)驗(yàn)記錄本（ELN）體系建設(shè)，實(shí)現(xiàn)從“發(fā)現(xiàn)規(guī)律”到“設(shè)計(jì)材料/物態(tài)”的加速閉環(huán)，為高溫超導(dǎo)、拓?fù)淞孔佑?jì)算、低功耗器件、能源與極端條件材料等方向提供核心支撐。

正如方忠所長所講的未來的物質(zhì)科學(xué)，是一種萬“物”互聯(lián)的生態(tài)，數(shù)據(jù)是關(guān)鍵，很多人不愿意做數(shù)據(jù)，恰恰也是不敢、不會(huì)、不便做數(shù)據(jù)，因?yàn)閿?shù)據(jù)很復(fù)雜，沒有共同的標(biāo)準(zhǔn)，數(shù)據(jù)中心大膽嘗試、勇于開拓，前期做了四個(gè)平臺(tái)，數(shù)據(jù)的匯聚平臺(tái)、融合平臺(tái)、應(yīng)用平臺(tái)、社區(qū)平臺(tái)，如下圖所示：

數(shù)據(jù)的匯聚平臺(tái)

數(shù)據(jù)的融合平臺(tái)

數(shù)據(jù)的應(yīng)用平臺(tái)

數(shù)智生態(tài)

在人工智能與物質(zhì)科學(xué)深度融合的時(shí)代，數(shù)據(jù)已不再是簡單的記錄，而是驅(qū)動(dòng)科學(xué)發(fā)現(xiàn)的核心要素。構(gòu)建貫通數(shù)據(jù)匯聚、融合、應(yīng)用與生態(tài)的完整閉環(huán)，連接實(shí)驗(yàn)儀器、人工智能與科研人員，通過建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、推動(dòng)開放共享、賦能智能應(yīng)用，著力解決“不愿、不敢、不會(huì)、不便”共享數(shù)據(jù)的難題是數(shù)據(jù)中心的使命。唯有以高質(zhì)量、高價(jià)值的數(shù)據(jù)為基石，才能真正實(shí)現(xiàn)人工智能賦能物質(zhì)科學(xué)的跨越式發(fā)展。數(shù)據(jù)中心定當(dāng)全力以赴，為物質(zhì)科學(xué)領(lǐng)域的數(shù)智化發(fā)展貢獻(xiàn)自己的力量。

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