上海人工智能实验室携手苏州国家实验室、清华大学等科研机构，在单晶石墨制备领域取得重大突破。通过人工智能技术的深度应用，研究团队成功制备出厘米级尺寸、厚度超过200微米的高质量单晶石墨，其厚度达到当前国际领先水平的三倍以上，标志着我国在新材料研发领域迈入智能化新阶段。
该成果的核心支撑在于构建了全球首个亿级规模的计算材料数据库。研究团队针对镍-碳体系，系统收集了从纳米级镍团簇到宏观石墨结构的全维度数据，涵盖不同温度条件下碳原子与镍基体的复合构型。这一数据体系突破了传统小规模数据库的局限性，为机器学习模型训练提供了高精度、广覆盖的基础数据集，有效解决了材料研发中数据质量不足的关键难题。
在算法创新方面，研究团队开发了新一代机器学习势函数模型。通过整合苏州国家实验室的高效NEP算法与上海人工智能实验室的主动学习框架，该模型实现了对十万原子规模体系的长时间动力学模拟。特别值得关注的是，模型成功捕捉到孪晶晶界对碳迁移的加速效应，为理解单晶石墨生长机制提供了原子级别的计算工具，突破了传统第一性原理计算在时空尺度上的限制。
基于理论突破，研究团队开展了大规模原子级模拟实验。通过定量分析反应温度、碳溶解度等关键参数的影响规律，团队建立了完整的单晶石墨生长调控体系。在实验验证阶段，自主搭建的生长系统成功实现厘米级单晶石墨的稳定制备，其晶体质量显著优于现有国际报道，为电子器件、热管理等领域提供了高性能材料解决方案。
这项突破性成果开创了"数据-模型-机制-制备"四位一体的研发新范式。研究团队通过整合海量计算数据、智能算法模型与精密制备工艺，构建了从基础研究到工程应用的完整链条。该模式不仅提升了新材料研发效率，更为人工智能与材料科学的深度融合提供了可复制的技术路径，有望推动更多战略性材料的智能化开发进程。
