报告概述

全球材料发现领域的人工智能市场规模预计将从 2024 年的5.364 亿美元增至 2034 年的55.842 亿美元左右，在预测期内复合年增长率为26.4% 2025 年至 2034 年。根据 Market.us 发布的最新报告，2024 年，亚太地区占据市场主导地位，占据 42.1% 份额，收入2.258 亿美元。

材料发现市场中的人工智能是指使用机器学习和数据驱动算法等人工智能工具来加速发现、设计、开发和测试新材料。该技术通过快速预测硬度、耐热性和耐久性等材料特性，帮助研究人员和行业缩短从概念到产品的时间。尤其是我们对于航空航天、能源和电子等领域的聚合物、合金、纳米材料和先进材料来说，这非常有用。​

主要驱动因素是对更快研发周期的需求不断增长。人工智能通过预测大型数据集的结果来减少实验所需的时间，从而加速创新。对智能和可持续材料的需求也不断增长，特别是在汽车、航空航天和清洁能源领域。材料科学中大数据的可用性提高了人工智能的有效性，从而实现更精确的分析和设计。​

加速开发性能改进的新材料的需求推动了材料发现领域人工智能的市场。人工智能技术可以快速筛选和预测材料行为，从而显着缩短研究时间和成本。这种速度和效率使公司能够更快地创新，满足电子、能源和医疗保健等行业对先进材料日益增长的需求，减少试错实验。

例如，2025 年 9 月，总部位于剑桥的 CuspAI 宣布已完成 1 亿美元的 A 轮融资，旨在加速人工智能驱动的材料发现。该公司专注于开发代理人工智能系统，支持研究人员通过简单的英语交互实现特定目标。他们的技术旨在通过应用先进的人工智能模型来加快传统上需要多年时间的发现和优化过程，从而显着缩短材料创新周期。

主要发现

• 2024年，机器学习领域在材料发现市场的全球人工智能中占据领先地位，占有41.5%的份额。
• 2024年，电池材料领域是最主要的材料类别，占全球人工智能材料发现市场的32.4%。
• 2024 年，化学公司代表了主要的最终用户群体，在全球人工智能材料发现市场中占据53.2%的主导份额。
• 在31.2%的强劲复合年增长率的支撑下，2024年中国人工智能材料发现市场的价值1.116亿美元。
• 2024年，亚太地区是人工智能材料发现领域的领先区域市场，拥有超过42.1% 全球份额。

性能和关键市场洞察

关键性能和生产力统计

• 研究人员使用人工智能工具时，材料发现率提高了 44%。
• 专利产出增加了 39%人工智能辅助研究团队。
• 人工智能使研发周期缩短5至10倍，新材料成功率提高40％至60％。
• 人工智能集成，整体研发效率提高30％至50％。
• AL 7A77合金等新材料两年内实现商业化比传统时间线快得多。
• 人工智能模型可以在大约 10 秒内模拟 1,000 种二维材料的特性，而传统方法需要超过 1000 万秒。
• 人工智能系统从复杂或嘈杂的实验数据中识别晶体结构的预测精度超过 98%。

行业和市场统计

• 预计材料科学市场中的生成人工智能预计到 2034 年将达到 117 亿美元，高于 2024 年的 11 亿美元，2025 年至 2034 年的复合年增长率为 26.4%。
• 北美在 2024 年占据超过 36% 的市场份额，价值 3 亿美元。
• 最近人工智能驱动的材料研发投资增加了 60%年。
• 目前约有 42% 的研究团队使用人工智能原生模拟平台，还有三分之一处于测试或评估阶段。
• 基于人工智能的材料占全球汽车行业材料使用量的 30%。
• 生成式人工智能可以创造整个能源和材料领域的价值高达 1,400 亿美元。

重大人工智能发现

• Google DeepMind 的 GNoME 工具发现了 220 万种新的稳定晶体材料，相当于大约 800 年的传统发现进展。
• 独立研究人员已经合成了其中 736 种预测材料。
• GNoME 发现了52,000 种类似于石墨烯的新型层状化合物。
• 该系统识别出 528 种潜在的锂离子导体，比之前的主要研究多了 25 倍。
• 超过 380,000 种最稳定的预测材料已可供公共研究。

生成的作用人工智能

生成式人工智能正在通过快速设计具有特定属性的材料来改变新材料的发现方式。生成式人工智能无需手动测试多种组合，而是快速创建新的材料结构，帮助研究人员节省时间。它可以产生满足旧技术可能错过的精确性能需求的材料。

事实上，最近的数据表明，生成式 AI 模型已经产生的材料创意与以前的方法相比，接近实际可用形式的程度高达 10 倍。该技术的工作原理是在虚拟空间中探索许多可能的材料设计，并找到与强度或导电性等目标相匹配的稳定候选材料。

事实证明，它在需要定制材料的领域（例如能源或电子产品）特别有用。因此，生成人工智能可以帮助科学家超越已知化合物，更有效地创造新颖的高性能材料，从而大幅加快创新时间表。

投资和商业效益

在专注于战略材料开发的政府和企业资金的推动下，人工智能驱动的材料平台的投资机会正在增加。政府拨款数十万元数亿欧元的战略研发资金，而大型材料生产商在这一领域进行战略投资。

风险资本也流入配备人工智能原生发现堆栈的初创公司，这些公司有望颠覆传统的材料创新渠道。这一强烈的投资信号表明市场信心不断增强，以及围绕材料人工智能的全球生态系统不断扩大。​

商业利益包括显着加快研究和创新周期、减少对稀缺原材料的依赖以及提高产品性能。人工智能通过更早地确定最佳材料组合来降低材料浪费和生产成本。公司通过加快产品发布和可持续性改进来获得竞争优势。

中国市场规模

中国材料发现领域的人工智能市场正在迅速增长，目前价值1.116亿美元，该市场的预计复合年增长率为31.2%。这一快速增长得益于政府对人工智能研究和材料创新的大力支持，以及私营和公共部门不断增加的投资。

中国对先进制造、清洁能源技术和高科技材料的关注加速了人工智能驱动的发现工具的采用。研究机构与产业界的合作进一步推动新材料的发展，帮助中国在全球技术格局中保持竞争优势。

例如，2025年10月，香港英科智能在BIOHK 2025大会上展示了其用于药物和材料发现的先进人工智能平台。该公司展示了生成式人工智能和自动化如何将传统的发现时间从几年缩短到大约 12-18 个月，同时能够在每个程序中合成和测试数百个分子。

2024 年，亚太地区 在全球 AI 材料发现市场中占据主导地位，占据超过 42.1% 份额，收入2.258 亿美元。这种领先地位源于快速的工业增长、支持人工智能和材料创新的强有力的政府举措以及对研究基础设施的大量投资。

中国、日本和韩国等国家重点关注需要新材料的先进制造和能源技术，从而推动了需求。学术界、工业界和初创公司之间的蓬勃合作进一步推动了创新，使亚太地区成为应用人工智能加速材料发现和开发的关键枢纽。

技术分析

2024 年，机器学习细分市场占据了市场主导地位，占据了市场主导地位全球人工智能材料发现市场41.5%份额。机器学习由于其能够分析大型数据集并发现人类可能错过的模式，它已成为加速材料发现的关键技术。它可以通过从现有数据中学习来预测强度和电导率等材料特性，从而加快有前景的新材料的识别。

此外，机器学习模型非常灵活，可以应用于各种材料，包括金属、聚合物和复合材料。它们易于集成到研究工作流程中，这对于旨在高效创新的科学家来说非常有价值。该技术将传统材料研究转变为更加数据驱动和高效的流程，同时降低成本并加快结果。

例如，2025 年 10 月，IBM 宣布了一个新的人工智能驱动平台，该平台增强了材料发现的机器学习模型，旨在缩短新材料的开发周期。该平台专注于集成大数据集和先​​进算法o 更准确地预测材料特性，支持电子和能源等行业更快的创新。

应用分析

2024 年，电池材料细分市场占据主导市场地位，在全球人工智能材料发现市场中占据32.4% 份额。电池材料是人工智能在材料发现中增长最快的应用领域之一。人工智能有助于寻找能够提供更好的能量存储、安全性和耐用性的新型电池组件。

通过快速筛选数千种化学组合和结构，人工智能有助于识别性能改进的材料，这对于电动汽车和可再生能源存储至关重要。这种方法将试错时间从几年缩短到几个月。

它使研究人员能够在开发过程的早期阶段关注最有前途的候选者。这种速度和精度对于或满足对支持可持续能源目标的先进电池技术不断增长的需求。

例如，2025 年 9 月，Citrine Informatics 宣布对其 AI 平台进行更新，改进了对电池电解液稳定性的预测。这一开发旨在帮助制造商识别更安全、更高效的电解质，缩短电池行业的测试和验证时间。

最终用户分析

2024 年，化学公司细分市场占据主导市场地位，在全球人工智能材料发现市场中占据53.2% 份额。由于需要持续创新，化学公司是材料发现领域人工智能的主要最终用户。

人工智能通过预测哪些新化学品或材料性能最佳，避免缓慢且昂贵的实验测试，帮助他们加速产品开发。这会带来更快的创新周期和开发更高质量产品的能力。

由于人工智能有助于优化化学配方和工艺，因此这些公司受益于效率的提高。通过采用人工智能工具，他们减少了研究成本和时间，从而能够更快地响应市场需求和监管要求。人工智能的广泛采用反映了它在现代化学工业研发中发挥的关键作用。

例如，2025 年 8 月，BenevolentAI 报告了人工智能辅助化学合成预测方面的突破，使化学公司能够更有效地设计新的高性能材料。该技术提高了配方准确性，加快了开发周期并降低了成本。

新兴趋势

一个值得注意的趋势是越来越多地使用人工智能驱动的逆向设计，其中材料直接根据所需结果而不是现有模板生成。这种转变使得探索超越已知的化学空间成为可能为具有突破性特性的材料提供了可能性。

此外，人工智能与高通量实验和广泛的材料数据库的集成正在提高材料筛选的速度和准确性，一种模型可以使稳定、独特材料的产量翻倍。

智能材料在航空航天和电子等领域的兴起也推动了人工智能的采用，这得益于计算材料科学大数据的可用性不断增加。这一趋势正在推动人工智能工具开发人员创建能够处理复杂化学反应数据集并优化纳米材料创新的解决方案。

增长因素

人工智能提供的速度和成本优势是关键的增长动力。人工智能通过快速评估多种材料组合，显着缩短研发时间，从而实现更快的突破。它无需进行详尽的物理实验即可预测材料行为，从而降低了成本d 减少资源使用，同时提高准确性。由于各行业需要高性能和环保材料，这些效率至关重要。

另一个增长因素是人工智能应用范围的扩大，从发现新材料到优化现有材料以获得更好的性能和成本效益。人工智能算法和计算能力的进步使得复杂的原子级相互作用的模拟成为可能，为科学家提供了细化材料特性的详细见解。这种精度支持适合新兴工业需求的轻质、耐用和导热材料的创新。

主要细分市场

按技术

• 机器学习
• 深度学习
• 生成式人工智能
• 自然语言处理

按应用

• 电池材料
• 半导体材料
• 高分子材料
• 催化剂材料
• 金属合金材料
• li>
• 其他

按最终用户划分

• 化学公司
• 制药公司
• 研究机构
• 制造公司
• 其他

区域分析和覆盖范围

• 北方美国
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 其他国家/地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 拉丁美洲其他地区
• 拉丁语美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

驱动程序

加速发现流程

人工智能通过设计新结构并快速预测其特性，极大地加快了材料发现过程。传统方法严重依赖手动实验和试错，既耗时又耗费资源。人工智能工具可以快速筛选大量候选材料，以更高的效率识别出最有前途的选项。这种发现和开发的快速跟踪缩短了研究时间，并加快了材料科学的创新周期。​

此外，人工智能驱动的自主实验室现在可以动态调整实验，进一步提高研究效率。自动驾驶实验室系统可以用最少的人力输入来计划、执行和分析实验。这些功能可帮助研究人员探索更广泛的材料可能性，加速跨行业的新型智能材料和先进技术的进展。

例如，2025 年 4 月，IBM 展示了其加速材料迪斯科通过使用新的人工智能方法结合混合云和量子计算来实现这一过程。在最近的一项突破中，他们在不到一年的时间内识别并合成了一种新型光酸产生剂。这比传统方法快得多，并展示了 IBM 的 AI 模型如何实现材料的快速筛选和测试，从而显着缩短发现时间。

约束

基础设施要求高

减缓 AI 在材料发现中采用的一个主要限制是对先进软件和硬件基础设施的需求。许多初创公司和小型研究机构缺乏复杂材料建模所必需的高性能计算、大规模数据存储和复杂的人工智能工具。这限制了人工智能创新的更广泛使用，主要限于资金充足的实验室和发达经济体。​

此外，操作和维护人工智能系统的陡峭学习曲线可能成为研究团队的障碍出专业知识。建立人工智能驱动的材料发现工作流程需要大量的初始投资和持续的支持，这可能会阻止一些机构利用人工智能，尽管它有明显的好处。这种基础设施依赖性限制了人工智能在材料科学领域的民主化。

例如，2025 年 5 月，微软发布了其新的人工智能平台“Discovery”，该平台利用高性能人工智能和 Nvidia 加速的基础设施，大大缩短了材料发现时间。该平台的效率在很大程度上取决于对云 GPU 等强大计算资源的访问，而并非所有实验室或小型组织都能负担得起或有效利用这些资源。这凸显了基础设施是材料发现中人工智能民主化的制约因素。​

机遇

人工智能与实验工作流程的集成

一个关键的机会在于提高人工智能算法与实践之间的协同作用等实验方法。新兴方法侧重于将人工智能的快速预测能力与真实实验室环境中的实验验证相结合。这种混合方法通过确保预测基于物理现实来增强人工智能生成材料的可靠性和适用性。​

此外，集成多模式人工智能模型和闭环发现系统可以允许自主实验，其中人工智能不仅可以建议新材料，还可以迭代地规划和测试它们。这创建了一个不断完善材料设计的反馈循环，为能源、医疗保健和电子等行业发现可持续、高效和定制材料开辟了新途径。​

例如，2025 年 6 月，Citrine Informatics 通过人工智能驱动的量子化学模拟加速了溶剂混合物的发现。五个月内，他们发现了 150 多种溶剂混合物的性能优于之前的基准。这展示了人工智能集成如何实验验证允许快速虚拟筛选与物理确认相结合，提高材料研发的可靠性和实际成果。

挑战

数据稀缺和质量问题

尽管人工智能具有潜力，但在材料发现中训练人工智能模型的数据的可用性和质量仍然是一个重大挑战。许多数据集都很小、存在偏见或不一致，限制了人工智能对不同材料做出准确预测的能力。如果没有丰富、可靠的数据，人工智能算法很难推广并提供超越已知材料的突破。​

此外，捕获复杂的材料特性需要昂贵的实验和复杂的仪器。高质量标记数据的稀缺会减慢人工智能模型的开发和验证速度。解决数据挑战需要社区努力创建和共享开放、广泛的数据库，并开发人工智能技术它可以在有限或嘈杂的数据下有效工作。​

例如，2024 年 1 月，Aqemia 的方法侧重于药物发现，但强调了材料人工智能中的相关挑战：生成足够的数据。他们使用基于量子物理的算法在内部创建数据，而不是依赖实验数据，从而解决数据稀缺问题。这凸显了数据质量和可用性问题限制了材料研究中 AI 模型的准确性。​

关键参与者分析

IBM、Google 和 Microsoft 凭借可加速建模、模拟和预测的强大计算平台，引领材料发现市场的 AI。他们的系统用于分析分子结构、优化材料特性并减少实验周期。这些公司将先进的机器学习与基于云的工具相集成，以支持更快地发现聚合物、合金和能源材料。

Citrine Informatics, Schrödinger、Materials Zone、Exabyte、Aqemia、Iktos 和 Deepmatter 通过专门的人工智能驱动的发现引擎增强了市场。他们的平台专注于以数据为中心的工作流程、预测设计和自动化实验。这些提供商帮助研发团队确定最佳配方并加快从实验室到产品的生产时间。

Atomwise、BenevolentAI、Insilico Medicine、Valence Discovery、Kebotix 和其他参与者通过针对材料-分子相互作用量身定制的深度学习架构拓展了应用领域。他们的技术支持小规模合成预测、纳米材料设计和制药应用。这些公司强调准确性、快速迭代和可扩展的发现管道。

市场上的主要参与者

• IBM
• Google
• Microsoft
• Citrine Informatics
• Schrödinger
• Materials区域
• Exabyte.io
• Aqemia
• Iktos
• Deepmatter
• Atomwise
• BenevolentAI
• Insilico Medicine
• 化合价发现
• Kebotix
• 其他

近期进展

• 2025 年 1 月，Schrödinger 通过集成基于物理的方法来改进药物相关的人工智能和机器学习平台，从而改进了其人工智能和机器学习平台材料预测准确性。该公司正在通过临床试验开发专有候选药物，预计将于 2025 年获得第一阶段数据。薛定谔还在其软件中推出了新的预测毒理学和晶体结构工具。
• 2025 年 1 月，微软发布了 MatterGen，这是一种生成式 AI 工具，可根据特定属性设计新型材料，从而实现更快、更有针对性的材料发现。他们的 AI for Science 团队与 Azure Quantum 合作，将高性能计算和量子计算应用于材料设计问题。