上海交通大学与小米集团携手推出轻合金大模型多智能体设计平台，为材料科学领域注入人工智能新动能。该平台以深度融合的DeepLight大模型与AgentMat智能体框架为核心，构建了从知识建模到工程应用的全流程智能研发体系，标志着轻合金材料设计进入智能化新阶段。
面对航空航天、新能源汽车等领域对轻量化材料的迫切需求，传统研发模式因成分-工艺-性能关系复杂、跨尺度机理难以解析等问题陷入瓶颈。研究团队通过将材料成分、微观组织演变、相变动力学等多维度数据整合至大模型，结合强化学习算法与领域知识微调，突破了外推预测精度低、多尺度关联建模难等技术壁垒。基于该技术开发的超强耐蚀镁合金已展现优异性能，在汽车底盘、航空结构件等场景具备应用潜力。
针对轻合金研发周期长的痛点，联合团队创新设计的AgentMat多智能体协作系统实现效率跃升。该框架将研发流程拆解为知识抽取、数值模拟、方案生成、实验验证等模块化智能体，通过自动化任务调度与多源信息融合，在镁合金设计中实现1小时内完成从需求分析到优化方案输出的全流程闭环。相较于传统试错法，研发效率提升达10倍以上，显著缩短了新材料从实验室到产业化的转化周期。
为建立行业评测标准，项目组同步推出LightAlloy-Bench基准测试体系。该基准覆盖镁、铝等主流轻合金体系，设置材料基础认知、跨尺度性能预测等双维度评估指标，为模型优化与算法迭代提供量化参考。目前已有来自高校、企业的12个研发团队参与基准测试，推动形成开放共享的技术生态。
此次合作深度整合了上海交大轻合金研究中心四十余年的技术积淀与小米集团在人工智能领域的先发优势。交大团队在先进镁合金开发、跨尺度模拟等方面取得60余项国家级成果，小米则通过"AI+材料"战略在泰坦合金等新型材料研发中形成技术壁垒。双方共建的智能研发平台已应用于小米汽车关键部件材料设计，相关技术将通过开源社区向行业开放，助力航空航天、消费电子等领域突破材料瓶颈。
据研发团队介绍，平台采用的混合架构设计兼顾了领域知识深度与算法泛化能力。DeepLight大模型通过百万级材料数据训练形成基础认知，AgentMat框架则通过动态任务分配机制实现专家经验与AI计算的有机融合。这种"双脑协同"模式既保证了研发过程的专业性，又赋予系统持续进化的可能性，为复杂材料体系研发提供了全新范式。
