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當前，全球科技競爭正向基礎研究與前沿交叉領域縱深推進，人工智能驅動科學研究（AI for Science，AI4S）正成為實現高水平科技自立自強、重構科學研究范式的核心引擎。凝聚態物質科學與量子科技、新能源、新材料等產業緊密相關，在這一領域深度推進AI4S，直接關系到我國能否突破關鍵核心技術瓶頸，為培育新質生產力奠定堅實的科學基礎。

凝聚態物質科學領域發展AI4S面臨挑戰

凝聚態物質科學包括實驗制備、表征測試、規律發現和理論解釋等相對獨立的環節，過程高度依賴研究者經驗與直覺，存在試錯成本高、研發周期長等局限。隨著研究體系日趨復雜及學科交叉需求日益迫切，傳統模式的瓶頸愈發凸顯。AI4S推動科研從“人力密集型”經驗試錯轉向“數據與智能密集型”理性設計與預測。這一范式轉變不僅能大幅提升研發效率、縮短從基礎研究到產業應用的周期，更有望通過解析高維復雜關聯，催生新的科學發現與理論體系。

然而，凝聚態物質科學是典型的“小數據、大科學”，發展AI4S面臨一系列挑戰，主要集中體現在數據、技術與創新生態三個層面。

高質量科學數據是AI4S的基石。目前，科研人員正通過構建數據匯聚與融合平臺整合凝聚態物質科學數據，為AI模型性能的優化奠定堅實數據基礎，其技術路徑主要包括：在底層打通從大科學裝置到數據平臺的自動采集通道，確保數據源頭可用、可管；在上層對多源異構數據進行匯聚、治理、標注與標準化，逐步構建跨學科、高質量的“AI-Ready”數據體系。盡管如此，凝聚態物質科學數據依然存在資源匱乏、孤島化嚴重、數據量不足、標準不一、缺乏有效數據匯聚機制和工具、難以形成適合AI訓練的優質數據集等問題，需進一步完善自動采集與全生命周期管理體系。

數據治理技術是AI4S的驅動力。目前，一些研究團隊正著力開發高效的數據處理算法與工具，提高數據治理的智能化水平，并充分發揮數據效能，支撐更多前沿突破。在月壤中首次發現含分子水的新礦物、實現十萬量級新拓撲絕緣體的高效篩選、高溫超導材料磁通釘扎智能設計與實驗驗證等，都彰顯了數據智能應用在推動科學進展中的重要作用。然而，在科研實踐中，凝聚態物質科學仍存在數據采集與處理自動化程度較低的問題，研究人員還需要花費大量時間在數據收集、清洗、整理等重復勞動上，流程沒有系統化、智能化，嚴重制約科學研究效率。

數據創新生態是AI4S持續發展的保障。研究人員正著力構建支持數據共享與協同的研究平臺與社區，建立覆蓋“數據—評測—應用”全流程的標準化體系，推動研究過程可追溯、結果可比較、協作可信任，并以此培育開放協同的創新生態。目前，已有相關實踐初步展開，例如覆蓋晶體材料拓撲分類、XRD智能結構解析等模型的標準化評測體系，有效支撐了規模化、協同化的數據驅動科技創新。然而，數據創新生態所必需的數據基礎設施、存儲算力、標準協議、共享機制、協同機制等基礎支撐仍顯不足，導致數據流通不暢、協作效率低，跨團隊協同創新能力還有待進一步加強。

多方發力促凝聚態物質科學數智化發展

凝聚態物質科學數智化發展已成為全球主要經濟體的國家戰略。美國“創世紀計劃”、英國“國家AI戰略”等國家級戰略布局，均將凝聚態物質科學與人工智能的深度融合置于核心位置，通過建立大規模、高質量的凝聚態物質數據庫，并推動其與生成式AI的深度融合，以此變革研發范式，搶占信息、能源等關鍵領域的科技制高點。我國在該領域也進行了積極探索。以中國科學院凝聚態物質科學數據中心為例，通過前期部署，系統推進實驗、理論和計算數據全鏈路的研發與整合，目前該中心已在軟硬件平臺、高質量數據集、數據標準、智能應用與生態共享等方面取得了系統性進展。

面對AI4S的發展大勢，為進一步在凝聚態物質科學領域推動AI4S，我國凝聚態物質科學數智化發展應從以下幾方面著力。

一是構建標準化、高質量的國家級數據基座。推進數據鏈的前后端協同建設：前端建設科學數據工廠，以提升標準統一的高質量科學數據的產出效率；后端建設自主實驗室，加快數據賦能材料創新的場景探索和實際落地。

二是持續推動科學數據基礎能力建設。重點強化數據采集、治理、應用和共享服務，增強數據平臺與實驗設備的結合，開發智能化數據采集工具，探索“計算—實驗”迭代優化模式，支撐前沿科技創新與重大成果產出。

三是營造開放、協同、可持續的數據生態。通過降低數據使用門檻、明確權屬收益機制、強化培訓服務，將“不敢、不會、不愿、不便”轉化為“敢用、會用、愿享、便取”的新格局。

四是構建“產學研用”深度融合的創新聯合體。完善從數據源頭到應用市場的全鏈條數據生態，推動科學數據應用的市場化運作，前瞻布局數據產品、智能軟件、解決方案等多元化服務模式，為實現科學數據平臺長期自主運營與價值創造奠定基礎。

數據科技的突破將直接增強我國在凝聚態物質科學領域的自主創新能力和國際競爭力。面向未來，需系統推進數據基礎設施建設與生態培育，強化高質量數據供給與智能工具賦能，支撐量子材料、新能源等關鍵領域的源頭創新，為我國加快實現高水平科技自立自強、發展新質生產力提供堅實的數據基石和持續的創新動力。

（作者：翁紅明，系中國科學院物理研究所研究員、中國科學院凝聚態物質科學數據中心主任）