2026年8月3日，美国国家科学基金会（NSF）宣布投资5000万美元，新建两个材料创新平台，重点支持耐受极端条件材料的研发。两大平台均将AI驱动的自主实验能力融入研发全流程，并通过培训与数据共享机制向学术界和工业界开放科研资源，旨在显著缩短新材料的研发周期，降低复杂材料实验的门槛。

AI驱动的自动化实验室是该项目的核心技术支撑。这类系统将材料设计、制备、表征、数据分析及下一轮实验方案生成连接为完整闭环：系统依据已有实验数据和物理模型筛选候选材料、自主安排实验，再将新产生的数据反馈给模型，持续优化筛选方向。在这一体系中，机器人和AI负责样品制备、表征与常规计算，研究人员则聚焦于提出假设、解读结果和做出关键决策。数字孪生技术则可用于在实体实验前辅助规划实验流程。

（1）NSF自主机器人冶金材料创新平台

该平台拟设在得克萨斯农工大学，将整合机器人与AI构建自主实验室系统，把高通量合成、自动化表征和物理模拟串联为“设计—制备—测试—学习”的闭环，力求以远短于传统流程的时间制备新型合金。相关成果有望应用于高效喷气发动机涡轮、高强度装甲、核反应堆耐辐射材料、耐腐蚀桥梁材料及生物相容性植入物等领域。

（2）NSF极端环境材料AI研究基础设施平台

该平台拟设在威斯康星大学麦迪逊分校，聚焦高温、强辐射等极端条件下材料的化学与结构复杂性研究，探索如何利用这些复杂特征指导新材料的设计与制备。该平台聚焦耐火金属、陶瓷和高温复合材料，整合增材制造、原位诊断、极端环境测试和计算建模等手段，借助AI快速预测材料性能，并通过高通量合成与测量加以验证。

上述平台以用户设施模式运作，设备、自动化实验流程、数据资源均面向美国学术界与工业界研究人员开放，并提供相关培训支持。NSF数学与物理科学理事会负责人罗铁（Tie Luo）表示，此举旨在为不同地区、具备研究构想的科研人员提供材料科学所需的设备与专业支持，推动材料发现进程的加速。

信息来源：

https://www.nsf.gov/news/nsf-stands-2-materials-innovation-platforms-50m-investment

https://mp.weixin.qq.com/s/GmZ2_46X0WD-rCz7exMzqw