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【进展】西安交大材料学院科研团队在材料信息学领域取得新进展

23 小时前 / 阅读约12分钟

来源：集微网

西安交大团队回顾材料信息学演进，展望AI科学家与虚拟实验室未来；华中科大《先进电子学与微系统》入选卓越期刊计划；Ceva在恩智浦处理器上实现AI加速；哈工大团队在OLED材料开发取得新进展。

1.西安交大材料学院科研团队在材料信息学领域取得新进展

2.华中科技大学《先进电子学与微系统（英文）》入选中国科技期刊卓越行动计划二期高起点新刊项目

3.Ceva在恩智浦的软件定义车辆处理器上实现实时人工智能加速

4.哈工大何自开教授团队在深蓝、圆偏振有机发光二极管材料开发领域取得新进展

1.西安交大材料学院科研团队在材料信息学领域取得新进展

近日，西安交大材料学院科研团队在《先进材料》（Advanced Materials）上以《材料信息学：从萌芽到人工智能时代的自主发现》（Materials Informatics: Emergence To Autonomous Discovery in the Age of AI）为题发表论文，全面回顾了材料信息学从概念萌芽到人工智能（AI）时代的演进历程，重点探讨了该领域如何从早期的辅助工具发展为驱动自主发现的核心引擎。研究深入分析了主动学习，如贝叶斯优化（BGO）与强化学习（RL）在材料设计中的应用与优劣，指出RL在高维空间探索中的独特优势；系统评估了基于Transformer的大语言模型（LLMs）在材料科学中的应用，通过对比特定领域模型（如SteelBERT）与通用语言模型（如DeepSeek、Gemini），揭示了LLMs在小样本学习与推理能力上的潜力。文章最终展望了“AI科学家与虚拟实验室”的未来，强调了主动学习、大语言模型预测结果的不确定性量化、检索增强生成（RAG）以及AI智能体（Agents）在构建完全自主的自动驾驶实验室（Self-Driving Labs）中的关键作用。

材料信息学研究生态系统的历史演进时间轴

从1944年Schrödinger提出的非周期性晶体概念和1948年Shannon的信息论为基础，经历了1970年代的二元晶体分类研究，到2011年美国材料基因组计划（MGI）的推动。随后，深度学习（如Transformer）和主动学习的引入加速了该领域的发展，直至2020年代自动驾驶实验室的兴起，预示着2025年后将迈向“虚拟科学家”和自主材料发现的新时代。

本研究总结了人工智能正在重塑材料科学的研究范式，从传统的试错法通过“材料基因组计划”过渡到数据驱动的科学，并正在迈向完全自主的发现阶段。文章指出，尽管贝叶斯优化在低维空间表现良好，但强化学习（RL）为解决高维材料设计难题提供了更具扩展性的方案。在生成式AI方面，Transformer和大语言模型（LLM）展现了惊人的潜力，研究表明，顶级的通用大语言模型（如DeepSeek、Gemini）在适当的提示工程（如Few-shot）下，其对材料属性的推理和预测能力已能媲美甚至超越针对特定材料训练的专用模型（如SteelBERT）。

展望未来，材料信息学（Materials Informatics）将不再局限于单一的属性预测工具，而是向“虚拟材料科学家”进化。这一愿景的实现依赖于以下关键发展：1）从“前向设计”转向“逆向设计”，利用AI智能体根据目标属性自主规划路线；2）增强可解释性，利用因果推理和物理信息神经网络（PINNs）打开深度学习的“黑箱”；3）构建多智能体协同系统，结合云端大语言模型的推理能力与本地小模型的隐私安全性；4）检索增强生成（RAG）与主动学习的融合，解决“小数据”与“大数据”共存的挑战，实现更高层次的战略决策与创新。

该论文作者单位为金属材料强度全国重点实验室、金属多孔材料全国重点实验室。该论文是在西安交通大学材料学院孙军院士和丁向东教授共同指导下完成，博士生刘宇杰参与，高志斌副教授为论文通讯作者。

论文链接：https://doi.org/10.1002/adma.202515941（来源：西安交通大学）

2.华中科技大学《先进电子学与微系统（英文）》入选中国科技期刊卓越行动计划二期高起点新刊项目

2025年12月5日，中国科技期刊卓越行动计划办公室正式发布《关于下达2025年度中国科技期刊卓越行动计划二期高起点新刊入选项目的通知》（科协创函刊字〔2025〕53号），公布了本年度获批的高起点新刊名单。由华中科技大学集成电路学院牵头申请创办的《先进电子学与微系统（英文）》（Advanced Electronics and Microsystems）成功入选，正式获准进入国家高水平科技期刊建设序列。

“中国科技期刊卓越行动计划”是我国科技期刊领域支持力度最大、覆盖面最广的重大专项，由科协、财政部、教育部、科技部、国家新闻出版署、中国科学院、工程院等七部委联合实施，旨在培育世界一流科技期刊，服务科技强国建设。二期计划（2024-2028年）重点部署推进三大任务，其中“高起点新刊”项目旨在优中选优，优先配置刊号资源，支持在前沿、新兴和交叉学科领域创办高水平学术期刊，助力其快速成长为国际一流学术平台。

《先进电子学与微系统（英文）》紧密围绕微纳电子、高端芯片、智能传感、柔性电子、微系统集成等前沿交叉领域，致力于报道从基础材料、核心器件到系统集成全创新链上的突破性成果，促进学科深度交叉融合，服务国家重大战略需求与产业核心技术创新。

此次成功入选，是国家主管部门对华中科技大学在该领域深厚学术积淀、卓越科研实力以及清晰办刊愿景的高度认可。学校将严格按照国家出版法规，高起点、高标准地推进创刊工作，力争将该刊打造成为汇聚全球创新思想、引领学科前沿发展、具有重要国际影响力的权威学术期刊，为提升我国在全球电子与微系统领域的科技竞争力贡献“华科大力量”。（来源：华中科技大学）

3.Ceva在恩智浦的软件定义车辆处理器上实现实时人工智能加速

恩智浦S32Z2和S32E2实时处理器集成Ceva的AI DSP，为软件定义车辆提供预测分析、能量管理和智能控制功能。

随着车辆向软件定义平台演进，对实时处理、安全性和智能化的需求正在加速增长。领先的智能边缘芯片和软件IP授权商Ceva公司(NASDAQ：CEVA)宣布，恩智浦半导体(NXP® Semiconductors)已将Ceva的AI DSP集成到S32Z2和S32E2处理器中，这两款处理器旨在支持软件定义车辆中的下一代实时域和区域控制模块。

ResearchAndMarkets预测全球软件定义汽车市场规模将从2024年的2,135亿美元增长到2030年的1.2万亿美元以上，复合年增长率(CAGR)高达34%。这主要得益于汽车制造商采用集中式运算架构并实现软件驱动功能的商业化。这种转型正在推动对实时处理器(例如NXP的S32Z2和S32E2)的需求，这些处理器能够在多应用环境中提供高效能、确定性、安全关键型控制以及人工智能推理所需的运算效率。

恩智浦半导体的S32Z2和S32E2系列芯片借助Ceva的SensPro AI DSP技术实现实时决策和智能感知，使车辆能够解读周围环境并做出精准响应，成为了此策略的核心。Ceva的SensPro AI DSP可支持多种应用，例如延长电池寿命的预测分析、预测性车辆维护、驾驶监控以及车内语音控制接口等。

恩智浦半导体汽车处理器副总裁兼总经理Robert Moran表示：“S32Z2和S32E2系列旨在满足下一代汽车对效能、安全性和可扩展性的严格要求。我们集成了Ceva的AI DSP以提供客户所需的机器学习和人工智能功能，从而加速软件定义汽车实时计算应用领域的创新。”

Ceva首席执行官Amir Panush表示：“随着汽车互联性和智能化程度不断提高，实时处理传感器数据并应用人工智能的能力至关重要。我们与恩智浦合作，将强大的Ceva AI DSP平台与先进的汽车实时处理器结合，有助于加速向软件定义汽车的转型。”

Ceva的SensPro AI DSP架构包含一系列DSP/ML处理器，这些处理器针对传感器处理、AI推理和控制算法进行了优化，可在满足汽车应用严苛的功耗和安全要求的前提下，提供卓越的每瓦效能。更多信息，请浏览https://www.ceva-ip.com/product/ceva-senspro2/（来源： CEVA IP）

4.哈工大何自开教授团队在深蓝、圆偏振有机发光二极管材料开发领域取得新进展

近日，哈工大深圳校区前沿学部理学院何自开教授团队在有机发光二极管（OLED）材料研发领域取重要进展，相关成果发表在化学领域国际顶级期刊《德国应用化学》（Angewandte Chemie International Edition）上。研究团队分别针对高效圆偏振发光（CPL）材料和高效深蓝光OLED材料的设计与合成提出了创新策略，推动了相关领域的发展。

圆偏振发光材料体系实现高效率与高不对称因子协同提升

团队致力于解决圆偏振OLED（CP-OLED）材料的手性结构稳定性差、发光不对称因子低的难题。设计并合成了一对基于三蝶烯桥联的点手性给体-受体结构对映体分子(R,S)-TPPT和(S,R)-TPPT。

该分子独特的手性中心源于三蝶烯骨架上的碳原子，具有优异的热稳定性，在升华过程中不易消旋。团队进一步提出了“手性单分子→手性激基复合物→手性能量转移宿主”的三步放大策略，通过构筑激基复合物有效减小电偶极跃迁矩、调控电偶极与磁偶极跃迁矩的取向角度，并利用高效的能量转移过程，成功将光致发光的不对称因子从单分子水平的~10⁻⁴;量级逐级放大至~10⁻²量级。

基于该策略制备的CP-OLED器件性能优异，最大外量子效率（EQEmax）高达31.8%，同时实现了高达2.2×10⁻²的电致发光不对称因子（gᴇʟ），是目前报道的基于小分子手性材料的CP-OLED中，同时兼具高效率与高g因子的优异成果。

a) (R,S)-TPPT, (S,R)-TPPT, PO-T2T和PO-01-TB的化学结构。b)通过逐步放大策略增强光致发光不对称因子（gᴘʟ）和电致发光不对称因子（gᴇʟ）的示意图。

深蓝光热激子材料突破效率与色纯度瓶颈

与此同时，团队针对当前深蓝光OLED材料普遍存在的效率低、色纯度难以满足超高清晰度显示标准（如BT.2020）的问题，创新性地设计并合成了一类基于新型螺芴咪唑（SFI）刚性骨架的热激子发光材料。

通过理论计算与瞬态吸收光谱分析，团队揭示了该类材料可通过高位反转系间穿越过程高效利用三重态激子，从而突破传统荧光材料25%的激子利用效率限制。其中，基于tCz-SFI分子的OLED器件实现了深蓝光发射，峰值波长410 nm，色坐标达到（0.161, 0.043），完全满足BT.2020标准中对蓝光色纯度的严苛要求（CIEʸ ≤ 0.046）。同时，该器件取得了高达12.55%的最大外量子效率，为深蓝光热激子荧光OLED树立了新的性能标杆。