（文/李雯雯）據權威數據統計，2019年全國材料工程研發投入超過4000億元人民幣，國內材料工程市場規模不斷擴大，年均增長率超過10%，預計到2025年將達到約5.4萬億元人民幣。近年來，國內材料工程行業正面臨由低端產業向高端產業的轉型升級，企業不斷加大研發投入，提升產品質量和技術水平，加速向高附加值、高技術含量的領域邁進。

“國內材料工程行業在市場規模擴大、新材料崛起、創新驅動發展、重點領域發展以及產業升級與轉型等方面都取得了顯著進展。這為行業提供了巨大的發展機遇和潛力，同時也對企業和專業人才提出了更高的要求和挑戰。”我國知名材料工程專家孫華劍表示，當前國際材料工程領域發展迅速，各國都在爭搶資源，就國內市場而言，還有較大的發展空間。未來，高端技術依然是主要的市場突破點。作為我國材料工程領域的新一代杰出工程師，孫華劍早早地展現了自己在材料工程領域驚人的天賦和創造力。從2015年開始，孫華劍就致力于材料工程領域智能化技術的鉆研。經過長時間、大量的基礎研究，2023年8月，孫華劍主導研發的創新性技術成果“基于人工智能的材料結構預測與仿真系統”正式投入市場應用，創新了材料工程結構預測和仿真的模式，引起了業內極大的轟動。

據了解，“基于人工智能的材料結構預測與仿真系統”以高端人工智能技術為基礎，通過設計模型的深度學習和大數據分析，系統能夠識別出隱藏在數據背后的規律和趨勢，從而高效準確地預測和模擬材料的結構特性，為材料設計和優化提供了強有力的支持。“在這套系統中，我采用了團隊獨立研發的雙向模型架構，這是一項關鍵創新點。傳統的材料預測和仿真方法通常只考慮了單向的信息傳遞，無法充分利用不同特征之間的相互影響。而通過引入雙向模型架構，我們能夠更準確地捕捉材料結構之間的關聯性和復雜性。”孫華劍介紹道，這套系統中的雙向模型架構由兩個主要組成部分構成：結構預測模塊和結構仿真模塊。結構預測模塊利用深度學習算法和大數據分析技術，從已有的材料數據庫中學習出結構特征與性能之間的映射關系。通過對海量數據的學習和訓練，模型能夠準確地預測出給定材料結構的性能表現，例如力學性能、導電性能等。而結構仿真模塊則采用基于物理模型的仿真方法，通過數值計算和模擬技術，模擬出材料在不同條件下的結構演化和性能變化。這一模塊能夠模擬材料在不同溫度、壓力、應變等外部環境下的行為，幫助工程師們更好地理解材料的響應機制，并為材料設計和優化提供指導和參考。

對于孫華劍研發的“基于人工智能的材料結構預測與仿真系統”，不少業內專家都給出了高度的評價。國內知名材料工程專家何佳提到，“基于人工智能的材料結構預測與仿真系統”的普遍應用將大大改善我國新型材料研發方面現有的問題，提高新型材料研發的精準性、材料篩選的匹配度以及新型材料研發項目的成果轉化率，推動我國材料結構預測與仿真進入更高的國際領域。

孫華劍在材料工程領域取得的技術成就遠不止于此。此前，他已經研發了多項創新性的技術成果，其中包括“基于智能感知的材料質量監控和診斷系統”。該系統采用全自動化、超智能化的智能感知技術，為我國材料工程行業帶來了全新的研發思路，引領了材料質量監控和診斷領域的智能化創新潮流。另外，他還開發了“基于分級分類模型的材料研發設計系統”，該系統能夠在短時間內完成特性分析、性能預測以及配方優化，極大地提升了材料創新的速度和質量。憑借這一突出貢獻，該系統榮獲了未來科技論壇頒發的材料工程行業突出貢獻成果獎，而孫華劍也因此在業內聲名大噪。

“目前，材料工程領域的數智化進程還在不斷加速，我很高興我的技術成果能夠為行業的發展作出貢獻，我將繼續為之努力。”孫華劍表示，未來，自己將會繼續扎根前沿技術的研究陣地，不斷錘煉自己的專業技術和創新技能，爭取研發出更多的技術成果，為世界更多新材料的研發和誕生創造更大的價值。