当人工智能深入到金属原子的排列与性能预测之中，传统材料科学正迎来一场静默却深刻的革命。 1 月 15 日，上海交通大学与小米集团联合发布全球首个面向轻合金领域的多智能体AI研发平台，以“DeepLight大模型 + AgentMat智能体”为核心架构，首次实现从成分设计、工艺优化到性能预测的全链条智能化，将原本动辄数月甚至数年的轻合金研发周期压缩至十分之一。
这一平台直击行业痛点：轻合金作为新能源汽车、航空航天、高端消费电子的关键结构材料，其研发长期受限于高维参数空间、非线性物理机制和实验试错成本高昂等难题。如今，DeepLight大模型通过融合材料科学文献、实验数据库与第一性原理计算结果，构建起覆盖热力学、力学、腐蚀性等多维度知识的统一认知框架，有效破解了传统方法在性能预测与机理推理上的瓶颈。
更关键的突破在于AgentMat智能体框架。该系统并非依赖单一AI模型“单打独斗”，而是部署多个专业化智能体——如“成分设计Agent”“工艺优化Agent”“失效分析Agent”等——它们可自主协商、分工协作、迭代反馈，模拟人类专家团队的协同研发流程。例如，当用户提出“开发一种高强耐热镁合金用于电动车电机壳体”时，系统能自动分解任务、并行调用不同智能体，在数小时内生成候选配方、推荐热处理路径，并预判服役寿命，全程无需人工干预。
为衡量技术进展，双方同步推出全球首个轻合金专用大模型评测基准——LightAlloy-Bench，涵盖相图预测、力学性能回归、工艺窗口优化等 12 类核心任务，为行业提供标准化能力标尺。
此次合作深度融合了上海交通大学在轻合金基础研究与工程应用数十年的积累，以及小米在大模型训练、智能体架构与高性能计算方面的技术优势。随着小米加速布局智能电动汽车领域，该平台有望率先赋能其下一代车身与三电系统轻量化设计，同时向产业链开放，推动我国在高端新材料这一战略性新兴产业中的自主创新。
当AI不仅能写代码、画图、订外卖，还能“设计金属”，材料科学的范式转移已然开启——未来的新材料，或许不再诞生于实验室的坩埚中，而首先在智能体的对话里成型。
