近日，MDPI第二届材料学科峰会 - AI材料在广东以色列理工学院举办。本届峰会由4大中国科学院院士领衔参会，汇聚来自60多所院校和企业的近180名顶尖科学家和青年学子，共绘人工智能与材料科学融合创新蓝图。

在这场科学盛宴中，广以学生媒体中心的记者们活跃在台前幕后：他们勤思善问，与学者对话，用镜头捕捉高光瞬间，以笔触记录收获感悟。让我们一同透过他们的视角，重温这场启迪思维的学术之旅。

 张乐彤（生物技术与食品工程专业）

11月2日，MDPI第二届材料学科峰会在广以举行。这是一个值得纪念的日子，它不仅是我开启自己“记者”身份的第一次实践，还让我有机会与参会的各界大咖们共同进行“思维碰撞”，使我受益匪浅。

本次峰会聚焦AI与材料学科的融合，深度探讨了AI为材料选择、材料应用带来的便利，极大简化了人们找寻适合材料的复杂繁琐过程。会议中，最令我印象深刻的是中国科学院院士、中国科学院物理研究所汪卫华教授带来的《AI 赋能非晶材料研究》报告。他首先总体阐述了在AI兴起之前材料研发的两大困难之处：维度灾难和材料的成分与其多维度结构导致的性能不确定性，这让从古至今的科学家们只能使用低效且成本极高的传统试错模式来检验材料的应用性。而在AI兴起之后，将我们的需求与数据库进行联系，发现材料中隐藏的简单规律（人们在研究中往往忽视的），可以将材料成分工艺—性能所映射的复杂关系转化成一种线性关系。这样一来，既极大缩小了样本空间，又可以帮助研究人员发现材料高维度的隐藏规律。

在仔细听完汪院士的报告之后，我对于AI在材料领域所展现的巨大潜力产生了极大的期待与憧憬，但仍然对于“AI是否可以根据我们的需求将世界上已知的10的30多次方的材料类型锁定到特定的某一种”产生了疑问。于是，在问答环节，我主动举手向他请教了这个问题。汪院士耐心地向我解释道：“AI 可以极大地简化我们发现目标材料的艰辛过程，但是无法完全代替人工对于缩小范围后的材料试验过程。我们是借助AI而不是被AI取代。”

其他教授们的报告也十分精彩，让我们看到AI在各个领域的蓬勃发展为未来科技带来的巨大福祉。我是生物专业的学生，在查阅了关于AI与柔性传感器结合的应用之后，我惊奇地发现这种柔性传感器不仅可以检测人体健康，避免了佩戴健康手表等电子设备的不适感，还可以应用于人造皮肤！或许在未来的某天，当我们正无忧无虑地在操场上挥洒着汗水，一种隐藏于皮肤中的健康传感器正时时刻刻监测我们的心率与呼吸。这是多么神奇的事情啊！

作为学生记者，参与这样的学术盛会拓宽了我的认知，丰富了我的知识储备，也让我在交流中变得更加自信，敢于提出自己的看法。我非常荣幸能够参与到本次峰会的采访中，聆听着AI在材料乃至各个领域的广阔前景。这也让我更加确信，也许在不远的未来，我们一些天马行空的奇思妙想，在AI的帮助下，可以成为现实。

彭子昂 摄

 张可涵（生物技术与食品工程专业）

本次材料学科峰会让我近距离接触了院士和教授们，聆听了多场以“AI赋能材料研发”为主题的报告，了解了当前的学术研究方向，并对材料学科和AI有了新的认知。

近些年AI领域发展迅猛，从“人工智障”变成了能真正解决各类问题的“人工智能”，进入了人们生活中的方方面面，甚至在学术研究中发挥着重要作用。我们都知道AI可以通过深度学习建立大模型，进行高精确度的计算、预测，大大节省人力、物力。在设计新材料、预测陌生结构方面，AI都有亮眼的发挥。

“可以试试AI，这是一个很好用的工具，或许是新的方向。”在询问贾金锋院士关于“本科生做课题可以从什么方面入手”时，他毫不犹豫地给出了这样的回答。在院士高峰论坛环节，院士们也纷纷表达了对AI的积极态度，鼓励大家多学习运用AI。或许AI会像网络一样，在不久的未来成为不可替代的新潮流。

让我印象深刻的是，教授们都很亲切，学术氛围很浓重。参与本次会议采访让我觉得多多接触前沿的研究是很有必要的，一是增长阅历，有利于自己做研究；二是了解目前学术界流行的风向，比如充分运用AI。不过可惜的是受时间限制，以及自己不小心错过了提问的机会，没能向教授们更多地交流请教，下次一定要抓住机会或者自己创造互动的机会。

 王一宸（生物技术与食品工程专业）

我曾以为学术会议与业界大咖对本科生遥不可及，直到有幸在广以参与MDPI材料学科峰会，这份认知才被彻底打破。活动中，我与材料学科前沿引领者面对面交流，惊喜地发现他们格外乐于与本科生分享经验、答疑解惑。

在峰会上，我有幸与贾金锋院士交流。谈及会议中最令他印象深刻的内容，他认为是人工智能在多学科中的广泛渗透及其在生活中的应用。“它不仅为材料科学研究注入新动能，也在实质性地推动诸多其他学科的发展进程。以材料学为例，人工智能的融入已显著提升新材料研发效率。在不久的将来，我们将看到更多新型材料被广泛应用于日常生活的各个方面。”

我还向沈健教授请教了“基于自旋体系的智能计算这一高效计算方法，在实际应用中面临哪些机遇与挑战？”他详细地向我解释道，“主要挑战在于如何实现其通用性。通常我们希望一个计算硬件能灵活处理多种任务，但就目前所涉及的大多数功能体而言，单一硬件实现广泛通用仍较为困难。不过，我们可以通过寻找不同的物理体系，使其分别擅长处理特定类型的任务——例如某些体系在联想记忆方面表现优异，另一些则擅长图像处理——这反而可以转化为一种优势，有助于构建结构简洁、速度快、能效高的专用系统。我们已实现的研究表明，自旋体系在纳秒级超快速图像处理方面的能力，已远超现有芯片与软件的处理速度。目前，我们正在推进一项更具雄心的计划：开发一种基于全新物理架构、性能超越图形处理器（GPU）的新型芯片。如能成功，预计将在相关领域产生深远影响。”

通过深入沟通，我对材料×AI的跨学科发展趋势，以及自旋体系智能计算等高端科技有了进一步的认识，更在心中深深埋下了对材料学科的憧憬与探索热情。这次经历让我明白，顶尖学术从未设限，只要心怀热爱，年轻学子也能触摸前沿、逐光而行。

彭子昂 摄

 刘佳怡（化学工程专业）

这次材料学科峰会让我对AI赋能材料发展深感震撼。一方面，AI提升材料发现效率。传统材料研发依赖“试错法”，例如新型电池材料从理论预测到实验验证需耗时数年；而AI可一次性筛选数百万种化合物，将新型材料发现效率提升百倍，同时降低研发成本。另一方面，AI有助于建立数据库，便捷高效地赋能新材料的发展。 

在听了郑庆彬教授《多功能碳纳米复合材料柔性传感器及其AI应用》的报告后，我对于未来这种传感器在校园中的应用感到好奇。我大胆地向郑教授提问，他耐心地回答道，“最直接的就是在玩游戏时进行健康监测。有的特别灵敏的传感器可以测脉搏或其他信号，比如贴在手腕上，它延展性良好且抗拉，是模量很低的弹性体，就像皮肤一样，无感就能实现健康监测。传统的材料，比如金属，无法贴合；而这种新型传感器造价非常低，中间是碳材料氧化石墨烯，可以大规模应用。” 

与专家学者的互动让我在知识和视野上都得到了拓展。与专家面对面交流和探讨问题，不仅让我深入了解了新材料在现实生活中的应用，还开拓了眼界，增长了见识，并且学会了专业领域的思维方式和研究方法。一切研究都基于需求，我们要善于发现日常生活中的需求，让AI赋能，使我们的生活更加便利、便捷。此外，与专家学者的互动增强了我学习的动力和信心。作为化工专业的学生，我也希望未来让AI赋能化工行业的发展。 

这次采访实践让我意识到，作为学生记者要加强自己的临场应变能力。就像这次峰会，由于时间问题取消了学者报告结束后的提问环节，还好我抓住时机，在郑教授做完报告后走到他身边进行采访，没有错失宝贵机会。此次活动还让我突破了对记者的传统认知。我们或许没有材料方面的专业知识或采访经验，但胜在有“初生牛犊”的热情与独特的学生视角——虽然我们带着学生的懵懂，但也能踮起脚触摸科技的高度。未来我会一直保持表达的热情，参与更多的活动。

文/图：GTIIT传媒与公共事务部、GTIIT学生媒体中心