全球首本AI4Materials问世！丘成桐作序，北大潘锋领衔编著

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在AI加速渗透科研的时代，材料人最关心的问题，已经从“能不能做出新材料”，变成了——“如何让AI帮我更快找到新材料”。但多数科研人也在困惑：AI能理解原子结构吗？它能预测材料性能、指导实验路线吗？

为解答这些问题而生，由北京大学讲席教授、深圳研究生院新材料学院创院院长潘锋教授领衔编著，全球首本《人工智能材料学——AI4Materials》将于11月底正式发售。

为了帮助“让研究材料的人知道AI如何工作，让搞AI的人知道材料人如何研究，材料+AI如何结合来指导高性能新材料和锂电池材料的研发”。本书系统阐述了AI驱动材料学研究范式的深刻变革，内容贯穿AI赋能材料研发的全链条，涵盖从微观结构特征提取、性质预测与反向设计，到动态演化模拟、智能表征解析及知识发现等核心环节，并前瞻性展望了“人工智能材料学家”这一终极图景。

全书通过对比“人的研究方式”与“AI的研究方式”，为读者构建起一个从理论基础到前沿应用的完整知识体系，能够为材料、化学、物理、人工智能及相关领域的科研人员及从事AI跨学科应用的工程师与学者提供重要参考。该书得到了菲尔兹奖首位华人得主丘成桐先生作序——“以数学为纽带，在数字与原子的交汇处，探索材料学的全新可能”。

样章（节选）

作为中国专业科研服务引领者，科学指南针率先拥抱AI浪潮，推出科研智能体、AI分析工具等“AI智慧检测3.0”产品，让AI真正走进每一次检测、每一份报告和每一个科研决策。同时设1000万元AI科研创新基金，持续推动AI在科研检测与材料研发中的深度落地。

我们相信，潘锋教授团队所提出的AI4Materials 理念，与科学指南针“让检测全面拥抱AI”的方向一脉相承，AI与材料的结合，不仅是科研范式的变革，更是推动高性能材料自主创新的关键力量。

现《人工智能材料学——AI4Materials》即将上市，科学指南针携手潘锋教授，特为科研用户准备7折专属福利（原价168元）。扫码入群即享福利价，还能免费阅读精选样章，抢先了解书中如何用AI“读懂”材料结构、预测性能、加速新材料发现！

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作者介绍

北京大学讲席教授、深圳研究生院新材料学院创院院长、国家特聘专家、国家重点研发计划项目负责人、中国化学会会士、《结构化学》执行主编、未名电池公司的创始人。

长期致力于发展图论结构化学、材料基因组学、人工智能材料学和高性能锂电池材料，创建了基于图论/拓扑和AI的结构化学理论，建立了基于中子和同步辐射等大科学装置的原位动态结构表征装备与方法，探索并揭示了锂电池材料构效关系的规律，在解决锂电池储能密度、功率密度和稳定性等科学难题取得突破性进展，实现了256mAh/g@4.65V高容量高电压钴酸锂正极的产业转化（以此孵化了未名电池公司）。带领团队以通讯作者在《自然》等知名期刊发表500余篇SCI文章 （http://www.pkusam.cn/), 基于团队10多年在图论结构化学/材料基因组学方面的30余篇研究文章领衔编著《人工智能材料学-AI4Materials》。获中国电化学贡献奖和美国电化学学会电池科技奖，入选全球前万分之五世界顶级科学家。