一、目前新材料行业内人工智能的应用场景

人工智能（AI）在新材料领域的应用和发展正引领着一场科研革命，它极大地加速了新材料的探索、设计、合成与优化过程。

(一)   材料性能预测与设计

AI，尤其是通过机器学习和深度学习算法，能够分析海量数据，识别出材料的结构与其性能之间的复杂关系。这使得研究人员能够在理论层面预测新材料的物理、化学及机械性能，从而指导实验设计，减少试错成本。

(二)   数据驱动的材料发现

传统的新材料研发依赖于耗时且成本高昂的实验方法。AI技术能够整合并分析跨学科、跨平台的大量材料数据，包括但不限于已发表文献、专利数据库和实验记录，从而快速筛选出有潜力的候选材料。

(三)   实验流程优化

AI不仅可以预测材料属性，还能优化实验条件和制备流程。例如，通过算法可以找到最优的反应条件、合成路径或加工参数，以提高材料的合成效率和质量。

(四)   材料表征与测试

在材料的表征阶段，AI能够辅助分析复杂的数据集，如光谱、图像和微观结构信息，提供更为精确和高效的材料特性评估。

(五)   闭环反馈系统

实验数据与AI预测的结合形成了一个闭环反馈机制，允许模型持续学习和改进。这种迭代过程使得预测更加准确，并能逐步逼近实际材料性能。

尽管前景广阔，但AI在新材料研发中也面临挑战，如高质量数据的稀缺性、跨学科团队合作的需求以及对高算力和算法创新的要求。此外，如何确保模型的可解释性，以便科学家理解预测背后的物理原理，也是一个重要议题。

随着算法的进步、计算资源的增加以及材料数据库的不断扩充，预计AI将在新材料的智能化设计、可持续材料的开发、以及针对特定应用场景（如能源存储、生物医学植入物）的定制化材料创新中发挥更加核心的作用。未来，AI与实验科学的深度融合将是推动新材料科技发展的关键动力。

二、 与北京、上海等发达城市相比，深圳发展人工智能存在哪些优势，存在哪些短板

北京偏重基础研究、上海人工智能偏重应用研发。深圳也将人工智能应用列为未来发展重点，在重点发展方向上，深圳力推“千行百业+AI” ，强化智能算力集群供给，打造多层次智能算力集群。同时，深圳地处粤港澳大湾区，珠三角制造业发达，也为人工智能技术和产品应用在珠三角制造业，对传统制造业进行改造和升级，通过围绕产业链部署创新链，围绕创新链布局产业链的方式发展人工智能提供了良好的机遇。

在人工智能产业发展方面， 2022年，深圳市人工智能产业规模达2488亿元，同比增长32.10%。其中，深圳市人工智能核心产业规模达308亿元，同比增长52.48%；在企业数量方面，2022年，深圳市规模以上人工智能企业数量达1920家，同比增长14.22%；在产业链分布方面，2022年，深圳市人工智能基础层仅占企业总数量的8.13%，技术层占企业总数量的17.29%，应用层占企业总数量的 74.58%。

 (一)   优势

创新驱动环境：深圳被誉为中国的“硅谷”，拥有高度活跃的创新创业氛围，对新技术接纳度高，为人工智能企业提供了良好的生长土壤。

强大的产业链基础：深圳地处粤港澳大湾区，周边地区制造业发达，特别是电子信息技术和高端制造产业，为人工智能技术的应用和产品化提供了丰富的场景和需求。

政策支持：深圳市政府出台了一系列促进人工智能发展的政策措施，如《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案》，这些政策为AI企业提供了资金、税收优惠和研发支持等多方面的帮助。

企业集群效应：深圳拥有一大批国内外知名高科技企业，如华为、腾讯、大疆等，这些企业在人工智能领域均有深度布局，形成了一定规模的产业集群，有利于技术交流与合作。以华为为例，华为在人工智能领域不但拥有强大的技术实力和创新能力、完善的产业布局，同时还有着广泛的合作伙伴和生态系统，在中国人工智能产业处于领先地位。

人才汇集：作为一座年轻且开放的城市，深圳吸引了大量国内外科技人才，为人工智能领域提供了丰富的人力资源。

(二)   短板

高等教育资源：相较于北京、上海拥有众多顶尖高校和研究机构，深圳在高等教育和基础研究方面相对薄弱，可能限制了源头创新的能力。

生活成本高：深圳的生活成本和房价较高，对于初创企业和吸引人才可能会构成一定挑战。

国际影响力：虽然深圳在全球科技界的地位日益提升，但在国际交流、国际合作等方面，相比北京、上海这样的国际化大都市仍有一定差距。

科研生态：尽管深圳在应用研究和商业化方面表现突出，但在基础科学研究的积累和科研生态的完善上，仍有提升空间。

深圳在人工智能领域的发展展现出强大的市场活力和政策推动力，但要持续保持竞争优势，还需进一步加强基础研究能力，优化人才结构，降低生活成本压力，以及提升国际影响力。

三、对于激发市场主体活力，促进细分行业龙头拥抱人工智能开展的具体工作

 (一)   深圳市新材料行业协会开展的具体工作

深圳市新材料行业协会先后与华为云、富士康工业互联联合合作，通过论坛及培训等方式做培训和宣传。目前，协会与字节跳动旗下火山引擎达成新的合作，共同打造“深圳市新材料产业数智化转型服务平台”。主要开展以下工作：

1．“链主”赋能产业链供应链数字化转型

面向行业集中度较高的细分行业领域，充分发挥“链主”企业引领支撑和中小微企业协作配套作用，由龙头骨干企业围绕供应链管理等行业共性需求，对外输出垂直行业领域整体数字化转型解决方案，以订单、协同制造等方式拉动产业链供应链企业实施数字化转型，赋能产业链供应链企业协同发展，打造高效协同、安全可控的新型供应链体系。

2．平台赋能产业集群数字化转型

面向行业集中度较低的细分行业领域，由深耕垂直行业领域的公共服务企业牵头聚合产业生态资源，围绕资源共性、协同制造、场景共建等方面打造面向区域和行业的工业互联网平台，开发具备行业和区域特色、低成本、易部署的轻量级数字化转型集成化方案，推动中小企业通过数字转型实现“抱团取暖”，构建以行业平台为核心的新型产业生态。

3．数字化转型场景创新应用

围绕中小企业产品研发设计、生产制造、运维服务和经营管理等共性需求场景，聚焦绿色节能、降本提质增效、5G+工业互联网、网络和数据安全等鲜明特色，征集一批带动作用强、活跃度高、适配性强的数字化转型解决产品及其典型落地应用案例。

4.组织企业赴美国AI领域企业考察

2024年6月底，协会将组织企业赴美国考察，重点走访硅谷两家AI企业，Turing AI和Pony AI，Turing是智能人才云，一个自动化的人工智能平台，可以让公司“push a button”来审查、雇用和管理全球的远程软件开发人员。Turing 平台上拥有来自 140 多个国家/地区的超过100 万开发人员。Pony AI在美国硅谷设有研发中心，该公司专注于开发L4（高度自动化）及L5（完全自动化）级别的自动驾驶解决方案，目标是实现安全、可靠、高效的自动驾驶技术，并推动其商业化应用。

(二)   工作建议

促进细分行业龙头企业拥抱人工智能，需要从战略规划、技术实施、人才培养、政策引导和生态构建等多个维度综合施策。以下是一些具体的工作建议：

1．增强认知与战略规划：组织行业研讨会和培训活动，邀请人工智能专家分享成功案例，提升企业高层对AI技术价值的认识。鼓励企业制定AI发展战略，明确AI技术如何与企业核心业务相结合，设定短期和长期目标。

2．提供技术支持与示范项目：建立AI技术服务中心或合作平台，为企业提供技术咨询、解决方案设计和实施支持。支持建设一批AI应用示范项目，尤其是在企业运营中的痛点问题上，展示AI技术的直接效益，如自动化生产线、智能供应链管理等。

3．人才培养与引进：推动校企合作，设立AI相关的专业课程和实习实训基地，定向培养行业所需人才。鼓励企业设立人才引进计划，吸引国内外AI领域的顶尖专家和技术人员加入。

4．政策激励与资金支持：出台针对性的财政补贴、税收减免和创新奖励政策，降低企业引入和应用AI技术的成本。 设立专项基金，支持企业的AI技术研发、成果转化和市场推广。

5．构建合作生态：促进企业之间、企业与研究机构及高校的合作，建立产学研用协同创新机制。打造行业AI应用联盟，共享资源、标准和具体实践，共同解决行业共性问题。

6．数据治理与安全：强化对企业在数据收集、处理、使用和保护方面的指导和规范，确保AI应用符合数据安全与隐私保护法规。提供数据管理工具和服务，帮助企业建立高效、安全的数据基础架构。

7．持续跟踪与评估：建立一套完善的跟踪评估体系，定期评估AI项目实施效果，及时调整策略。鼓励企业分享成功经验和教训，形成良性循环，带动整个行业的智能化转型。