全球科技竞争和地缘博弈持续加码，正加速重构产业链的发展格局。我国新材料产业历经规模粗放扩张，正转向以国家战略需求为导向的高质量发展阶段。本文利用智慧芽数据库，动态分析了新材料产业重点专利的发展态势，精准预判全球新材料产业链的演进方向及其带给我国的机遇与挑战。研究表明，新材料专利发展经历了长期高速增长态势，并成为全球最大的专利技术目标市场。依据高被引最多的专利、规模最大的专利家族、权利要求数量最多的专利、以及市场价值最高的专利分析可知，新材料产业的电池关键材料，半导体和显示材料三分乾坤。针对关键攻关技术，开展了龙头企业的投资分析。最后，展望了我国新材料产业未来的发展机遇和挑战。

制造技术分为等材、减材、增材制造三类，目前增材制造主要分为3D打印和4D打印等。3D打印成形结构件和功能构件，是目前应用最广的增材制造技术，4D打印在3D打印基础上增加了时空轴，突破了传统3D打印成形的局限性，让构件的形状、性能、功能具备动态可编程的特性，得到智能构件。本文结合4D打印技术的实际研发与应用实践，从概念与内涵、技术本质、全球研究格局、核心材料体系、工程应用、发展瓶颈及趋势等方面展开分析，明确4D打印是通过材料与结构的双重设计，让增材制造的智能构件在外部能场刺激下，实现形状、性能、功能随时间、空间可控变化的技术。该技术在航空航天、生物医学、柔性电子、可穿戴设备等领域展现出广阔的应用前景，但面临材料、工艺、产业化等多方面的制约，未来需依托多学科交叉、人工智能融合、绿色可持续发展等途径实现技术突破，推动增材制造技术向更高维度、更智能化方向发展。

陶瓷作为典型的无机非金属材料，经成型与高温烧结后展现出高硬度、耐高温、耐腐蚀的优异特性，分属结构陶瓷的承载耐磨、热冲击抗性，与功能陶瓷的电、磁、光、热特殊物理性能，使其成为贯穿民用生活与尖端科技的核心基础材料。而陶瓷材料4D打印技术，将3D打印的数字化成形优势与材料的时空变形、性能及功能动态调控深度结合，完成了陶瓷制备从“静态形状”向“智能结构”的关键跨越，成为增材制造领域的前沿研究方向。目前陶瓷4D打印相关成果的发表与引用量呈逐年增长趋势，该方向已成为材料领域研究重点，我国更是该领域的核心研究主阵地，技术发展处于世界领先水平。

材料是装备升级的核心基石，军用材料因多品种、小批量、高可靠性的特殊要求，长期面临研发周期长、实验成本高、理性设计难的行业困境。基础理论的跨学科混杂、从微观到宏观的复杂结构层次、多样的材料属性与反应机制，以及缺乏统一标准的测试表征体系，共同导致传统“试错法”研发模式效率低下，难以满足国防装备快速迭代的需求。在此背景下，国防科技大学叶益聪教授团队深耕人工智能与材料科学的交叉领域，提出“人机融合、大模型赋能、大小模型协同、自主实验”的一体化研究新范式，研发出AI材料学家MatPilot系统，通过“认知决策+实验执行”的双轮驱动，构建起全流程智能化的材料研发体系，相关成果在《Journal of the American Ceramic Society》《Scripta Materialia》等国际顶刊发表，为军用材料研发开辟了高效、精准的全新路径。

在凝聚态物理与材料科学领域，非晶态物质的本质探究一直是国际前沿核心课题。北京航空航天大学郭林院士团队针对无机非晶微纳米材料开展了十余年系统性研究，建立了涵盖配位竞争、空间限域、原位转化、配体诱导的四大核心合成机制，成功实现零维至三维全维度非晶材料的精准可控制备。团队深入剖析非晶材料局域结构与电子态、功能特性的内在联系，攻克了稀土4f电子调控、双电子储能、电催化固氮等多个领域的关键难题。团队基于天然牙釉质的仿生设计，研发出力学性能优于天然牙釉质的人造牙釉质材料并推进产业化。该研究为非晶材料基础理论创新提供了支撑，也为其在能源、催化、生物医学等领域的应用开辟了新路径。

增材制造技术凭借其设计自由度高、材料利用率优异以及复杂几何构件直接成形能力，在航空航天、生物医学和能源等高端制造领域展现出广阔的应用前景。然而，该技术所涉及的工艺过程极为复杂，呈现出显著的多物理场耦合特性，加之成形质量稳定性问题，严重制约了其工业化大规模应用进程。人工智能技术的快速发展为解决上述瓶颈问题提供了全新的研究范式与技术路径。本文系统综述了人工智能在增材制造领域的研究进展与应用现状。首先概述了增材制造的技术特点与核心挑战，进而阐述了机器学习、深度学习等人工智能算法在增材制造场景中的适用性。在此基础上，从增材制造设计阶段优化、工艺参数优化、过程监测与缺陷检测、微观组织与力学性能预测四个维度，详细分析了人工智能赋能增材制造的具体路径与应用案例。特别关注了混合建模策略与数字孪生框架的构建，深入探讨了可解释人工智能在缺陷—性能关联分析中的应用价值。最后，展望了生成式模型、自主实验等前沿方向的发展潜力，并分析了当前面临的数据稀缺性、模型泛化能力等关键挑战。

原子级制造是人类制造技术向极微观深入发展的必然趋势，也是新一代制造体系中向极微观探索的核心方向。团簇作为物质中介于原子和固体之间的相对独立层次，是实现原子级制造的重要研究载体，团簇物理的基础研究，更是推动原子级制造从理论走向实践的关键支撑。从团簇物理研究出发，厘清原子级制造与传统制造的本质区别，探索团簇在材料创制、器件加工等领域的实际应用，能够为原子级制造的发展搭建完整的技术路径，推动这一前沿领域向产业化落地迈进。

粉末冶金是实现金属构件高性能近净成形的重要技术，其应用范围涵盖航空航天、生物医疗、汽车制造等高端领域。然而，粉末冶金涉及的材料体系复杂、工艺参数众多，材料成分—工艺—组织—性能之间的关系呈现典型的高维非线性特征，传统的试错法研发模式效率低下且难以实现工艺窗口的精准控制。机器学习作为人工智能的核心技术，为粉末冶金领域的成分设计、过程控制和性能预测提供了数据驱动的新范式。本文系统综述了机器学习在粉末冶金中的应用研究进展，从粉末原材料表征、成形过程建模与优化、构件质量预测与控制三个维度梳理了典型应用场景，分析了监督学习、无监督学习、深度学习等算法在其中的适用性与优势，深入讨论了数据稀疏性、模型可解释性、跨场景泛化能力等当前面临的挑战，并展望了物理信息机器学习、多目标优化、数字孪生等未来发展方向。研究表明，机器学习能够有效挖掘粉末冶金过程中的高维非线性关系，与粉末冶金知识的深度融合将是推动该领域智能化发展的关键路径。