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  人工智能（AI）正憑借強大的數據挖掘與預測能力，推動高分子科學研究范式變革。將AI系統性地應用于高分子材料創新，實現從“經驗驅動”到“AI驅動”的研究轉型，已成為重要趨勢。然而，高分子材料本身的數據稀疏性、多尺度結構數字化難題，以及跨尺度構效關系建模的復雜性，為AIfor Polymers的發展帶來諸多挑戰。

  華東理工大學林嘉平教授、高梁副教授系統梳理了AI驅動先進高分子材料設計的前沿進展、核心挑戰與應對策略，并對未來發展方向作出前瞻性展望。2025年11月20日，該重要綜述以“AI-Assisted Design of Advanced Polymeric Materials: Challenges and Solutions”為題發表在國際著名期刊《Advanced Materials》。論文通訊作者為林嘉平教授，高梁副教授與宋思勤博士為共同第一作者。

  高分子材料的復雜性遠超其它材料體系，其性能不僅取決于重復單元的化學結構，還受到分子量及其分布、鏈序列、聚集態結構（如結晶、取向、相分離）等多尺度因素的共同影響，并與加工條件密切相關。這種復雜的“結構-性能”關系，使傳統依賴經驗的“試錯法”研發模式效率低、成本高。AI正推動高分子研究范式從經驗走向數據驅動。然而，高分子的數據稀疏性、多尺度結構數字化、復雜構效建模等難題，為AI驅動的高分子材料智能設計與優化，帶來了諸多挑戰。近年來，為應對這些挑戰，來自實驗、理論、計算模擬等方面的高分子研究人員，正為此付諸努力，形成了值得借鑒的新方法、新技術。

圖1. AI驅動高分子材料設計流程總覽

高分子的數據融合與數字化

  構建高質量數據庫并實現合理準確的數字化是AI for Polymers的重要基礎。面對高分子領域存在的“小數據”挑戰，可采用多種數據增強與融合策略：一是利用理論計算和模擬生成數據，結合多保真度學習策略融合低精度數據以建立穩健模型；二是采用數據遷移方法，借助化學結構相似、數據相對豐富的高分子體系，增強目標體系的建模表現。此外，遷移學習通過在大型數據集上的預訓練，再針對小數據集微調，也被證明能有效提升模型在數據稀缺場景下的預測表現。

圖2. 高分子的數據融合與數字化

  在結構數字化方面，從化學式到復雜的多級結構，都需要轉化為計算機可讀的數字形式。早期研究多借鑒小分子領域的數字化方法，如SMILES字符串、分子圖、分子指紋等。然而，這些方法在高分子特有的鏈結構、序列和拓撲數字化等方面存在方法局限。為此，研究人員近年來開發了更適用于高分子特性的數字化策略，如BigSMILES、聚合物指紋等方法。而對于聚集態結構（如相分離形貌），圖像處理或標簽化的數字化手段則是值得探索的可行策略。

圖3. 高分子結構數字化的代表性方法

建立先進的高分子預測模型

  為描述高分子的復雜構效關系，除了經典的機器學習等方法，多任務學習、多模態學習是建立更為先進預測模型的有效途徑。當前，超越傳統單一學習任務的先進AI算法正逐漸展現出巨大潛力。其中，多任務學習通過訓練模型來預測多個相關屬性，實現了任務間的數據和知識共享，尤其適用于數據稀疏場景。該綜述詳細介紹了兩種主流的多任務神經網絡架構：NN-MT1和NN-MT2，其特點是分別采用基于多源數據的多任務學習，以及基于錨定選擇器向量的多任務學習。

圖4. 高分子材料的多任務學習

  多模態學習是應對高分子復雜構效信息建模的重要方法。這些信息常以多種不同模態形式存在，如化學結構文本和圖像、光學顯微鏡圖像、光譜數據等。多模態學習框架能夠整合這些異構數據，通過特征融合與對齊技術，學習更具代表性的聯合特征表示，從而更全面地捕捉多尺度結構-性能關系。此外，通過學習不同模態數據之間的關聯，多模態學習還可以實現跨尺度、跨模態的信息重建，如從小角X射線散射數據重建掃描電鏡圖像。

圖5. 高分子材料的多模態學習

高分子材料的智能設計

  完成數據庫與數字化、構效建模之后，就是發展并應用AI模型及算法完成高分子的智能設計與優化。在智能設計方面，AI驅動設計已從傳統的“正向設計”（高通量虛擬篩選）發展到更具革命性的“逆向設計”。其中，正向設計是在有限、預定義的化學空間中篩選，而逆向設計則從目標性能出發，利用生成式AI（如變分自編碼器、循環神經網絡、Transformer等）自我迭代、主動生成具備特定結構或性能的新材料。這些生成模型與性能預測模型結合后，可構建強大的智能體，在龐大化學空間中自主導航，通過迭代評估與優化，定向進化出滿足設計目標的高分子材料。

圖6. 高分子材料的AI驅動正向設計與反向設計

  對于高分子材料的配方和加工條件的高效優化，AI驅動的貢獻不容忽視。面對多組分體系的高維參數空間，甚至是相互制約的多目標優化難題，發展貝葉斯優化、粒子群算法等全局優化算法，或結合主動學習策略，能夠以最少的實驗迭代次數，快速定位帕累托前沿上的最優解。

圖7. 高分子材料的AI驅動高效優化

未來展望與發展方向

  未來的研究方向聚焦于聚合物語言模型、高通量平臺和可解釋性AI模型等方面。首先，聚合物大語言模型正成為智能設計的新引擎，通過在海量化學文獻與高質量數據庫上進行預訓練，這類模型能夠理解高分子領域的專業術語、反應機理與構效關系，實現基于自然語言的結構生成、性能預測與合成路徑規劃。其次，自動化高通量實驗平臺則為AI驅動的高分子材料研發閉環提供了硬件和數據基礎。未來，集成機器人技術、實時傳感與AI決策的系統，有望實現高分子合成、表征與測試的全流程自動化，它們不僅高效執行AI生成的配方與工藝方案，還通過實時反饋持續優化，構建自進化的“智能實驗室”。此外，為讓科研人員更好地理解AI模型，需要持續發展更具可解釋性的方法。除了事后分析的可解釋性增強技術，將領域知識（如物理機制）嵌入AI模型等方法，正在推動“灰箱”甚至“白箱”模型的發展，以增強AI模型的可靠性和科學洞察力。

  當前，AI正以前所未有的深度與廣度重塑高分子材料的研究范式，不僅加速了新材料的發現進程，更推動高分子科學向數據驅動、機理融合的新階段躍遷。隨著聚合物的大語言模型、自動化平臺與可解釋性方法的持續突破，一個高效精準、可溯源、自進化的高分子智能設計時代必將到來。

  原文鏈接：https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202516857