申报单位：厦门大学、嘉庚创新实验室、厦门依华智慧科技有限公司

案例背景

高分子材料单体种类繁多且配方复杂，反应参数空间巨大，传统材料研发高度依赖人工试错，效率低、成本高，难以适应快速迭代需求。智能化转型中，国内缺乏自主可控的核心技术工具，实验数据碎片化且标准化不足，制约模型训练与验证；实验室研发与产业需求脱节，导致新材料从设计到量产验证周期长、风险高。人工智能与高分子材料研发深度融合不足，缺乏成功落地应用案例，亟需高效智能的新范式突破效率瓶颈。

案例简述

高分子材料在世界科技前沿应用广泛，涵盖从高性能工程塑料到新能源材料、芯片制造电子材料等多个领域。传统依赖人工试错的研发模式存在周期长、成本高等瓶颈，严重制约高分子材料发展进程。国际科研机构加速推进人工智能驱动的科技研发，已在材料性能预测、合成路径设计等领域取得突破性进展，展现出颠覆传统研发范式的潜力。因此，亟需通过人工智能和机器人融合方式提升高分子材料研发效率，服务国家重大需求和新质生产力发展。

创新点

一、技术创新情况

针对材料研发多尺度耦合、数据孤岛严重、依赖进口设备等行业痛点，厦门大学和嘉庚创新实验室洪文晶教授团队在数据治理、模型与算法等层面实现多项关键突破，形成可落地的技术体系。

在数据层面，通过“感知-学习-交互”的智能体协作，将材料研发的“表征-决策-制备”流程智能化、高效化，联合苏州实验室、上海人工智能实验室、北京科学智能研究院等平台，中国科学技术大学、中国科学院高能物理研究所等一流科研院所，以及深势科技等企业，初步构建了高分子材料的百万级实验数据集、计算数据集和文献数据集，以及相关高分子材料大模型语料库。

模型与算法层面，突破跨尺度关联技术，首次构建了特种高分子材料微观分子结构－分子间作用力－宏观流变性能的跨尺度关联模型，为材料性能的精准优化与高效迭代奠定了坚实基础。项目阶段性产品性能已得到应用单位的验证；开发了聚酰亚胺等高分子材料大模型，建立了结构化的知识库体系。基于材料性能需求，大模型智能推荐合成方案，并指导自动化实验平台完成全流程验证，成功开发出玻璃化转变温度突破550℃的高性能聚酰亚胺材料。

二、模式创新情况

依托技术突破，项目构建 “跨领域协同+全链条智能化+场景化落地” 的创新模式，形成高分子材料研发领域的新产品与新业态，推动行业范式升级。在产学研协同模式上，打造 “高校 - 科研院所 - 企业” 跨领域创新网络，联合国家级平台、一流科研院所，以及行业龙头企业，构建智能实验室“算法驱动 - 材料创新 - 场景验证” 闭环攻关体系。

在服务模式上，推出“定制化智能研发解决方案”，针对新能源、电子电器、航空航天等不同领域需求，提供从数据生产到模型验证的全链条服务。面向新能源电池领域，为相关企业定制基于AI算法的电池关键原料智能研发系统，实现原料的智能制备、自动表征、配方的智能筛选和迭代；面向芯片制造领域，与恒坤新材料共同构建高通量智能有机合成系统和开发专用智能算法，实现研发全流程闭环优化。

在成果转化模式上，基于科研智能的高分子材料研发，孵化厦门依华智慧科技有限公司、厦门智储大装置研究院有限公司等企业，推动技术向产业化延伸。同时，积极参与智能实验室和智能平台相关标准制定工作，形成 “技术研发 - 标准制定 - 产业应用” 的良性循环，为材料领域智能化转型提供可复制的 “产学研用” 范本。

应用实效

1. 新能源电池高分子材料领域与新源企业密切合作，建立基于AI算法的电池关键原料智能研发系统，实现原料的智能制备、自动表征、配方的智能筛选和迭代，具备每日100组配方的智能研发能力。初步对氟代羧酸酯、环状氟代羧酸酯以及氟代芳香类化合物组成的巨大配方空间进行搜索，实现锂电池电解液“干湿闭环”研发范式—非常规温度电解液的智能研发，通过自动化实验完成40组配方内筛选四元电解液配方的最优值。

2. 电子电器高分子材料领域与光刻胶企业开展多项科研项目合作，共建校企联合研发中心，合作领域涵盖先进半导体材料、电子化学品，已实现面向ArF光刻胶树脂合成工艺路线开发；共建联合研发中心开展多项技术联合攻关。

3. 航空航天高分子材料领域与航天企业合作，突破了无人干预条件下航空航天特种高分子材料合成、表征和智能迭代的材料研发实验系统关键技术，实现了实验系统全链条软硬件的国产化自主可控。