7月18日，2026年世界人工智能大会期间，上海交通大学与徐汇区人民政府联合举办“AI未来发展论坛：产学研深度融合”主题论坛。会上，上海交通大学材料科学与工程学院副教授饶梓元发布轻合金大模型多智能体平台“深量智研（DeepLight）”。这一平台面向镁合金、铝合金等轻合金材料体系，尝试把人工智能引入材料设计、性能预测、实验验证和工程放大的完整研发流程。
轻合金是航空航天、新能源汽车等领域实现产品轻量化的重要材料。饶梓元介绍，上海交大轻合金工程研究中心长期聚焦镁、铝、钛等合金研究，积累了数十年的实验数据和专家经验。但传统合金研发主要依赖经验和反复试验，难以适应新材料快速迭代需求。人工智能进入材料研发后，合金设计正在从经验驱动转向物理知识和数据共同驱动。
据介绍，“深量智研”在通用大模型基础上，融合轻合金领域专业知识，形成面向轻合金性能推理的垂直领域大模型。与部分侧重文献检索和数据挖掘的材料模型不同，该平台更关注材料设计和机理分析两个问题。研发团队引入10万条以上思维链数据、10万条以上实验室和企业私有数据，并结合20万条以上文献输入，使模型能够围绕成分、工艺、组织、变形机制和宏观性能建立推理链条。
平台功能主要包括知识库问答、基础知识问答和性能推理预测。在基础知识问答方面，模型接入轻合金文献并持续更新文献库；在性能预测方面，团队结合强化学习和监督微调方法，构建从合金元素、处理工艺、微观组织到宏观性能的链式推理数据。饶梓元举例说，在一项钛合金性能预测任务中，模型经过强化训练后，预测结果接近真实结果。
在此基础上，团队进一步集成多智能体材料设计平台，包含数据分析、数据增强、设计和性能预测等智能体，并与智能实验室连接。平台可根据研发需求收集数据、建模、生成方案。自动化实验环节覆盖合金配粉、熔炼、切割、热处理、微观组织表征和性能优化等流程，实验结果再反哺数据库，形成“计算设计—实验验证—数据回流”闭环。
饶梓元介绍，依托该平台，团队在镁合金腐蚀性能和力学性能方面开展验证，相关材料应用方向包括一体化压铸结构件、汽车轮毂和笔记本电脑外壳等。
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