随着人工智能技术的逐渐成熟，利用相关技术所进行的材料研究在近年来取得井喷式成果。以数据与算法所驱动的材料研发，设计以及生产正在逐步成为材料领域不可或缺的一部分。目前，泛人工智能技术在材料行业的相关技术主要集中于，机器学习，大数据分析，自然语言处理，机器人，工业物联网。
作者 | 田辰、解双羽
一、人工智能在材料行业的市场规模
金属材料一直以其出色的延展性，导电性，以及传导性在材料行业中独占鳌头。而钢铁类等基本结构类材料也已早早被定义为工业的骨骼，成为全球经济发展中不可忽视的一部分。以粗钢为例，根据不完全统计，2018年全球粗钢产量接近19.056亿吨，同比去年增长4.6%。以中国，印度，和日本为主的亚洲国家贡献了超过近50%的粗钢产量。
非金属材料是指除高分子材料和金属材料以外如陶瓷，玻璃，水泥，复合材料等的统称。非金属材料的迅猛发展往往在全球经济建设中具有超前特性。这种特性可以理解为其增速常常可以映射相关国家经济增长的速度，而这种速率越高，代表经济发展越快。根据不完全统计，单以中国水泥产量为例，其2018年总产量接近21.77万吨，同比增长近3%。
有机高分子材料一般是指具有传递，转换或储存物质、能量和信息作用的高分子以及其复合材料。该材料还在原有物理性质基础上具备化学反应活性，光敏性，导电性等功能。根据不完全统计，以橡胶为例，截止与2017年底天然与非天然橡胶的产量都在逐年递增，并以接近年产1500万吨，而同比增长则突破了15.5%。
图1.1 2013-2018粗钢年度产量趋势
（数据来自：World Steel Association）
二、人工智能技术在材料行业的应用
机器学习：机器学习指利用算法来解析数据、从中学习，构建模型以对真实世界中的事件做出决策和预测，主要通过分析大量数据来训练模型，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。
大数据技术：数据挖掘是大数据技术的重要技术任务，一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
自然语言处理：自然语言处理是指机器理解并解释人类写作、说话方式的能力，是人工智能技术的核心组成部分。在材料行业，主要在服务领域，如智能客服机器人等。
机器人技术：机器人的部署是自动化必不可缺的环节。使用各种功能的机器人可以代替传统操作工人完成具有一定危险性或需要极大精确性的操作，如测温取样、镀层、加渣等。
物联网技术：工业物联网将各类传感器、控制器与专用设备结合，应用于工业生产过程中的各个环节。在材料行业，工业物联网可以用于生产工艺优化，生产设备管理，环保监测等方面。
计算机视觉：计算机视觉是基于机器学习算法和大量数据的技术，在材料行业它不仅被广泛用于研发设计领域以新材料分类，识别，它还被使用于废料回收，翻新，处理等相关场景。
三、人工智能技术在材料行业的应用场景
其它场景：本报告因全球500强材料行业企业的实例有限，所以并未囊括如化工材料研发，金属材料分拣等相关热门人工智能应用场景。
四、人工智能技术在材料行业应用代表案例
丰田汽车：丰田研究院，麻省理工学院以及斯坦福大学研究人员使用人工智能技术利用上亿数据信息构建的可预测电压下降与寿命之间关系的算法模块。该模块可以通过电池材料最早五次放电充电循环，以预测该材料在电池构建上的寿命长短。该模块可大幅度缩短有关电池材料的研发，设计，生产相关成本。
沙钢集团：沙钢集团联合宝钢工程集团开发了无人化浇钢项目，利用机器人代替人工完成长水口安装拆卸、清洗、烧氧及中间罐测温取样等功能。作为国内首套炉前快速在线自动测温取样机器人，该机器人系统主要由一台意大利COMUA六轴自由度冶金版工业机器人及防护隔热栏体构成，通过编程、示教，机器人自动装载测温取样探头按照设定好的运动轨迹，自动完成对电炉钢水的检测取样工作。
宝武集团：宝武集团与百度云携手打造智能钢包管理系统。通过借助百度智能云天工智能物联网平台，宝武智能钢包管理系统可以大幅降低能源消耗，提高生产效率，有效提升安全系数。通过智能钢包的推广应用，钢铁企业预计可平均降低出钢温度10℃，节约能源成本70亿元，使钢包烘烤能效下降50%，节约150亿元。
新兴际华集团：新兴铸管武安工业区建设了环保智能管控中心， 充分应用大数据分析与挖掘、物联网技术、人工智能手段等现代化信息技术，完善材料生产过程中智能监控大气粉尘监测体系，可实时、精准地对工业源无组织排放进行网格化、高分辨率综合监控。该中心还通过云平台汇聚实时监测数据，结合大数据分析及模型拟合技术，让操作人员可以准确、快速地获得材料生产中粉尘污染的来源、空间分布及其演变趋势。
宝武集团：欧冶电商是隶属于宝武集团的大型的第三方钢铁B2B电子商务平台，提供覆盖钢铁流通领域全流程的服务。其中，云问设计了利用自然语言处理与语音识别技术的智能客服机器人小欧，它可帮助用户完成物流、采购、融资等服务，并提供国际钢铁材料市场价格检索功能。
苹果：苹果回收机器人Dasiy可利用计算机视觉技术通过比对识别出超过15种不同型号的iPhone产品，并利用智能机器人控制算法实现针对iPhone的拆解工作。与此同时，在拆解工作完成后，Dasiy还可在此利用计算机视觉技术实现针对稀土元素、钨、铝合金等元素的回收。目前，苹果通过单一回收机器人Dasiy可实现每小时拆解近200部iPhone，每年可拆解近120万部iPhone。每拆解10万部iPhone。Dasiy可帮助苹果回收再利用近1900公斤铝，710公斤铜，770公斤钴以及其他金属材料。
五、人工智能技术在材料行业应用的局限性
数据获取困难性：材料生产是相对传统的行业，数字化、数据化、自动化的建立一直是该行业内较少关注的领域。然而该环节人工智能体系的建立所需大量的数据。这不仅需要较多的资本投入，更会对原有生产流程有一定的影响。
固有流程复杂化：由于行业基础流程固化情况比较复杂，人工智能的产品或解决方案的优化往往牵扯着多项流程的改变。每个改变不仅仅牵扯的是各种先进设备的应用，人员的培训，更有针对生产线流程的调整，控制平台的升级。这使得人工智能技术应用的时间成本与收益难以衡量并对整个价值链造成影响。
六、人工智能技术在材料行业的发展趋势
建立数据互联平台：通过传感器与物联网的普及可以帮助传统材料行业企业构建扎实的数据基础。从而让机器学习，计算机视觉等人工智能产品与解决方案的应用变得事半功倍。这种数据互联平台同时也是落地“工业4.0”，智慧工厂等次时代核心生产概念的前沿阵地。目前，多家500强材料企业已经开始自身生产线数据化，数字化建设，试图构建完成的自动化生产线与可视化数据平台。
扩大合作生态圈：材料行业是历史较为悠久的行业之一，但其在人工智能领域的技术积累与人才储备相较于金融，通信等热门行业来说较为不足。所以扩大合作，建立生态圈，实现合作共赢，将是材料行业企业落地人工智能技术最快捷的通道。
