AI 材料研发，真正具备“指数级爆发力”的赛道

志特新材之所以能够脱颖而出、成为市场公认的龙头，本质原因只有一个——AI for Science 正在真实地改变科研效率的上限。

公司与中科大合作，仅用 7 个月，就从海量实验空间中筛选并验证出一种可耐2600℃ 高温的新型阻燃材料。
而在传统材料研发范式下，这样的成果往往需要数十年反复试错，且成本高昂、成功率极低。

这种指数级压缩研发时间与成本的能力，第一次让市场真正意识到：
AI for Science（AI4S）不是概念，而是科研生产力的质变工具。

也正因如此，志特新材所处的 AI 材料研发（AIM），在当前所有 AI 应用方向中，毫无疑问是爆发力最强、壁垒最高、想象空间最大的赛道之一。

不过，志特新材当前位置偏高、短期流动性有限。这里更值得关注的，是另一个同样站在 AI4S 核心位置、但仍处于价值认知初期的标的——$苏博特(SH603916)$ 。

为什么是苏博特？

苏博特的底层逻辑，不是“蹭 AI”，而是长期围绕“材料 × 智能 × 力学”的深度交叉。

*公司第一大股东为双院士团队牵头

*全国唯二（另一家是科大讯飞）以第一单位依托主导国家重点实验室

*构建系统性的 AI for Science 研究平台，专注于 AI 驱动的材料科学

这是极少数真正从 科研范式层面拥抱 AI4S 的企业。

核心 AI 研发成果（不是 PPT，而是工程级落地）

1️⃣ 最成熟方向：AI 辅助设计的“水泥基仿生材料”
通过 AI 建模模拟自然界贝壳、骨骼等微观生物结构，实现仿生设计，研发出同时具备超疏水性与高强韧性的新型材料，适用于极端环境与低碳城市建设场景。

2️⃣ 最前沿方向：黑科技级项目——“仿生自发电-储能混凝土”
项目已取得实质性进展。
原理是通过 AI 辅助的多学科交叉建模，利用离子热电效应，让混凝土材料具备自发电能力与储能属性，这是对传统建筑材料功能边界的根本性突破。

3️⃣ 高通量 AI 筛选体系
建立覆盖 4000+ 材料配方的数据库，AI 模型可在 72 小时内完成传统实验 6 个月才能完成的性能迭代，大幅提升研发效率与成功率。

4️⃣ 数字孪生级验证能力
构建核聚变工程用混凝土结构的数字孪生模型，可提前预测材料在 20 年高辐射环境下的性能衰减曲线，实现“先验证、再应用”。

闲扯几句

说实话，绝大多数 AI 广告、本质仍停留在“大数据分析 + 自动化”的层面，技术含量并没有发生质变。

而 AI4S 才是真正的“星辰大海”。

在一个“科技为王”的时代，
谁能系统性降低科研创新所需的时间、成本和不确定性，谁就掌握了长期产业定价权。

这不是情绪，这是范式迁移。