上海交大与小米联合发布轻合金大模型多智能体设计平台

来源:上海交通大学材料学院收藏
2025-12-16 13:50

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轻合金材料在航空航天、汽车、消费电子等领域具有广阔的应用前景,其突破性创新已成为全球高端制造竞争的核心焦点。针对轻合金材料设计方法面临的组分工艺复杂、研发生产应用流程长,评价维度多样等难点,上海交通大学正式联合小米集团发布轻合金大模型多智能体设计平台,构建AI驱动轻合金全链条智能研发体系,助力轻合金材料研发范式变革。

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组分工艺复杂:DeepLight推理驱动,重构轻合金研发范式

轻合金材料组分工艺复杂,其研发长期依赖传统实验试错,一款高性能合金材料的研发需要以年为单位的时间。轻合金大模型DeepLight以垂域知识推理为驱动,大幅提升轻合金研发效率,将轻合金设计推向人工智能驱动的"第五范式"。

针对轻合金“成分—工艺—性能”关系强耦合、跨尺度机理复杂导致的外推预测难、推理难度高等行业关键瓶颈,团队构建了面向轻合金特性的链式推理数据体系。该体系融合材料组分、微观结构、相变行为、组织演化与力学性能等多维度知识,通过监督微调与强化学习技术,使模型能够稳定构建跨尺度推理路径、捕捉复杂的非线性结构—性能关系,从根本上提升了轻合金垂域的推理质量。

团队依托DeepLight的推理能力,已成功研制出超强耐蚀镁合金,其耐腐蚀性能达到目前公开报道中的最佳水平,为镁合金在汽车、航空等高要求领域的工程化应用打开了新的可能。

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性能测试

组分工艺复杂:DeepLight推理驱动,重构轻合金研发范式

轻合金材料组分工艺复杂,其研发长期依赖传统实验试错,一款高性能合金材料的研发需要以年为单位的时间。轻合金大模型DeepLight以垂域知识推理为驱动,大幅提升轻合金研发效率,将轻合金设计推向人工智能驱动的"第五范式"。

针对轻合金“成分—工艺—性能”关系强耦合、跨尺度机理复杂导致的外推预测难、推理难度高等行业关键瓶颈,团队构建了面向轻合金特性的链式推理数据体系。该体系融合材料组分、微观结构、相变行为、组织演化与力学性能等多维度知识,通过监督微调与强化学习技术,使模型能够稳定构建跨尺度推理路径、捕捉复杂的非线性结构—性能关系,从根本上提升了轻合金垂域的推理质量。

团队依托DeepLight的推理能力,已成功研制出超强耐蚀镁合金,其耐腐蚀性能达到目前公开报道中的最佳水平,为镁合金在汽车、航空等高要求领域的工程化应用打开了新的可能。

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【智能设计】实验报告生成

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【智能设计】配方结果生成

缺乏评价指标:LightAlloy-Bench评测基准,树立轻合金设计方法度量衡

轻合金评价维度多样,其设计方法缺乏统一、权威的评测标准。上海交大轻合金中心依托其在领域的深厚积淀,构建了国内首个覆盖镁、铝合金全场景的专业评测基准,为轻合金材料AI模型提供了科学、精准的"度量衡"。

该评测基准LightAlloy-Bench面向轻合金大模型能力验证,涵盖材料基础知识掌握与性能推理两大维度、多项关键指标。研发团队不仅系统整合了丁文江院士、曾小勤教授领衔的轻合金精密成型国家工程研究中心团队长期积累的研究数据,还广泛收集了轻合金领域近20年的公开文献数据,构建了业内首个覆盖体系最全、知识链最完整的轻合金领域评测数据集。DeepLight在该评测集上取得了最优表现,较DeepSeek-V3与GPT-4o通用大语言模型提升近 20%,展现出在轻合金知识理解、机理推断与性能预测任务上的显著优势。

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此次发布成果的背后是上海交通大学轻合金精密成型国家工程研究中心数十年来的长期积累,以及小米集团在AI基础研究的大力投入与行业应用的积极布局。交大轻合金中心80年代开始从事相关研究,先后承担重大科研项目60余项,获得国家科技进步奖等国家级奖励15项,发表论文500余篇,是目前世界范围内最大最先进的轻合金研究团队之一。小米集团从2016年开始大力投入AI基础研究与AI+领域,AI大模型和应用方面的进展迅速。作为材料需求旺盛的硬件公司,小米集团在AI驱动材料研发领域取得了泰坦合金等一系列成果,并在实际产品中应用落地。

轻合金大模型多智能体设计平台的发布,是上海交大-小米联合实验室的先期重要成果,它构建了从知识获取、设计优化到实验验证的全链条智能研发体系 ,将有效赋能双方在镁合金、钛合金等多尺度设计研究,并为小米汽车等业务的关键部件提供智能化材料设计能力。

上海交大相关负责人表示,此次合作是高校科研优势与企业技术优势的结合,将推动轻合金研发进入智能时代。小米集团代表则指出,多智能体协作材料设计框架AgentMat与轻合金大模型DeepLight的协同,将为小米在智能汽车、消费电子等领域的材料创新提供核心动力,同时也将向行业开放相关技术能力,推动整个轻合金产业的发展以及在航空航天等国家战略性新型产业的推广应用。

未来,双方将持续深化合作,进一步拓展轻合金大模型的应用场景,完善多智能体协作机制,加快形成人工智能驱动、人机协同的材料研发新范式,以智能科技赋能材料创新,在钛合金、高温合金和高熵合金等更多相关新材料领域实现技术突破,深入贯彻实施“人工智能+”行动计划,助力AI+新质生产力跃迁。


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