7月30日下午，为推动AI赋能材料研发工作，中国科学院上海硅酸盐研究所组织“面向AI赋能材料研发的数据处理和大模型使用”专题培训，邀请中国科学院计算机网络信息中心高级工程师王露笛、中国科学院自动化研究所研究员李林静、副研究员梁嘉琦及中国科学院上海硅酸盐研究所副研究员王有伟作专题报告。上海硅酸盐所党委书记王东，所长苏良碧，中国科学院院士、上海硅酸盐所陶瓷材料智能化研究部主任陈立东研究员出席培训会。各部门负责人、课题组正副组长、相关职能部门负责人、科研人员及研究生等300余人参加此次专题培训会。培训会由基础科研处副处长沈沪江主持。

苏良碧致辞，他围绕人工智能技术对材料研究领域带来的深刻影响，强调本次培训会对深化研究所人工智能与科研任务融合具有重要意义。他表示，人工智能领域创新呈群体性突破之势，正在从根本上改变材料设计、优化和应用的范式，上海硅酸盐所作为国家战略科技力量，高度重视人工智能方向的布局，立足“四个面向”对先进材料的迫切需求，借力中国科学院建制化人工智能攻关的成果，捕捉研究范式变革带来的突破性发展机遇，攻克材料研发的关键技术难题，提高上海硅酸盐所材料和产品的竞争力。

王露笛作题为《基于AutoDive平台的科技文献的知识抽取与应用》专题报告。报告中，她详细介绍了AutoDive平台的核心功能及运用的典型场景，并进行了现场使用演示。该平台通过多模态标注、动态本体和主动学习，加速科技文献知识抽取与应用，助力科学研究从“经验驱动”向“数据智能驱动”转型。

李林静与梁嘉琦作题为《磐石·科学基础大模型：系统与使用》专题报告。李林静在报告中介绍，磐石・科学基础大模型兼具科学知识整合、专业问题精准运算及科研攻坚指导等多重能力，得益于90PB科学数据集，在各类科研任务中均表现出卓越性能。梁嘉琦现场演示了基于磐石・科学基础大模型的智能体系统，参会人员同步进行了实践学习。

王有伟作题为《材料大模型的开发与应用进展》专题报告。他介绍了传统机器学习与深度学习的区别，表示材料大模型MatMind旨在破解构效关系与制备工艺间的非线性相互作用、计算与制备环节脱节以及跨学科协作壁垒的材料研发困境，并对材料大模型的开发与应用进展进行了系统阐述，现场演示了研究所自主开发的材料研发智能体系统。

王东作总结讲话，对后续的人工智能培训表示深切期望。他强调，当前以深度学习、知识图谱为代表的新一代人工智能技术，正在重塑传统科研范式。在材料基因组计划、高通量计算等前沿领域，AI技术已展现出惊人的赋能潜力，研究所科研人员应主动参与这一技术变革，将AI技术作为突破科研瓶颈的新质生产力，以“按需创造理想材料，赋能人类文明跃升”为目标，推动材料研发从“被动试错”的低效率模式向“主动创制”的智能研发模式转变。最后，他表示，人工智能与材料科学的交叉融合，正迎来历史性机遇窗口，希望大家以"十年磨一剑"的定力，为加快建设科技强国作出新的更大贡献。

王东作总结讲话

苏良碧致辞

王露笛作题为《基于AutoDive平台的科技文献的知识抽取与应用》专题报告

李林静与梁嘉琦作题为《磐石·科学基础大模型：系统与使用》专题报告

王有伟作题为《材料大模型的开发与应用进展》专题报告

培训会现场