Deepseek与机器人，化工的时代大考.pdf

行业研究|行业深度研究

正文目录

1.新材料预测的挑战与AI的破局方案：数据+算法的双重赋能5

1.1跨尺度建模误差控制6

1.2分子动力学加速10

1.3小样本强化学习11

1.4高通量机器人验证：大幅提升新产品的研发速度14

1.5产业知识图谱构建16

2.高通量机器人+AI驱动的生产流程革命：成本与精度双突破19

2.1AI优化生产流程，降低成本与损耗19

2.2AI赋能制造环节，提升精度与效率19

3.AI驱动的材料创新正在打破传统技术壁垒20

3.1通过深度学习发现新材料21

3.2根据应用需求直接生成新材料23

3.3AI+机器人结合开发自动实验室系统25

3.4AI驱动的材料创新正在打破传统技术壁垒26

4.投资建议：捕捉AI+机器人时代的化工投资机遇27

5.风险提示28

图表目录

图表1：AI+机器人效率革命示意图6

图表2：AI+机器人效率革命示意图6

图表3：基于机器学习的跨尺度技术：分子动力学与有限元（FEM）的耦合7

图表4：有限元结构和分子动力学上的初始原子构型示意图8

图表5：石墨烯薄片分析动力学仿真的研究示意图9

图表6：跨尺度建模系统MuMMI示意图9

图表7：ML-AIMD方法流程示意图10

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图表8：AIBMD系统流程示意图11

图表9：材料科学中机器学习的发展趋势和小数据集12

图表10：小样本学习方法及相关案例13

图表11：基于RL的拓扑优化可以根据特定应用需求预测改进的超材料设计...14

图表12：近距离展示了单个光反应器小瓶从机器人底座转移到光反应器块的过程

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图表13：近距离展示了NMR样品架从Chemspeed转移到台式NMR的过程...15

图表14：RoboChem试验流程16

图表15：材料知识图谱的架构17

图表16：材料知识图谱在锂电池材料预测中的应用（以LiFePO的发展里程碑为例）

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图表17：材料知识图谱用于锂电池正极材料的发现18

图表18：人工智能在制造生产过程中的运用19

图表19：AI在工业中的各类运用20

图表20：科学方法的进展21

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图表21：GNoME利用图形网络进行材料探索22

图表22：GNoME使材料发现实现数量级突破22

图表23：材料设计筛选方法和生成方法示意图23

图表24：MatterGen可根据不同设计要求对模型进行微调24

图表25：MatterGen明显优于传统筛选方法25

图表26：AI指导机器人制造新材料25

图表27：A-Lab合成成功率可超7成26

图表28：技术驱动加速发现周期27

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1.新材料预测的挑战与AI的破局方案：数据+算

法的双重赋能

化工新材料研发面临“多尺度复杂性”与“实验验证滞后”两大痛点：

多尺度复杂性：材料的特性往往源于跨多个尺度的相互作用——从电子在量子层面

的行为到我们在宏观层面观察到的性质（例如强度、电导率）。准确建模这些相互作

用在计算上十分困难。材料在宏观层面所表现出的特性（如在应力下的弯曲程度）是

其微观结构（原子排列、键合方式），甚至更细致的亚微观特征（电子分布）共