我国科研团队成功制备超200微米高质量单晶石墨 厚度达世界水平3倍以上
近日，我国材料科学领域迎来一项重大突破。由上海人工智能实验室联合苏州国家实验室、清华大学等顶尖科研机构组成的团队，成功实现了厘米级尺寸、厚度超过200微米的高质量单晶石墨的可控制备。这一成果标志着我国在先进材料研发，特别是石墨烯及单晶石墨制备技术上取得了关键进展，其制备的石墨厚度达到了当前国际领先水平的3倍以上。
此次单晶石墨制备技术的突破，其核心驱动力在于一套以人工智能为基础的全新科研范式。团队依托国家科技重大专项，通过构建大规模材料数据库、开发高精度算法模型，成功将材料研发从传统的“试错法”转变为“机制驱动”的智能化模式，为未来新材料的高效探索与发现开辟了一条创新路径。
数据筑基：亿级数据库为AI模型训练提供支撑
高质量、大规模的数据是人工智能赋能材料研发的基石。为实现单晶石墨的精准可控制备，联合科研团队构建了一个面向机器学习原子势训练的亿级计算材料数据库。该数据库在数据的完整性、精准度及体系覆盖范围上均实现了显著提升，有效克服了以往依赖小规模开源数据的局限性。
该数据库重点聚焦于镍-碳体系，为机器学习势训练提供了海量高质量计算数据，涵盖了不同尺寸的镍团簇、体相、表面结构，以及这些结构与多种碳构型在不同温度下形成的复合构型。这为后续开发高精度、高可靠性的AI预测模型奠定了坚实的数据基础。
算法牵引：高精度模型突破传统计算局限
基于上述庞大的材料数据库，联合团队采用了高精度、高效率的神经演化势（NEP）机器学习势方法，并结合主动学习工作流、不确定度分析等先进算法工具，成功研发出专用的机器学习势函数模型。该模型有效突破了传统第一性原理计算在模拟尺度和时间上的局限，能够实现对超过十万原子规模体系、百万原子步级别的复杂界面动力学过程进行精准模拟。
这一模型的关键价值在于，它能够原子尺度上捕捉如孪晶晶界加速碳迁移等至关重要的微观物理机制，从而为理解高质量、大厚度单晶石墨的宏观生长现象搭建了精确的计算桥梁。
机制驱动：明确生长规律并实现制备突破
在高精度AI模型的辅助下，团队开展了大规模、长时间的原子级动力学模拟研究。模拟不仅完整揭示了碳原子从偏析、扩散到最终成核生长的全迁移路径，还成功复现了其在含孪晶晶界界面处的动态演化过程，从而从根本上厘清了单晶石墨的生长机制与原理。
更为重要的是，团队通过定量模拟，明确了反应温度、碳溶解度、原子扩散速率等核心工艺参数对单晶石墨生长质量的关键调控规律。这些发现为后续材料制备工艺的优化提供了可量化、可预测的理论指导。最终，团队依据模拟指导搭建生长系统，成功制备出厘米级尺寸、厚度超过200微米的高质量单晶石墨样品。
展望未来，联合团队表示将继续依托人工智能模型进一步优化工艺参数，推动单晶石墨向更高品质、更大面积和更稳定量产的方向发展。同时，将积极拓展其在下一代电子器件、高效热管理材料和高端装备等前沿领域的应用潜力，持续深化人工智能与材料科学的交叉融合与创新。
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