人工智能（AI）正凭借强大的数据挖掘与预测能力，推动高分子科学研究范式变革。将AI系统性地应用于高分子材料创新，实现从“经验驱动”到“AI驱动”的研究转型，已成为重要趋势。然而，高分子材料本身的数据稀疏性、多尺度结构数字化难题，以及跨尺度构效关系建模的复杂性，为AIfor Polymers的发展带来诸多挑战。

  华东理工大学林嘉平教授、高梁副教授系统梳理了AI驱动先进高分子材料设计的前沿进展、核心挑战与应对策略，并对未来发展方向作出前瞻性展望。2025年11月20日，该重要综述以“AI-Assisted Design of Advanced Polymeric Materials: Challenges and Solutions”为题发表在国际著名期刊《Advanced Materials》。论文通讯作者为林嘉平教授，高梁副教授与宋思勤博士为共同第一作者。

  高分子材料的复杂性远超其它材料体系，其性能不仅取决于重复单元的化学结构，还受到分子量及其分布、链序列、聚集态结构（如结晶、取向、相分离）等多尺度因素的共同影响，并与加工条件密切相关。这种复杂的“结构-性能”关系，使传统依赖经验的“试错法”研发模式效率低、成本高。AI正推动高分子研究范式从经验走向数据驱动。然而，高分子的数据稀疏性、多尺度结构数字化、复杂构效建模等难题，为AI驱动的高分子材料智能设计与优化，带来了诸多挑战。近年来，为应对这些挑战，来自实验、理论、计算模拟等方面的高分子研究人员，正为此付诸努力，形成了值得借鉴的新方法、新技术。

图1. AI驱动高分子材料设计流程总览

高分子的数据融合与数字化

  构建高质量数据库并实现合理准确的数字化是AI for Polymers的重要基础。面对高分子领域存在的“小数据”挑战，可采用多种数据增强与融合策略：一是利用理论计算和模拟生成数据，结合多保真度学习策略融合低精度数据以建立稳健模型；二是采用数据迁移方法，借助化学结构相似、数据相对丰富的高分子体系，增强目标体系的建模表现。此外，迁移学习通过在大型数据集上的预训练，再针对小数据集微调，也被证明能有效提升模型在数据稀缺场景下的预测表现。

图2. 高分子的数据融合与数字化

  在结构数字化方面，从化学式到复杂的多级结构，都需要转化为计算机可读的数字形式。早期研究多借鉴小分子领域的数字化方法，如SMILES字符串、分子图、分子指纹等。然而，这些方法在高分子特有的链结构、序列和拓扑数字化等方面存在方法局限。为此，研究人员近年来开发了更适用于高分子特性的数字化策略，如BigSMILES、聚合物指纹等方法。而对于聚集态结构（如相分离形貌），图像处理或标签化的数字化手段则是值得探索的可行策略。

图3. 高分子结构数字化的代表性方法

建立先进的高分子预测模型

  为描述高分子的复杂构效关系，除了经典的机器学习等方法，多任务学习、多模态学习是建立更为先进预测模型的有效途径。当前，超越传统单一学习任务的先进AI算法正逐渐展现出巨大潜力。其中，多任务学习通过训练模型来预测多个相关属性，实现了任务间的数据和知识共享，尤其适用于数据稀疏场景。该综述详细介绍了两种主流的多任务神经网络架构：NN-MT1和NN-MT2，其特点是分别采用基于多源数据的多任务学习，以及基于锚定选择器向量的多任务学习。

图4. 高分子材料的多任务学习

  多模态学习是应对高分子复杂构效信息建模的重要方法。这些信息常以多种不同模态形式存在，如化学结构文本和图像、光学显微镜图像、光谱数据等。多模态学习框架能够整合这些异构数据，通过特征融合与对齐技术，学习更具代表性的联合特征表示，从而更全面地捕捉多尺度结构-性能关系。此外，通过学习不同模态数据之间的关联，多模态学习还可以实现跨尺度、跨模态的信息重建，如从小角X射线散射数据重建扫描电镜图像。

图5. 高分子材料的多模态学习

高分子材料的智能设计

  完成数据库与数字化、构效建模之后，就是发展并应用AI模型及算法完成高分子的智能设计与优化。在智能设计方面，AI驱动设计已从传统的“正向设计”（高通量虚拟筛选）发展到更具革命性的“逆向设计”。其中，正向设计是在有限、预定义的化学空间中筛选，而逆向设计则从目标性能出发，利用生成式AI（如变分自编码器、循环神经网络、Transformer等）自我迭代、主动生成具备特定结构或性能的新材料。这些生成模型与性能预测模型结合后，可构建强大的智能体，在庞大化学空间中自主导航，通过迭代评估与优化，定向进化出满足设计目标的高分子材料。

图6. 高分子材料的AI驱动正向设计与反向设计

  对于高分子材料的配方和加工条件的高效优化，AI驱动的贡献不容忽视。面对多组分体系的高维参数空间，甚至是相互制约的多目标优化难题，发展贝叶斯优化、粒子群算法等全局优化算法，或结合主动学习策略，能够以最少的实验迭代次数，快速定位帕累托前沿上的最优解。

图7. 高分子材料的AI驱动高效优化

未来展望与发展方向

  未来的研究方向聚焦于聚合物语言模型、高通量平台和可解释性AI模型等方面。首先，聚合物大语言模型正成为智能设计的新引擎，通过在海量化学文献与高质量数据库上进行预训练，这类模型能够理解高分子领域的专业术语、反应机理与构效关系，实现基于自然语言的结构生成、性能预测与合成路径规划。其次，自动化高通量实验平台则为AI驱动的高分子材料研发闭环提供了硬件和数据基础。未来，集成机器人技术、实时传感与AI决策的系统，有望实现高分子合成、表征与测试的全流程自动化，它们不仅高效执行AI生成的配方与工艺方案，还通过实时反馈持续优化，构建自进化的“智能实验室”。此外，为让科研人员更好地理解AI模型，需要持续发展更具可解释性的方法。除了事后分析的可解释性增强技术，将领域知识（如物理机制）嵌入AI模型等方法，正在推动“灰箱”甚至“白箱”模型的发展，以增强AI模型的可靠性和科学洞察力。

  当前，AI正以前所未有的深度与广度重塑高分子材料的研究范式，不仅加速了新材料的发现进程，更推动高分子科学向数据驱动、机理融合的新阶段跃迁。随着聚合物的大语言模型、自动化平台与可解释性方法的持续突破，一个高效精准、可溯源、自进化的高分子智能设计时代必将到来。

  原文链接：https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202516857