钛媒体 App 11 月 10 日消息，在 2025 年世界互联网大会乌镇峰会 " 人工智能赋能科学研究论坛 " 上，中国科学院院士、上海硅酸盐研究所研究员陈立东指出，人工智能正以前所未有的速度推动材料科学研究的发展，尤其在加速新材料发现方面展现出巨大潜力。他以与中国科学院自动化所的合作为例介绍，借助 " 磐石 " 大模型构建了全自动端到端的材料逆向设计系统 S1-MatAgent，可自主完成文献阅读、材料计算和优化。在新型析氢合金催化材料研究中，该系统从两千万候选中快速锁定 13 种高性能材料，其中新发现材料活性较商用催化剂提升 38%，将原需数月的设计周期压缩至数周，标志着材料研发从 " 经验试错 " 向 "AI 驱动 " 迈出关键一步。

不过，陈立东院士也指出，当前人工智能在材料科学中的应用仍面临诸多高难度科学问题，例如材料结构周期性破缺导致的 " 测不准、测不到、测不全 " 等挑战，限制 AI 模型 的物理一致性与跨域泛化。他期待未来人工智能在跨尺度建模方面实现突破，构建从原子到宏观尺度结构的统一知识表示体系，将常规测试推演至极端服役行为，推动材料研究向大数据与人工智能驱动的 " 第四范式 " 转型。此外，他还强调，人工智能在材料领域的深入应用也将反哺其自身发展，为算法演进与智能体构建提供新的思路与方向。（广角观察）