1 引言
1.1 传统方法的局限与“逆向设计”的需求
凝聚态结构化学的核心挑战在于，如何在复杂的结构维度与巨大的候选空间中，精准解析微观结构与宏观性质间的非线性关联。然而，随着材料研究向多元组分、复杂缺陷等高维体系迈进，传统研究范式在数据的获取效率与复杂关系的解析能力上均表现出明显的局限性。具体而言，传统方法正面临计算效率、实验成本以及数据处理维度的三大瓶颈。在计算层面，第一性原理计算（DFT）虽能提供精确的电子结构信息，但其计算量随体系规模呈指数级增长，难以支撑大规模的材料筛选
[1]；在实验层面，长期依赖“试错法”的模式使得研发周期长达15-20年，即便借助同步辐射或透射电镜等先进表征技术，其高昂的成本与严苛的样品要求也限制了高通量实验的可行性
[2,3]。在数据解析维度，
现代材料体系往往涉及数十乃至上百个描述参数，传统的标度关系通常仅聚焦于单一描述符
[4,5]，而多元线性回归
[6,7]或主成分分析
[8]等统计工具多基于线性假设，难以捕捉原子间复杂的电子关联及多因素间的非线性耦合效应，导致预测模型的精度与泛化能力不足。因此，高质量数据集的构建与深层逻辑的挖掘成为了制约新材料高效发现的关键瓶颈，亟需一种能够处理复杂关联的新型研究范式。
与此同时，材料设计理念也正从“正向设计”向“逆向设计”转变。传统的“结构-性质-功能”逻辑依赖化学直觉与经验筛选，效率低下
[9]。相反，逆向设计从目标性能出发，通过算法反推结构与组成，更适合于复杂体系的功能材料设计。这为人工智能（AI）驱动的研究范式提供了契机，使其能以数据驱动方式加速材料设计与优化过程，如
图1所示。该策略已在钙钛矿太阳能电池和电催化中展现潜力：AI算法可从目标带隙或活性要求出发，自动搜索并优化分子结构，实现从性能需求到材料发现的闭环路径
[11]。
未来，结合机器学习与高通量计算的逆向设计将成为材料开发的关键趋势。潜在方向包括：（1）多尺度建模与仿真，将原子级模拟与宏观性能预测相结合；（2）数据驱动的材料基因组学，挖掘潜在构效关系；（3）绿色合成路径优化，实现可持
续材料设计
[12]；（4）强化化学、物理与计算机科学的交叉协同，推动逆向设计理论体系的完善
[13]。
1.2 人工智能的变革性作用
人工智能的引入标志着材料科学进入继实验、理论、计算之后的第四科学范式——数据驱动的科学发现。其中，AI不仅是辅助分析工具，更是主动探索规律、生成假设乃至自主设计实验的研究主体。现代AI系统能够自动挖掘文献数据库、提取结构-性质关系、识别研究热点并预测发展趋势。自主实验室（autonomous lab）则结合AI算法、机器人与高通量实验，实现从实验设计、样品制备到数据分析的自动化闭环。例如在催化剂开发中，AI可根据初步测试结果动态调整配比与条件，快速收敛到最优体系
[9]。
在材料性质预测的精度方面，深度学习模型已实现接近实验精度的预测效果。以图神经网络（GNN）为代表的模型能准确预测形成能、带隙、溶解度等性质，误差可控制在1 kcal/mol以内
[14]。AI模型优异的泛化能力使其不仅能替代昂贵的第一性原理计算，还能指导新材料设计。
相比传统研究范式，AI的技术优势在于三方面：
1. 多尺度数据整合：深度学习模型能统一原子、纳米到宏观尺度的信息，实现跨尺度性能预测[15]。例如在手性光学材料设计中，AI可同时优化分子手性、纳米结构与器件几何，实现系统级优化。
2. 非线性关系挖掘：AI可自动捕捉复杂变量间的耦合关系。注意力机制等模型进一步增强了这种能力，使AI能识别关键特征、提升可解释性[16]。
3. 高通量预测与主动学习：训练后的AI模型能在毫秒级完成性能预测，实现数百万材料组合的快速筛选，并通过主动学习策略最大化实验效率，显著缩短研发周期[17]。
AI技术正通过这三大优势深刻改变材料科学的研究逻辑。未来研究应聚焦：（1）跨学科融合，结合AI与量子力学、统计物理等理论；（2）实时反馈系统，将AI预测与实验动态联动；（3）自适应学习框架，使模型随数据持续进化；（4）绿色材料设计，通过AI筛选环境友好型材料，支撑可持续发展目标。
1.3 综述范围与创新点
随着AI算法与数据驱动方法的快速发展，材料科学正经历理论计算、实验优化与多尺度预测的系统性革新。结构化学与凝聚态物理的交叉融合，使研究者能够更系统地揭示复杂的构效关系，为材料设计提供新思路。在理论计算方面，机器学习势能面（ML-PES）取代传统DFT成为热点，其在保持高精度的同时显著降低计算成本，适用于大规模筛选。在实验流程自动化方面方面，借助机器学习与自动化装置，可实现数据自动采集、性质预测与实验优化的耦合。在跨尺度建模方面，数据驱动方法正突破传统的物理假设与参数拟合限制，有效打通了量子尺度与热力学尺度之间的桥梁。
本综述的创新点在于强调“数据-算法-实验”闭环优化。AI驱动的凝聚态结构化学不仅提供了理解高维构效关系的新范式，也为实现材料的智能设计与可持续发展奠定了基础。未来，随着算法、数据与实验平台的持续融合，AI将在结构化学、能源材料与功能材料等领域释放更大的创新潜力。
2 AI赋能的理论计算突破
2.1 势能面与电子结构计算
2.1.1 神经网络势函数在复杂体系中的应用
随着人工智能在凝聚态结构化学的深入应用，神经网络势函数（NNP）如DeePMD显著提升了理论计算能力。通过机器学习从高精度计算数据中训练，NNP能够在保持化学精度的同时扩展至更大空间和时间尺度的模拟。为降低计算开销，Lu等
[18]提出的DP Compress技术通过模型压缩与优化矩阵操作，使预测精度不变的前提下实现计算加速，为多组分、多尺度体系动力学研究提供了可行方案，如
图2所示。
模型性能的关键在于对局域原子环境的几何信息表达。DeepPot-SE通过嵌入原子间径向距离与角向排列关系，结合平滑处理与多层神经网络架构，在保证高精度的同时提升了可微性与泛化能力，为复杂凝聚态体系模拟奠定了基础
[19]。体素深度神经网络（voxel deep neural network, VDNN）作为一种基于深度学习的电子结构预测方法，进一步拓展了相关应用。该方法通过学习DFT电子密度的体素化空间分布来预测高精度能量密度，显著降低了计算资源需求，同时对复杂晶格体系中的局部电子结构变化较为敏感，因此可为电子结构预测及相关固态物理、量子化学建模提供新的思路
[20]。
综上，神经网络势函数在精度、效率和多尺度适应性方面取得了突破。未来的发展方向包括：构建通用描述符以适应更多材料体系，将MLFF与量子力学方法紧密结合，以及借助硬件提升实现实时大规模模拟，为极端条件下材料行为研究提供新视角。
2.1.2 量子机器学习（QML）加速DFT计算
量子机器学习（QML）在加速DFT计算中展现出重要潜力。例如，Qiao等人
[21]提出的OrbNet框架将对称适应原子轨道特征与图神经网络结合，实现能量预测在保持高精度的同时降低三至四个数量级的计算成本。Ryczko等人
[20]提出将VDNN与核岭回归（KRR）相结合，对电子密度进行建模，可在小数据集上高精度预测扩散蒙特卡洛（DMC）能量。Herzog等人
[22]提出的机器学习热力学微扰理论（MLPT）模型则通过少量分子动力学轨迹预测高阶理论水平下的能量与热力学性质，实现跨泛函快速迁移学习。
未来，QML的发展方向包括大规模预训练模型提升泛化能力、强化学习优化反应路径搜索，以及与实验数据深度整合，构建从分子到材料器件的闭环智能设计平台，实现高通量、低成本和高精度的材料预测。
2.2 动态过程模拟
2.2.1 AI增强的分子动力学
AI与分子动力学（MD）结合，可显著提升原子级动态模拟能力。通过降维技术如扩散映射提取缓变集体变量，研究者能够捕捉控制系统演化的主模态，延长可模拟时间尺度。深度势能模型（DP）结合DP Compress框架，可在保持高精度的前提下大幅提升模拟效率并降低内存占用，实现大规模长时间尺度体系模拟
[18]。
此外，基于人工神经网络（ANN）的方法能够将结构演化建模为马尔可夫过程，快速生成长时间尺度动力学轨迹
[23]。可逆神经网络（INNs）则在潜在空间中生成玻尔兹曼分布下的无偏平衡样本，有效采样复杂分子构型空间，突破传统MD/MC方法在高能垒体系中的局限
[24]。
这些方法为高维构效关系解析和智能材料设计提供了新工具。未来需要进一步发展可处理大系统的AI模型、逆向设计方法以及跨学科整合策略，实现从理论建模到实验验证的闭环智能化。
2.2.2 相变与缺陷演化的时序建模
循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）已被用于模拟材料相变与缺陷演化，捕捉时间依赖模式并高效预测非线性微结构演化，如自旋odal分解等
[25]。元动力学与机器学习势能面结合，可实现化学反应和相变自由能面高效收敛。其基本思想在于，元动力学通过在选定的反应坐标空间中逐步加入偏置势，促进体系跳出局域能量极小值并探索稀有事件，而机器学习势能面则以较低计算成本近似高精度势能面，从而提升自由能采样效率，无需人工定义集体变量，精确覆盖反应路径和过渡态结构
[26]。
图神经网络（GNN）在处理非欧几里得空间原子结构和复杂成键关系方面优势明显。如
图3所示，结合高通量DFT数据与主动学习，GNN成功预测高压相变结构并发现新材料，为复杂凝聚态系统的时序演化建模提供强大工具
[27]。未来可通过深度学习与MD模拟结合，实现材料非平衡过程与结构演化的高精度描述，并推动AI与实验表征的深度融合，构建原子到器件的统一计算与设计平台。
2.3 算法创新
随着深度学习的发展，机器学习模型在材料结构的表征与生成方面展现出巨大潜力。其中，图神经网络（GNN）和生成对抗网络（GAN）作为代表性模型，分别在构效关系的精准建模和晶体结构的智能生成方面取得了显著进展。
GNN通过图表示原子及其邻域关系，可高效捕捉材料体系的结构敏感性和属性依赖性。晶体GNN模型利用距离向量与傅里叶/高斯函数编码原子邻域几何信息，实现能量、形成焓、带隙及热力学稳定性等性质的高精度预测
[28]。相较于传统基于经验描述符或人工特征构造的方法，GNN更能够自然编码原子的局域化学环境、邻域拓扑关系以及配位几何变化，因此尤其适用于存在缺陷、畸变或复杂成键特征的凝聚态材料体系。未来发展方向包括构建更强表达能力的GNN架构和拓展多尺度材料建模应用。
GAN能够从现有晶体数据库学习结构分布，生成化学合理的新晶体结构，扩展材料搜索空间。GAN-DDLSF模型生成的大量二元晶体结构中，部分为稳定或亚稳态，为实验合成提供潜在候选
[29]。未来研究方向包括智能化GAN架构、高维特征捕捉、多尺度建模与理论计算结合，为高效材料筛选与设计提供新策略。
3 实验优化与逆向设计
3.1 高通量实验的AI协同
3.1.1 自动化实验平台
自动化实验平台通过整合数据采集、算法优化和实验操作形成闭环，大幅提升高通量实验的效率和精度
[30]，如
图4所示。机器人化学家结合实时AI分析，可快速筛选和优化材料性能，而自主系统如高通量算法驱动的自主系统（HAAS）能够实现从数据采集、模型训练到实验验证的全流程闭环。在高通量粘度测定等实验中，自动液体处理器可完成液体转移、混合和浸渍操作，从而加快实验迭代速度。这类平台不仅简化操作流程，也为探索复杂的构效关系提供可能
[31]。
具体而言，自动化实验平台已在催化材料和电池材料等凝聚态体系中展现出较为典型的闭环研究特征。例如，移动机器人化学家可结合优化算法完成实验执行、结果反馈与后续实验调整，体现了自动化平台在催化材料筛选与闭环优化中的应用潜力
[32]。另一方面，近年来发展的AI-Chemist系统进一步将文献阅读、实验执行与计算建模结合起来，使自动化实验平台不仅能够完成实验操作，也能够在一定程度上参与假说提出、实验规划与模型更新
[33]。对于凝聚态体系而言，这类平台的意义不仅在于提高实验效率，还在于其有助于在多变量实验空间中更高效地衔接合成、表征与性能测试过程。科学智能体有望在自动化实验平台中承担更高层次的决策功能。与传统依赖预设规则或单一优化算法的闭环系统相比，这类系统能够结合已有知识、历史结果和多种计算工具开展候选筛选、结果解释与流程编排，从而推动自主实验室由“执行自动化”进一步迈向更高层次的“决策自动化”
[34,35]。
鉴于当前自动化实验平台在高通量实验中的应用进展，未来的研究可以围绕以下几个方向展开。首先，应进一步优化“数据-算法-实验”的闭环机制，以提升实验效率和结果的可靠性。其次，可拓展适用的材料体系，尤其是结构复杂、功能多样的材料，以拓宽人工智能驱动的凝聚态结构化学在不同领域中的应用。最后，通过引入多尺度建模与模拟方法，深入揭示材料微观结构与宏观性能之间的内在联系，从而为新材料的理性设计提供理论支持。随着相关技术的持续发展，自动化实验平台有望成为材料科学研究的重要工具，推动该领域实现更快的发展。
3.1.2 固态电解质成分的主动学习优化
在固态电解质优化中，主动学习策略通过选择最具信息量的样本进行实验验证，可显著减少实验次数，同时保持或提升预测精度。神经网络势函数（如DeePMD）结合加速DFT计算，可高效模拟复杂体系并预测原子轨迹，无需显式求解Kohn-Sham方程。通过高通量实验与AI模型结合，研究者能够快速找到性能最优的材料组合。例如，Noh等人
[36]通过集成高通量实验与主动学习算法，仅测试7%的候选样本，即筛选出最佳电解质组合，提高了配方探索效率。
未来趋势包括结合主动学习与生成模型实现从零开始设计材料、扩展AI驱动的分子动力学模拟到更大规模系统，以及跨学科合作探索复杂量子效应规律，从而以最低成本和最高效率设计功能材料。
3.2 材料逆向设计范式
3.2.1 生成模型设计高熵合金与晶体结构
近年来，生成模型（Generative Models）在材料科学中的应用受到广泛关注，典型方法包括变分自动编码器（Variational Autoencoders, VAEs）和扩散模型（Diffusion Models）等。这类模型通常由编码器和解码器两个深度神经网络组成：编码器将高维结构数据映射至低维连续潜在空间（latent space），而解码器则实现潜在向量向原始结构的重建。该类方法不仅有助于捕捉复杂的微观结构与宏观性质之间的关联，还显著加快了新材料的设计流程。例如，iMatGen结合卷积自编码器与VAE，可重构数据库中材料结构并生成数据库外的新型结构
[37]，如
图5所示。针对高熵合金（HEAs），Wasserstein自动编码器结合高斯混合模型与MCMC采样，可从数百万候选组分中筛选出高性能材料，并经实验验证显示低热膨胀系数
[38]。
尽管VAE和扩散模型在生成任务中应用广泛，但在映射离散结构到连续潜在空间时可能缺乏可解释性，并易丢失关键信息。引入物理知情约束、迁移学习及基于领域知识的微调，有助于提高生成模型的可解释性与通用性。扩散模型则通过等变网络对原子坐标和类型进行去噪，展现出在分子与材料生成中的潜力。与VAE相比，扩散模型并不直接依赖单次潜在空间采样来重构材料结构，而是通过逐步加噪和反向去噪过程学习材料结构分布。对于晶体和分子材料生成而言，这种逐步生成机制更便于结合等变网络、成分约束和局域结构约束，对原子坐标与元素类型进行联合优化，从而提高生成结构的多样性、几何合理性和后续筛选价值。
需要指出的是，材料逆向设计中的可生成并不等同于实验可合成。当前AI生成的材料候选结构虽然在目标性能上具有吸引力，但可能仅处于热力学亚稳态，或在动力学上缺乏可实现的形成路径，从而难以在真实实验条件下制备。因此，在生成模型用于新材料发现时，有必要进一步引入可合成性评估。具体而言，可将形成能、相图稳定性、分解能垒等热力学指标，以及扩散、成核、生长等动力学因素作为辅助约束，并进一步结合已有实验或工艺信息，对候选结构进行后验筛选或联合优化。这样有助于推动逆向设计从“生成新结构”进一步走向“生成可实现的新结构”。
3.2.2 多目标优化与Pareto前沿
功能材料通常需同时满足多个性能指标，这些指标可能相互冲突。多目标优化（MOO）方法，尤其是基于Pareto前沿策略，可在“探索”与“利用”之间动态平衡，定位满足多性能约束的最优解。逆向设计范式结合生成模型与MOO，可从性能指标反推材料结构，实现高维构效空间的高效探索。如
图6所示，Deng等人
[39]结合生成模型、巨正则蒙特卡罗方法（GCMC）模拟和非支配排序遗传算法（NSGA）算法，筛选出380种满足工业要求的MOF材料。Menou等人
[40]通过改进NSGA-II设计BCC高熵合金，实现单相稳定性、强化能力与密度的协同优化，获得3000余种Pareto最优合金。
尽管多目标优化与Pareto方法在材料设计中的应用不断拓展，但仍存在一些关键挑战亟待解决。未来发展方向包括：数据驱动的效用函数自动构建、多任务学习提升搜索能力，以及理论与实验数据混合策略提高设计可合成性和可验证性。
3.3 实验表征的AI解析
3.3.1 透射电子显微镜图像超分辨与缺陷识别
随着人工智能（AI）在图像处理领域的迅猛发展，诸如生成对抗网络（GANs）和扩散模型等先进算法，已在电子显微镜（SEM/TEM）图像的超分辨重建与缺陷识别中展现出广阔应用前景。卷积神经网络已应用于有缺陷石墨烯及氧化铈衬底金纳米颗粒的原子结构分类
[41]。液相TEM结合U-Net模型可准确预测胶体纳米颗粒位置与边界
[42]。STM图像分析中，物理驱动神经网络可从高分辨STM图像重建分子轨道信息
[43]。对于凝聚态结构化学研究而言，晶格畸变、缺陷周围的对称性破缺以及界面区域的结构重排，往往对应着局域键合环境和配位几何的变化。相较于传统依赖人工经验的图像判读方式，AI方法能够在大规模图像数据中更高效地识别这类细微但关键的结构特征，从而为缺陷构型识别、局域畸变分析及结构-性能关联研究提供更可靠的支撑。
随着高通量TEM图像数量激增，开发自动化分析方法显得尤为重要。无监督算法（如AutoDetect-mNP，如
图7所示）和遗传算法可高效提取纳米颗粒形态并剔除错误识别，提高统计可靠性
[44,45]。未来趋势包括提升模型泛化能力、结合多模态数据（XRD、STM、AFM）实现跨尺度分析，使AI成为材料表征和新材料发现的核心工具。
3.3.2 光谱数据的端到端物性预测
光谱学提供材料成分、结构及演化信息。深度学习可实现“光谱到属性”的端到端映射，挖掘高维光谱数据中的非线性关系。例如，多层感知机与神经网络结合，可建立溶液动态核磁共振（NMR）谱与分子结构的定量关系
[46]，如
图8所示；主成分分析（PCA）与神经网络结合，构建了一种从XANES/EXAFS光谱中提取定量结构信息的混合模型，可定量追踪催化剂局部结构变化
[47]。
未来研究将重点发展轻量化、高适应性的模型，提升对峰重叠、基线漂移和杂质干扰的鲁棒性；融合量子化学模拟与实验光谱，实现物理知情建模；并构建多模态联合嵌入，实现跨尺度协同预测，进而发展实时智能分析系统，为实验优化与材料设计提供自适应反馈。
4 跨尺度关联与预测
4.1 多模态数据融合
多模态数据融合旨在整合不同尺度和技术手段的数据，为材料性能预测提供全面信息。联合嵌入空间是实现这一目标的关键策略，它将电子显微镜（TEM）、光谱（XRD、拉曼）和理论计算（DFT）数据整合到统一空间，允许跨尺度分析材料特性
[48]。
通过典型相关分析（CCA）、共享潜在空间或生成模型（如VAE）提取特征，研究者能够关联微观结构、化学键状态和宏观性能指标
[46]。近年来，Transformer-based模型在这一领域的应用尤为突出。其自注意力机制可捕捉多模态数据的长程依赖，实现跨尺度预测。例如，在介电常数预测中，模型能够同时考虑微观极化效应和宏观响应，从而精确捕捉非线性关系。已有研究表明，这类模型既可联合编码分子序列与图结构信息以提升材料性质预测能力，也可将局域结构与全局特征纳入统一框架，用于材料性质预测与迁移学习。此类结果说明，Transformer-based模型能够在不同模态之间建立更灵活的关联，对于复杂材料体系中的结构-性质映射具有较好的适用性
[49,50]。此外，生成模型（如变分自编码器VAE）也被用于提取多模态数据的潜在特征，进一步优化了联合嵌入空间的构建
[51]。
迁移学习在数据稀缺场景下尤为重要。通过预训练模型（如基于大规模计算数据的图神经网络）并微调特定任务层，可显著提升小样本预测能力，减少对实验数据的依赖，并增强模型的泛化能力。在“数据-算法-实验”闭环中，迁移学习结合标准化数据和高效参数收集，可实现对材料特性的深度理解与精确预测。
4.2 性能预测模型
性能预测模型的目标是建立从原子尺度到宏观性质的定量关联，为新材料设计提供理论支持。近年来，深度学习尤其是Transformer架构因其长程依赖捕捉能力和多任务预测优势，在跨尺度性质预测中取得显著进展。
例如，Transformer可将原子坐标、电子密度等微观结构映射至宏观性能（导热系数、机械强度、介电常数等）
[52]，实现跨尺度预测。其自注意力机制能够动态衡量特征重要性，结合神经网络势函数可解析材料多尺度行为，为高性能材料设计提供理论基础
[10]。未来研究将聚焦优化Transformer架构、融合实验与计算数据、以及适用于大规模系统的高效算法开发。
不确定性量化（UQ）在预测中至关重要。它可评估模型置信度，指导实验设计和数据采集。方法包括蒙特卡洛Dropout、贝叶斯神经网络、集成学习及高斯过程回归（GPR），通过提供预测标准差帮助识别高不确定性区域，实现主动学习优化。UQ在复杂系统中尤其有用，可结合多尺度建模和机器学习提高预测可靠性
[53-55]。
4.3 动态结构-性能映射
材料性能随时间和环境动态变化，因此动态结构-性能映射是跨尺度研究的重要方向。时空图模型（ST-GNN）可捕捉服役环境下的结构演化。ST-GNN将材料结构表示为图（节点为原子、边为化学键）并引入时间维度，实现结构-性能动态映射。它结合分子动力学数据，通过图注意力机制动态更新节点和边权重，整合多尺度信息并引入能量守恒等物理约束，从而提升预测的物理合理性。结合半监督学习与活性学习技术，ST-GNN显著提高了复杂材料行为的理解与预测精度，为跨尺度关联研究提供强有力工具
[56]。
5 挑战与未来路径
5.1 科学瓶颈
5.1.1 数据质量与标准化缺失
高维构效关系解析和智能材料设计的核心问题在于复杂分子体系结构与性能的关联分析。在这一过程中，数据质量和标准化缺失是首要瓶颈
[57]。不同实验平台和测量技术导致数据格式复杂多样，阻碍了结果比较和复现，也限制了机器学习模型在多源数据上的泛化能力。尤其在大分子或软凝聚态物质中，一致特征描述难以获得。实验条件优化缺失，如散射实验的计数时间或散射长度选择，也影响数据质量。为应对这些问题，研究者结合分子动力学模拟和物理模型生成关键分子属性，构建或扩充数据集，同时借助机器学习自动化技术加速相图绘制和软凝聚态材料设计
[56,58]。当前仍存在数据评估体系不统一、跨机构数据共享与比较困难、物理模型与数据模型衔接不足等问题，这些因素共同限制了模型可靠性、泛化能力及可解释性的提升，也制约了自主材料设计智能平台的进一步发展
[3,53,54,59]。
此外，当前文献和数据库中普遍更容易记录成功实验及正向性能结果，而对未形成目标晶相、结构失稳、发生相分离或性能不达预期的实验数据记录不足，因而存在明显的“幸存者偏差”。这类失效实验并非无价值信息，相反，它们对于界定结构稳定区间、识别不可行合成条件具有同等重要的意义。因此，未来有必要推动建立包含失效实验在内的标准化数据库，以提高AI模型对可形成与不可形成边界的识别能力。
5.1.2 物理可解释性与黑箱模型的矛盾
人工智能在高维构效预测中表现优异，但深度神经网络等黑箱模型难以直接关联物理规律，其科学可信度受限
[57]。为缓解这一矛盾，可将领域知识（如分子对称性、能量守恒）嵌入模型，或利用转移学习和生成对抗网络强化模型相关性，实现预测能力与可解释性的平衡。定性预测在数据有限场景下比精确插值更重要，可指导外推和数据收集。尽管AI在无偏合成设计、高通量预测、多尺度数据集成等方面具有潜力，但如何将这些优势转化为可解释、可验证的相空间探索能力，仍是推动凝聚态结构化学发展的关键瓶颈
[3]。
5.1.3 小样本学习与长尾分布问题
在稀有材料或极端条件下，构效关系解析常受小样本和长尾分布限制。转移学习通过在大数据集上预训练模型，再微调特定小数据集，缓解小样本问题
[23]。生成模型和主动学习策略通过合成数据和不确定性驱动采样优化数据使用，显著提升模型在稀疏数据场景下的性能
[56,57]。结合物理约束（如对称性、守恒律）增强模型对有限数据的适应能力。3D打印和高通量实验为快速验证提供新手段
[58]。这些方法目前仍较多作为相对独立的技术环节发挥作用，尚未在数据生成、算法优化、物理约束、实验验证和反馈迭代之间形成系统协同
[3]。
5.2 技术突破方向
5.2.1 物理约束的AI模型
将对称性和守恒律等物理约束融入AI模型，可提升材料特性预测的准确性和可靠性
[58]。例如，QM/MM方法结合量子化学和分子力学实现复杂体系多尺度模拟，基于图神经网络的模型可编码分子拓扑和化学键，实现跨尺度构效预测
[56]。未来研究应开发高效对称性嵌入和守恒律编码方法，结合主动学习优化数字孪生功能，减少物理实验依赖，尤其适用于量子材料和新能源材料设计
[53]。
5.2.2 数字孪生与虚拟材料实验室
数字孪生和虚拟实验室通过实时监控、快速原型设计及跨地域协作，减少物理实验需求，加速材料发现
[56,57]。结合神经网络势函数和知识驱动晶体结构预测，能够实现复杂体系高精度模拟和全局优化。然而，过拟合和数据多样性不足仍是挑战。主动学习可通过不确定性采样优化训练数据，确保模型在稀有材料预测中的可靠性。未来需进一步开发实时优化与闭环实验功能，实现从原子级预测到宏观应用的智能化流程
[53]。
5.3 学科融合展望
5.3.1 量子计算与AI协同
量子计算与AI的深度融合为处理复杂多体系统和高维数据提供新路径。AI可高效解析高维构效关系，量子计算则有望突破传统计算瓶颈，提高大规模材料筛选与设计的效率。跨学科协同研究结合实验、计算与工程，为新型功能材料探索提供系统方法。例如，将paired Unitary Coupled Cluster with Double Excitations（pUCCD）变分量子算法与深度神经网络结合，该混合框架可在受限量子硬件上显著提升量子化学计算的精度、效率与抗噪性
[60]。面向分子和周期体系的量子-经典混合嵌入框架也展示了在能谱求解和材料缺陷体系性质预测中的应用潜力
[61]。总体来看，量子计算与人工智能的协同有望在兼顾精度与效率的前提下，拓展传统计算方法的适用范围。未来方向包括混合量子-经典算法、多层次智能设计平台，以及强关联与非平衡态材料机制探索。
5.3.2 面向新能源和量子材料的专用算法开发
专用算法可快速识别微观结构与性能模式，支持高通量筛选和定向设计。近年来，点缺陷形成能预测等算法结合电子结构和热力学信息取得突破，并扩展至大规模材料筛查。逆向设计方法通过从性能目标出发直接推导结构，为晶体结构预测等难题提供系统化路径。未来需开发多尺度、多物理场耦合算法，实现小样本学习、模型可解释性和自动优化闭环，依托跨学科整合推动新能源与量子材料研究进入智能化时代。
6 结论和展望
6.1 AI如何重塑凝聚态化学研究范式
近年来，人工智能（AI）在凝聚态结构化学中的应用已超越辅助工具，成为推动研究范式变革的核心力量。AI不仅加速计算与数据分析，更通过融合实验数据、理论模型和数值模拟，构建跨尺度、跨机制的统一建模体系，实现对材料物理和化学行为的系统预测。
在高维构效关系解析中，AI能够处理复杂自由度耦合，识别传统方法难以触及的规律。例如，在莫特绝缘体或有机磁性材料研究中，AI帮助解析多自由度间的相互作用与潜在机制，推动从个案研究向系统化理解的跃迁。在晶体结构预测中，结合目标导向搜索算法，AI可高效筛选符合特定对称性与晶格参数的材料组合，显著拓展化学空间的探索能力。
随着“材料基因组计划”和“工业4.0”的推进，AI正成为第四种研究范式，在数据驱动材料研发中与经验、理论和计算形成互补。多任务深度学习、图神经网络、转移学习等方法，使AI在小数据或极端条件下仍能保持高预测性能，并推动实验自动化与闭环反馈系统的发展。AI正从点状应用向系统化、流程化研究范式演化，实现从“先验假设-实验验证”向“数据驱动-模型生成-自动优化”的闭环探索转变。
6.2 从"经验试错"到"设计-验证"闭环
传统材料研发依赖经验积累和逐步试探，其本质上属于由结构出发再验证性能的正向筛选模式，“试错式探索”效率有限。AI的引入实现了“设计-验证”闭环，重新定义研发路径。这一转变也呼应了 “逆向设计”需求，即从目标性能出发反推可能的材料组成、结构与工艺条件，并通过实验反馈不断修正设计结果。通过对非线性数据结构建模、多源信息融合和预测流程自动优化，AI能够整合多尺度、多模态数据，深度挖掘性能潜在关联。
算法如AutoML、自适应采样和迁移学习提升了高通量计算的效率和精度；贝叶斯优化与不确定性量化方法增强了探索的科学性与可控性。在闭环实验中，AI实现“设计-验证-迭代”，与自主化学实验、机器人合成平台深度集成，提高可重复性，缩短高性能材料的发现周期。例如，在锂离子电池材料优化中，AI驱动的闭环工作流实现了从结构预测到性能评估的全流程智能化，正逐步扩展到催化、热电、光伏等能源材料领域。
未来仍需解决模型解释性不足、跨尺度建模及多目标优化的技术壁垒。跨学科协同、从理论到工程的整体智能设计平台，以及绿色可持续设计理念，将推动材料研发进入更高层次的系统化和智能化阶段。
6.3 对材料基因工程等国家战略的支撑作用
AI深度介入凝聚态化学，为材料基因工程等国家战略提供了强有力支撑。材料基因工程旨在构建材料组成-结构-性能的系统映射，AI通过高通量实验、第一性原理计算与机器学习算法，加速了材料筛选与设计，提升了模型预测的稳定性与泛化能力。
在储能材料、铜酸盐化合物等研究中，AI不仅优化了数据生成与处理流程，还实现了性能优化与结构筛选的深度耦合，显著降低研发成本和周期。AI驱动的“材料基因”框架，使从材料原型构建到功能实现的闭环路径得以快速实现，推动新材料跨越式发展。
未来，AI在处理大规模异构数据、提升模型可解释性及与量子计算深度融合方面，将发挥核心作用。自动化实验平台、智能决策系统和跨尺度预测算法的协同发展，将进一步增强材料研发的系统性与响应速度。AI不仅驱动技术革新，更支撑国家在能源安全、先进制造和战略资源替代等领域的科技自主权，实现从“材料跟随需求”到“材料引领产业”的战略跨越。
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