新周期，誰在堅守窄門？
來源：錦緞今日的投資者恐怕已經忘記了，在OpenAI創造出ChatGPT這一殺器的前夜，生成式AI也曾經是一道窄門，窄到連馬斯克都差點失去了信心。在當時的輿論眼中，AGI的道路不夠性感，不夠
7 月 6 日消息，上海交通大學領導的一支國際科研團隊，在基于 AI 的超寬波段及波段選擇性熱輻射超材料設計領域取得重要突破，相關成果已于北京時間 7 月 3 日發表在《自然》上。
科研團隊構建的熱輻射超材料逆向設計 AI 模型突破傳統“試錯式”方法，能夠大批量生成熱輻射超材料候選設計方案，并從中“優中選優”。
上海交通大學材料學院 / 張江高等研究院博士研究生肖誠禹為論文第一作者。上海交通大學材料學院 / 張江高等研究院周涵教授、金屬基復合材料全國重點實驗室張荻院士、新加坡國立大學仇成偉院士和美國得克薩斯大學奧斯汀分校鄭躍兵教授為通訊作者。
該研究首次提出基于三維結構基元和空間排列的組合，結合多種材料體系，建立了首個熱輻射超材料 AI 自主研發新平臺，解決了多材料、多構型、多參數設計及優化重大難題，創建了“材料 — 構型 — 光譜性能”自動匹配數據庫，為光子學及超材料設計提供了新的逆向設計范式和方法。
熱輻射作為自然界能量傳遞的重要方式，其精準調控在零能耗輻射冷卻、航天熱控等領域具有重大應用價值。然而，熱學超材料的傳統設計方法多依賴經驗試錯和單一結構，材料研制周期長，難以協同優化三維復雜構型與多材料體系，制約了其光譜響應調控能力與工程化應用進程。近年來，AI 技術在材料研究中的應用，加速了材料的光子學設計，但現有 AI 模型算法難以實現三維復雜結構的參數化建模、無法實現多構型-多材料的自動尋優匹配及全局優化。
針對上述挑戰，研究團隊受生物拓撲構型及由此衍生出超常光學和熱學特性（如輻射冷卻、超寬帶吸收等）的啟發，創新性提出融合球體、圓柱體、脊狀結構和三棱柱等 32 種三維結構基元、多種空間排列方式及 30 種候選材料的熱輻射超材料 AI 逆向設計模型。該模型基于團隊首創的“三平面建模法”，將復雜三維結構參數化為 11 個關鍵變量，首次實現熱輻射超材料的高維設計空間建模與全局優化。該 AI 模型已生成逾 1500 種高性能熱輻射候選超材料方案，在設計效率、設計維度和設計空間等方面實現了全面的前所未有的突破，效率和性能遠超傳統的機器學習算法。
該團隊利用該模型設計并驗證了七種針對特定應用的熱輻射超材料，包括寬帶熱輻射超材料、單波段選擇性及雙波段選擇性熱輻射超材料等，覆蓋柔性薄膜、涂料、貼片等多種材料形式。在多種戶外場景實測中，這些材料均具有低于環境溫度的降溫效果，并且不同光譜特性的材料可適用于不同的戶外場景。如在晴朗天氣下，寬波段超材料在正午時分實現了 5.9℃的溫降，冷卻功率約 120W / m2。在多云條件下，單波段選擇性超材料降溫性能更顯著，實現了 4.6℃的溫降。在應對城市熱島效應方面，單波段選擇性超材料屏蔽了建筑物的熱輻射，其溫度分別比寬帶超材料和商用白漆涂覆表面低 2.5℃與 5.3℃。進一步測試顯示，涂覆雙波段選擇性超材料的模型屋頂，其表面溫度相比商用白漆涂覆表面低 5.6°C，比灰色涂料涂覆表面低 21℃，展現了其在城市熱島效應緩解方面的巨大潛力。
該模型不僅能為科研提供高效設計能力，還能從生成的上千種設計中擇優篩選出具備工程可行性與經濟性的超材料體系。例如，所設計的雙波段選擇性發射體，可通過簡單的溶液法在室溫下制備，以涂料形式應用于磚墻、金屬、塑料和玻璃等各種基材表面，顯示出強大的產業轉化潛力。進一步的能耗模擬表明，在中低緯度地區，將雙波段選擇性熱輻射體大規模應用于建筑屋頂可實現 75 MJ / m2 的節能效果，綜合成本低于目前商用產品。
利用基于 AI 驅動的材料研究新范式，研究團隊全方位提升了材料設計維度、速度和性能，實現了超寬帶與多波段選擇性熱輻射超材料的按需自動化逆向設計，所創制的熱輻射超材料在地面輻射冷卻、建筑節能降溫、航天熱控等諸多領域具有重大應用前景。
附論文地址：https://doi.org/10.1038/s41586-025-09102-y
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