上海AI+纖維新材料中試基地:
AI當參謀,樣品變產品
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上海AI+纖維新材料中試基地科研人員在開展研究。 受訪單位供圖
纖維材料配方確定了,能不能連續紡絲?功能組分加入后,能否在原料中均勻分散?樣品性能很好,放大制備后還能不能保持穩定?這些看似簡單的問題,卻常常決定一項科研成果能否真正走向產業化。
在上海鬆江,一座聚焦纖維新材料領域“關鍵一步”的中試基地應運而生。依托東華大學先進纖維材料全國重點實驗室,上海AI+纖維新材料中試基地將人工智能與纖維材料研發、中試驗証結合起來,為科研成果從實驗室走向產業化搭建橋梁。
連接基礎研究與產業生產
當前,從新型功能服飾、健康防護用品,到柔性穿戴器件、航空航天構件,纖維新材料的應用邊界不斷拓展。但實驗室裡的小試成功,並不意味著生產線上的穩定可用。
加入功能組分可能改善材料性能,也可能增加紡絲難度﹔制備條件發生變化,纖維的結構、強度和功能表現也可能隨之改變。科研人員需要反復調整配方、設備和工藝,企業則往往對直接在生產線上開展試驗持謹慎態度。
中試,正是連接基礎研究與產業生產的關鍵環節。
圍繞功能纖維及纖維膜材料等方向,上海AI+纖維新材料中試基地擬開展材料設計、配方篩選、纖維成形、分析檢測和工藝驗証等工作,幫助科研團隊在放大試驗中識別問題,為判斷成果的工程可行性提供依據。
上海AI+纖維新材料中試基地將依托現有纖維材料研發與分析檢測基礎,逐步推進智能熔融紡絲中試線和智能功能纖維膜連續制備中試線建設,探索在線檢測、連續數據採集與工藝分析的協同應用,完善新材料工程化驗証條件。
“‘實驗室能不能做出來’解決的是科學問題,而‘能不能穩定做出來’,則更多的是工程問題。”先進纖維材料全國重點實驗室鬆江科創基地副主任胡澤旭認為,“這個基地要做的,正是幫助科研成果跨過這道關。”
算法輔助研發少走彎路
中試往往意味著不斷試驗,但試驗並不意味著盲目試錯。
纖維材料研發涉及原料、配方、工藝、結構和性能等多個環節,大量數據散落在不同實驗和設備中。如何把這些數據真正用起來,是基地引入AI的重要原因。
依托現有纖維材料數據資源,中試基地團隊已開展文獻檢索、配方推薦、性能預測和實驗數據分析等AI輔助研發工作,並實現檢測數據實時接入AI平台。這些工作為基地后續的數據積累與研發應用打下了基礎。
對於已有數據和模型支持的具體任務,通過AI輔助篩選,團隊可在幾小時內為后續試驗確定優先驗証方向,然后再經過材料制備、性能測試與結果分析,判斷該候選方案是否滿足應用要求。
以聚醚醚酮(PEEK)纖維膜為例,基地團隊面向航空發動機聲襯用聲學膜的應用需求,針對參數耦合復雜、試驗篩選成本高的問題,匯聚原料特性、紡絲溫度、牽伸倍率、單絲直徑與強度、織物經緯密度和孔隙率等數據,構建“原料—紡絲工藝—單絲性能—織物結構—應用性能”關聯預測模型。在給定單絲性能和織物結構條件下,模型可快速預測出其應用性能,為聲學膜的單絲選型、織物結構設計及性能優化提供參考。
AI的作用是輔助科研人員縮小試驗范圍,而不是替代實驗。團隊先通過數據分析和模型預測篩選出候選方案,再依據候選方案開展樣品制備與性能檢測,並利用新增實驗數據進一步檢驗和完善模型,逐步銜接設計、實驗、表征與反饋。
幫助企業降低試錯成本
《上海市促進新材料產業高質量發展實施方案(2025—2027年)》提出,聚力建設纖維、膜、生物制造三大創新高地,培育壯大復合材料、催化新材料、電子化學品、高溫超導、石墨烯5個產業集群,打造深度賦能的材料智能引擎。
政策導向之下,面向新材料成果轉化痛點,上海AI+纖維新材料中試基地精准補位,聚焦企業在新材料開發和工藝放大中的現實需求,逐步銜接樣品試制、分析檢測與數據分析等環節,通過制備條件與性能結果的對照,為識別工藝問題、確定后續驗証方向提供支持。
“對於科研團隊,基地幫助解決的是‘成果能不能放大、怎樣落地’﹔對於企業,基地則可以幫助它們降低直接在生產線上試錯的成本。”上海AI+纖維新材料中試基地AI技術負責人闕文戈對記者說,隨著相關條件逐步完善,基地既能夠為科研團隊驗証原創成果的工程可行性提供支持,也能承接企業提出的功能纖維開發需求,開展配方優化、樣品試制和性能評價。(
在中試驗証中,上海AI+纖維新材料中試基地關注的,不只是樣品試制。在樣品試制過程中,基地還會同步記錄工藝參數、檢測結果和驗証數據,逐步明確質量控制要點。通過對這些信息進行整理與分析,基地可形成標准化工藝方案,支撐企業后續生產線適配。
從實驗室裡的一項成果,到生產線上的穩定產品,中間隔著的,往往不是一個試驗,而是一連串工程驗証。“上海AI+纖維新材料中試基地,正試圖讓這‘最后一公裡’走得更快一些。”上海AI+纖維新材料中試基地負責人、東華大學教授朱麗萍表示,基地將聚焦關鍵材料攻關,做強技術驗証與產業服務,以專業協同、資源集聚、產業對接,服務上海(長三角)國際科創中心建設。(記者 李 均)
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