AI助力陶瓷智造：千小时不衰新材料诞生记
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智能制陶设备。
制陶如烧菜。从原材料到成品，要经历调配、球磨、压片、烧结等数十道工艺，各种原料的配比、球磨的精度、烧结的温度都影响着最后的成品性状。过去，即便是研发陶瓷关键材料的“国家队”出手，每革新一代，也需要约15年时间。
日前，中国科学院上海硅酸盐研究所副研究员冉念基于材料智能创制系统，仅用40次自动化实验，就找到了原本需要做1万次尝试才能获得的最佳原料配比和工艺，实现99.6%的效率提升，且该材料稳定性极强，测试1000多小时性能都不衰减。两年前，硅酸盐所开始布局陶瓷研制智能化，介质陶瓷、压电陶瓷、无机塑形陶瓷等课题组纷纷响应，构建自己的AI实验室，如今已初见成效。
“‘AI+制造’的窗口期就在这三五年。”上海硅酸盐研究所研究员周志勇说。硅酸盐所的优势，就是长期积累的超20万条材料科学数据、1000万篇文献数据、150万个专利数据，借助大模型的“飞轮效应”，占得AI时代的先机。
让“锅碗瓢盆”产出“超级数据”
“烧了20年‘菜’，现在做AI升级，真是不小的挑战。”周志勇说。他口中的“菜”就是高温压电陶瓷，能在500℃以上环境中保持高稳定性，因此，被广泛用于航空发动机、火箭发动机的结构健康监测。
高温压电陶瓷
做这样一片指甲盖大小的压电陶瓷，要经历20多个步骤，每一处工艺的改变都有可能影响最后的性能，但所有与之相关的论文中，80%以上是做配方研究的，与工艺相关的少之又少。
没有可以拿来的数据，只能用“笨办法”——自己搭建智能实验室。一开始，周志勇面对的是来自不同厂商、不同接口的仪器，即他口中的“锅碗瓢盆”，他给每台设备贴二维码，做实验之前“扫一扫”，将数据输进去。“首先是要把数据捞出来。”他说。
改进制陶工艺
周志勇团队一边用“万国牌”设备“捞”数据，一边与某国产设备公司联系，在经过两年多时间的反复探讨和细节打磨后，统一接口的工艺和测试设备终于完成改造，将入驻新辟的2.0自动实验室。他透露，未来升级后的实验室里，所有操作可全部由机器人完成，每台设备之间都可以通信，会自动记录所有实验关键数据，数据自动采集、自动上传，采集速度是现在的百倍。
智能体会“发号施令”也会“细心指导”
经过两年多自主研发，冉念所在的刘建军研究员团队的AI实验室已运行起来。这个70多平方米的整洁空间内摆放着17台自动化设备，可实现功能陶瓷、能源材料等的制备与表征，一台机器人与所有设备对接，只需终端智能体下达一个命令，机器人就能完成全部步骤。
AI实验室与以往自动化实验室的不同在于，作为实验室“管家”的智能体具有自主性。“比如，在上料工位，机器人扫描配料表后，配方比例和下料重量都是它自己判断的，精度可达0.1毫克。”冉念说。
智能体的背后，“站”着硅酸盐所的材料大模型MatMind，它基于研究所长期积累的超20万条材料科学数据、1000万篇文献数据、150万个专利数据训练而来。“原本研发新材料如同大海捞针，即便试验成千上万次也不一定能找到全局最优点，但现在每进行一步后，智能体都会给出建议，再结合人的经验，研发效率大大提高。”冉念说。
除了“先人一步”找到全局最优解外，AI还有望促进理论创新。中国科学院上海硅酸盐研究所研究员、陶瓷材料智能化研究部副主任刘建军表示，跨尺度建模、多尺度结构的构效关系等是材料基础理论的“百年难题”，谁能解开它，谁就能取得颠覆式突破。
抓住未来5年“AI+制造”关键升级期
“今年年底之前，我们一定要把2.0实验室装备调试完毕，让硬件设备先跑起来。”周志勇说。之所以分秒必争，是因为在他看来，这一轮留给制造业“AI+”升级的窗口期并不长。
当前市场上已有成熟的机器人工作站，可实现粉末称重、精准加量、液体搅拌等一系列工作，为何硅酸盐所还要自己打造AI实验室？答案在两个字——固体。陶瓷由固体粉末烧制而成，而固体实验相较于液体实验的难度提升10倍不止。就拿混合均匀来说，液体只需震动搅拌即可，而研磨固体的球磨法，需要在固体中加入球磨珠，分离和挂料很难。不是真正从事这一研究的人，根本无法做出匹配固相实验的设备。
陶瓷制备复杂的工艺对硅酸盐所来说，既是机会也是挑战。机会在于行业“家底”殷实的研究所具备在这一轮升级中入场竞争的资格，而挑战在于AI的泛化性，你不知道它会否在哪一天产生颠覆行业的突破，因此，必须与时间赛跑，才有机会完成“奋力一跃”。
在硅酸盐所，又一个为期5年的“AI+无机材料”科技发展规划已启动，计划投入2亿元，建设好材料智能创智系统，加速新材料研发进程。
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