近日，2026涂料行業未來技術發展大會在寧波舉行。會上，多位業內專家聚焦涂料研發全鏈條的數智化轉型路徑，探討行業如何通過擁抱人工智能（AI）帶來的全新機遇，破解行業長期存在的研發周期長、試錯成本高、成果落地難等痛點堵點。

　　腐蝕大數據技術突破 構建行業底層支撐

　　涂層技術是延緩金屬腐蝕的經濟有效手段，如何提高金屬材料在苛刻環境中的防腐性能，是涂料行業技術發展聚焦的關鍵方向之一。而大數據技術的發展，為行業腐蝕監測與防腐涂層技術創新帶來了全新可能。

　　北京科技大學新材料技術研究院副研究員楊景智指出，開發高性能防腐涂層對于延長結構服役壽命至關重要，但傳統材料腐蝕評價方法依賴戶外掛片與室內加速模擬，存在周期長（8～16年）、成本高（占60%以上）、數據碎片化等突出問題，在面對多組分樹脂、納米填料與復雜服役環境（如海洋大氣、酸性介質與交變應力）的耦合影響時，難以在龐大的多維配方空間中高效鎖定最優解。推動腐蝕評價方法向“腐蝕大數據＋人工智能分析”跨越式變革，能夠顯著提升防腐新材料研發效率。

　　“目前，國家材料腐蝕與防護科學數據中心已建成全球最大的材料腐蝕大數據聯網觀測與在線智能診斷平臺，可為耐蝕新材料研發和裝備設施可持續發展提供科學依據。”據北京科技大學教授、中國腐蝕與防護學會理事長李曉剛介紹，其研究團隊已研發了全球首款pA級高通量腐蝕微探測器、覆蓋國內6大氣候及1500余個監測點的全球典型環境腐蝕聯網觀測平臺、首個腐蝕數據—知識融合深度學習的“AI”智算平臺，以及裝備設施腐蝕壽命在線監測與智慧運維系統等多項核心技術；未來還將建設“裝備設施可持續性大數據技術與壽命智慧運維平臺”，整合國際腐蝕數據資源，為汽車、芯片等極端環境下的壽命管理提供支撐。

　　全鏈條AI技術落地 重塑研發范式

　　“‘AI+’為涂料行業帶來了全新發展機遇。從配方研發、生產工藝優化到性能測試，依托第五次數字革命的AI技術，能夠大幅縮短研發周期、降低研發成本，這個方向值得全行業共同探索。”中國工程院院士薛群基說。

　　會上，多位專家進一步分享了AI技術在涂料研發全流程的落地路徑。

　　例如楊景智所在的研究團隊，在高阻隔環氧涂層開發過程中使用了多項基于大數據與AI的相關技術：涂層緩蝕成分篩選利用了基于多維度分子特征的緩蝕劑智能預測、緩蝕效率精準預測使用了3L-DMPNN多尺度消息傳遞網絡模型、結合ChemBERTa與MolGPT模型完成低毒高效緩蝕劑逆向設計；結合可解釋機器學習與模擬計算，揭示氨基酸二元緩蝕劑協同機制，并成功篩選出微生物腐蝕防護性能最優的抑制劑組合……

　　“我們最終研發出的涂層，經鹽霧試驗后附著力損失僅為3.3%，并且全鏈條研發效率實現了跨越式提升。”楊景智表示，目前團隊已基于多智能體系統的腐蝕自主研究及材料開發，構建起耐蝕新材料自驅動實驗室——新材智擎Materivo材料自主實驗平臺。該平臺可實現集成配方推薦、自主優化與機制理解三大智能體，推動材料設計—制造—表征—服役全鏈條數智化升級。

　　山東大學副教授龍騰則提出，AI作為材料研發的“第四支柱”，必須建立在高質量數據基礎上，其團隊開發的多智能體體系，覆蓋材料正向與逆向設計、機器學習、勢函數理論驗證、小樣本與多樣本場景下的配方優化、智能實驗機器人制備、3D打印功能結構成型全流程，相關技術已獲得華為技術認證，開發的有機硅行業智能體已在牙科修復體場景實現應用。

　　產學研用深度融合 錨定轉型核心賽道

　　涂料技術創新的成果最終要落地到實際應用場景當中。對此，多位與會專家建議，應采取“實驗室+模擬裝置+真實工況”綜合評價和優化材料設計，加快應用進程。

　　中國科學院海洋研究所研究員張斌斌表示，提高穩定性、耐久性、多功能集成是涂料技術創新從實驗室走向應用的關鍵。其研究團隊設計開發了一系列具有被動防冰、主動融冰、長效防腐的超疏液功能防護涂層，并通過模擬與聯合應用設計等方式，實現了超疏水、“超疏水+超疏油”等兩個防護涂層體系的百千克級規模化制備，解決了放大生產過程中均勻性、附著力、工藝可控性等技術難點。目前，相關涂料產品已在交通基礎設施、電子器件大氣腐蝕防護、反光鏡透明超疏水涂層等領域實現實際應用。

　　中國船舶集團第七二五研究所研究員藺存國所在的研究團隊，則通過應用機器學習預測模塊，依托錄入3700余條海洋防污減阻涂料數據的特性參數數據庫，建立協同系數評價體系，形成了完整的防污減阻一體化材料設計準則，為船舶涂料的AI定向研發提供了落地路徑。

　　“2026年是‘十五五’開局之年，涂料行業從未像今天這樣與國家戰略需求綁定得如此緊密。行業必須堅持走產學研用深度融合的道路，將研發成果應用到國家重大工程當中，為制造業轉型升級和海洋強國建設提供堅實的材料支撐。”薛群基說。

　　作者　靳雅潔