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[User]
<research_question>
如何量化800V高压平台与碳化硅电驱技术在不同动力系统（如纯电、增程、插混）中的成本与性能临界点？
</research_question>

<search_results>
[1] Query: 碳化硅在纯电增程插混系统中的性能比较
Title: [PDF] 800V 时代到来，碳化硅迎来甜蜜时刻
URL: https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202112271536962902_1.pdf?1640597363000.pdf=
Snippet: �耗会相应降低，同时由于SiC 可以在1200V耐压下 选择MOSFET 封装，可以大幅降低开关损耗，全球碳化硅龙头Wolfspeed， 1200V 碳化硅导通电阻控制在3mΩ• cm2 左右。根据ST 数据，碳化硅器件 损耗大幅低于Si 基IGBT，在常用的25%的负载下，碳化硅器件损耗低于 IGBT 80%，在1200V 时优势更加明显。根据英飞凌、福特、奔驰、现代等 公司研究数据，SiC 应用于800V系统，可整体节能5-10%。  车载OBC、DC-DC、PDU、充电桩、高铁轨交开始大规模应用碳化硅。车 载OBC 从Si 器件转到SiC 器件设计，功率器件和栅极驱动的数量减少30% 以上，开关频率提高一倍以上。降低了功率转换系统的组件尺寸、重量和成 本，同时提高了运行效率，系统效率可提升1.5%~2.0%。800V 系统车型， 车上需要加装大功率升压模块，进而在普通的充电桩上给动力电池进行直流 快充，碳化硅具有耐高压、耐高温、开关损耗低等优势，碳化硅开始广泛应 用。随着超充、快充需求的增加，全碳化硅模块开始在充电桩上大量采用， 根据产业链调研，800V 架构的高性能充电桩大部分采用全碳化硅模块。中 国公共充电桩快速发展，2021 年1-8 月新增量同比上涨322%。根据西门子 研究数据，碳化硅应用于轨交，电机噪音总体上有所降低，而且能源消耗大 约减少了10%，碳化硅将有望在整个欧洲轨交上推广使用，日本的新干线开 始大量应用碳化硅，中国已有8 条地铁采用碳化硅。Y ole 预测，2026 年整个 碳化硅功率器件市场规模有望达到50 亿美元，其中60%以上用于新能源汽 车领域。  推荐组合：三安光电、斯达半导、时代电气、闻泰科技、天岳先进。 风险提示  800V系统渗透率不达预期，SiC 成本居高不下，充电桩发展低于预期。 6508 6808 7107 7407 7707 8007 8306 201225 210325 210625 210925 国金行业 沪深300 2021 年12 月25 日 创新技术与企业服务研究中心 电子行业研究 买入（维持评级） ) 行业深度研究 证券研究报告 行业深度研究 - 2 - 敬请参阅最后一页特别声明 内容目录

优势之外，碳化硅还可以显着提高逆 变器输出的电压压摆率 > 20 kV/µs（理论上） ，这是当今的硅半导体解决方 案所不能达到的指标。与 Si IGBT 相比，在相同开关频率下的逆变器可以 进一步提高 2-4% 的效率。  总体而言，电动机频率的增加导致效率进一步提高 1-2%。为了减少效率 劣势，必须在 EMC 约束允许的情况下将电压压摆率调整为最高。通过使 用 SiC 代替 Si 半导体，系统优化在 800 V 的电压水平下总共提高了6–8% 的效率。为了实现 SiC 技术的效率提升，除了压摆率和开关频率的工作点 相关调整之外，还必须软件优化及算法优化进一步提升系统效率。 二、 800V 电驱采用碳化硅，整车可节能5-10% 2.1 轻载、低速工况下，碳化硅优势更佳  电驱采用碳化硅总损耗有效下降。美国能源部对纯电动车Nissan-Leaf 做了 能耗分布，77-82%能耗消耗在了风阻、刹车、滚阻上面，而电驱能量损耗 约16%，在16%里面功率半导体又占其中的40%左右，剩下的60%是电机 的损耗，功率半导体在电控里占整车的能量损耗约为6.4%，而碳化硅器件 的总损耗相比硅器件下降了70%，采用碳化硅器件，全车总损耗下降约 4.48%。 图表12：纯电动汽车综合工况下的能量损耗分布（Nissan-Leaf） 来源：Energy、国金证券研究所  根据英飞凌、Fraunhofer 研究，在城市工况，全碳化硅模块比Si 基IGBT 模块多续航10%。 行业深度研究 - 10 - 敬请参阅最后一页特别声明 图表13：20KW/H的续航里程比较 来源：英飞凌、Fraunhofer、国金证券研究所  福特研究，采用碳化硅模块较Si 模块损耗大幅下降。 图表14：碳化硅模块与Si 模块损耗对比 来源：福特、国金证券研究所  根据戴姆勒奔驰研究，采用碳化硅模块，800V 高压平台，采用碳化硅模块 较Si 基IGBT 模块整车降低了7.6%的能耗。 行业深度研究 - 11 - 敬请参阅最后一页特别声明 图表15：1200VCool SiC 的节能效果 来源：戴姆勒奔驰、国金证券研究所  现代800V系统采用英飞凌SiC模块续�

��。 基于多重优势，采用碳化硅模块的蔚来电驱动系统的电流能力提升了30%， 功率提升20%，综合工况效率超过91.5%，并对续航带来了4%~6%的提升。 图表18：Si 基IGBT 与SiC MOSFET 开通及关断损耗指标对比 来源：电动知士、国金证券研究所  采用碳化硅技术可以降低800V 电机的谐波损耗。通常的功率流(灰色)从输 入功率，通过气隙功率，到轴上的机械输出功率。定子和后来的转子的功 行业深度研究 - 13 - 敬请参阅最后一页特别声明 率损失是通过散热传递的。红色表示的是完全转化为热量而不影响机械功 率的谐波输入功率。 图表19：蔚来ET7 碳化硅模块损耗情况 来源：电动知士、国金证券研究所  小鹏G9 800VSiC 平台，充电5分钟续航200公里。小鹏SUV G9，首次采 用800V 高压SiC 平台，小鹏汽车还将铺设中国首批量产的480kW 高压超 充桩，有望实现充电5 分钟，续航200 公里。 行业深度研究 - 14 - 敬请参阅最后一页特别声明 图表20：小鹏G9 800V 高压SiC 平台及480KW 高压超充桩 来源：汽车公社、国金证券研究所 2.3 多家汽车品牌采用800V+碳化硅方案  Model3 开创车用碳化硅先河。2018 年，特斯拉Model3 逆变器模组上率先 采用了24 颗碳化硅SiC MOSFET，该产品由意法半导体提供，开启了碳化 硅电动汽车应用的先河，比亚迪汉电驱2020 年也开始采用SiC MOSFET， 2021 年开始，电动汽车应用碳化硅呈现大幅增长态势。 行业深度研究 - 15 - 敬请参阅最后一页特别声明 图表21：碳化硅在各领域的应用时间表及在新能源车碳化硅应用情况 来源：Yole、国金证券研究所  根据不完全统计，全球已采用或确定采用SiC 功率器件的近30 家汽车品牌， 预计2022 年之后，电动汽车应用碳化硅出现爆发式增长。 图表22：全球已确定采用SiC 功率器件的汽车品牌 来源：Yole、国金证券研究所 三、车载OBC、DC-DC、PDU 开始大规模应用碳化硅  车载充电模块开始大规模采用碳化硅。动力电池电压平台升级到800V ， 当前的OBC 、 DC/DC 及 PDU 等电源产品

[2] Query: 碳化硅在纯电增程插混系统中的性能比较
Title: 800V高压平台及SiC车规级应用-电子工程专辑
URL: https://www.eet-china.com/mp/a143004.html
Snippet: 中快充功率可以达到 400-500kW， 如小鹏 G9 充电十分钟续航 400 公里。 目前市面新能源汽车主流电压平台介于 400V-500V 之间，理想 ONE 、小鹏汽车和蔚来汽车的换电方案都在尝试解决里程焦虑和充电速度慢的问题，未来 800V 快充趋势明显。

搭载高压架构的车型逐渐趋向经济型下沉，推动碳化硅市场渗透率提升。碳化硅在高压方面有先天性能优势，只要车企用的是高压、650V以上的电池，电压越大，碳化硅的优势越明显；在车的续航能力方面，续航要求越高，碳化硅越有优势。就乘用车而言，300km以上续航，碳化硅具备优势，电池需求越大，碳化硅优势越明显。目前在高续航和快充的市场需求下，新能源汽车由400V向800V架构升级趋势已成大局，未来随着电池、器件车成本的降低，经济型电动车也有望搭载高压方案。随着碳化硅尺寸的增大、产业链的完善，碳化硅衬底成本下降，碳化硅器件会逐渐扩展至中低端车市场，SiC市场空间将被进一步打开。据CASA预测，到2025年新能源汽车中SiC 功率半导体市场预计将以38％的年复合增长率增长。

碳化硅方案能提升电驱系统性能，减小器件体积，提高30%左右功率密度：碳化硅功率器件主要应用于新能源汽车电机驱动系统中的电机控制器。2020年比亚迪汉EV车型电机控制器使用其自主研发制造的SiC MOSFET控制模块，使得其可以在更高的电压平台下工作，从而减少设备电阻损失。比亚迪汉在电力电子系统实现了更小的体积，同功率情况下，体积缩小30%，即功率密度也将提升30%左右，功率达到了更高的363kW；车辆的加速性能提升明显，实现了3.9s内0-100公里的加速；延长汽车的续航里程至600km以上；这均得益于碳化硅低开关、耐高压、耐高温、导热率高的优良特性。

碳化硅器件可使OBC体积减少60%，能量损耗减少30%：根据Wolfspeed数据，OBC采用碳化硅器件与硅器件相比，其体积可减少60%，并减少30%的能量损耗，SiC的峰值效率可以达到97%，比硅器件提升2%，BOM成本将降低15%。据产业调研，目前OBC市场单价在300元，即单件成本可降低45元左右。在400V系统相

同充电速度下，采用SiC方案充电量将实现翻倍。目前，全球已有超过20 家汽车厂商在车载充电系统中使用碳化硅功率器件，电压升高至800V以后，OBC将采用1200V的碳化硅方案。据Wolfspeed 2021年12月7日化合物半导体大会观点，现在用的650V的硅方案将逐渐淡出市场，在2022年11kW将取代6.6kW成为主流的功率等级。据产业调研，每一个11kW的SiCOBC约用到10颗碳化硅MOS，单价7美金，合计70美金，假设300万辆新能源车采用，即对应2.1亿美金市场。

碳化硅电源转换系统（车载 DC/DC）可简化设备结构，减小体积：电动车上的电池电压一般比较高，400v或者800v，需要用DC/DC部件将其转换成12v，采用碳化硅器件，设备温度积累减少，加之材料本身高导热率、耐高温的特点，散热设备可以简化，从而减小变压器体积。

碳化硅充电桩充电效率可由95%提升至97%，电路所占的面积减少25%到30%：SiC的高开关速度保证了快速充电器的充电速度。用SiC MOSFET设计的两级拓扑比硅AC/DC转换器更简单、更小、更高效，同时可减少元件数量，基于SiC的设计中有6个有源元件，而基于Si MOSFET的设计中有12个有源元件，两级IGBT设计中有18个有源元件。在尺寸方面，基于SiC的电路所占的面积减少了25%到30%。

据产业调研，采用碳化硅方案，在电池容量相同的情况下，其续航里程可提高5-10%；同理，在续航里程相同的情况下，电池容量可以减少5-10%。同等电池情况下，明显增加续航历程，假设原车600KM里程，提升7%，意味着提升有效里程到642KM。整合在电机能量密度上的提升，以及电路面积等的优化，如果为了提升里程，充分利用有效面积，可以进一步增加电池容量。

**3.2. 使用碳化硅并未增加整车成本**

整车厂更加关注整车成本变化而非仅功率器件成本变化，使用碳化硅方案并未增加整车成本。据产业调研， 在中高端车型单个电驱硅基 IGBT 价值量约 1000-1500 元，按中高端车型两个电驱来计算，总价值量约 2000-3000 元；OBC 功率器件成本约 300 元，车载空调功率器件成本约 100 元，其它如助力转向等约 300 元，合计硅基功率器件用量约 2700-3700 元。目前碳化硅方案成本是硅基 IGBT 的 3 倍左右，使用碳化硅方案总成本增加 5400-

[3] Query: 碳化硅在纯电增程插混系统中的性能比较
Title: 800V高压平台＆ SiC 车规级应用
URL: https://www.auto-testing.net/news/show-115391.html
Snippet: 采用碳化硅器件并未提高整车成本：目前单个碳化硅功率器件的价值量约为硅基IGBT的3倍，但主机厂通常从整车成本考虑，采用碳化硅能带动整车系统效率提升，从而

[4] Query: 碳化硅在纯电增程插混系统中的性能比较
Title: 看好电动汽车800V 高压系统受益产业链
URL: https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202112271536962896_1.pdf?1640597048000.pdf=
Snippet: 加明显。90%的行车工况是在主驱电机额定 功率30%以内，处于碳化硅的高效区；SiC 主驱使得电源频率和电机转速增 加，相同功率下转矩减小，体积减小。根据英飞凌、福特、奔驰、现代等公 司研究数据，SiC 应用于800V 系统，可整体节能5-10%。此外，车载 OBC、DC-DC、PDU 开始大规模应用碳化硅，车载OBC 采用碳化硅器件， 系统效率可提升 1.5% - 2.0%；配套的高压快充、超充电桩也增加了碳化硅的 用量。Y ole 预测，2026 年整个碳化硅功率器件的市场规模有望达到50 亿美 元，其中60%以上用于新能源汽车领域。  隔离芯片量价齐升。800V 电驱动系统具有更高的瞬态共模干扰，对于逆变 器的隔离驱动芯片来说，需要能够承受超过100kV/us 的共模瞬态干扰。随着 800V 电压的提高，系统需要更高的原副边绝缘耐压需求。主要体现在两个 方面，一个是绝缘工作电压。对于800V 电压的系统来说，其跨隔离带的隔 离芯片需要承受至少800V 的绝缘工作电压，保证至少15-20 年的工作寿 命。整体来看，800V系统隔离芯片的使用量及价值量均有大幅的提升。  薄膜电容及高压直流继电器价值量提升。800V 系统SiC 器件的应用，噪音 对策变得越来越重要，有时会发生较大的浪涌电压。整体来看，800V 系统 对薄膜电容的使用温度、使用电压会提升，可靠性、稳定性要求也进一步提 升，预测价值量也有一定程度的提升。800V 系统对高压继电器的要求进一 步提高，原来树脂封装需改用陶瓷封装，800V 平台电压电流更高、电弧更 严重，对耐压等级、载流能力、灭弧、使用寿命等性能要求提高，产品需要 在触点材料、灭弧技术等多方面改进，价值量也有一定的提升。  推荐组合：三安光电、法拉电子、纳芯微、斯达半导体、时代电气。 风险提示 800V系统渗透率不达预期，SiC 成本居高不下，新能源车发展低于预期。 6508 6808 7107 7407 7707 8007 8306 201225 210325 210625 210925 国金行业 沪深300 2021 年12 月25 日 创新技术与企业服务研究中心 电子行业研究 买入（维持评级） ) 行业深度研

[5] Query: 碳化硅在纯电增程插混系统中的性能比较
Title: 碳化硅加码后优势如何？ 解析蔚来第二代电驱系统_文章_新出行
URL: https://www.xchuxing.com/article/39244
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蔚来第二代电驱系统 180kW 前驱部分实拍

那碳化硅的好处都有啥？作为第三代宽禁带半导体材料，其具有开关速度快，关断电压高和耐高温能力强等优点。而利用碳化硅功率器件设计的电机控制器，能大幅提高永磁同步电机驱动系统的效率及功率密度。碳化硅器件应用于主驱，还能够提升电动汽车的续航能力。

简单来说，就是效率高了，性能好了，续航也不会落下。

![](http://s3.xchuxing.com/xchuxing/article/2021/10/20/dbd95202110201626235498.jpg)

对于普通消费者来说能够感受到最直观的是，在日常通勤的低载工况下，**碳化硅功率模块的加持能够使电控系统的综合损耗降低了4%～6%**，这就很好地改善了 ET7 在城市工况下的功耗表现。

![](http://s3.xchuxing.com/xchuxing/article/2021/10/20/fc740202110201644111432.jpg)

同时，为了进一步降低能耗，厂家用碳化硅（SiC）替代了原有的绝缘栅双极型晶体管（IGBT），并引入了多目标优化的软件管理策略。设计师通过芯片对该策略进行控制，优化了变开关频率算法，让开关损耗降低 35%；又通过对离散 PWM 控制，让开关损耗减少了 33.3%；最后再利用调制优化策略，**让电驱动系统功率提升了 5%～10%。**

![](http://s3.xchuxing.com/xchuxing/article/2021/10/20/63129202110201650312540.jpg)

除了功耗和功率的优化以外，蔚来也没有落下 ET7 的性能。 通过将减速器速比从 9.57 提升到了 10.48； 第二代电驱系统拥有了更高的轮端扭矩。也就是说，在踏下「一脚电门」 后，你能获得的不仅仅是 3.9s 的加速和 850Nm 的扭矩，功率和能耗也被得到了很好的兼顾。

在提到近期各方面因素限制是否会影响蔚来芯片和碳化硅原材料的供应时，蔚来蔚来高级副总裁曾澍湘向我们表明已经与供应商伙伴签了长期协议，对于原材料的储备还是有十足的信心。

### 整体降低 5~15dB NVH 更出色

二代平台相较于一代平台提升功率后，驱动时所带来的谐波负面影响会有所提高。针对于此，蔚来通过悬置融合控制的 EDS 总成模态优化、电机非均匀气隙及高正旋气隙磁密、齿轴结构优化设计和控制器谐波注入与控制策

[6] Query: 碳化硅在纯电增程插混系统中的性能比较
Title: 36氪_让一部分人先看到未来
URL: https://eu.36kr.com/zh/p/3468954031396996
Snippet: 功率电子**

## **（一）从硅基到宽禁带：一场必然的能源效率革命**

碳化硅（SiC）作为第三代宽禁带半导体材料的代表，正在引发功率电子领域的一场深刻革命。与传统硅基器件相比，碳化硅材料具有宽禁带、高临界电场、高热导率和高电子饱和漂移速率等卓越物理特性。这些特性直接转化为**系统级的性能提升**，比如碳化硅器件能在200°C甚至更高的温度下稳定工作，其击穿电场强度是硅的10倍等。

在实际应用中，碳化硅器件能使光伏逆变器的峰值效率达到99%以上，远高于传统硅基逆变器98%左右的水平。同时，其高开关频率特性允许使用更小尺寸的电感和电容，显著提升功率密度。此外，优异的热管理特性使得散热设计得以简化，甚至可实现无风扇设计，在降低体积和重量的同时提升了系统可靠性。

![](https://img.36krcdn.com/hsossms/20250916/v2_4b3e68cc198645689515d0c4ceb084a5@5813468_oswg91717oswg1080oswg467_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1)

![](https://img.36krcdn.com/hsossms/20250916/v2_4b3e68cc198645689515d0c4ceb084a5@5813468_oswg91717oswg1080oswg467_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1)

## **（二）多场景赋能：超越汽车的应用生态**

虽然碳化硅在电动汽车领域应用显著，但其影响力已扩展到多个关键领域，形成了一幅多场景赋能图谱。

**在新能源汽车领域**，相比传统硅基IGBT方案，碳化硅MOSFET因低导通电阻和低开关损耗，大幅降低了电机控制系统损耗，带来约5%的行驶里程提升。同时，碳化硅有助于提升充电功率，预期到2025年能实现15分钟充电至80%的能力，显著缓解充电焦虑。

**在光伏与储能领域**，碳化硅逆变器可将转换效率提升至98%，每GW装机容量年减碳超过1万吨。充电基础设施领域也随着大功率快充桩的普及而快速增长，2024年市场规模预计达到25亿元。

此外，**在AI数据中心和5G通信领域**，碳化硅器件同样展现出显著优势。数据中心采用碳化硅器件后，功率密度可达硅基器件的2倍以上，5G基站使用碳化硅基氮化镓功率放大器可扩大信号覆盖30%同时降低能耗40%。

![](https://img.36krcdn.com/hsossms/20250916/v2_90defbac

平台的快速普及与碳化硅器件形成了完美配合。800V平台将充电效率提升至"充电5分钟，续航200公里"的水平，而碳化硅器件因其优异的物理特性，成为支持高压、高频率、高温度操作的理想选择。

![](https://img.36krcdn.com/hsossms/20250916/v2_1769789fc9e74c1e8e887ae591ab33c6@5813468_oswg46720oswg1080oswg498_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1)

![](https://img.36krcdn.com/hsossms/20250916/v2_1769789fc9e74c1e8e887ae591ab33c6@5813468_oswg46720oswg1080oswg498_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1)

渗透率提升的底层逻辑正从"性能溢价"转向"成本平价"。早期碳化硅器件因成本较高主要限于高端车型，但随着技术成熟和规模效应显现，其综合成本优势逐渐凸显。

### **2、第二曲线：光伏与储能的刚性需求**

在"双碳"目标推动下，光伏和储能系统成为碳化硅市场的第二增长曲线。"光储充一体化"趋势对能量转换效率和系统成本提出更高要求，碳化硅逆变器在其中扮演关键角色。

相较于传统硅基器件，碳化硅逆变器在光伏发电中可将系统效率提升0.5%以上。对于1GW容量的太阳能发电场，这意味着每年节省近2MW的能源损失。在储能系统中，碳化硅器件能支持更高频率的充放电循环，减少热量产生，延长电池寿命。

### **3、基础支撑：充电基础设施与工业能源的升级浪潮**

大功率快充桩的普及直接拉动了对碳化硅器件的需求。720kW大功率充电桩需要碳化硅功率器件来应对高电压、大电流操作，同时减少散热需求和设备体积。

工业能源领域对效率和体积的极致追求，进一步拓展了碳化硅的应用空间。在工业变频和数据中心电源场景，碳化硅器件展现出显著优势，可使转换效率提升至96%以上，空调系统节能35%以上。

![](https://img.36krcdn.com/hsossms/20250916/v2_ff3bf39398c2459580e46fdf213913dd@5813468_oswg106523oswg1080oswg272_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1)

![](https://img.36krcdn.com/hsossms/20250916/v2_ff3bf39398c2459580e46fdf213913dd@5813468_oswg106523oswg1080oswg272_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1)

### **4、新兴领域：消费电子能效升级与快充普及**

在消费电子领域，碳化硅器件正凭借其高频、
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[Assistant]
- **碳化硅在800V高压平台中的性能优势**
  - “根据ST数据，碳化硅器件损耗大幅低于Si基IGBT，在常用的25%的负载下，碳化硅器件损耗低于IGBT 80%，在1200V时优势更加明显。”（https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202112271536962902_1.pdf?1640597363000.pdf=）
  - “根据英飞凌、福特、奔驰、现代等公司研究数据，SiC应用于800V系统，可整体节能5-10%。”（https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202112271536962902_1.pdf?1640597363000.pdf=）
  - “碳化硅器件应用于主驱，还能够提升电动汽车的续航能力。”（https://www.xchuxing.com/article/39244）

- **碳化硅在不同动力系统中的成本与性能临界点**
  - “采用碳化硅并未提高整车成本：目前单个碳化硅功率器件的价值量约为硅基IGBT的3倍，但主机厂通常从整车成本考虑，采用碳化硅能带动整车系统效率提升，从而……”（https://www.auto-testing.net/news/show-115391.html）
  - “据产业调研，采用碳化硅方案，在电池容量相同的情况下，其续航里程可提高5-10%；同理，在续航里程相同的情况下，电池容量可以减少5-10%。”（https://www.eet-china.com/mp/a143004.html）
  - “在城市工况，全碳化硅模块比Si基IGBT模块多续航10%。”（https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202112271536962902_1.pdf?1640597363000.pdf=）

- **碳化硅在不同动力系统中的应用趋势**
  - “车载OBC从Si器件转到SiC器件设计，功率器件和栅极驱动的数量减少30%以上，开关频率提高一倍以上。”（https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202112271536962902_1.pdf?1640597363000.pdf=）
  - “碳化硅方案能提升电驱系统性能，减小器件体积，提高30%左右功率密度。”（https://www.eet-china.com/mp/a143004.html）
  - “碳化硅器件可使OBC体积减少60%，能量损耗减少30%。”（https://www.eet-china.com/mp/a143004.html）

- **碳化硅在不同动力系统中的成本与性能平衡**
  - “碳化硅器件的总损耗相比硅器件下降了70%，采用碳化硅器件，全车总损耗下降约4.48%。”（https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202112271536962902_1.pdf?1640597363000.pdf=）
  - “通过使用SiC代替Si半导体，系统优化在800V的电压水平下总共提高了6–8%的效率。”（https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202112271536962902_1.pdf?1640597363000.pdf=）
  - “碳化硅电源转换系统（车载DC/DC）可简化设备结构，减小体积。”（https://www.eet-china.com/mp/a143004.html）


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[User]
<research_question>
如何量化800V高压平台与碳化硅电驱技术在不同动力系统（如纯电、增程、插混）中的成本与性能临界点？
</research_question>

<search_results>
[1] Query: 800V平台在不同动力系统中的临界点研究
Title: 2025年新能源汽车800-1000V高压平台及供应链全景研究报告
URL: http://www.pday.com.cn/Htmls/Report/202507/24552745.html
Snippet: 方案 800V 高压车端架构-高压电气拓扑架构 800V 高压车端架构-需要升级的零部件和元器件 800V 高压车端架构-整车部件升级选型（1） 800V 高压车端架构-整车部件升级选型（2）  **1.3 800-1000V 超充架构** 800-1000V 超充架构 800-1000V 超充架构-充电倍率 800-1000V 超充架构-政策法规 800-1000V 超充架构-标准规范 800-1000V 超充架构-ChaoJi充电系统  **1.4 1000V 高压架构** 1000V 高压架构-新能源汽车高压架构下一代技术方向 1000V 高压架构-1000V 高压车型发展现状 1000V 高压架构-1500V碳化硅（SiC）功率模块  **1.5 中国800-1000V 乘用车配置数据及市场规模测算** 中国在售800-1000V 高压架构乘用车车型及销量统计（1） 中国在售800-1000V 高压架构乘用车车型及销量统计（2） 中国在售800-1000V 高压架构乘用车车型及销量统计（3） 中国在售800-1000V 高压架构乘用车车型及销量统计（4） 中国在售800-1000V 高压架构乘用车竞争格局分析 中国800-1000V 高压架构乘用车 销量预测，2022-2030E 中国800-1000V 高压架构乘用车供应链市场规模预测，2022-2030E  **02 800-1000V高压架构-电驱动/电源/配电系统技术更新 2.1 800-1000V 电驱动系统** 800-1000V 电驱动系统-电压特征 800-1000V 电驱动系统-电驱动系统高压化已经成为行业共识 800-1000V 电驱动系统-技术特点 800-1000V 电驱动系统-电驱动系统多合一集成产品列表 800-1000V 电驱动系统-电驱动系统多合一集成产品案例（1） 800-1000V 电驱动系统-电驱动系统多合一集成产品案例（2） 800-1000V 电驱动系统-核心供应商产品及技术（1） 800-1000V 电驱动系统-核心供应商产品及技术（2） 800-1000V 电驱动系统-核心供应商产品及技术（3） .……………… 800-1000V 电驱动系统-核心供应商产品及技术（7） 800-1000V 电驱动系统-800V 电驱动产品案例 800-1000V 电驱动系统-1000V 电驱动产品案例  **2.2 800V 驱动系统-800V 驱动电机** 800V 驱动电机-核心技术更新 800V 驱动电机-800V 扁线绕组技术 800V 驱动电机-800V 驱动

电机油冷系统 800V 驱动电机-800V 高压绝缘系统 800V 驱动电机-NVH诊断技术 800V 驱动电机-核心技术展望（1） 800V 驱动电机-核心技术展望（2） 800V 驱动电机-800V 乘用车驱动电机配套表（1） 800V 驱动电机-800V 乘用车驱动电机配套表（2） 800V 驱动电机-800V 乘用车驱动电机配套表（3） 800V 驱动电机-800V 乘用车驱动电机配套表（4） 800V 驱动电机-核心供应商产品及技术（1） 800V 驱动电机-核心供应商产品及技术（2） 800V 驱动电机-核心供应商产品及技术（3） 800V 驱动电机-核心供应商产品及技术（4）  **2.3 800V 电驱动系统-800V 电机控制器** 800V 电机控制器-核心技术更新 800V 电机控制器-核心供应商产品及技术（1） 800V 电机控制器-核心供应商产品及技术（2） 800V 电机控制器-核心供应商产品及技术（3）  **2.4 800-1000V 车载电源系统** 800-1000V 电源系统-车载电源产品 800-1000V 电源系统-800V 高压架构升级 800-1000V 电源系统-现阶段主流多采用独立的充配电单元 800-1000V 电源系统-电源系统+电驱多合一集成 800-1000V 电源系统-电源系统+BMS/BDU多合一集成电池箱体 800-1000V 电源系统-电源系统+BMS/BDU多合一集成电池箱体案例（1） 800-1000V 电源系统-电源系统+BMS/BDU多合一集成电池箱体案例（2） 800-1000V 电源系统-高压架构发展趋势 800-1000V 电源系统-集成式电源系统CDU（1） 800-1000V 电源系统-集成式电源系统CDU（2） 800-1000V 电源系统-集成式电源系统CDU案例  **2.5 800-1000V 电源系统-800-1000V OBC** 800-1000V OBC-车载充电器OBC 800V OBC-双向OBC电路结构 800-1000V OBC-OBC功率级分类 800-1000V OBC-SiC功率器件 800-1000V OBC-车规产品线和设计思路（1） 800-1000V OBC-车规产品线和设计思路（2）  **2.6 800-1000V 车载电源系统-800-1000V DC/DC** 800-1000V DC/DC-工作原理 800-1000V DC/DC-车规产品线和设计思路  **2.7 800-1000V 车载电源系统-800V SiC逆变器** 800V 逆变器DC/AC- 800V 车规产品线和设计思路（1） 800V 逆变器DC/AC- 800V 车规产品线和设计思路（2） 800V 逆变器DC/AC- 800V 车规产品线和设计

汽车-800V 电驱动系统（1） 宝马汽车-800V 电驱动系统（2） 宝马汽车-800V 电驱动系统（3） 宝马汽车-800V 电池系统 宝马汽车-800V 热管理系统  **5.18 戴姆勒奔驰** 戴姆勒奔驰-800V 高压平台技术迭代 戴姆勒奔驰-800V 高压架构（1） 戴姆勒奔驰-800V 高压架构（2） 戴姆勒奔驰-800V 驱动系统 戴姆勒奔驰-800V 高压架构商用车  **5.19 现代起亚** 现代起亚-800V高压平台技术迭代 现代起亚-800V 高压架构（1） 现代起亚-800V 高压架构（2） 现代起亚-800V 电驱动系统 现代起亚-800V 动力电池 现代起亚-800V 热管理系统 现代起亚-800V 超充系统  **5.20 雷诺汽车** 雷诺-800V 高压架构布局 雷诺-800V 高压架构乘用车 雷诺-800V 高压架构商用车  **06 全球商用车800-1000V 高压架构 6.1 商用车 800-1000V 平台架构** 商用车800-1000V 高压架构 商用车800-1000V 高压架构-主要车型及动力参数汇总（1） 商用车800-1000V 高压架构-主要车型及动力参数汇总（2） 商用车800-1000V 高压架构-主要车型及动力参数汇总（3） 商用车800-1000V 高压架构-解决方案：法士特蓝驰800V系统解决方案 商用车800-1000V 高压架构-车型案例（1） 商用车800-1000V 高压架构-车型案例（2） 商用车800-1000V 高压架构-车型案例（3） 商用车800-1000V 高压架构-800V电驱动桥  **6.2 商用车 800-1000V 高压架构-超充电池** 商用车800-1000V 超充电池-发展现状 商用车800-1000V 超充电池-新能源商用车电池装车量 商用车800-1000V 动力电池-核心供应商产品及技术汇总（1） 商用车800-1000V 动力电池-核心供应商产品及技术汇总（2） 商用车800-1000V 动力电池-重卡超充电池案例（1） 商用车800-1000V 动力电池-重卡超充电池案例（2）  **6.3 商用车 800-1000V 高压架构-热管理系统** 商用车800-1000V 热管理系统 商用车800-1000V 热管理系统-核心供应商产品及技术汇总  **6.4 中国商用车 1000V 超充系统** 中国商用车兆瓦级超充-政策引导 中国商

�动系统 威迈斯-800V 电源系统（1） 威迈斯-800V 电源系统（2）  **7.13 威睿** 威睿-800V 车规产品线和设计思路 威睿-800V 电驱动系统 威睿-800V 电源系统  **7.14 富特科技** 富特科技-800V 车规产品线和设计思路（1） 富特科技-800V 车规产品线和设计思路（2） 富特科技-800V 电源系统（1） 富特科技-800V 电源系统（2） 富特科技-800V 电源系统（3）  **7.15 扬杰科技** 扬杰科技-800V 主电驱电机逆变器 扬杰科技-800V OBC 扬杰科技-高压空调压缩机  **7.16 尼得科** 尼得科-800V 驱动电机发展 尼得科-800V 电驱动系统  **7.17 安波福** 安波福-800V 高压零部件布局 安波福-电动汽车 800V 高压解决方案 安波福-800V 车规产品线和设计思路 安波福-800V 高压连接器  **7.18 英飞凌** 英飞凌-800V 车规产品线和设计思路 英飞凌-800V 驱动系统  **7.19 中熔电气** 中熔电气-车规级800V熔断器布局 中熔电气-800V 熔断器产品列表（1） 中熔电气-800V 熔断器产品列表（2） 中熔电气-客户分布    如果这份报告不能满足您的要求，我们还可以为您定制报告，请[留言](/PostMessage.aspx?ReportName=2025年新能源汽车800-1000V高压平台及供应链全景研究报告&ReportId=24552745)说明您的详细需求。 |

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��压车端架构-高压电气拓扑架构
800V 高压车端架构-需要升级的零部件和元器件
800V 高压车端架构-整车部件升级选型（1）
800V 高压车端架构-整车部件升级选型（2）

**1.3 800-1000V 超充架构**
800-1000V 超充架构
800-1000V 超充架构-充电倍率
800-1000V 超充架构-政策法规
800-1000V 超充架构-标准规范
800-1000V 超充架构-ChaoJi充电系统

**1.4 1000V 高压架构**1000V 高压架构-新能源汽车高压架构下一代技术方向
1000V 高压架构-1000V 高压车型发展现状
1000V 高压架构-1500V碳化硅（SiC）功率模块

**1.5 中国800-1000V 乘用车配置数据及市场规模测算**中国在售800-1000V 高压架构乘用车车型及销量统计（1）
中国在售800-1000V 高压架构乘用车车型及销量统计（2）
中国在售800-1000V 高压架构乘用车车型及销量统计（3）
中国在售800-1000V 高压架构乘用车车型及销量统计（4）
中国在售800-1000V 高压架构乘用车竞争格局分析
中国800-1000V 高压架构乘用车
销量预测，2022-2030E
中国800-1000V 高压架构乘用车供应链市场规模预测，2022-2030E

**02 800-1000V高压架构-电驱动/电源/配电系统技术更新
2.1 800-1000V 电驱动系统**
800-1000V 电驱动系统-电压特征
800-1000V 电驱动系统-电驱动系统高压化已经成为行业共识
800-1000V 电驱动系统-技术特点
800-1000V 电驱动系统-电驱动系统多合一集成产品列表
800-1000V 电驱动系统-电驱动系统多合一集成产品案例（1）
800-1000V 电驱动系统-电驱动系统多合一集成产品案例（2）
800-1000V 电驱动系统-核心供应商产品及技术（1）
800-1000V 电驱动系统-核心供应商产品及技术（2）
800-1000V 电驱动系统-核心供应商产品及技术（3）
.………………
800-1000V 电驱动系统-核心供应商产品及技术（7）
800-1000V 电驱动系统-800V 电驱动产品案例
800-1000V 电驱动系统-1000V 电驱动产品案例

**2.2 800V 驱动系统-800V 驱动电机**800V 驱动电机-核心技术更新
800V 驱动电机-800V 扁线绕组技术
800V 驱动电机-800V 驱动电机油冷系统
800

V 驱动电机-800V 高压绝缘系统
800V 驱动电机-NVH诊断技术
800V 驱动电机-核心技术展望（1）
800V 驱动电机-核心技术展望（2）
800V 驱动电机-800V 乘用车驱动电机配套表（1）
800V 驱动电机-800V 乘用车驱动电机配套表（2）
800V 驱动电机-800V 乘用车驱动电机配套表（3）
800V 驱动电机-800V 乘用车驱动电机配套表（4）
800V 驱动电机-核心供应商产品及技术（1）
800V 驱动电机-核心供应商产品及技术（2）
800V 驱动电机-核心供应商产品及技术（3）
800V 驱动电机-核心供应商产品及技术（4）

**2.3 800V 电驱动系统-800V 电机控制器**800V 电机控制器-核心技术更新
800V 电机控制器-核心供应商产品及技术（1）
800V 电机控制器-核心供应商产品及技术（2）
800V 电机控制器-核心供应商产品及技术（3）

**2.4 800-1000V 车载电源系统**
800-1000V 电源系统-车载电源产品
800-1000V 电源系统-800V 高压架构升级
800-1000V 电源系统-现阶段主流多采用独立的充配电单元
800-1000V 电源系统-电源系统+电驱多合一集成
800-1000V 电源系统-电源系统+BMS/BDU多合一集成电池箱体
800-1000V 电源系统-电源系统+BMS/BDU多合一集成电池箱体案例（1）
800-1000V 电源系统-电源系统+BMS/BDU多合一集成电池箱体案例（2）
800-1000V 电源系统-高压架构发展趋势
800-1000V 电源系统-集成式电源系统CDU（1）
800-1000V 电源系统-集成式电源系统CDU（2）
800-1000V 电源系统-集成式电源系统CDU案例

**2.5 800-1000V 电源系统-800-1000V OBC**
800-1000V OBC-车载充电器OBC
800V OBC-双向OBC电路结构
800-1000V OBC-OBC功率级分类
800-1000V OBC-SiC功率器件
800-1000V OBC-车规产品线和设计思路（1）
800-1000V OBC-车规产品线和设计思路（2）

**2.6 800-1000V 车载电源系统-800-1000V DC/DC**
800-1000V DC/DC-工作原理
800-1000V DC/DC-车规产品线和设计思路

**2.7 800-1000V 车载电源系统-800V SiC逆变器**800V 逆变器DC/AC- 800V 车规产品线和设计思路（1）
800V 逆变器DC/AC- 800V 车规产品线和设计思路（2）
800V 逆变器DC/AC- 800V 车规产品线和设计思路（3）

**2.8 800-1000

800V 电池系统
宝马汽车-800V 热管理系统

**5.18 戴姆勒奔驰**
戴姆勒奔驰-800V 高压平台技术迭代
戴姆勒奔驰-800V 高压架构（1）
戴姆勒奔驰-800V 高压架构（2）
戴姆勒奔驰-800V 驱动系统
戴姆勒奔驰-800V 高压架构商用车

**5.19 现代起亚**
现代起亚-800V高压平台技术迭代
现代起亚-800V 高压架构（1）
现代起亚-800V 高压架构（2）
现代起亚-800V 电驱动系统
现代起亚-800V 动力电池
现代起亚-800V 热管理系统
现代起亚-800V 超充系统

**5.20 雷诺汽车**
雷诺-800V 高压架构布局
雷诺-800V 高压架构乘用车
雷诺-800V 高压架构商用车

**06 全球商用车800-1000V 高压架构
6.1 商用车 800-1000V 平台架构**
商用车800-1000V 高压架构
商用车800-1000V 高压架构-主要车型及动力参数汇总（1）
商用车800-1000V 高压架构-主要车型及动力参数汇总（2）
商用车800-1000V 高压架构-主要车型及动力参数汇总（3）
商用车800-1000V 高压架构-解决方案：法士特蓝驰800V系统解决方案
商用车800-1000V 高压架构-车型案例（1）
商用车800-1000V 高压架构-车型案例（2）
商用车800-1000V 高压架构-车型案例（3）
商用车800-1000V 高压架构-800V电驱动桥

**6.2 商用车 800-1000V 高压架构-超充电池**
商用车800-1000V 超充电池-发展现状
商用车800-1000V 超充电池-新能源商用车电池装车量
商用车800-1000V 动力电池-核心供应商产品及技术汇总（1）
商用车800-1000V 动力电池-核心供应商产品及技术汇总（2）
商用车800-1000V 动力电池-重卡超充电池案例（1）
商用车800-1000V 动力电池-重卡超充电池案例（2）

**6.3 商用车 800-1000V 高压架构-热管理系统**商用车800-1000V 热管理系统
商用车800-1000V 热管理系统-核心供应商产品及技术汇总

**6.4 中国商用车 1000V 超充系统**
中国商用车兆瓦级超充-政策引导
中国商用车兆瓦级超充-地方标准
中国商用车兆瓦级超充-主要供应商产品及核心技术汇

[2] Query: 800V平台在不同动力系统中的临界点研究
Title: 400V与800V电动车电池系统全面指南——LEAPENERGY
URL: https://leap.hiitio.com/zh/400v-vs-800v-ev-battery-systems-comprehensive-guide-for-oems
Snippet: �障，以防止与高电压相关的危险。

热管理在安全方面也起到作用。虽然800V系统可以提高效率，但也增加了电池管理系统（BMS）的复杂性，需要先进的控制技术以及时检测和防止热失控。800V平台中的BMS通常涉及先进的诊断和主动监控策略，以在压力下保持系统完整性。

碰撞安全性是另一个关键领域，800V电动车架构需要特别关注。更高的电压要求更新的认证和测试流程，确保车辆在严重碰撞条件下仍能保持安全。开发800V平台的OEM需要遵守不断变化的法规，并进行严格验证，以达到安全标准而不影响性能。

关于安全架构和诊断策略的更多内容，请参阅如何通过先进的 [电池系统架构和安全诊断](https://leap.hiitio.com/ev-battery-system-architecture-and-safety-diagnostics/) 帮助OEM有效应对这些挑战。此外，电池断开单元（BDU）与BMS的集成在提升电动车电池安全方面起着关键作用，详细内容请参阅关于 [BDU与BMS集成](https://leap.hiitio.com/how-bdu-integrates-with-bms-to-enhance-ev-battery-safety/).

在中国，虽然800V系统在性能方面具有明显优势，但原始设备制造商（OEM）必须在电气绝缘、热失控预防和碰撞保护等方面进行全面的安全规划，以满足法规要求和客户期望。

## 车辆细分适配与战略决策框架

在400V与800V电动车电池系统之间的选择，主要取决于车辆细分市场以及车辆的使用方式。 **大众市场电动车**, 400V平台因其成熟的供应链、成本效益以及与当前充电基础设施的兼容性而仍然受欢迎。这些车辆通常注重实用性、适中的续航里程和经济实惠的价格。

![](https://leap.hiitio.com/wp-content/uploads/2025/10/EV-battery-pack-manufacture-procerss-1024x607.webp)

另一方面， **高端和性能电动车** 更能受益于800V电动车架构的优势。更高电压系统实现更快的充电、改善的热管理和更高的效率——这是面向追求更长续航和更快周转时间的豪华买家的关键卖点。混合动力和插电式混合动力通常在两者之间取得平衡，选择适合内燃机集成和电动续航需求的灵活电压平台。

战略决策框架中的关键因素包括：

新兴趋势显示原始设备制造商（OEM）采用 **多电压和灵活平台概念** 以满足多样化市场需求，而无需完全平台迁移。这些系统可以动态切换或集成400V和800V组件，提供可扩展性和未来适应性

[3] Query: 800V平台在不同动力系统中的临界点研究
Title: 盖世汽车
URL: https://m.gasgoo.com/news/70418111.html
Snippet: ![](https://c2.gasgoo.com/app/cn/images/pop_close@2x.png) **提交信息，预约咨询更多内容**

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**800V高压系统介绍 | 盖世大学堂电气化系列知识讲解**

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盖世汽车 金霄2025-02-11

**一****、800V 高压技术发展趋势**

**（一）800V 高压平台核心要义**

800V 高压平台是指整车高压电气系统电压处于550-930V区间的系统，其诞生主要是为了应对电动汽车发展中的续航和补能难题。当前，提升补能效率的方式丰富多样，包括蔚来的换电模式、特斯拉的大电流充电模式以及保时捷代表的大电压充电模式。对于依靠充电补能的电动车而言，提升充电功率是加快充电速度的核心，而这可通过提高电压或电流来达成。

从展示保时捷 Taycan、特斯拉Model 3等车型的充电功率与SOC关系图中能够清晰看出，随着SOC升高，所有纯电车型的充电功率均呈下降趋势。这一现象表明，在实际充电过程中，充电功率并非恒定不变，而是受到电池状态的显著影响。

**（二）电压选择的多重考量**

选择800V电压平台有着充分的依据。在解决里程短和充电时间长的问题上，提升电驱动效率、增加电池电量以及提高电池补能效率至关重要。具体措施包括提高超高功率输出储备、降低中低速铜损和高速弱磁损耗、增大电池容量、提升功率密度以及进一步提高电池电压等，以此实现更高效、便捷的补能。

从电压发展历程来看，过往平台额定电压多为600V，当下主流是800V，未来则有向1000V甚至更高发展的趋势。不同电压平台在电控和电机方面差异明显。600V平台通常基于现有普遍的IGBT/SiC模块资源，硬件设计改动较小，电机绝缘系统不易出现局部放电和热老化问题；800V平台为追求更高效率，大多采用碳化硅，硬件设计需重点关注低杂散电感和低电压尖峰，电机也需重视局部放电和电老化问题；1000V平台则需定制碳化硅超低杂散电感模块，硬件设计需基于全新模块进行考量，电机绝缘系统同样面临局部放电和电老化的挑战。

**（三）800V高压系统发展现状**

目前，800V 平台新能源汽车正处于蓬勃发展的前夜，众

[4] Query: 800V平台在不同动力系统中的临界点研究
Title: 800V 电动汽车架构市场规模、份额 [2034]
URL: https://www.fortunebusinessinsights.com/zh/800v-electric-vehicle-architecture-market-116106
Snippet: 400公里。该平台支持超快速充电和可扩展配置，加速全球电气化和下一代电动汽车的开发。

***综合充电生态系统的发展释放市场潜力***

集成充电生态系统的演变，结合硬件、[软件](../software-market-111481)和能源管理解决方案，为市场提供了强劲的增长机会。公司专注于通过智能电网集成、车辆到电网功能和数字平台创造无缝充电体验。这些生态系统提高了能源效率并优化了充电基础设施的利用率。由于 800v 平台与高功率充电解决方案完美契合，其采用率预计会增加。

* 例如，2025 年 2 月，宝马推出了适用于 Neue Klasse 平台的第六代 eDrive 技术，该技术采用先进的 800V 架构。该创新技术可将充电速度提高 30%，并增加续航里程，集成高压电池和碳化硅组件，以提高未来电动汽车车型的效率、性能和可扩展性。

### **市场挑战**

***系统集成的技术复杂性带来了运营挑战***

800V架构的实施涉及相当大的技术复杂性，给市场参与者带来了挑战。集成高压平台组件需要先进的工程能力、严格的安全标准和专业的制造工艺。现有 400V 基础设施和组件的兼容性问题也会使系统设计复杂化。此外，处理高压系统的劳动力技能差距可能会阻碍高效部署。这些挑战可能会减缓市场增长的步伐，并凸显出持续创新和专业知识开发的必要性，以实现 800V 电动汽车系统的成功大规模采用。

## **细分分析**

### **按车型分类**

***优质电动汽车平台的广泛采用促进乘用车细分市场的增长***

根据车辆类型，市场分为乘用车、轻型商用车和HCV。

由于先进电动汽车技术的广泛采用以及采用 800V 架构的优质电动车型的大量存在，乘用车细分市场占据了市场主导地位。领先的汽车制造商正在将高压系统集成到乘用电动汽车中，以提高充电速度、行驶里程和性能。消费者对快速充电、高效车辆的需求不断增长，加上优质电动汽车车型的供应不断增加，继续支持广泛采用并加强该细分市场的全球整体市场份额。

* 例如，2026 年 2 月，Polestar 概述了推出四款新 EV 车型的计划，其中包括输出功率高达 650 kW 且续驶里程更长的高性能车辆。这一扩张战略强化了其电动汽车产品组合，支持更多地采用先进的电动汽车架构，并增强了在高端电动汽车市场的竞争力。

HCV 细分市场预计在预测期内复合年增长率为 32.
</search_results>

[Assistant]
**800V高压平台与碳化硅电驱技术在不同动力系统中的成本与性能临界点分析摘要：**

1. **800V高压平台的性能优势与成本挑战**
   - “800V 高压平台是指整车高压电气系统电压处于550-930V区间的系统，其诞生主要是为了应对电动汽车发展中的续航和补能难题。”（来源：[盖世汽车](https://m.gasgoo.com/news/70418111.html)）
   - “800V平台为追求更高效率，大多采用碳化硅，硬件设计需重点关注低杂散电感和低电压尖峰，电机也需重视局部放电和电老化问题。”（来源：[盖世汽车](https://m.gasgoo.com/news/70418111.html)）
   - “800V架构的实施涉及相当大的技术复杂性，给市场参与者带来了挑战。集成高压平台组件需要先进的工程能力、严格的安全标准和专业的制造工艺。”（来源：[800V 电动汽车架构市场规模、份额 [2034]](https://www.fortunebusinessinsights.com/zh/800v-electric-vehicle-architecture-market-116106)）

2. **800V平台在不同动力系统中的适配性**
   - “大众市场电动车，400V平台因其成熟的供应链、成本效益以及与当前充电基础设施的兼容性而仍然受欢迎。”（来源：[400V与800V电动车电池系统全面指南——LEAPENERGY](https://leap.hiitio.com/zh/400v-vs-800v-ev-battery-systems-comprehensive-guide-for-oems)）
   - “高端和性能电动车更能受益于800V电动车架构的优势。更高电压系统实现更快的充电、改善的热管理和更高的效率。”（来源：[400V与800V电动车电池系统全面指南——LEAPENERGY](https://leap.hiitio.com/zh/400v-vs-800v-ev-battery-systems-comprehensive-guide-for-oems)）
   - “混合动力和插电式混合动力通常在两者之间取得平衡，选择适合内燃机集成和电动续航需求的灵活电压平台。”（来源：[400V与800V电动车电池系统全面指南——LEAPENERGY](https://leap.hiitio.com/zh/400v-vs-800v-ev-battery-systems-comprehensive-guide-for-oems)）

3. **碳化硅（SiC）在800V平台中的作用**
   - “800V 逆变器DC/AC- 800V 车规产品线和设计思路（1） 800V 逆变器DC/AC- 800V 车规产品线和设计思路（2） 800V 逆变器DC/AC- 800V 车规产品线和设计思路（3）”（来源：[2025年新能源汽车800-1000V高压平台及供应链全景研究报告](http://www.pday.com.cn/Htmls/Report/202507/24552745.html)）
   - “800-1000V OBC-SiC功率器件”（来源：[2025年新能源汽车800-1000V高压平台及供应链全景研究报告](http://www.pday.com.cn/Htmls/Report/202507/24552745.html)）
   - “800V平台大多采用碳化硅，硬件设计需重点关注低杂散电感和低电压尖峰。”（来源：[盖世汽车](https://m.gasgoo.com/news/70418111.html)）

4. **800V平台的市场趋势与成本临界点**
   - “800V平台新能源汽车正处于蓬勃发展的前夜，众多车企正在加快布局。”（来源：[盖世汽车](https://m.gasgoo.com/news/70418111.html)）
   - “800V架构与高功率充电解决方案完美契合，其采用率预计会增加。”（来源：[800V 电动汽车架构市场规模、份额 [2034]](https://www.fortunebusinessinsights.com/zh/800v-electric-vehicle-architecture-market-116106)）
   - “800V平台的实施涉及相当大的技术复杂性，给市场参与者带来了挑战。”（来源：[800V 电动汽车架构市场规模、份额 [2034]](https://www.fortunebusinessinsights.com/zh/800v-electric-vehicle-architecture-market-116106)）


[System] Compress the provided search results for the current sub-query. Only Extract key information that is relevant to the overall research question. Write plain text only. When a source contains directly relevant sentences, QUOTE them VERBATIM (copy the exact wording, do not paraphrase or translate) as bullet points, and put the source URL right after each quote. Only paraphrase when no source sentence is directly usable. Be selective: at most 2-3 short quotes per source, and keep the whole digest no longer than a normal concise digest (do not exceed about 600 words).

[User]
<research_question>
当前材料数据库在规模、一致性和可访问性方面存在哪些具体限制？如何构建一个全面的‘材料大数据库’以支持更广泛的机器学习模型训练？
</research_question>

<search_results>
[1] Query: 构建全面材料大数据库的挑战和方法
Title: 基于机器学习的材料设计*
URL: https://www.cpsjournals.cn/data/article/wl/preview/pdf/10.7693/wl20240703.pdf
Snippet: �料科学领域带来前所未有的创新活力。尽管在 材料设计上已经取得了较大的进展，但仍然存在 以下几方面的问题有待于深入研究。 首先，机器学习严重依赖于数据库的质量(包 括数据的规模、准确性和一致性等)。然而，材料 实验物性数据的匮乏，不同测量的不一致性、 DFT 自身精度的局限性等，都限制了材料数据库 的发展。目前多个材料数据库并存，且多以DFT 计算值为主，亟待整合和扩充成一个全面的“材 料大数据库” ，这将是开发“材料大模型”的数据 基础。 其次，在材料设计领域，基于数据库与结构 描述符的机器学习模型和基于文本学习的自然语 言模型两条路线平行发展。针对某一特定任务， 两类模型能否互相借鉴、取长补短，更全面地分 析和利用现有的全部材料数据资源(包括科学文 献、实验数据、高质量计算数据等)？ 此外，目前材料的生成模型仍处于起步阶段， 其潜力远未被充分挖掘，与GPT-4 相比，其在发 挥“生成式AI”的强大作用方面还有很大差距。 最后，当前材料科学领域的机器学习模型大 多仍局限于“特定任务模型”的范畴，这限制了 它们的迁移和泛化能力。随着语言大模型的兴起， 构建适用于材料研究领域的“大模型”的愿景日 渐明朗。展望未来，我们对“材料大模型”的成 功充满信心，并期待其与新兴的自动化实验室 [49] 紧密协作，最终实现按照功能需求智能设计和高 效合成新材料的目标。 致谢 感谢中国科学院物理研究所翁红明研 究员、苏州实验室陈忻研究员的讨论。 参考文献 [1] Song Z， Chen X， Meng F et al. Chin. Phys. B， 2020， 29(11)： 116103 [2] 张林峰， 王涵. 物理， 2024， 53(7)： 431 [3] 徐勇. 物理， 2024， 53(7)： 442 [4] Ward L， Liu R， Krishna A et al. Phys. Rev. B， 2017， 96： 024104 [5] Xie T， Grossman J C. Phys. Rev. Lett.， 2018， 120： 145301 [6] Zeng S， Zhao Y， Li G et al. npj Comput. Mater.， 2019， 5： 84 [7] Goodall R E A， Lee A A. Nat. Commun.， 2020， 11： 6280 [8] Schmidt J， Pettersson L， Verdozzi C et al. Sci. Adv.， 2021， 7(49)： eabi7948 [9] Chen C， Ong S P. npj Comput. Mater.， 2021， 7： 173 [10] Choudhary K， DeCost B. npj Comput. Mater.， 2021，

[2] Query: 构建全面材料大数据库的挑战和方法
Title: 材料科学大语言模型关键技术及其应用
URL: http://scis.scichina.com/cn/2025/SSI-2025-0169.pdf
Snippet: �语体系, 如计算数据、 分子描述符、 空间群符号与晶体CIF (crystallographic information ﬁle) 格式, 都要求模型建立精准的 领域认知框架. 通用大语言模型在面对材料领域数据时普遍存在无法理解或混淆相似概念的问题[4,5].
解决这一难题的关键在于为大语言模型注入完整的材料领域知识的同时, 平衡通用语言理解与材料术 语识别能力, 以保持其强大的指令遵循与逻辑推理能力.
二是多模态能力欠缺. 材料数据的多模态特性远超常规自然语言处理任务范畴, 需要融合1D 分 子式、 2D 分子结构图、 3D 晶体构型、 光谱频谱等多源数据, 建立跨尺度表征体系. 这要求大语言模型 不仅能够同时理解不同模态的数据, 更需建立模态间的语义关联, 在统一的语义空间内实现理解、 推 理和生成阶段的模态自由交叉.
三是工具智能不足. 材料研发高度依赖计算模拟(Gaussian, VASP1), LAMMPS2)等) 与自动化实 验, 然而现有大语言模型缺乏与专业工具的深度集成能力, 难以形成“计算– 模拟– 验证” 的闭环工 作流. 大语言模型需具备能准确调用工具的能力, 实现模型精准调用计算软件或实验平台等资源, 为 模型赋予专业技能, 增强其可扩展性与可解释性.
基于以上挑战, 本文围绕构建材料科学专用大语言模型的目标, 从技术突破和应用实践两个维度 进行分析: 第2∼4 节聚焦领域知识壁垒破解、 多模态编码、 工具调用协同三大核心挑战, 回顾材料大 语言模型的发展历程, 涉及的相关模型见图1; 第5 节汇总了大语言模型在材料方面的前沿应用并总 结了发展趋势. 最后, 第6 节总结了材料大语言模型的进展与挑战, 为构建材料科学专用大语言模型 的技术创新与应用落地提供了理论框架和发展建议.
2 大语言模型中的材料领域知识增强 通用大语言模型依赖开放域文本训练, 在处理材料科学专业问题过程中可能出现生成违反物理规 律的分子/晶体结构或编造答案的现象. 此类知识性幻觉的根源在于: 仅利用通用文本训练, 大语言模 型难以自然习得材料科学的多层次知识体系(如晶体几何约束、 反应动力学参数等). 构建面向材料科 学的大语言模型需采用

[3] Query: 构建全面材料大数据库的挑战和方法
Title: AI+材料科学：人工智能提速新材料发现 - 未来论坛
URL: https://www.futureforum.org.cn/cn/nav/detail/514.html
Snippet: �。其中，计算数据工厂叫做高通量计算平台；实验数据工厂可以看做高通量制备与表征平台。

有了数据工厂，也就有了足够数据，接着就需要解决数据好用问题。数据好用要符合科学界提出的FAIR四原则，即可发现、可获取、可互操作、可再利用。换句话说，就是数据看得见、拿得到、听得懂、用得着。

 ![](http://www.futureforum.org.cn/resource/data/uploads/58/b9044b688d23b3711d4a754342123f0c.png)

![](http://www.futureforum.org.cn/resource/data/uploads/58/b9044b688d23b3711d4a754342123f0c.png)

中国在这方面进步神速，国内已经组建了中国材料与实验团体标准委员会、组建了[全球第一个材料基因工程领域委员会](http://)。我们首先制定了世界上第一个材料基因工程的数据通则，规定数据当中需要有哪些信息、哪些内容，制定了材料基因工程领域标准体系。当然，这会是非常庞大的综合的体系，并不是一两个标准能够解决的，而是要有一个完整体系，最终可能涉及成百上千个细节的标准。

最后，总结一下，整个内容有两点：

第一，数据驱动模式是材料基因工程发展的核心问题。

第二，要开展数据驱动模式，需要新型的基础设施来适应，通过这个过程满足大量对数据需求和数据质量的需求。

## **刘宜晋：X射线大科学装置与人工智能在先进材料表征中的应用**

人物介绍：2000-2004年：中国科学技术大学物理系光学学士，2004-2009年：中国科学院高能物理研究所与中国科学技术大学联合培养光学博士，2009-2012年：美国斯坦福大学电子工程系博士后，2012年至今：美国能源部SLAC国家加速器实验室副研究员（2012），研究员（2015），Lead Scientist（2020）。刘宜晋博士所带领的科研团队应用同步辐射和自由电子激光等大科学装置，深入开展针对能源材料领域的多尺度多维度研究。相关科研成果发表在Nat. Energy、Nat. Commun.、Joule、Chem、JACS、EES、AEM、AFM、ACS Energy Lett.、Nano Lett.、Acc. Chem. Res.、Nano Energy 等知名期刊上。2007年获得中国物理协会同步辐射专业委员会颁发的青年之光优秀青年论文奖，2016年获得斯坦福同步辐射光源颁发的Spicer青年科学家奖

这次演讲的题目是《X射线大科学装置与人工智能在先进材料表征中的应用》，整个报告涉及四个方面的内容：物（Material）、务（Research）、悟（Insights）、骛（Perspective）

这一挑战是有一定优势的。

 ![](http://www.futureforum.org.cn/resource/data/uploads/74/89e97f7260311be0f34a1399323bfd54.png)

![](http://www.futureforum.org.cn/resource/data/uploads/74/89e97f7260311be0f34a1399323bfd54.png)

最后，我分享三点关于此领域挑战和机遇的看法。第一点，数据库的建设和管理，目前材料的数据库主要针对原子结构、晶体结构以及分子结构，对于材料显微结构目前并没有开放的大数据库，同时没有相应的Meta data。

第二点，对机器学习算法的改进。怎样才能更好的对数据不确定性进行定量分析，怎样才能对机器学习模型本身的不确定性进行分析，怎样理解深度学习网络的学习过程和所获得的预测函数，这些都是当前的研究热点。

第三点，机器学习为人人。机器学习包括其他的人工智能方法，在材料领域的应用属于较初级阶段。怎样才能让更多的研究人员把机器学习作为一个工具来辅助研究？做出一个成熟的，易于使用的，专门针对微结构信息学的机器学习软件/平台或有帮助。

刘淼：数据驱动的材料研究

人物介绍：本科就读于中国科学技术大学物理系，后赴美国犹他大学材料系攻读博士学位，2013-2018年进入美国劳伦斯伯克利国家实验室从事博士后研究，2018年初加入中国科学院物理研究所，主攻材料数据科学。他也是松山湖材料试验室、怀柔材料基因平台的兼聘教授。他创建的 atomly材料数据库将14万+个无机材料的高质量数据带到科研人员触手可得之处。

![](http://www.futureforum.org.cn/resource/data/uploads/82/db544ac5cfb99def3f0a1cdd890c9937.png)

![](http://www.futureforum.org.cn/resource/data/uploads/82/db544ac5cfb99def3f0a1cdd890c9937.png)

刘淼：这次的演讲题目是《数据驱动的材料研究》，整体内容分为四个部分：重要性和必要性、国际趋势、Atomly进展、未来目标。

 ![](http://www.futureforum.org.cn/resource/data/uploads/69/e0f6855d074e85c5c7c7401d236e743d.png)

![](http://www.futureforum.org.cn/resource/data/uploads/69/e0f6855d074e85c5c7c7401d236e743d.png)

人类的进步和材料的进步息息相关。材料科学进步带领人类社会进步，谁掌握了新材料技术，谁就引领未来。早期人类时代的划分也都和材料密不可分，例如石器时代、青铜时代、铁器时代。

随着材料合成工艺的进步，总的趋势是从自然材料到人工合成材料，从无机材料

[4] Query: 构建全面材料大数据库的挑战和方法
Title: MatSci-LLM 的潜力和挑战以及大规模语言模型在材料科学中的应用 | AI-SCHOLAR | AI：（人工智能）文章和技术信息媒体
URL: https://ai-scholar.tech/zh/articles/large-language-models/MatSci-LLM
Snippet: 进展（Gupta 等人，2023 年；Zhao 等人，2023 年），但根据提取的数据将知识注入大规模语言模型的方式仍面临挑战。材料特性通常以科学单位进行描述，需要将表格和文本联系起来才能获得准确的信息。

材料特性还可以用拉曼分析、X 射线衍射 (XRD) 和扫描电子显微照等实验结果的图解来表示。例如，要解释 "图 XY(a)中的 X 射线衍射图样表明该样品是无定形的 "这句话，需要同时理解文字和图表。大规模语言模型要正确学习这些信息，需要大量的图像和相应的文本。

其他材料科学信息可能以文字、图表、表格和视频相结合的方式呈现，这就需要进一步研究大型语言模型，以便将这些信息恰当地联系起来。例如，材料失效模式、晶体生长和热反应可能会以视频形式呈现。大规模语言模型整合和解释这些信息的能力是未来的一项重要挑战。

在材料科学的应用中，克服这些挑战将使其成为更加有用的工具。

## 建立多模态材料科学语料库

语言模型的性能在很大程度上取决于用于训练的数据集的质量。因此，数据集的创建是促进计算机视觉、图学习和自然语言处理等各种深度学习领域取得进展的关键因素。特别是在材料科学领域，文本在特定领域的高度可变性以及多模态语言模型的开发，要求开发结合了图、表和图像等其他模态的数据集。这样就可以用多种模式表示科学信息，从而建立更强大的语言模型。

用于训练材料科学大型语言模型的黄金标准数据主要包含在爱思唯尔、英国皇家学会、美国学会和施普林格-自然等著名编辑机构的同行评议出版物中。然而，获取宝贵的文本数据十分困难，因为这些出版物大多收费，而且限制公众访问。因此，GPT-4 和 LLaMa 等通用语言模型不太可能获得这些数据，这也是它们在材料科学任务中表现不佳的原因。通过各种预印本服务器和门户网站（如 Semantic Scholar），科学文本数据正朝着开放访问的方向发展，但这些来源的数据需要清理等。

许多知名期刊提供基于付费订阅的文本和数据挖掘 API，但机器可读格式仅限于 21 世纪出版的手稿；许多 20 世纪以前的出版物只能以 PDF 或扫描文件的形式提供，机器可读性较差。这是因为 20 世纪以前出版的科学文献没有机读格式。因此，20 世纪以前的科学数据很少可用于大规模语言模型的训练。此外，许多同行评审期刊不允许进行文本和数据挖掘，也没有这方面的框架。来自预印本服务器的数据在应用

于训练之前也需要大量的清理工作。

当数据来自多种来源或模式（如表格、文本、图像、视频、代码等）时，每种模式都需要有合适的描述。例如，硅 CIF 文件需要对其文件中包含的信息进行详细描述，这样大规模语言模型不仅能理解 CIF 格式，还能学会如何解释这些信息。然而，目前还没有这种大规模的注释，需要专家输入才可靠。

要将多个实体的数据正确连接起来，以便在相关上下文中一起阅读，并非易事。例如，手稿中对图或表的描述可能跨越多个段落，并散布在补充材料中。这就需要开发尊重数据集和上下文的学习方案，而不是标准的机器学习方法。

根据同行评审出版物编制数据集的另一个挑战是使用外部参考文献。手稿中会引用多篇文献来支持当前的研究。因此，训练数据必须适当考虑外部参考文献，减少错觉，并提供有理有据的假设。许多大型语言模型在被要求提供参考文献时都会产生错觉，在生成科学手稿时可能会产生虚构的参考文献。这说明有必要在训练数据中适当加入外部参考文献。

应对这些挑战需要出版商、政府、行业和学术界之间的密切合作。MatSci-LLM 还需要新的机器学习解决方案。例如，需要计算机视觉技术将扫描文件转换为文本，同时尊重其原始格式，还需要新的方法来处理外部参考资料和多模态数据。这些解决方案的影响可能超出材料科学领域，也可能影响到较早的历史文献的数字化，如历史、法律和金融文件。

## MatSci-LLM 应用路线图

MatSci-LLM 在材料设计端到端自动化中的应用提供了非常令人兴奋的机会。自动化材料设计可以加速对材料科学中复杂问题的理解。下图概述了以 MatSci-LLM 为核心的端到端材料发现框架。

![](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/posts/May2024/Screenshot_2024-05-16_at_16.36.11.png)

![](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/posts/May2024/Screenshot_2024-05-16_at_16.36.11.png)

MatSci-LLM 有可能提供三项突破性功能：第一，通过自动生成知识库，增强材料科学知识并提高人类理解能力；第二，自动人工智能辅助材料生成和模拟高精度的第二，自动人工智能辅助材料生成和模拟高精度第三，实现现实世界材料合成和表征的自动化实验室。

最近的研究利用大规模语言模型将特定领域的知识以结构化的形式外部化，从而扩大了科学知识的可用性。例如，Cox 等人生成了 15000 多个蛋白质编码数据库的注释，Buehler 将大规模语言模型

[5] Query: 构建全面材料大数据库的挑战和方法
Title: 中国科学院上海分院
URL: http://www.shb.cas.cn/kydt2024/kjjz2024/202504/t20250408_7590515.html
Snippet: 目录](https://shb.cas.cn/xxgk2024/xxgkml2024/)
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## 上海硅酸盐所发布材料科学与工程大模型MatMind

发布时间：2025-04-07 来源：上海硅酸盐研究所【字体：大 中 小】【[打印](#)】 【[关闭](#)】

中国科学院上海硅酸盐研究所发布材料科学与工程大模型MatMind。该模型旨在解决材料研发中的三大挑战：构效关系与制备工艺的非线性相互作用、计算与制备的脱节以及跨学科协作不足。该模型融合多尺度数据与跨领域知识，结合AI技术与自主实验迭代，推动计算与实验的紧密结合，并促进跨学科协作，为材料研发提供精准支持。该大模型核心开发人员为刘建军研究员团队。

**材料精准制备面临的三大核心挑战：**

**黑盒子问题：材料的构效关系与制备工艺之间的相互作用复杂且高度非线性，现有理论模型难以全面捕捉材料在制备过程中的结构演变及其性质变化c。**这一局限性使得在材料设计过程中，难以实现理想的性能预测和精确控制，进而阻碍了新材料的高效研发。

**计算设计与制备的融合**：尽管计算方法和实验技术已有显著进展，但**计算模型与制备过程的脱节**限制了理论预测向实际制备的顺利转化。为了解决这一问题，必须通过迭代优化的方式，建立紧密耦合的计算与制备流程，确保设计与制备过程能够相互反馈与改进。

**跨学科整合与知识融合**：材料设计不仅需要结合计算方法、实验数据和领域专业知识，还需要跨学科的协作与知识整合。**单一学科的研究难以应对材料制备中的多重挑战**，跨学科的合作已成为推动材料研发向高效、精确方向发展的关键。

图1

合多尺度数据与跨领域知识，结合AI技术与自主实验迭代，推动计算与实验的紧密结合，并促进跨学科协作，为材料研发提供精准支持。该大模型核心开发人员为刘建军研究员团队。

**材料精准制备面临的三大核心挑战：**

**黑盒子问题：材料的构效关系与制备工艺之间的相互作用复杂且高度非线性，现有理论模型难以全面捕捉材料在制备过程中的结构演变及其性质变化c。**这一局限性使得在材料设计过程中，难以实现理想的性能预测和精确控制，进而阻碍了新材料的高效研发。

**计算设计与制备的融合**：尽管计算方法和实验技术已有显著进展，但**计算模型与制备过程的脱节**限制了理论预测向实际制备的顺利转化。为了解决这一问题，必须通过迭代优化的方式，建立紧密耦合的计算与制备流程，确保设计与制备过程能够相互反馈与改进。

**跨学科整合与知识融合**：材料设计不仅需要结合计算方法、实验数据和领域专业知识，还需要跨学科的协作与知识整合。**单一学科的研究难以应对材料制备中的多重挑战**，跨学科的合作已成为推动材料研发向高效、精确方向发展的关键。

图1 材料科学与工程大模型MatMind。

**MatMind****系统架构：三大核心组件的深度协同与高效融合**

MatMind系统架构由三大核心组件构成**：****1)****基于增量预训练的多专家机制****；****2)****CoT****与****RAG****融合技术；****3)****融合专家经验的“****brain-inspired”****多智能体。**这些组件的深度协同与高效融合推动了材料设计与制备的智能化进程。

**基于增量预训练的多专家机制**

MatMind是为材料科学设计的先进大模型，解决材料研发中的**多尺度信息割裂、实验阶段孤立和领域知识壁垒**问题。通过构建高质量多源数据集并进行标准化处理，MatMind确保不同尺度数据的一致性，并利用增量预训练的多专家机制实现跨尺度数据对齐，提升复杂材料行为的理解，降低训练成本。它覆盖从小试到规模化生产的全流程数据，并通过动态更新机制确保各阶段数据无缝衔接，加速研发进程。同时，MatMind整合化学、物理、工程等学科的知识库，利用语义嵌入与知识图谱促进跨学科知识融合，突破学科壁垒，推动材料创新。通过多专家机制与增量预训练深度

[6] Query: 构建全面材料大数据库的挑战和方法
Title: 一文读懂AI4Materials：人工智能如何变革材料科学与工程--北京云智材料大数据研究院
URL: https://mbd.org.cn/article/134.html
Snippet: �**

随着大数据和 AI 技术的快速发展，对材料数据库的需求发生了重大变化，从简单的数据托管平台演变为动态的数据驱动系统。在动态模板系统开发方面，北京科技大学开发的MGEDATA的“容器-生成器”架构，允许用户自定义数据字段（如晶体对称性、热处理工艺），支持XML/JSON格式存储；在区块链应用方面，欧洲OPTIMADE联盟采用分布式账本技术，确保数据溯源与版权保护，已实现30+数据库的跨平台安全共享。该领域存在的挑战：数据异构性（如X射线衍射图与分子动力学模拟数据的融合）仍是标准化难点。

**2.机器学习在材料科学中的应用**

传统机器学习方法、启发式算法和主动学习、深度学习、生成性AI、知识引导模型和大型语言模型等前沿技术及应用快速发展，这些技术在材料发现、设计和优化中发挥着重要作用。例如，上海交通大学团队用图神经网络（GNN）预测二维材料吸附能，筛选出MoS2/石墨烯异质结作为高效析氢催化剂，实验验证效率达92%；美国西北大学开发CALPHAD-ML模型，优化高熵合金CoCrFeMnNi的相稳定性预测；SteelBERT大语言模型（LLM）基于400万篇材料文献预训练，可自动生成合金成分设计方案，例如设计出15Cr奥氏体不锈钢（屈服强度960MPa，突破传统极限）。

**3.自主实验**

自主实验是一种融合了各种先进技术的创新实验方法。其核心在于将人工智能、机器人技术、数据技术和优化算法与实验设备高度集成，实现实验过程的自动化和智能化。图3显示了自主实验的工作流程。该系统首先使用 AI 根据预定义的目标和条件分析和处理实验数据，为制定实验计划提供依据。然后，机器人执行相关的实验作并收集数据。系统再次分析结果并调整实验计划。这个过程在反馈循环中继续，自动调整材料成分和制备过程，以探索性能更好的新材料。

![17452880717910903.jpg](https://mbd.org.cn/upload/images/ueditor/20250422/17452880717910903.jpg)

![17452880717910903.jpg](https://mbd.org.cn/upload/images/ueditor/20250422/17452880717910903.jpg)

图3 自主实验的工作流程

**4.智能计算**

材料智能计算与设计是指人工智能在多尺度计算、高通量计算和集成计算材料工程 (ICME) 中的应用。通过利用机器智能，它可以在新材料设计、准备、加工和部署的计算过程中实现试错空间的自主设置、计算方法的选择、计算资源的调整以及筛选标准的优化。这形成了自主虚拟迭代的闭环，以获得指导新材

[7] Query: 构建全面材料大数据库的挑战和方法
Title: 机器学习对材料数据库的发展与优化 - 智源社区
URL: https://hub.baai.ac.cn/view/11894
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# 机器学习对材料数据库的发展与优化

![]()

材料体系的优化往往需要历经十年以上的漫长过程，而现实的问题却迫切呼唤着新材料的诞生。在现实与需求的张力之间，机器学习成为人们加速材料研发与设计的新视野。机器学习怎样助力材料学科的发展？具体应用过程中有哪些着力点与关键难题？**本文将通过材料的形成焓、晶格热导率和锂的表面吸附能三个案例，来介绍机器学习在构建和改进材料性质的数据库中的具体应用方式。**

机器学习在材料科学中的应用要克服的另一个问题是缺少数据，或者是缺少高质量的数据。机器学习本质上是一种统计方法，对数据量有一定要求，特别是深度学习，对于数据的要求比传统机器学习要更高。所以我们一方面希望通过机器学习加速的实验和计算来获取更多数据，另一方面我们希望通过主动学习或者贝叶斯优化的方法来获取最有价值的数据。

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[Assistant]
当前材料数据库在规模、一致性和可访问性方面存在以下具体限制：

- “材料实验物性数据的匮乏，不同测量的不一致性、DFT自身精度的局限性等，都限制了材料数据库的发展。”（https://www.cpsjournals.cn/data/article/wl/preview/pdf/10.7693/wl20240703.pdf）
- “目前多个材料数据库并存，且多以DFT计算值为主，亟待整合和扩充成一个全面的‘材料大数据库’。”（https://www.cpsjournals.cn/data/article/wl/preview/pdf/10.7693/wl20240703.pdf）
- “数据异构性（如X射线衍射图与分子动力学模拟数据的融合）仍是标准化难点。”（https://mbd.org.cn/article/134.html）

构建一个全面的“材料大数据库”以支持更广泛的机器学习模型训练，需要以下方法：

- “数据好用要符合科学界提出的FAIR四原则，即可发现、可获取、可互操作、可再利用。”（https://www.futureforum.org.cn/cn/nav/detail/514.html）
- “通过构建高质量多源数据集并进行标准化处理，MatMind确保不同尺度数据的一致性，并利用增量预训练的多专家机制实现跨尺度数据对齐。”（http://www.shb.cas.cn/kydt2024/kjjz2024/202504/t20250408_7590515.html）
- “开发结合了图、表和图像等其他模态的数据集，这样就可以用多种模式表示科学信息，从而建立更强大的语言模型。”（https://ai-scholar.tech/zh/articles/large-language-models/MatSci-LLM）

此外，材料数据库的构建还需要考虑多模态数据的整合、跨学科知识的融合以及与专业工具的深度集成，以形成“计算–模拟–验证”的闭环工作流。


[System] Compress the provided search results for the current sub-query. Only Extract key information that is relevant to the overall research question. Write plain text only. When a source contains directly relevant sentences, QUOTE them VERBATIM (copy the exact wording, do not paraphrase or translate) as bullet points, and put the source URL right after each quote. Only paraphrase when no source sentence is directly usable. Be selective: at most 2-3 short quotes per source, and keep the whole digest no longer than a normal concise digest (do not exceed about 600 words).

[User]
<research_question>
当前材料数据库在规模、一致性和可访问性方面存在哪些具体限制？如何构建一个全面的‘材料大数据库’以支持更广泛的机器学习模型训练？
</research_question>

<search_results>
[1] Query: 材料数据库支持机器学习模型训练的改进策略
Title: 机器学习对材料数据库的发展与优化 - 智源社区
URL: https://hub.baai.ac.cn/view/11894
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# 机器学习对材料数据库的发展与优化

![]()

材料体系的优化往往需要历经十年以上的漫长过程，而现实的问题却迫切呼唤着新材料的诞生。在现实与需求的张力之间，机器学习成为人们加速材料研发与设计的新视野。机器学习怎样助力材料学科的发展？具体应用过程中有哪些着力点与关键难题？**本文将通过材料的形成焓、晶格热导率和锂的表面吸附能三个案例，来介绍机器学习在构建和改进材料性质的数据库中的具体应用方式。**

机器学习在材料科学中的应用要克服的另一个问题是缺少数据，或者是缺少高质量的数据。机器学习本质上是一种统计方法，对数据量有一定要求，特别是深度学习，对于数据的要求比传统机器学习要更高。所以我们一方面希望通过机器学习加速的实验和计算来获取更多数据，另一方面我们希望通过主动学习或者贝叶斯优化的方法来获取最有价值的数据。

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[2] Query: 材料数据库支持机器学习模型训练的改进策略
Title: 机器学习在材料研发中的应用
URL: https://www.ams.org.cn/article/2021/0412-1961/0412-1961-2021-57-11-1343.shtml
Snippet: (MLDS)[[140](javascript:;)]****

**Fig.13**Flowchart of the machine learning design system (MLDS) (a) and the performance of Cu alloys (b) (P2C—property to composition, C2P—composition to property)[[140](javascript:;)]****

## **5**总结与展望

近年来，以实验和生产数据为基础的机器学习辅助材料设计在金属、陶瓷、高分子等结构和功能材料中得到较为广泛应用，以材料计算数据为基础的机器学习在能源材料、催化材料、拓扑材料等前沿材料领域取得了引人瞩目的进展[[5](javascript:;)]。机器学习与材料实验技术的融合，发展了材料自主实验技术[[107](javascript:;),[108](javascript:;),[144](javascript:;)~[146](javascript:;)]，有效地提升了材料实验的效率和智能化水平。机器学习与材料第一性原理计算，以及相场和有限元模拟相结合，大幅度提升了材料计算设计和筛选的效率。限于篇幅，本文重点以实验和生产数据为基础，以在金属材料，特别是金属结构材料中的应用为案例，综述了机器学习在材料设计和优化中的研究进展。

数据是机器学习的基础，数据的积累与共享将会极大地推动机器学习在材料领域的应用。因此，材料数据库建设和发展将成为未来材料研发的重点领域[[147](javascript:;)]。材料实验、计算和生产数据自动采集和处理技术的发展与应用，以及自然语言处理技术在材料科技文献数据挖掘中的应用[[148](javascript:;)]，将会极大地促进材料数据的积累，规模化的数据库建设将会推动材料研发进入大数据时代。基于材料大数据的机器学习将会极大促进新材料的发展，快速预测和高效研发出满足工程需求的新材料，成为材料科技发展、新材料研发和生产应用的重要技术支撑，推动材料研发智能化发展。

发展具有可解释性的机器学习算法和模型，深入理解材料数据机器学习模型的映射关系，研发材料数据因果关系挖掘技术，将会加快机器学习在材料知识挖掘和辅助材料机制理解方面的应用，推动材料本征机理研究和基础理论的发展，实现合金元素选择设计、替代设计和新合金快速发现。发展材料多目标协同优化算法，可促进机器学习技术与材料产业的融合，研发出综合性能优异的新材料，满足工程需求。发展适合材料数据特点和应用需求，满足不同材料设计研发的普适机器学习算法，将会推动机器学习在

�料结构-性能-描述符的预测，以及新材料研发的诸多应用案例. ...

... 近年来，以实验和生产数据为基础的机器学习辅助材料设计在金属、陶瓷、高分子等结构和功能材料中得到较为广泛应用，以材料计算数据为基础的机器学习在能源材料、催化材料、拓扑材料等前沿材料领域取得了引人瞩目的进展[5].机器学习与材料实验技术的融合，发展了材料自主实验技术[107,108,144~146]，有效地提升了材料实验的效率和智能化水平.机器学习与材料第一性原理计算，以及相场和有限元模拟相结合，大幅度提升了材料计算设计和筛选的效率.限于篇幅，本文重点以实验和生产数据为基础，以在金属材料，特别是金属结构材料中的应用为案例，综述了机器学习在材料设计和优化中的研究进展. ...

Machine learning in materials genome initiative: A review

1

2020

... 近年来，机器学习已经成为材料研究的前沿方向和热点领域[1, 3~12].Hart等[3]综述了机器学习辅助合金研究的进展，总结了机器学习在非晶合金、高熵合金、形状记忆合金、磁性材料、超合金等研究中的典型应用.Lookman等[4]综述了自适应实验采样和贝叶斯优化(Bayesian optimization)方法，总结了主动学习在加速新材料探索发现中的应用.Schmidt等[5]以材料计算数据机器学习为主线，从基础原理与算法、机器学习辅助新材料发现和性能预测、模型可解释性等方面进行了综述和分析.Liu等[6]在材料基因工程思想框架下，按照材料数据生命周期理念，总结了典型材料数据库、机器学习原理、材料结构-性能-描述符的预测，以及新材料研发的诸多应用案例. ...

A critical review of machine learn-ing of energy materials

0

2020

Machine learning in materials informatics: Recent applications and prospects

0

2017

Emerging materials intelligence ecosystems propelled by machine learning

0

2021

Materials informatics: From the atomic-level to the continuum

0

2019

Strategies for accelerating the adoption of materials informatics

0

2018

Machine learning in materials design: Algorithm and application

1

2020

... 近年来，机器学习已经成为材料研究的前沿方向和热点领域[1, 3~12].Hart等[3]综述了机器学习辅助合金研究的进展，总结了机器学习在非晶合金、高熵合金、形状记忆合金、磁性材料、超合金等研究中的典型应用.Lookman等[4]综述了自适应实验采样和贝叶斯优化(Bayesian optimization)方法，总结了主动学习在加

�料中的应用为案例，综述了机器学习在材料设计和优化中的研究进展. ...

An infrastructure with user-centered presentation data model for integrated management of materials data and services

1

2021

... 数据是机器学习的基础，数据的积累与共享将会极大地推动机器学习在材料领域的应用.因此，材料数据库建设和发展将成为未来材料研发的重点领域[147].材料实验、计算和生产数据自动采集和处理技术的发展与应用，以及自然语言处理技术在材料科技文献数据挖掘中的应用[148]，将会极大地促进材料数据的积累，规模化的数据库建设将会推动材料研发进入大数据时代.基于材料大数据的机器学习将会极大促进新材料的发展，快速预测和高效研发出满足工程需求的新材料，成为材料科技发展、新材料研发和生产应用的重要技术支撑，推动材料研发智能化发展. ...

Data-driven materials research enabled by natural language processing and information extraction

1

2020

... 数据是机器学习的基础，数据的积累与共享将会极大地推动机器学习在材料领域的应用.因此，材料数据库建设和发展将成为未来材料研发的重点领域[147].材料实验、计算和生产数据自动采集和处理技术的发展与应用，以及自然语言处理技术在材料科技文献数据挖掘中的应用[148]，将会极大地促进材料数据的积累，规模化的数据库建设将会推动材料研发进入大数据时代.基于材料大数据的机器学习将会极大促进新材料的发展，快速预测和高效研发出满足工程需求的新材料，成为材料科技发展、新材料研发和生产应用的重要技术支撑，推动材料研发智能化发展. ...

[1 材料特征构建与筛选](https://www.ams.org.cn/article/2021/0412-1961/0412-1961-2021-57-11-1343.shtml#outline_anchor_1)[2 材料组织和性能预测](https://www.ams.org.cn/article/2021/0412-1961/0412-1961-2021-57-11-1343.shtml#outline_anchor_2)[2.1 相结构预测](https://www.ams.org.cn/article/2021/0412-1961/0412-1961-2021-57-11-1343.shtml#outline_anchor_3)[![Image 21](https://www.ams.org.cn/richhtml/0412-1961/richHtml_jats1_1/images/img_thumbnail_icon.jpg)**图1**](https://www.ams.org.cn/article/2021/0412-1961/0412-1961-2021-57-11-1343.shtml#outline_anchor_4)[2.2 显微组织预测](https://www.ams.org.cn/article/2021/0412-1961/0412-1961-2021-57-11-1343.shtml#outline_anchor_5)[![Image 22](https://www.ams.org.cn/richhtml/0412-1961/richHtml_jats1_1/images/img_thumbnail_icon.jpg)**图2**](https://www

[3] Query: 材料数据库支持机器学习模型训练的改进策略
Title: 基于机器学习的材料设计*
URL: https://www.cpsjournals.cn/data/article/wl/preview/pdf/10.7693/wl20240703.pdf
Snippet: �料科学领域带来前所未有的创新活力。尽管在 材料设计上已经取得了较大的进展，但仍然存在 以下几方面的问题有待于深入研究。 首先，机器学习严重依赖于数据库的质量(包 括数据的规模、准确性和一致性等)。然而，材料 实验物性数据的匮乏，不同测量的不一致性、 DFT 自身精度的局限性等，都限制了材料数据库 的发展。目前多个材料数据库并存，且多以DFT 计算值为主，亟待整合和扩充成一个全面的“材 料大数据库” ，这将是开发“材料大模型”的数据 基础。 其次，在材料设计领域，基于数据库与结构 描述符的机器学习模型和基于文本学习的自然语 言模型两条路线平行发展。针对某一特定任务， 两类模型能否互相借鉴、取长补短，更全面地分 析和利用现有的全部材料数据资源(包括科学文 献、实验数据、高质量计算数据等)？ 此外，目前材料的生成模型仍处于起步阶段， 其潜力远未被充分挖掘，与GPT-4 相比，其在发 挥“生成式AI”的强大作用方面还有很大差距。 最后，当前材料科学领域的机器学习模型大 多仍局限于“特定任务模型”的范畴，这限制了 它们的迁移和泛化能力。随着语言大模型的兴起， 构建适用于材料研究领域的“大模型”的愿景日 渐明朗。展望未来，我们对“材料大模型”的成 功充满信心，并期待其与新兴的自动化实验室 [49] 紧密协作，最终实现按照功能需求智能设计和高 效合成新材料的目标。 致谢 感谢中国科学院物理研究所翁红明研 究员、苏州实验室陈忻研究员的讨论。 参考文献 [1] Song Z， Chen X， Meng F et al. Chin. Phys. B， 2020， 29(11)： 116103 [2] 张林峰， 王涵. 物理， 2024， 53(7)： 431 [3] 徐勇. 物理， 2024， 53(7)： 442 [4] Ward L， Liu R， Krishna A et al. Phys. Rev. B， 2017， 96： 024104 [5] Xie T， Grossman J C. Phys. Rev. Lett.， 2018， 120： 145301 [6] Zeng S， Zhao Y， Li G et al. npj Comput. Mater.， 2019， 5： 84 [7] Goodall R E A， Lee A A. Nat. Commun.， 2020， 11： 6280 [8] Schmidt J， Pettersson L， Verdozzi C et al. Sci. Adv.， 2021， 7(49)： eabi7948 [9] Chen C， Ong S P. npj Comput. Mater.， 2021， 7： 173 [10] Choudhary K， DeCost B. npj Comput. Mater.， 2021，

[4] Query: 材料数据库支持机器学习模型训练的改进策略
Title: 材料领域知识嵌入的机器学习
URL: https://www.sciopen.com/local/article_pdf/10.14062/j.issn.0454-5648.20220093.pdf
Snippet: 并 分析导致不同材料性能差异的关键因素[23, 25]； 半监 督学习方法在标记样本数量较少的情况下， 通过在 模型训练过程中引入无标记样本来避免传统监督 学习在训练样本不足(训练不充分)时出现模型性 能退化的问题，在材料的逆向设计、性能预测、材 料文本挖掘等方面都有初步应用[26–29]； 主动学习方 法以预先构建的机器学习预测模型为基础， 自动建 立平衡材料性能预测值与模型不确定性的效能方 程， 主要应用于材料的优化设计[22, 26–32]； 强化学习 方法通过智能体与环境的交互不断更新算法策略 和获取数据，在一定程度上摆脱了数据量的束缚， 主要用于解决从超大参数组合空间中寻找最优设 计方案的问题[33–35]。 图1 各类机器学习方法在材料领域科学研究中的应用举例 Fig. 1 Application cases of various machine learning methods in materials science 综上所述，材料领域的科学研究中已经涌现出 了诸多机器学习应用的成功案例。然而，传统的机 器学习方法仅以数据为驱动力，通常假设学习样本 符合某种特定的数据分布，但材料数据往往是高维 度、小样本、高噪音的，难以服从某种特定的数据 分布。这就导致在实际应用机器学习方法进行材料 研究时，经常会出现学习结果与领域知识或专家经 验不一致，甚至是相悖的现象，这一问题严重制约 着机器学习方法在材料领域更大范围地应用，尤其 是用于大规模的材料工业设计和制备。因此，研究 人员在利用数据驱动的机器学习方法的同时，还应 该注重材料领域知识的重要性。构建材料领域知识 嵌入的机器学习新方法，削弱机器学习模型对数据 分布的敏感性，实现机器学习建模过程的领域知识 指导，将有利于提升机器学习在材料领域应用的准 确性、普适性和可解释性。 本综述旨在阐明构建材料领域知识嵌入的机器 学习新方法的必要性、可行性和潜在发展方向。首 先，厘清了数据驱动的机器学习在材料领域应用的 全流程及其面临的三大关键矛盾；然后，为调和三 大关键矛盾，提出了面向机器学习全流程的材料领 域知识嵌入的机器学习方法，并总结了材料领域中 调和三大矛盾的基础性和探索性工作；最后，展望 了材料领域知识

其超参数， 以找到具有最佳预测性能的机器 学习模型， 在该阶段， 由于现有机器学习模型种类繁 多，研究人员常常凭借自身对材料潜在“构效关系” 的理解或猜测，预先对候选机器学习模型进行选择， 如线性模型[17, 42–43]、树形模型[44–45]、集成模型[46–48] 等， 进而通过评估候选模型的性能来选择最佳模型， 材料领域主要以模型的预测精度为评估指标，构建 机器学习模型的最终目的是指导新型高性能材料的 设计与发现。因此，在模型应用阶段，除了模型的 预测精度之外，领域专家还需要凭借材料领域知识 对机器学习模型的结果进行解释，通过明确材料性 能的驱动机制来指导新型材料的设计与合成。 综上所述，机器学习在材料领域应用的每个过 程都离不开领域知识的参与。然而，目前材料领域 知识虽然在目标定义和数据准备阶段起主导作用， 但在机器学习建模过程中却仅起到校验数据驱动算 法结果的作用，并没有对其学习过程进行实质性干 预，仍然无法消除数据驱动方法受制于高维度、小 样本、 高噪音的材料数据， 易产生错误结论的现象。 · 866 · 《硅酸盐学报》 J Chin Ceram Soc, 2022, 50(3): 863–876 2022 年 2 材料领域机器学习的三大矛盾 为了解决材料领域知识不充分参与导致的数据 驱动机器学习方法易产生不可解释结论的问题，需 要明确数据驱动的机器学习方法与材料领域应用不 适配的基本情景。 在此， 将其归结为机器学习在材料 领域应用的三大矛盾[49]，并在以下小节中进行介绍。 2.1 高维度与小样本数据的矛盾 相对于其他领域，材料数据通常是小样本的且 有时更加多样化[50]。图3 统计了103 篇材料领域科 研文献(明确说明数据集规模)中的105 份机器学习 建模用材料数据集所包含的样本量。其中，约56% 的数据集样本量不足500，约65%的数据集的样本 量不足1 000，而仅有约35%的数据集样本量超过 1 000。 小样本材料数据必然会影响机器学习模型的 构建[51]。如Faber 等[52]发现，随着训练集的增大， 机器学习模型对钾冰晶石形成能的预测精度有了明 显提高。Schmidt 等[53]发现当训练集增加1 倍时，钙 钛矿化合物的形

号 化表示，并嵌入到机器学习方法的模型(Model)、 策略(Strategy)和算法(Algorithm)中，建立作用于 机器学习各阶段的领域知识嵌入方法，实现材料 领域知识在机器学习全流程的有机融入，从而通 过数据和知识的双向驱动来构建高精度且具有一 定可解释性的机器学习新模型，以系统地调和材 料领域机器学习三大关键矛盾。具体如下： 图5 材料领域知识嵌入的机器学习 Fig. 5 Machine learning with materials domain knowledge embedding 3.1 数据预处理阶段 机器学习模型性能的上限由输入数据的质量决 定[60]。然而，材料数据往往具有多源、异构、不确 定性强、样本少、维度高等特点。因此，在应用机 · 868 · 《硅酸盐学报》 J Chin Ceram Soc, 2022, 50(3): 863–876 2022 年 器学习解决材料科学问题前，对材料数据进行质量 评估和提升具有十分重要的意义。融合材料领域知 识对材料数据进行品质提升和样本增强，有利于提 高材料数据的“质”和扩增建模所用材料数据的 “量”，从而调和材料数据小样本与高维度的矛盾。 对于材料数据的“质”提升，领域知识可用于材 料数据的修正。收集描述符取值的经验范围、描述 符取值与其他物理现象的关联关系、相似或不相似 数据的产生条件等材料领域知识，并将其转化为数 值不等式、 二元关系和IF–THEN–ELSE 规则等定量 表示形式，再结合数据驱动的置信度评估、相似性 度量和异常点检测等方法，可识别不符合物理化学 规律的异常数据。领域知识也可用于将原始材料数 据转换为适合机器学习的表示形式。如考虑不同描 述符的经验取值范围或样本的潜在类别关系，对不 同描述符或不同样本执行不同的归一化操作，从而 加速模型收敛、提升模型预测准确度。基于生成式 对抗网络(GAN)的数据增强方法[63]可用于扩增材料 数据的“量”。 通过GAN 的生成模型学习材料数据的 分布并生成合成数据，再利用物理模型和融合领域 知识的数据质量检测方法辅助GAN 的判别模型对 生成数据的可靠性进行判断，并将结果反馈给生成 模型以用于其自身优化，从而实现虚拟材料数据的 可靠生成。 3.2 特征工程阶段 建立材料领域知识嵌入的特征选择和转换方 法，合理地筛选或构造有物理意义的描述符，将有 利于降低特征维度，进而构建更简单但准确的机器 学习模型。因

计 算机科学领域，已经有一些工作通过将特定的领域 知识转换为一阶逻辑规则的方式来优化数据驱动的 神经网络的建模过程， 并应用于情感分类[113]、 服装 搭配推荐[114]、手写体识别[115]等领域。明确材料领 域知识的类别和特点，构建材料领域知识的符号化 表示体系，可为材料领域更广泛地构建领域知识嵌 入的机器学习新模型提供规范化标准。 3) 目前， 大部分的材料领域知识用于材料数据 的前处理和机器学习结果的后解释。掌握机器学习 模型的建模原理，将符号化的领域知识嵌入到机器 学习方法的三要素中(Model、 Strategy 和Algorithm)， 从而优化模型的求解过程，是提升机器学习模型准 确性和可解释性的重要途径。南方科技大学的张东 晓团队在工业领域的测井曲线补全[116]、 电网负荷预 测[117]和地下渗流场求解[118]等应用中，利用领域算 法和控制方程等领域知识优化了神经网络模型的模 型结构设计和模型效果评估；本课题组开发了融合 加权评分领域知识的特征选择方法[54]、材料领域规 则约束的混合式特征选择方法[66]、分而治之的自适 应建模方法[11]等。这些工作都有力地证明了领域知 识嵌入到机器学习模型三要素中可有效地提升模型 的预测精度和效率，同时也为构建面向机器学习全 流程的领域知识嵌入机器学习积累了经验。 未来，实现材料领域知识的自动化获取和统一 符号化表示，发展符号化领域知识到各类机器学习 方法三要素中的嵌入方式，从而构建领域知识嵌入 的机器学习方法来协调材料领域机器学习的三大矛 盾，对进一步提升机器学习的普适性、准确性和可 解释性具有十分重要的意义。 参考文献: [1] PARK H, JUNG K, NEZAFATI M, et al. Sodium ion diffusion in Nasicon (Na3Zr2Si2PO12) solid electrolytes: effects of excess sodium[J]. ACS Appl Mater Inter, 2016, 8(41): 27814–27824. [2] LIU Y, ZHAO T L, JU W W, et al. Materials discovery and design using machine learning[J]. J Materiomics, 2017, 3(3): 159–177. [3] SCHMIDT J, MARQUES M R G, BOTTI S, et al. Recent advances and applications of machine learning in solid-state materials science[J]. NPJ Comput Mater, 2019, 5(83): 1–36. [4] CHEN C, ZUO Y, YE W, et al. A critical review of machine learning of energy materials[J]. Adv Energy Mater, 2020, 10(8): 1903242. [5] C

[5] Query: 材料数据库支持机器学习模型训练的改进策略
Title: 基于机器学习的材料设计
URL: https://www.htu.edu.cn/_upload/article/files/d2/1f/937cb9914e76a9b45bc9d0eb0232/68408d4c-5205-4bea-bd96-dd761b2c6d91.pdf
Snippet:  进而根据机器学习模型和优类样本的边界条件求解出“ 虚拟样本” 对应的特征变 量, 为发现性能更好的新材料提供指导.
主动渐进式搜索方法是一种利用机器学习模型结合优化模型的逆向 搜索方法, 该方法首先利用已知的实验样本构建机器学习模型, 然后通过虚拟样本构建的优化模型主动选择 下一步最有价值的实验样本, 优化模型经过不断迭代逐步推荐性能逼近需求的虚拟样本, 直至机器学习模型 预测的虚拟样本的材料性能定量满足预先设定的需求[ 3 8 ].
4 2 1 河南师范大学学报( 自然科学版) 2 0 2 4年 3 机器学习在材料科学方面的应用 自从机器学习技术应用于材料领域以来, 利用机器学习方法辅助新材料设计和性能优化的研究逐年增 加, 该方法已广泛应用于金属材料、 钙钛矿材料、 陶瓷材料、 高分子材料和纳米材料等领域.
在金属材料方面, 机器学习被用于预测金属合金的性质、 相图和晶体结构, 有助于设计具有特定性能的金属材料.
此外, 机器学 习还用于优化金属的机械性能、 耐腐蚀性和热稳定性等方面.
针对具有优异光电性能的钙钛矿材料, 机器学 习在钙钛矿太阳能电池的设计和优化中发挥关键作用, 帮助发现新型的钙钛矿材料并提高光电转换效率.
在 陶瓷材料方面, 机器学习用于预测陶瓷材料的机械性能、 热性能和导热性能等关键性能参数, 从而优化陶瓷 材料的性能和稳定性.
机器学习在高分子材料的设计和合成中具有重要应用, 可以预测高分子材料的力学性 能、 热性能和电学性能等, 为高分子材料的功能化设计提供指导.
针对具有独特尺寸效应和表面效应的纳米 材料, 机器学习用以预测纳米材料的性能和稳定性, 帮助优化纳米材料的应用性能[ 3 9 -4 0 ].
综上所述, 机器学 习技术在材料领域的应用范围广泛且不断扩大, 为新材料设计和性能优化提供了有力的工具和方法, 有望推 动材料科学领域的进一步发展与创新.
3 .
1 机器学习在金属材料方面的应用 近年来, 机器学习在金属材料领域的应用广泛而深入, 涵盖了高熵合
</search_results>

[Assistant]
当前材料数据库在规模、一致性和可访问性方面存在以下具体限制：

1. **数据规模不足**：材料实验物性数据匮乏，限制了数据库的发展。多个材料数据库并存，但数据量有限，亟需整合和扩充成一个全面的“材料大数据库”（https://www.cpsjournals.cn/data/article/wl/preview/pdf/10.7693/wl20240703.pdf）。

2. **数据一致性差**：不同测量方法的不一致性、DFT自身精度的局限性等，导致材料数据库缺乏一致性。材料数据多源、异构、不确定性强，样本少、维度高，难以服从某种特定的数据分布（https://www.sciopen.com/local/article_pdf/10.14062/j.issn.0454-5648.20220093.pdf）。

3. **数据可访问性低**：材料数据的积累与共享不足，限制了机器学习在材料领域的应用。材料实验、计算和生产数据自动采集和处理技术的发展，以及自然语言处理技术在材料科技文献数据挖掘中的应用，将促进材料数据的积累和共享（https://www.ams.org.cn/article/2021/0412-1961/0412-1961-2021-57-11-1343.shtml）。

构建一个全面的“材料大数据库”以支持更广泛的机器学习模型训练，可以采取以下策略：

1. **整合现有数据库**：将多个材料数据库整合成一个全面的“材料大数据库”，以提供更丰富的数据资源。这将是开发“材料大模型”的数据基础（https://www.cpsjournals.cn/data/article/wl/preview/pdf/10.7693/wl20240703.pdf）。

2. **提升数据质量**：通过材料领域知识对材料数据进行品质提升和样本增强，提高材料数据的“质”和扩增建模所用材料数据的“量”。利用生成式对抗网络（GAN）的数据增强方法，生成合成数据，提高数据的可靠性和多样性（https://www.sciopen.com/local/article_pdf/10.14062/j.issn.0454-5648.20220093.pdf）。

3. **促进数据共享**：发展材料实验、计算和生产数据自动采集和处理技术，以及自然语言处理技术在材料科技文献数据挖掘中的应用，推动材料数据的积累和共享，促进材料研发进入大数据时代（https://www.ams.org.cn/article/2021/0412-1961/0412-1961-2021-57-11-1343.shtml）。

4. **构建领域知识嵌入的机器学习模型**：将材料领域知识嵌入到机器学习方法的模型、策略和算法中，建立作用于机器学习各阶段的领域知识嵌入方法，实现材料领域知识在机器学习全流程的有机融入，从而通过数据和知识的双向驱动来构建高精度且具有一定可解释性的机器学习新模型（https://www.sciopen.com/local/article_pdf/10.14062/j.issn.0454-5648.20220093.pdf）。


[System] Compress the provided search results for the current sub-query. Only Extract key information that is relevant to the overall research question. Write plain text only. When a source contains directly relevant sentences, QUOTE them VERBATIM (copy the exact wording, do not paraphrase or translate) as bullet points, and put the source URL right after each quote. Only paraphrase when no source sentence is directly usable. Be selective: at most 2-3 short quotes per source, and keep the whole digest no longer than a normal concise digest (do not exceed about 600 words).

[User]
<research_question>
当前材料数据库在规模、一致性和可访问性方面存在哪些具体限制？如何构建一个全面的‘材料大数据库’以支持更广泛的机器学习模型训练？
</research_question>

<search_results>
[1] Query: 材料数据库的规模 一致性 可访问性 限制
Title: 基于机器学习的材料设计*
URL: https://www.cpsjournals.cn/data/article/wl/preview/pdf/10.7693/wl20240703.pdf
Snippet: �料科学领域带来前所未有的创新活力。尽管在 材料设计上已经取得了较大的进展，但仍然存在 以下几方面的问题有待于深入研究。 首先，机器学习严重依赖于数据库的质量(包 括数据的规模、准确性和一致性等)。然而，材料 实验物性数据的匮乏，不同测量的不一致性、 DFT 自身精度的局限性等，都限制了材料数据库 的发展。目前多个材料数据库并存，且多以DFT 计算值为主，亟待整合和扩充成一个全面的“材 料大数据库” ，这将是开发“材料大模型”的数据 基础。 其次，在材料设计领域，基于数据库与结构 描述符的机器学习模型和基于文本学习的自然语 言模型两条路线平行发展。针对某一特定任务， 两类模型能否互相借鉴、取长补短，更全面地分 析和利用现有的全部材料数据资源(包括科学文 献、实验数据、高质量计算数据等)？ 此外，目前材料的生成模型仍处于起步阶段， 其潜力远未被充分挖掘，与GPT-4 相比，其在发 挥“生成式AI”的强大作用方面还有很大差距。 最后，当前材料科学领域的机器学习模型大 多仍局限于“特定任务模型”的范畴，这限制了 它们的迁移和泛化能力。随着语言大模型的兴起， 构建适用于材料研究领域的“大模型”的愿景日 渐明朗。展望未来，我们对“材料大模型”的成 功充满信心，并期待其与新兴的自动化实验室 [49] 紧密协作，最终实现按照功能需求智能设计和高 效合成新材料的目标。 致谢 感谢中国科学院物理研究所翁红明研 究员、苏州实验室陈忻研究员的讨论。 参考文献 [1] Song Z， Chen X， Meng F et al. Chin. Phys. B， 2020， 29(11)： 116103 [2] 张林峰， 王涵. 物理， 2024， 53(7)： 431 [3] 徐勇. 物理， 2024， 53(7)： 442 [4] Ward L， Liu R， Krishna A et al. Phys. Rev. B， 2017， 96： 024104 [5] Xie T， Grossman J C. Phys. Rev. Lett.， 2018， 120： 145301 [6] Zeng S， Zhao Y， Li G et al. npj Comput. Mater.， 2019， 5： 84 [7] Goodall R E A， Lee A A. Nat. Commun.， 2020， 11： 6280 [8] Schmidt J， Pettersson L， Verdozzi C et al. Sci. Adv.， 2021， 7(49)： eabi7948 [9] Chen C， Ong S P. npj Comput. Mater.， 2021， 7： 173 [10] Choudhary K， DeCost B. npj Comput. Mater.， 2021，

[2] Query: 材料数据库的规模 一致性 可访问性 限制
Title: MatSci-LLM 的潜力和挑战以及大规模语言模型在材料科学中的应用 | AI-SCHOLAR | AI：（人工智能）文章和技术信息媒体
URL: https://ai-scholar.tech/zh/articles/large-language-models/MatSci-LLM
Snippet: 进展（Gupta 等人，2023 年；Zhao 等人，2023 年），但根据提取的数据将知识注入大规模语言模型的方式仍面临挑战。材料特性通常以科学单位进行描述，需要将表格和文本联系起来才能获得准确的信息。

材料特性还可以用拉曼分析、X 射线衍射 (XRD) 和扫描电子显微照等实验结果的图解来表示。例如，要解释 "图 XY(a)中的 X 射线衍射图样表明该样品是无定形的 "这句话，需要同时理解文字和图表。大规模语言模型要正确学习这些信息，需要大量的图像和相应的文本。

其他材料科学信息可能以文字、图表、表格和视频相结合的方式呈现，这就需要进一步研究大型语言模型，以便将这些信息恰当地联系起来。例如，材料失效模式、晶体生长和热反应可能会以视频形式呈现。大规模语言模型整合和解释这些信息的能力是未来的一项重要挑战。

在材料科学的应用中，克服这些挑战将使其成为更加有用的工具。

## 建立多模态材料科学语料库

语言模型的性能在很大程度上取决于用于训练的数据集的质量。因此，数据集的创建是促进计算机视觉、图学习和自然语言处理等各种深度学习领域取得进展的关键因素。特别是在材料科学领域，文本在特定领域的高度可变性以及多模态语言模型的开发，要求开发结合了图、表和图像等其他模态的数据集。这样就可以用多种模式表示科学信息，从而建立更强大的语言模型。

用于训练材料科学大型语言模型的黄金标准数据主要包含在爱思唯尔、英国皇家学会、美国学会和施普林格-自然等著名编辑机构的同行评议出版物中。然而，获取宝贵的文本数据十分困难，因为这些出版物大多收费，而且限制公众访问。因此，GPT-4 和 LLaMa 等通用语言模型不太可能获得这些数据，这也是它们在材料科学任务中表现不佳的原因。通过各种预印本服务器和门户网站（如 Semantic Scholar），科学文本数据正朝着开放访问的方向发展，但这些来源的数据需要清理等。

许多知名期刊提供基于付费订阅的文本和数据挖掘 API，但机器可读格式仅限于 21 世纪出版的手稿；许多 20 世纪以前的出版物只能以 PDF 或扫描文件的形式提供，机器可读性较差。这是因为 20 世纪以前出版的科学文献没有机读格式。因此，20 世纪以前的科学数据很少可用于大规模语言模型的训练。此外，许多同行评审期刊不允许进行文本和数据挖掘，也没有这方面的框架。来自预印本服务器的数据在应用

[3] Query: 材料数据库的规模 一致性 可访问性 限制
Title: AI+材料科学：人工智能提速新材料发现 - 未来论坛
URL: https://www.futureforum.org.cn/cn/nav/detail/514.html
Snippet: 这一挑战是有一定优势的。

 ![](http://www.futureforum.org.cn/resource/data/uploads/74/89e97f7260311be0f34a1399323bfd54.png)

![](http://www.futureforum.org.cn/resource/data/uploads/74/89e97f7260311be0f34a1399323bfd54.png)

最后，我分享三点关于此领域挑战和机遇的看法。第一点，数据库的建设和管理，目前材料的数据库主要针对原子结构、晶体结构以及分子结构，对于材料显微结构目前并没有开放的大数据库，同时没有相应的Meta data。

第二点，对机器学习算法的改进。怎样才能更好的对数据不确定性进行定量分析，怎样才能对机器学习模型本身的不确定性进行分析，怎样理解深度学习网络的学习过程和所获得的预测函数，这些都是当前的研究热点。

第三点，机器学习为人人。机器学习包括其他的人工智能方法，在材料领域的应用属于较初级阶段。怎样才能让更多的研究人员把机器学习作为一个工具来辅助研究？做出一个成熟的，易于使用的，专门针对微结构信息学的机器学习软件/平台或有帮助。

刘淼：数据驱动的材料研究

人物介绍：本科就读于中国科学技术大学物理系，后赴美国犹他大学材料系攻读博士学位，2013-2018年进入美国劳伦斯伯克利国家实验室从事博士后研究，2018年初加入中国科学院物理研究所，主攻材料数据科学。他也是松山湖材料试验室、怀柔材料基因平台的兼聘教授。他创建的 atomly材料数据库将14万+个无机材料的高质量数据带到科研人员触手可得之处。

![](http://www.futureforum.org.cn/resource/data/uploads/82/db544ac5cfb99def3f0a1cdd890c9937.png)

![](http://www.futureforum.org.cn/resource/data/uploads/82/db544ac5cfb99def3f0a1cdd890c9937.png)

刘淼：这次的演讲题目是《数据驱动的材料研究》，整体内容分为四个部分：重要性和必要性、国际趋势、Atomly进展、未来目标。

 ![](http://www.futureforum.org.cn/resource/data/uploads/69/e0f6855d074e85c5c7c7401d236e743d.png)

![](http://www.futureforum.org.cn/resource/data/uploads/69/e0f6855d074e85c5c7c7401d236e743d.png)

人类的进步和材料的进步息息相关。材料科学进步带领人类社会进步，谁掌握了新材料技术，谁就引领未来。早期人类时代的划分也都和材料密不可分，例如石器时代、青铜时代、铁器时代。

随着材料合成工艺的进步，总的趋势是从自然材料到人工合成材料，从无机材料

�。核心推动力就是和信息科学的交叉。

 ![](http://www.futureforum.org.cn/resource/data/uploads/14/b26d884a8afdfda2857ef6c8b97a87ec.png)

![](http://www.futureforum.org.cn/resource/data/uploads/14/b26d884a8afdfda2857ef6c8b97a87ec.png)

用数据科学的方法，已经证明材料发现的过程会更快。例如，过去70年人类平均每年发现3.3个氮化物材料，加州大学伯克利分校的Ceder组通过高通量计算等材料大数据方法，一年内发现92种有可能材料，并用实验合成7种。

 ![](http://www.futureforum.org.cn/resource/data/uploads/26/9f1096ab1f8b91f5b331d444e49195f3.png)

![](http://www.futureforum.org.cn/resource/data/uploads/26/9f1096ab1f8b91f5b331d444e49195f3.png)

更进一步，我们用计算和数据的方法，筛选了镁电池的正极材料。镁电池材料概念的验证在大概20年前就提出来过，但是受限于材料科学的发展，一直没有找到合适的镁电池正极材料。我们从数据角度出发，用了Materials Project的数据，加上一些计算的数据，筛选了所有可能的多价态化合物，之后通过多步的筛选找到若干个有可能合成的材料体系。把这些材料体系交给了实验科学家，他们的后续合成和测试后，最终找了硫化钛尖晶石结构镁离子电池正极材料，把储能性能提高了一倍以上。整个工作，从计算到最后实验验证，仅耗时一年半。

因此，加速材料发现一个比较好的方式是对材料性质提前做计算和模拟预测，比较常用的方法是基于量子力学的密度泛函理论（DFT）。运用此种方法，只需要给定空间中原子结构，就可以计算出这个结构对应的材料物性性质；此方法无需实验合成表征即可在短时间内预测材料的部分物性；将这一过程交给计算机，并引入高通量计算方法，可以为我们批量生产大量数据。

 ![](http://www.futureforum.org.cn/resource/data/uploads/68/aea2025fc972f4955eefa012ad715703.png)

![](http://www.futureforum.org.cn/resource/data/uploads/68/aea2025fc972f4955eefa012ad715703.png)

最早Materials Project（美国劳伦斯国家实验室）发现可以用这样的方式来积累大量的材料数据。并且，他们在2010年构建了数据库，目前已积累了12万条的高质量材料数据。类似的数据库还有AFLOW，NIST，OQMD、NOMAD等。值得一提的是，我们国家并没有世界级材料数据库。

中国是访问Materials Project最多的国家，但在学术环境变化如此之快的今天，如果真有“材料封禁令”的那天，将会对我国的科研产生非常大的伤害。因此，我国的材料科学发展急需此类数据库。在“十三五”规划期间，科技部、

[4] Query: 材料数据库的规模 一致性 可访问性 限制
Title: 材料科学大语言模型关键技术及其应用
URL: http://scis.scichina.com/cn/2025/SSI-2025-0169.pdf
Snippet: �语体系, 如计算数据、 分子描述符、 空间群符号与晶体CIF (crystallographic information ﬁle) 格式, 都要求模型建立精准的 领域认知框架. 通用大语言模型在面对材料领域数据时普遍存在无法理解或混淆相似概念的问题[4,5].
解决这一难题的关键在于为大语言模型注入完整的材料领域知识的同时, 平衡通用语言理解与材料术 语识别能力, 以保持其强大的指令遵循与逻辑推理能力.
二是多模态能力欠缺. 材料数据的多模态特性远超常规自然语言处理任务范畴, 需要融合1D 分 子式、 2D 分子结构图、 3D 晶体构型、 光谱频谱等多源数据, 建立跨尺度表征体系. 这要求大语言模型 不仅能够同时理解不同模态的数据, 更需建立模态间的语义关联, 在统一的语义空间内实现理解、 推 理和生成阶段的模态自由交叉.
三是工具智能不足. 材料研发高度依赖计算模拟(Gaussian, VASP1), LAMMPS2)等) 与自动化实 验, 然而现有大语言模型缺乏与专业工具的深度集成能力, 难以形成“计算– 模拟– 验证” 的闭环工 作流. 大语言模型需具备能准确调用工具的能力, 实现模型精准调用计算软件或实验平台等资源, 为 模型赋予专业技能, 增强其可扩展性与可解释性.
基于以上挑战, 本文围绕构建材料科学专用大语言模型的目标, 从技术突破和应用实践两个维度 进行分析: 第2∼4 节聚焦领域知识壁垒破解、 多模态编码、 工具调用协同三大核心挑战, 回顾材料大 语言模型的发展历程, 涉及的相关模型见图1; 第5 节汇总了大语言模型在材料方面的前沿应用并总 结了发展趋势. 最后, 第6 节总结了材料大语言模型的进展与挑战, 为构建材料科学专用大语言模型 的技术创新与应用落地提供了理论框架和发展建议.
2 大语言模型中的材料领域知识增强 通用大语言模型依赖开放域文本训练, 在处理材料科学专业问题过程中可能出现生成违反物理规 律的分子/晶体结构或编造答案的现象. 此类知识性幻觉的根源在于: 仅利用通用文本训练, 大语言模 型难以自然习得材料科学的多层次知识体系(如晶体几何约束、 反应动力学参数等). 构建面向材料科 学的大语言模型需采用

[5] Query: 材料数据库的规模 一致性 可访问性 限制
Title: 中国AI+材料科学产业应用研究报告
URL: https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202201141540346915_1.pdf?1642170702000.pdf=
Snippet: �记录材料的整个制造和加工过程、样品制备、测试方法和条件等，因 此数据标准及质量极其重要。美国国家标准与技术研究院NIST正在开发若干面向制造系统技术和两个颠覆性制造领域（即机器人系统和增材制 造）的测量标准。中国于2017年先于其他国家建立了中国材料与试验团体标准委员会(CSTM)材料基因工程领域委员会，并于2019年发布全球 首个材料基因工程通则标准，为全面推行材料大数据模式奠定基础，确保未来“数据工厂”批量生产的材料数据符合可发现、可获取、可交互、 可再利用，即FAIR原则。 亿欧智库：数据FAIR原则 F A I R Findability 可发现 增强的元数据（Metadata）可以清楚显示 数据内容、数据源、数据入口等信息 Accessibility 可访问 可以轻松访问数据 Interoperability 可交互 建立标准以描述和引用数据， 使其能与其他应用或工作流交互操作 Reuse 可再用 其他研究人员可以使用数据进行新发现 数据库 国家 材料类型 数据库特点 Materials Project 美国 锂电池、沸石、金属有机框架等 数据具有较高的准确性 AFLOW 美国 金属材料等 最大的数据库 OQMD 美国 钙钛矿材料等 用户可以下载完整的数据库 NIST 美国 几乎涵盖所有材料体系 由百余个子库构成，具有严格评估标准 MatNavi 日本 聚合物、陶瓷、合金、超导材料等 材料综合性数据库 Atomly 中国 无机晶体材料等 包含17万+无机晶体材料的第一性原理计算结 果（电子结构信息：DOS+energy bands） MGED 中国 核材料、特种合金、生物医用材料、催化材料 和能源材料等 我国最大的材料基因工程数据库平台，拥有第 一原理在线计算引擎、原子势函数库等功能 亿欧智库：全球主要材料数据库 资料来源：公开资料整理、亿欧数据 机器学习已广泛应用于新材料发现、物性预测、机理研究等材料科学领域 15 人工智能技术已被广泛应用于生物、医疗、工业等各领域。2020年，Nature报道波兰科学院Bartosz Grzybowski等研究者宣布对化学软件 “Chematica”进行了改进，使其可以设计出复杂天然产物的全合成路线，该程序设计的路线与人工设计的路线几乎没有差别，并已通过化学 版“图灵测试”。2021年，DeepMind宣布AplhaFold2成功预测98.5%的人类蛋白质结构，数据集中预测的所有氨基酸残基中，有58%达到可 信水平，其中更有35.7%达到高置信度。而在此之前科学家花费数十年的努力，只覆盖

[6] Query: 材料数据库的规模 一致性 可访问性 限制
Title: 中国科学院上海分院
URL: http://www.shb.cas.cn/kydt2024/kjjz2024/202504/t20250408_7590515.html
Snippet: 目录](https://shb.cas.cn/xxgk2024/xxgkml2024/)
  :   [信息公开年度报告](https://shb.cas.cn/xxgk2024/xxgkndbg2024/)
  :   [信息公开联系方式](https://shb.cas.cn/xxgk2024/xxgklxfs2024/)

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## 上海硅酸盐所发布材料科学与工程大模型MatMind

发布时间：2025-04-07 来源：上海硅酸盐研究所【字体：大 中 小】【[打印](#)】 【[关闭](#)】

中国科学院上海硅酸盐研究所发布材料科学与工程大模型MatMind。该模型旨在解决材料研发中的三大挑战：构效关系与制备工艺的非线性相互作用、计算与制备的脱节以及跨学科协作不足。该模型融合多尺度数据与跨领域知识，结合AI技术与自主实验迭代，推动计算与实验的紧密结合，并促进跨学科协作，为材料研发提供精准支持。该大模型核心开发人员为刘建军研究员团队。

**材料精准制备面临的三大核心挑战：**

**黑盒子问题：材料的构效关系与制备工艺之间的相互作用复杂且高度非线性，现有理论模型难以全面捕捉材料在制备过程中的结构演变及其性质变化c。**这一局限性使得在材料设计过程中，难以实现理想的性能预测和精确控制，进而阻碍了新材料的高效研发。

**计算设计与制备的融合**：尽管计算方法和实验技术已有显著进展，但**计算模型与制备过程的脱节**限制了理论预测向实际制备的顺利转化。为了解决这一问题，必须通过迭代优化的方式，建立紧密耦合的计算与制备流程，确保设计与制备过程能够相互反馈与改进。

**跨学科整合与知识融合**：材料设计不仅需要结合计算方法、实验数据和领域专业知识，还需要跨学科的协作与知识整合。**单一学科的研究难以应对材料制备中的多重挑战**，跨学科的合作已成为推动材料研发向高效、精确方向发展的关键。

图1

[7] Query: 材料数据库的规模 一致性 可访问性 限制
Title: 机器学习对材料数据库的发展与优化 - 智源社区
URL: https://hub.baai.ac.cn/view/11894
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# 机器学习对材料数据库的发展与优化

![]()

材料体系的优化往往需要历经十年以上的漫长过程，而现实的问题却迫切呼唤着新材料的诞生。在现实与需求的张力之间，机器学习成为人们加速材料研发与设计的新视野。机器学习怎样助力材料学科的发展？具体应用过程中有哪些着力点与关键难题？**本文将通过材料的形成焓、晶格热导率和锂的表面吸附能三个案例，来介绍机器学习在构建和改进材料性质的数据库中的具体应用方式。**

机器学习在材料科学中的应用要克服的另一个问题是缺少数据，或者是缺少高质量的数据。机器学习本质上是一种统计方法，对数据量有一定要求，特别是深度学习，对于数据的要求比传统机器学习要更高。所以我们一方面希望通过机器学习加速的实验和计算来获取更多数据，另一方面我们希望通过主动学习或者贝叶斯优化的方法来获取最有价值的数据。

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[8] Query: 材料数据库的规模 一致性 可访问性 限制
Title: 材料领域知识嵌入的机器学习
URL: https://www.sciopen.com/local/article_pdf/10.14062/j.issn.0454-5648.20220093.pdf
Snippet: 其超参数， 以找到具有最佳预测性能的机器 学习模型， 在该阶段， 由于现有机器学习模型种类繁 多，研究人员常常凭借自身对材料潜在“构效关系” 的理解或猜测，预先对候选机器学习模型进行选择， 如线性模型[17, 42–43]、树形模型[44–45]、集成模型[46–48] 等， 进而通过评估候选模型的性能来选择最佳模型， 材料领域主要以模型的预测精度为评估指标，构建 机器学习模型的最终目的是指导新型高性能材料的 设计与发现。因此，在模型应用阶段，除了模型的 预测精度之外，领域专家还需要凭借材料领域知识 对机器学习模型的结果进行解释，通过明确材料性 能的驱动机制来指导新型材料的设计与合成。 综上所述，机器学习在材料领域应用的每个过 程都离不开领域知识的参与。然而，目前材料领域 知识虽然在目标定义和数据准备阶段起主导作用， 但在机器学习建模过程中却仅起到校验数据驱动算 法结果的作用，并没有对其学习过程进行实质性干 预，仍然无法消除数据驱动方法受制于高维度、小 样本、 高噪音的材料数据， 易产生错误结论的现象。 · 866 · 《硅酸盐学报》 J Chin Ceram Soc, 2022, 50(3): 863–876 2022 年 2 材料领域机器学习的三大矛盾 为了解决材料领域知识不充分参与导致的数据 驱动机器学习方法易产生不可解释结论的问题，需 要明确数据驱动的机器学习方法与材料领域应用不 适配的基本情景。 在此， 将其归结为机器学习在材料 领域应用的三大矛盾[49]，并在以下小节中进行介绍。 2.1 高维度与小样本数据的矛盾 相对于其他领域，材料数据通常是小样本的且 有时更加多样化[50]。图3 统计了103 篇材料领域科 研文献(明确说明数据集规模)中的105 份机器学习 建模用材料数据集所包含的样本量。其中，约56% 的数据集样本量不足500，约65%的数据集的样本 量不足1 000，而仅有约35%的数据集样本量超过 1 000。 小样本材料数据必然会影响机器学习模型的 构建[51]。如Faber 等[52]发现，随着训练集的增大， 机器学习模型对钾冰晶石形成能的预测精度有了明 显提高。Schmidt 等[53]发现当训练集增加1 倍时，钙 钛矿化合物的形

的 不均衡性对ML 模型的影响，通过在不同组分空间 中建立不同的分类或回归模型， 进而对预测结果进行 集成以提升钙钛矿氧化物凸包能量的预测准确性； Wang 等[72]强调了在许可、 法律和知识产权保护允许 的情况下材料数据可溯源性的重要性， 并规定了一系 列科研手稿中必要的数据溯源信息； Ghiringhelli 等[73] 通过定义层次化的元数据实现了先进电子结构计算 过程与结果的溯源。FAIR 原则[74–75]是大数据环境下 的一项科学数据共享准则， 倡导努力实现科研活动产 出数据可发现、可访问、可互操作和可重用。2018 年，Claudia 等[76]首次将FAIR 原则引入到大数据驱 动的材料科学研究中， 主张通过构建数据仓库、 规范 化数据存档、 数据知识百科全书、 大数据分析和可视 化工具以确保材料数据品质[77]。 聚焦材料数据的“量”提升问题， 许多材料数据 库和高通量计算平台被建立，目的是为数据驱动 方法提供数据基础，如剑桥结构数据库(CSD)[78]、 无机晶体结构数据库(ICSD)[79]、开放量子材料数 据库(QQMD)[80]、Paulina 文件库[81]、材料工程数据 库(MP)[82]和Aflowlib[83]等。 此外， 基于GAN 的数据 增强方法也已经被用于实现样本量扩增。 如Sanchez- Lengeling 等[84]回顾了材料领域使用机器学习生成 模型进行逆向设计的主要过程和若干主流方法； DAN 等[85]基于GAN 提出了1 种生成式机器学习模型 (MatGAN)，以高效地生成假想的新型无机材料。 综上所述，材料科学领域的研究人员已经意识 到了数据质量的重要性，并针对某些特定的质量问 题进行了针对性研究，但仍缺乏对机器学习各阶段 涉及的通用数据质量问题的系统探讨和指导框架。 如何结合材料领域知识，开发材料数据的专有质量 评估和提升方法是一个有待深入研究的问题。 目前， 其他领域已有少量工作通过融合领域知识来评估和 提升数据质量，初步证明了领域知识在数据预处理 阶段嵌入的有效性。如通过分析机器状态检测中缺 失段和异常段的特点，Xu 等[86]提出了一种基于改 进局部异常因子(LOF)方法的错误数据检测方法； 根 据“导致SuperCOSMOS 巡天观测中4 种异常记录的 事件通常较短而难以被传统的异常值探测方法识 别”的领域知识，Storkey 等[
</search_results>

[Assistant]
当前材料数据库在规模、一致性和可访问性方面存在以下具体限制：

1. **数据规模不足**：材料实验物性数据匮乏，限制了材料数据库的发展。多个材料数据库并存，但多以DFT计算值为主，亟待整合和扩充成一个全面的“材料大数据库”（https://www.cpsjournals.cn/data/article/wl/preview/pdf/10.7693/wl20240703.pdf）。

2. **数据一致性差**：不同测量方法的不一致性、DFT自身精度的局限性等，都限制了材料数据库的发展。材料数据通常以科学单位进行描述，需要将表格和文本联系起来才能获得准确的信息（https://ai-scholar.tech/zh/articles/large-language-models/MatSci-LLM）。

3. **数据可访问性受限**：许多同行评审期刊不允许进行文本和数据挖掘，也没有这方面的框架。来自预印本服务器的数据需要清理，而20世纪以前的科学文献没有机读格式，限制了大规模语言模型的训练（https://ai-scholar.tech/zh/articles/large-language-models/MatSci-LLM）。

4. **缺乏统一标准**：材料显微结构目前并没有开放的大数据库，同时没有相应的Meta data。数据标准及质量极其重要，但目前缺乏统一的材料数据标准（https://www.futureforum.org.cn/cn/nav/detail/514.html）。

5. **多模态数据处理能力不足**：材料数据的多模态特性远超常规自然语言处理任务范畴，需要融合1D分子式、2D分子结构图、3D晶体构型、光谱频谱等多源数据，建立跨尺度表征体系（http://scis.scichina.com/cn/2025/SSI-2025-0169.pdf）。

如何构建一个全面的“材料大数据库”以支持更广泛的机器学习模型训练？

1. **整合现有数据库**：目前多个材料数据库并存，亟待整合和扩充成一个全面的“材料大数据库”，这将是开发“材料大模型”的数据基础（https://www.cpsjournals.cn/data/article/wl/preview/pdf/10.7693/wl20240703.pdf）。

2. **建立统一标准**：中国于2017年建立了中国材料与试验团体标准委员会(CSTM)材料基因工程领域委员会，并于2019年发布全球首个材料基因工程通则标准，为全面推行材料大数据模式奠定基础，确保未来“数据工厂”批量生产的材料数据符合可发现、可获取、可交互、可再利用，即FAIR原则（https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202201141540346915_1.pdf?1642170702000.pdf=）。

3. **增强多模态数据处理能力**：材料科学大语言模型需具备融合1D分子式、2D分子结构图、3D晶体构型、光谱频谱等多源数据的能力，建立跨尺度表征体系（http://scis.scichina.com/cn/2025/SSI-2025-0169.pdf）。

4. **推动开放访问**：科学文本数据正朝着开放访问的方向发展，但这些来源的数据需要清理。许多知名期刊提供基于付费订阅的文本和数据挖掘API，但机器可读格式仅限于21世纪出版的手稿（https://ai-scholar.tech/zh/articles/large-language-models/MatSci-LLM）。

5. **开发高质量数据集**：通过各种预印本服务器和门户网站（如Semantic Scholar），科学文本数据正朝着开放访问的方向发展，但这些来源的数据需要清理等（https://ai-scholar.tech/zh/articles/large-language-models/MatSci-LLM）。


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[User]
<research_question>
在绿色金融和养老金融成为银行业战略性增长极的背景下，哪些细分领域（如绿色信贷、绿色债券、碳金融产品）最具增长潜力？
</research_question>

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[1] Query: 养老金融与绿色金融 银行业 战略增长点 分析
Title: [PDF] 2026年中国银行业展望报告
URL: https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmgsites/cn/pdf/zh/2025/12/china-banking-outlook-2026.pdf.coredownload.inline.pdf
Snippet: 产业与未来产业规划方向。特 别是新能源、新材料、航空航天、低空经济等战略性新兴产业集群发展，以及量子科技、人工智能、生物制造等 新的经济增长点。通过设立科技金融专营机构、推广“股贷债保”联动机制、发展知识产权质押融资等创新模式， 构建契合科技企业“轻资产、高成长”特点的融资体系，服务高水平科技自立自强。 信贷投放更聚焦实体经济，重点服务科技创新与战略性新兴产业 在“双碳”目标与人口老龄化加速的双重背景下，绿色金融与养老金融将成为“十五五”期间银行业战略性增长 极。在绿色金融领域，银行将大力发展绿色信贷、绿色债券、碳金融产品及ESG投资，推动绿色贷款余额规模持 续增长。在养老金融领域，银行将积极布局特色化养老产品矩阵，打造个人养老金、养老理财等产品，创新适老 金融场景，改善银发群体金融服务体验，构建覆盖“积累—领取—传承”全周期的养老金融服务体系，成为第三 支柱建设的重要力量。 绿色金融和养老金融将释放巨大的市场需求 银行将加快构建以数据驱动的智能风控体系，提升对不同客户、行业与区域的差异化定价能力。通过引入AI风控 模型、实时数据监测与压力测试等手段，增强对信用风险、市场风险与操作风险的精准识别、前瞻预警与处置能 力。同时，强化合规科技（RegTech）应用，提升反洗钱、数据治理与监管报送数字化、智能化水平，夯实长效 稳健经营基础。 风险定价能力成为核心竞争力，银行加速构建智能风控与合规管理体系 结语 “十五五”时期（2026-2030），中国银行业将在国家战略指引下，深度融入科技金融、绿色 金融、普惠金融、养老金融、数字金融“五篇大文章”核心赛道，系统性推动从“规模银行” 迈向“价值银行”，从“信用中介”转型为“服务生态”的战略转型。面对低利率市场化环 境、信用风险暴露、强监管约束与科技革命的多重挑战，银行需坚持以客户为中心、以数字 科技为驱动、以全面风险管理为底线，构建差异化定位、国际化布局、可持续增长的高质量 发展范式。未来竞争格局中，胜出者必将是那

造贯穿“现金流规划—健康管理—护理 服务”的养老金融支持体系。通过养老金账户专业化管理、稳健型养老理财配置、长期护理费用便捷 支付等服务，满足银发群体在养老消费领域的安全性与便利性需求。 • 日常生活场景，扩大金融服务的惠及范围：围绕衣食住行等高频消费场景，打造无缝支付体验，优化 移动支付、小额信贷等基础金融服务，缓解居民日常消费的流动性压力；聚焦新市民、老年人、农村 居民等群体日常消费需求，推出低门槛的消费金融产品，增强普惠金融服务的惠及范围，为保障基础 民生提供坚实的金融支撑。 （2）关键业务布局： • 便利服务：进一步深化保障型消费场景的下沉力度，依托“账户+支付”将国家补贴、客户权益、商户 促销等惠民消费福利，与“线上+线下”高频消费场景布局有机融合（如社区、商户、网点、医院、电 商等）。让居民在消费过程中，能够享受到金融服务的便捷性与各种优惠福利。 • 惠民产品：围绕居民基本生活保障场景，形成储蓄理财与信贷服务相结合的普惠产品体系，既要引导 居民合理规划个人/家庭的钱袋子，也要在居民生活遇到困难的时刻，提供专属利率与期限的应急信贷 支持，发挥商业银行的社会担当，让金融成为百姓生活的坚实后盾，体现金融的人民性。 • 综合保障：仅仅依靠银行的惠民产品是远远不够的，应进一步打通与保险公司、国家医保等民生保障 体系，增强银行为居民提供一揽子金融保障的能力。发挥商业银行客户基数大、服务网络覆盖广、账 户体系完备等金融基础服务能力，让金融切实提升居民抵抗意外风险、保障基本生活的能力。 ©2025毕马威华振会计师事务所(特殊普通合伙)—中国合伙制会计师事务所，毕马威企业咨询(中国)有限公司—中国有限责任公司，毕马威会计师事务所—澳门 特别行政区合伙制事务所，及毕马威会计师事务所—香港特别行政区合伙制事务所，均是与毕马威国际有限公司(英国私营担保有限公司)相关联的独立成员所全 球组织中的成员。版权所有，不得转载。 2026年中国银行业展望报

[2] Query: 养老金融与绿色金融 银行业 战略增长点 分析
Title: [PDF] 2025年中国银行业展望报告
URL: https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmgsites/cn/pdf/zh/2025/01/china-banking-outlook-2025.pdf.coredownload.inline.pdf
Snippet: 疗机构合作，布局社区养老医疗服务项目。 商业银行与医院合作，在养老社区及农村建立医疗服务中心，提供全面的 医疗服务和养老金融服务，缓解老年人的经济压力。 方向二：与养老机构合作，深入社区养老生活服务场景。 银行利用网点优势，嵌入社区养老服务，提供文化娱乐、生活照料等服务， 并通过资金支持和活动资源提升服务品质和银行形象，吸引更多老年客户。 01 融入医养场景，提升社会养老服务质量 智慧养老通过科技赋能，显著提升了养老机构的服务效能。商业银行构建 适老化金融服务平台，为老年人提供生活便利。为支持智慧养老企业发展， 提供专属金融服务，提升全社会养老服务效能。两大创新方向如下： 方向一：建设适老化金融服务平台 商业银行通过构建养老金融综合服务平台，整合低风险理财产品与居家养 老服务，提供全面的生活服务和信息查询，创造安全便捷的生活环境，实 现经济效益和社会效益的双赢。 方向二：提供智慧养老企业金融服务 商业银行正积极推动智慧养老产业发展，设计专属贷款产品支持养老服务 企业技术升级，并与投资机构合作采用“投贷联动”模式，促进智慧养老 产业链发展，助力养老服务业创新和可持续发展。 02 布局智慧养老，提升社会养老服务效能 03 © 2025 毕马威华振会计师事务所(特殊普通合伙) — 中国合伙制会计师事务所，毕马威企业咨询(中国) 有限公司— 中国有限责任公司，毕马威会计师事务所— 澳门特别行政区合伙制事务所，及毕马威会计师事务所— 香港特别行政区合伙制事务所，均是与毕马威国际有限公司(英国私营担保有限公司)相关联的独立成员 所全球组织中的成员。版权所有，不得转载。 2025年中国银行业展望报告 80 大部分社区养老服务机构的水平良莠不齐，导致它们难以通过传统的银行 授信模式获得信贷资金支持。商业银行要深入社区养老场景，调整业务逻 辑以满足社区养老机构在发展过程中的资金需求，在此我们总结了两大创 新方向： 方向一：提供多元金融支持，赋能社区养老机构 银行应深入了解社区养老服务，构建数字化养老平台，打通银行、养老商 户与

老人间的账户和交易数据，实现对企业核心业务量的动态监测与数据 分析，并将其纳入信用评估模型。同时，整合政府、银行、担保等资源， 丰富增信服务模式，满足康养助老企业的融资需求，支持养老产业发展。 方向二：嵌入社区养老场景，服务老人晚年生活 商业银行应发挥综合服务优势，布局“银发世代”专属业务场景，提升老 年客户生活便捷性和服务多样性，同时帮助社区养老企业和商户拓展市场， 促进其业务发展。通过构建银发业务服务平台和生态圈，实现老年人生活 质量提升与企业业务增长的双重目标，共同推动养老产业繁荣发展。 03 深入社区养老，扩大社会养老服务半径 融入三大支柱发展，促进养老保障能力的提升 商业银行在第一支柱领域，围绕其在账户服务方面的优势，可以开展养老 金账户管理、养老金规划、养老产品等服务等，并持续在此领域中发挥其 重要作用。随着中国养老金体系的深化改革，商业银行在养老金的业务半 径将一步扩大，围绕第一支柱有以下突破方向： 方向一：提升客群渗透率，采取“个人账户+养老投顾+产品配套”策略。 商业银行为已参保客户提供“线上+线下”养老投资顾问、金融教育等服务， 依据退休时间和预期退休金等制定个性化养老金投资计划，发挥银行优势， 提升养老金融客户渗透率。 方向二：扩大非社保人员覆盖率，采取“个人账户+基础养老保障金融服务” 针对未参保灵活就业人群，商业银行以银行账户为切入点，通过线下推广 和线上媒介介绍养老金保障。制定养老保障计划，提升非参保人员覆盖率， 完善养老保障体系。 01 在第一支柱突破方向 攀高不惧履践致远 81 © 2025 毕马威华振会计师事务所(特殊普通合伙) — 中国合伙制会计师事务所，毕马威企业咨询(中国) 有限公司— 中国有限责任公司，毕马威会计师事务所— 澳 门特别行政区合伙制事务所，及毕马威会计师事务所— 香港特别行政区合伙制事务所，均是与毕马威国际有限公司(英国私营担保有限公司)相关联的独立成员所全 球组织中的成员。版权所有，不得转载。 第二支柱蕴含着巨大的

发展空间，商业银行应把握这一机遇，积极拓展养 老金融在第二支柱领域的业务渗透，提供差异化的专业服务，以满足企业 和员工的需求。同时，银行也应当关注风险管理和合规性问题，确保业务 的稳健发展，围绕第二支柱有以下突破方向： 方向一：服务B端企业，聚焦企业年金相关业务，提升对企业客户参与度 商业银行可以为企业提供年金账户的开立、管理、维护及资金托管服务， 确保个人缴费、投资收益和年金领取的安全。通过法律、税务、投资及薪 酬福利咨询，帮助企业构建完整薪酬福利体系，提升员工满意度和忠诚度。 方向二：服务C端员工，丰富个人养老金融服务，提升个人客户渗透率 商业银行为企业员工提供养老金融规划服务，包括退休账户管理和年金咨 询，以及多样化的养老金融产品。开发专属线上服务平台，使企业和员工 能够轻松管理年金计划，选择产品和查看账户。 02 在第二支柱突破方向 加快商业银行在个人养老金融领域的布局，形成“客群+产品（服务）+场 景+消费”的一体化市场策略，根据不同年龄段客群的实际需求，为其“量 身定制”养老金融方案，以此提升养老金融在各类客群中的服务渗透率， 围绕第三支柱有以下突破方向： 方向一：围绕老年客群的退休生活，提供“服务+场景+消费”金融服务 面向退休金充裕的老年客群，建议采用“服务型”养老金融模式，通过 “一部手机、一个账户”，尽享养老医疗、老年大学、高端养老社区、老 年旅行等“品质生活”增值服务。 对于退休金紧张的老年客群，建议构建“保障型”养老金融模式，通过与 社区服务中心合作，提供社区医疗援助、经济型养老住所、养老食堂等 “普惠养老”增值服务， 方向二：围绕中年客群的未雨绸缪，提供“投顾+产品+家庭”金融服务 面向中高收入客群，建议从“家庭”角度制定综合财务规划，兼顾养老、 子女未来及日常开销，合理分配资金，满足核心需求，赢得客户信任。 对于低收入客群，建议商业银行设计普惠型个人养老金融产品，结合该客 群财务状况，进行产品与服务的设计，提高养老金融产品的普惠属性。 03 在第三支柱突破方

[3] Query: 养老金融与绿色金融 银行业 战略增长点 分析
Title: 以金融强国建设推动中国式现代化高质量发展 - 新华网客户端
URL: https://app.xinhuanet.com/news/article.html?articleId=20260528222c594da2934256aed480bdd6ac92c3
Snippet: 别与风险定价能力”。这将有效解决当前绿色金融发展中存在的“洗绿”风险，提升绿色金融市场的透明度和公信力。第三，在能源工程领域，“十五五”规划纲要提出实现历史性突破：雅下水电工程、“沙戈荒”新能源基地等项目的实施，将使西电东送能力达到4.2亿千瓦以上。这些重大项目的融资需求巨大，需要创新绿色金融工具，如绿色债券、可持续发展挂钩贷款、碳金融产品等，形成多元化、多层次的绿色融资体系。

（三）普惠金融与养老金融：践行以人民为中心的发展思想

“十五五”规划纲要第十二篇专章部署“加大保障和改善民生力度 扎实推进全体人民共同富裕”，将人口高质量发展、民生保障提升到国家战略高度。普惠金融和养老金融作为服务民生、促进共同富裕的重要抓手，承担着特殊使命。第一，普惠金融方面，“十五五”规划纲要要求“以数据要素驱动商业模式创新，通过‘数字画像+数据增信+智能风控’，缓解小微企业融资难题”。这意味着普惠金融要从传统抵押担保模式向数字化、信用化模式转型。同时，完善差异化监管，提升普惠金融可持续性，防止因过度追求覆盖面而忽视风险防控。第二，养老金融方面，“十五五”规划纲要聚焦人口老龄化应对，提出“扩大第三支柱养老金覆盖面，丰富长期养老目标基金等产品，完善递延纳税与长期持有激励”。这一举措将为资本市场供给长期且稳定的资金活水，为资本市场的健康有序发展提供坚实的资金保障，同时也为居民养老储备提供更多选择。“十五五”规划纲要还提出“多渠道增加城乡居民财产性收入”，养老金融产品的丰富有助于实现这一目标。值得关注的是，“十五五”规划纲要在民生福祉领域，聚焦结构性优化和长期财务平衡，解决养老体系间的待遇差距与第三支柱短板，新增“健全精算制度”防范长期支付风险。这要求金融机构在提供养老金融服务时，注重风险管理和长期可持续性，避免短期行为。

（四）数字金融：赋能数字中国建设

“十五五”规划纲要第四篇专章部署“深入推进数字中国建设 提升数智化发展水平”，提出“数智

[4] Query: 养老金融与绿色金融 银行业 战略增长点 分析
Title: [PDF] 2023年中国银行业调查报告
URL: https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmg/cn/pdf/zh/2023/05/china-banking-industry-survey-report-2023.pdf
Snippet: �合性金融服务，已成为我国实现经 济社会发展全面绿色转型的重要推动力量。从宏观局势来看，绿色金融 政策不断深化，监管考核与激励导向作用明显；各类银行机构纷纷入局， 业务竞争逐渐激烈。当前，银行业金融机构开展绿色金融业务过程中， 普遍面临“经济账”与“生态账”难兼顾的困局。 绿色金融价值实现成为行业内普遍关注的重点议题。我们通过成功服务 多家头部银行及金融机构，创新提出“构建绿色金融生态、探索实现综 合收益”的破局思路，与行业一起探寻绿色金融发展的新路径和新模式。 宏观局势：绿色金融战略意义凸显，商业银行 竞逐绿色赛道 绿色金融政策推动强劲，“双碳”行业发展进入快车道。国家战略层面， 2015年《生态文明体制改革总体方案》首次明确需建立我国绿色金融体 系；发展至今，我国围绕绿色金融已出台并落地“顶层设计、实施细则、 资产认定、统计标准、信息披露、考核评价”六大方面相关政策；2022 年，《银行业保险业绿色金融指引》的出台近一步补齐制度短板，并将 绿色金融提升至银行业机构发展的战略层面高度，我国绿色金融体系逐 渐走深向实。 陈正洁 可持续金融战略 咨询服务副总监 毕马威中国 战略及发展 数字化转型 风险与合规 © 2023 毕马威华振会计师事务所(特殊普通合伙) — 中国合伙制会计师事务所，毕马威企业咨询(中国) 有限公司— 中国有限责任公司，毕马威会计师事务所— 澳门特别行政区合伙制事 务所，及毕马威会计师事务所— 香港特别行政区合伙制事务所，均是与英国私营担保有限公司— 毕马威国际有限公司相关联的独立成员所全球性组织中的成员。版权所有，不得转载。 2023 年中国银行业调查报告 108 近年我国绿色金融相关政策 2015 2018 2020 2021 2022 2023 发展 时间 六大 分类 顶层 设计 信息 披露 实施 细则 考核 评价 顶层 设计 统计 标准 资产 认定 资产 认定 顶层 设计 监管 部门 中共 中央国 务院 央行 生态环 境部等 五部门 央行 银保 监会 �

发展报告（2022）》 注：调研问题为多选题，各选项占比之和大于100% © 2023 毕马威华振会计师事务所(特殊普通合伙) — 中国合伙制会计师事务所，毕马威企业咨询(中国) 有限公司— 中国有限责任公司，毕马威会计师事务所— 澳门特别行政区合伙制事 务所，及毕马威会计师事务所— 香港特别行政区合伙制事务所，均是与英国私营担保有限公司— 毕马威国际有限公司相关联的独立成员所全球性组织中的成员。版权所有，不得转载。 行业热点话题 135 银行养老财富管理破局之道 我们认为，商业银行有望在养老财富管理这片万亿的蓝海市场中，发挥举足轻重的作 用，我们建议商业银行应提早进行体系化布局，可重点从以下五大方面入手： 图9 银行养老管理建设体系框架 银行养老财富管理体系建设 定位：巩固自身优势，打造“一站式养老金融服务平台” 金融科技：全面赋能前中后台，实现普惠养老财富管理 以个人养老金账户为基础 陪伴客户养老财富增长 打造养老财富“统一入口” 客户 • 投资者教育 • 精细化客群管理 • 银发场景建设 服务 • 全生命周期养老财富规划 • 客户旅程与体验 • 养老财富全渠道建设 产品 • 差异化产品创新设计 • 开放式产品货架 • 老年服务生态圈 © 2023 毕马威华振会计师事务所(特殊普通合伙) — 中国合伙制会计师事务所，毕马威企业咨询(中国) 有限公司— 中国有限责任公司，毕马威会计师事务所— 澳门特别行政区合伙制事 务所，及毕马威会计师事务所— 香港特别行政区合伙制事务所，均是与英国私营担保有限公司— 毕马威国际有限公司相关联的独立成员所全球性组织中的成员。版权所有，不得转载。 2023 年中国银行业调查报告 136 针对大型商业银行，应利用充分利用好试点的先发优势以及集团多牌照的资源禀赋， 加强集团内养老产品和服务协同，满足客户在金融、医疗、衣食住行等多维度养老需 求，以自身为中心打造“养老服务生态圈”，通过树立专业的养老品牌形象，进一步 强化“全景式养老金融综合平台”的定位。 针对区域及中小型银行，虽然目前尚未�

�入养老储蓄和理财试点范围，但在当前“跑 马圈地”的养老财富蓝海市场里，仍应尽早布局，利用深耕区域、更贴近当地客户等 自身特有的优势，深挖本地客户需求，通过为客户规划定制化的方案、推荐合适的产 品，与客户建立长期稳固的信赖关系；通过个人养老金账户与银行理财、养老保险以 及公募基金等产品的对接，积极融入各方养老服务生态，打造区域居民一站式养老财 富管理的“统一门户”。 定位：巩固自身优势，打造“一站式养老金融服务平台” 01 银行是个人养老金账户管理的服务主体，在养老财富管理体系中占据了天然“先 机”。一方面，所有投资者都需通过商业银行开设个人养老金资金账户，未来银行应 充分利用好自身在账户管理以及渠道布局等方面的优势，加速普及个人养老金账户， 巩固自身竞争优势；另一方面，银行养老财富服务模式应从“产品聚焦”转为“客户 陪伴”，通过长期满足多元化的养老需求，陪伴客户个人和其财富共同成长。 商业银行及理财公司 保险公司 基金公司 客户基础 最多 • 得益于二支柱积累的客 户基础，和三支柱账户 管理主体的优势，预计 未来客户优势依旧会长 期保持 较多 • 随着我国老龄化进程的 深入和养老服务体系的 逐步完善，预计客户仍 将保持增长 • 主要依靠代销渠道 个人养老金 产品 • 养老储蓄存款、养老理 财 • 专属养老保险、个税递 延型养老保险等 • 养老目标日期基金 渠道 • 拥有最丰富的线下服务 团队 • 领先的线上服务渠道 • 有一定基础的线下销售 团队 • 同时积极通过银保合作 展业 • 自有渠道以线上渠道为主 • 主要依赖于银行代销渠道 服务 • 养老账户服务、家族办 公室、文化娱乐、衣食 住行等非金融服务权益 • 养老社区、医疗康养等 综合养老服务 • 较少 重点布局领域 • 综合养老金融产品 • 养老产业、地产和服务 • 养老投顾 未来重点定位 • 综合养老金融服务平台 • 综合养老服务解决方案 提供商 • 专业养老投资管理人 图10 个人养老金参与金融机构差异化分析 © 2023 毕马威华振会计师事务所(特殊普通合伙) — 中国合伙制会计师事

[5] Query: 养老金融与绿色金融 银行业 战略增长点 分析
Title: 以金融强国建设推动中国式现代化高质量发展-新华网
URL: https://www.news.cn/finance/20260528/222c594da2934256aed480bdd6ac92c3/c.html
Snippet: �更大作用。第一，在指标设置上，“十五五”规划纲要新增“非化石能源占能源消费总量比重”，并将2030年目标提升至25%左右。这一约束性指标的实现，需要绿色金融提供大规模、长期限的资金支持。“十五五”规划纲要规划的18项绿色低碳转型重大工程，涵盖能源、交通、建筑等重点领域，为绿色金融发展提供了明确的投向指引。绿色金融发展的关键在于完善绿色分类标准和信息披露制度。第二，“十五五”规划纲要要求“加快构建统一的绿色分类标准与强制披露制度，提高绿色资产识别与风险定价能力”。这将有效解决当前绿色金融发展中存在的“洗绿”风险，提升绿色金融市场的透明度和公信力。第三，在能源工程领域，“十五五”规划纲要提出实现历史性突破：雅下水电工程、“沙戈荒”新能源基地等项目的实施，将使西电东送能力达到4.2亿千瓦以上。这些重大项目的融资需求巨大，需要创新绿色金融工具，如绿色债券、可持续发展挂钩贷款、碳金融产品等，形成多元化、多层次的绿色融资体系。

  （三）普惠金融与养老金融：践行以人民为中心的发展思想

  “十五五”规划纲要第十二篇专章部署“加大保障和改善民生力度 扎实推进全体人民共同富裕”，将人口高质量发展、民生保障提升到国家战略高度。普惠金融和养老金融作为服务民生、促进共同富裕的重要抓手，承担着特殊使命。第一，普惠金融方面，“十五五”规划纲要要求“以数据要素驱动商业模式创新，通过‘数字画像+数据增信+智能风控’，缓解小微企业融资难题”。这意味着普惠金融要从传统抵押担保模式向数字化、信用化模式转型。同时，完善差异化监管，提升普惠金融可持续性，防止因过度追求覆盖面而忽视风险防控。第二，养老金融方面，“十五五”规划纲要聚焦人口老龄化应对，提出“扩大第三支柱养老金覆盖面，丰富长期养老目标基金等产品，完善递延纳税与长期持有激励”。这一举措将为资本市场供给长期且稳定的资金活水，为资本市场的健康有序发展提供坚实的资金保障，同时也为居民养老储备提供更多选择。“十五五”规划纲要还提出
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[Assistant]
在绿色金融和养老金融成为银行业战略性增长极的背景下，以下细分领域最具增长潜力：

### 绿色金融
1. **绿色信贷**：银行将重点发展绿色信贷，支持新能源、新材料、航空航天等战略性新兴产业，推动绿色贷款余额规模持续增长。
2. **绿色债券**：绿色债券作为绿色金融的重要工具，将用于支持绿色低碳转型重大工程，如雅下水电工程、“沙戈荒”新能源基地等。
3. **碳金融产品**：碳金融产品将创新绿色融资体系，满足能源工程等领域的融资需求，推动碳市场发展。
4. **ESG投资**：银行将推动ESG投资，提升绿色金融市场的透明度和公信力。

### 养老金融
1. **个人养老金账户管理**：银行将围绕个人养老金账户，提供账户管理、养老投顾和产品配套服务，提升养老金融客户渗透率。
2. **养老理财**：银行将打造特色化养老产品矩阵，包括养老理财、长期护理费用便捷支付等，满足银发群体的养老需求。
3. **养老金融服务场景**：银行将创新适老金融场景，构建覆盖“积累—领取—传承”全周期的养老金融服务体系。
4. **智慧养老**：银行将推动智慧养老产业发展，提供专属贷款产品支持养老服务企业技术升级，并与投资机构合作采用“投贷联动”模式。
5. **社区养老**：银行将深入社区养老场景，提供多元金融支持，赋能社区养老机构，提升社会养老服务效能。

### 其他关键点
- **差异化定位**：银行将通过差异化定位、国际化布局和可持续增长模式，构建高质量发展范式。
- **智能风控与合规管理**：银行将加快构建以数据驱动的智能风控体系，提升风险识别和处置能力。
- **普惠金融**：普惠金融将从传统抵押担保模式向数字化、信用化模式转型，缓解小微企业融资难题。

这些细分领域将在“双碳”目标与人口老龄化加速的双重背景下，释放巨大的市场需求，成为银行业未来增长的重要驱动力。


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<research_question>
在绿色金融和养老金融成为银行业战略性增长极的背景下，哪些细分领域（如绿色信贷、绿色债券、碳金融产品）最具增长潜力？
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[1] Query: 绿色金融 养老金融 银行业 增长潜力 细分领域
Title: [PDF] 2026年中国银行业展望报告
URL: https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmgsites/cn/pdf/zh/2025/12/china-banking-outlook-2026.pdf.coredownload.inline.pdf
Snippet: 产业与未来产业规划方向。特 别是新能源、新材料、航空航天、低空经济等战略性新兴产业集群发展，以及量子科技、人工智能、生物制造等 新的经济增长点。通过设立科技金融专营机构、推广“股贷债保”联动机制、发展知识产权质押融资等创新模式， 构建契合科技企业“轻资产、高成长”特点的融资体系，服务高水平科技自立自强。 信贷投放更聚焦实体经济，重点服务科技创新与战略性新兴产业 在“双碳”目标与人口老龄化加速的双重背景下，绿色金融与养老金融将成为“十五五”期间银行业战略性增长 极。在绿色金融领域，银行将大力发展绿色信贷、绿色债券、碳金融产品及ESG投资，推动绿色贷款余额规模持 续增长。在养老金融领域，银行将积极布局特色化养老产品矩阵，打造个人养老金、养老理财等产品，创新适老 金融场景，改善银发群体金融服务体验，构建覆盖“积累—领取—传承”全周期的养老金融服务体系，成为第三 支柱建设的重要力量。 绿色金融和养老金融将释放巨大的市场需求 银行将加快构建以数据驱动的智能风控体系，提升对不同客户、行业与区域的差异化定价能力。通过引入AI风控 模型、实时数据监测与压力测试等手段，增强对信用风险、市场风险与操作风险的精准识别、前瞻预警与处置能 力。同时，强化合规科技（RegTech）应用，提升反洗钱、数据治理与监管报送数字化、智能化水平，夯实长效 稳健经营基础。 风险定价能力成为核心竞争力，银行加速构建智能风控与合规管理体系 结语 “十五五”时期（2026-2030），中国银行业将在国家战略指引下，深度融入科技金融、绿色 金融、普惠金融、养老金融、数字金融“五篇大文章”核心赛道，系统性推动从“规模银行” 迈向“价值银行”，从“信用中介”转型为“服务生态”的战略转型。面对低利率市场化环 境、信用风险暴露、强监管约束与科技革命的多重挑战，银行需坚持以客户为中心、以数字 科技为驱动、以全面风险管理为底线，构建差异化定位、国际化布局、可持续增长的高质量 发展范式。未来竞争格局中，胜出者必将是那

造贯穿“现金流规划—健康管理—护理 服务”的养老金融支持体系。通过养老金账户专业化管理、稳健型养老理财配置、长期护理费用便捷 支付等服务，满足银发群体在养老消费领域的安全性与便利性需求。 • 日常生活场景，扩大金融服务的惠及范围：围绕衣食住行等高频消费场景，打造无缝支付体验，优化 移动支付、小额信贷等基础金融服务，缓解居民日常消费的流动性压力；聚焦新市民、老年人、农村 居民等群体日常消费需求，推出低门槛的消费金融产品，增强普惠金融服务的惠及范围，为保障基础 民生提供坚实的金融支撑。 （2）关键业务布局： • 便利服务：进一步深化保障型消费场景的下沉力度，依托“账户+支付”将国家补贴、客户权益、商户 促销等惠民消费福利，与“线上+线下”高频消费场景布局有机融合（如社区、商户、网点、医院、电 商等）。让居民在消费过程中，能够享受到金融服务的便捷性与各种优惠福利。 • 惠民产品：围绕居民基本生活保障场景，形成储蓄理财与信贷服务相结合的普惠产品体系，既要引导 居民合理规划个人/家庭的钱袋子，也要在居民生活遇到困难的时刻，提供专属利率与期限的应急信贷 支持，发挥商业银行的社会担当，让金融成为百姓生活的坚实后盾，体现金融的人民性。 • 综合保障：仅仅依靠银行的惠民产品是远远不够的，应进一步打通与保险公司、国家医保等民生保障 体系，增强银行为居民提供一揽子金融保障的能力。发挥商业银行客户基数大、服务网络覆盖广、账 户体系完备等金融基础服务能力，让金融切实提升居民抵抗意外风险、保障基本生活的能力。 ©2025毕马威华振会计师事务所(特殊普通合伙)—中国合伙制会计师事务所，毕马威企业咨询(中国)有限公司—中国有限责任公司，毕马威会计师事务所—澳门 特别行政区合伙制事务所，及毕马威会计师事务所—香港特别行政区合伙制事务所，均是与毕马威国际有限公司(英国私营担保有限公司)相关联的独立成员所全 球组织中的成员。版权所有，不得转载。 2026年中国银行业展望报

[2] Query: 绿色金融 养老金融 银行业 增长潜力 细分领域
Title: 投资银行市场规模、份额、行业趋势，2034 年
URL: https://www.fortunebusinessinsights.com/zh/investment-banking-market-113360
Snippet: �期内将具有最高的复合年增长率 (CAGR)，反映出 IPO 活动的复苏、投资者对股票兴趣的上升以及来自新兴市场和科技公司的更多发行人。

债务资本市场（DCM）仍然是主权和企业融资的重要途径，特别是在利率上升时期。

交易和经纪服务，包括代表银行交易对手或交易对手客户进行的所有交易，正受益于持续的市场波动和散户投资者参与的增加。

即使在不断变化的市场条件下，承销服务仍将继续确保债务和股票发行拥有健康的资本来源。

了解我们的报告如何帮助优化您的业务，  [与分析师交流](https://www.fortunebusinessinsights.com/zh/enquiry/speak-to-analyst/investment-banking-market-113360?utm_medium=pie)

### **按最终用户行业**

***金融服务因风险管理解决方案而占据主导地位***

根据行业类型，市场分为金融服务、医疗保健、能源和电力、工业、房地产和建筑等。

金融服务在全球IB市场中占据主导地位，银行、保险公司以及资产管理公司对并购咨询、资本配置和风险管理解决方案有着持续的需求。他们还维持着多元化的客户群，拥有复杂的金融工具以及各种财务压力，从而导致交易量和咨询业务量增加。预计到 2026 年，该细分市场将占据 37.36% 的市场份额。

据估计，医疗保健将在未来的预测期内显示出最高的复合年增长率。在大流行后投资者的强烈兴趣推动下，并购、生物技术融资以及与 IPO 相关的活动重新兴起。这种增长归因于创新和监管变化，以及生命科学行业对资本的需求不断增加。

能源和电力依靠兴业银行进行项目融资、重组和可持续发展相关债券。预计该细分市场在预测期内的复合年增长率为 7.19%。

工业部门的扩张很大程度上归功于能源转型驱动下的整合和跨境交易以及各种自动化所需的投资银行服务。

房地产和建筑业继续与投资银行保持关系，因为它们管理与房地产投资信托基金、资产非公开销售以及与基础设施服务相关的项目融资相关的服务。

其他部门涵盖了技术、媒体和各种其他服务等广泛的领域，这些领域对资本市场和咨询服务的需求持续增长。

## **投资银行市场区域前景**

我们对五个主要地区的市场进行了地理研究：北美、南美、欧洲、亚太地区以及中东和非洲。

### **北美**

North America Investment Banking Market Size, 2026 (USD Billion)

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[3] Query: 绿色金融 养老金融 银行业 增长潜力 细分领域
Title: [PDF] 如日方升未来可期——中国可持续金融发展洞察白皮书
URL: https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmg/cn/pdf/zh/2023/05/sustainable-financial-development-in-china-white-paper.pdf
Snippet: 泛指与支持绿色发展相关的可持续 金融活动，囊括转型金融、蓝色金融等。狭义的绿 色金融则重点参照 《绿色产业指导目录 （2023 年版） 》 等政策文件对绿色活动的界定范围。在绿色金融活 动的统计与管理中，目前通常采纳狭义的绿色金融 概念范围。 因此本文中， 除特殊指明外， “绿色金融” 均指狭义范畴。 当前可持续金融大市场中已形成覆盖融资、投资及 保险三大类的金融服务支柱。其中，可持续融资市 场蓬勃发展，整体规模在国际上占据重要地位；而 可持续投资及可持续保险仍处于发展的早期阶段。 融资及保险服务中， 包含针对环境领域的绿色融资、 转型融资、碳资产相关融资等环境类融资及绿色保 险等产品，亦包含针对社会领域的社会责任类融资/ 保险。投资服务中，包含ESG 投资、影响力投资等 在环境、社会方面产生不同程度正向影响力的投资 活动。可持续融资、投资及保险的发展，可助力低 碳经济的发展，实现绿色经济的增长，也是我国实 现“双碳”目标的重要途经。 此外，可持续金融还涵盖两大支持性基础设施，碳 市场及绿色金融科技。 碳市场方面， 减排/ 控排企业、 金融机构及个人投资者通过碳市场，进行碳资产（如 碳配额、碳信用等）及碳金融相关产品（如碳现货、 碳金融衍生品等）的拍卖或交易；大力发展以碳交 易市场为代表的碳金融，可利用市场化手段将温室 气体排放的环境外部性影响内部化，发挥低社会成 本、 高效促减排的效果。 绿色金融科技方面， 区块链、 数字货币等新型技术、产品以及各类数据信息服务 平台，可推动投资决策绿色化、提升风险管理水平， 助力可持续金融快速、高质量发展，以促进生产和 生活方式绿色化。 同时， 监管及政策标准是市场发展的引路人。 国家性、 地方性的监管部门及各类协会组织（如国务院及地 方政府、中央及地方发改委、金融监管机关、国有 资产管理机关、交易所、各类协会等）发布的相关 监管性政策文件 （如顶层设计、 实施细则、 资产认定、 统计标准、信披政策、考核评

[4] Query: 绿色金融 养老金融 银行业 增长潜力 细分领域
Title: [PDF] 2025年中国银行业展望报告
URL: https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmgsites/cn/pdf/zh/2025/01/china-banking-outlook-2025.pdf.coredownload.inline.pdf
Snippet: 攀高不惧 履践致远 2025年中国银行业展望报告 目录 01 问卷调研分析 06 引言 02 综述 18 宏观经济趋势展望 19 2025年银行业风险雷达图 26 监管趋势观察 29 03 热点话题 35 新质金融：赋能实体经济，谱写高质量发展新篇章 36 “新要素” - 算力智能硬件：银行业新质生产力的革新引擎 43 - 金融算法要素：激活模型动能，引领场景智能化演进 47 - 产业金融要素：促进产融深度结合，激发经济增长活力 53 “新范式” - 科技金融：融入新质生产力，驱动科创企业成长 59 - 绿色金融：商业银行如何打造绿色金融业务发展体系 68 - 普惠金融：深度嵌入普惠场景，创新推动金融惠民 72 - 养老金融：把握银发经济趋势，助力养老产业发展 77 - 数字金融：数据资产高效运营决胜新质生产力 82 © 2025 毕马威华振会计师事务所(特殊普通合伙) — 中国合伙制会计师事务所，毕马威企业咨询(中国) 有限公司— 中国有限责任公司，毕马威会计师事务所— 澳 门特别行政区合伙制事务所，及毕马威会计师事务所— 香港特别行政区合伙制事务所，均是与毕马威国际有限公司(英国私营担保有限公司)相关联的独立成员所全 球组织中的成员。版权所有，不得转载。 “新机遇” - “道阻且长，行则将至”—— 人民币国际化的机遇和挑战 86 - 中小金融机构的改革以及不良处置 92 - 优化收入结构，提升中收以应对息差收窄的挑战 102 “新挑战” - 低利率环境下我国商业银行资产负债管理的应对策略 106 - 以体系化建设为依托，形成业数融合的数据安全管理模式 113 - 零售转型下一站：数智化驱动、全渠道协同、生态化经营 116 - 资本新规在中国银行业的实施和影响分析 121 - 预期信用损失法实施迎来后评估时代 124 04 附录 126 热点话题建议关注部门 127 金融行业研究中心课题研究计划 128 © 2025 毕马威华振会计师事务所(特殊普通合伙) — 中国合伙制会计师事务所，毕马威企业咨询(中国) 有限公司— 中国

�展应用等关键环节，并通过产融结合的模 式，促进智能汽车、智慧公路、云计算等新兴产业的发展。 新技术研发 新技术转化 新技术裂变 场景的拓展 催生新产业 技术专利 知识产权 研发成果 智能工厂 科技人才 智能驾驶 人机交互 聪明的车 智慧的路 强大的云 产品转化 激光雷达 交通信号 高清摄像 边缘计算 语音交互 高精地图 智能底盘 自动驾驶 研发阶段金融支持 “专精特新、小巨人”科创企业 金融支持 “车路云”产业集群金融支持 产 业 价 值 裂 变 科 技 金 融 图6 “车路云”产业集群与科创企业价值裂变示例 来源：毕马威分析 © 2025 毕马威华振会计师事务所(特殊普通合伙) — 中国合伙制会计师事务所，毕马威企业咨询(中国) 有限公司— 中国有限责任公司，毕马威会计师事务所— 澳门特别行政区合伙制事务所，及毕马威会计师事务所— 香港特别行政区合伙制事务所，均是与毕马威国际有限公司(英国私营担保有限公司)相关联的独立成员 所全球组织中的成员。版权所有，不得转载。 2025年中国银行业展望报告 68 绿色金融： 商业银行如何打造绿色金融业务发展体系 支宝才 金融业变革咨询服务主管合伙人 2024年一系列重要政策陆续出台，推动绿色金融健康发展 近年来我国绿色融资快速增长，中国人民银行发布的最新数据显示，2019 年至2023年绿色信贷规模保持了31%复合增长率，占贷款总额比重由6.7% 提升到了12.7%，截至2023年末，本外币绿色贷款余额30.08万亿元，高于 各项贷款增速26.4个百分点5。 2024年绿色信贷规模继续保持高增长态势，到三季度末本外币绿色贷款余 额35.75万亿元，同比增长25.1%，增速仍比各项贷款高17.5个百分点。 年初以来，一系列重要政策出台，旨在推动绿色金融健康发展。 4月，七部门联合印发《关于进一步强化金融支持绿色低碳发展的指导意 见》，进一步提出绿色金融发展的未来目标，并从立法、标准、货币政策 工具等多个方面提出相应举措，积极支持我国绿色低碳发展，为金融机构 做好绿

色金融大文章提供具体指引。 5月，金融监管总局印发《关于银行业保险业做好金融“五篇大文章”的指 导意见》，引导银行保险机构丰富绿色金融产品和服务，强化对客户环境、 社会和治理风险的风险分类管理与动态评估，并进一步完善绿色金融标准 和评价体系。 10月，人行、生态环境部、金管局、证监会联合印发《关于发挥绿色金融 作用，服务美丽中国建设的意见》，在四方面提出19项具体举措，推动绿 色金融发展。 市场趋势观察 5 中国人民银行。 01 攀高不惧履践致远 69 © 2025 毕马威华振会计师事务所(特殊普通合伙) — 中国合伙制会计师事务所，毕马威企业咨询(中国) 有限公司— 中国有限责任公司，毕马威会计师事务所— 澳 门特别行政区合伙制事务所，及毕马威会计师事务所— 香港特别行政区合伙制事务所，均是与毕马威国际有限公司(英国私营担保有限公司)相关联的独立成员所全 球组织中的成员。版权所有，不得转载。 持续发展绿色金融需要解决三大问题 需要解决激励机制不足的问题 当前的绿色贷款投向以基础设施绿色升级为主，融资企业类型以央国企为 主，导致信贷产品定价普遍不高。在当前环境下，开展绿色金融业务在短 期内对银行保持收益水平带来了更大的压力。虽然碳减排支持工具的实施 力度不断加大，但相对需求而言总量仍显不足，对中小银行覆盖有限，也 未扩展至中国人民银行认定的全部绿色金融业务。 需要解决结构单一，创新如何由点及面的问题 从占比来看，当前银行绿色信贷主要集中在传统绿色贷款、能效贷款方面， 虽然投放的领域日益多元化，但仍主要聚集在基础设施、能源等领域，和 国家整体低碳转型的金融需求还存在一定的错配。 近年来，监管部门、地方政府和银行积极探索绿色金融创新产品落地，有 针对性地满足各类融资需求，促进绿色低碳转型。但是从实践来看，受限 于政策和配套体系，多数业务创新的推广和普及需要更多时间。 需要解决银行业务体系和能力升级的问题 商业银行，特别是中小银行现有的业务管理体系和能力无法支撑高质

，累计授信超过1000亿元，其中 78.3%的授信农户经营面积在10亩以下。通过政府与金融机构的合作，可 以更加有效的打造普惠专属服务场景，将以往“服务难题”转化为“服务 专区”，切实扩大普惠金融的服务场景与覆盖半径。 攀高不惧履践致远 77 © 2025 毕马威华振会计师事务所(特殊普通合伙) — 中国合伙制会计师事务所，毕马威企业咨询(中国) 有限公司— 中国有限责任公司，毕马威会计师事务所— 澳 门特别行政区合伙制事务所，及毕马威会计师事务所— 香港特别行政区合伙制事务所，均是与毕马威国际有限公司(英国私营担保有限公司)相关联的独立成员所全 球组织中的成员。版权所有，不得转载。 养老金融： 把握银发经济趋势，助力养老产业发展 李砾 金融行业研究中心主管合伙人 赵一诺 金融行业研究中心高级研究员 市场趋势观察 为养老基建提供多元化的资金支持。设立专项贷款用于养老社区基础设施 建设，如养老驿站、康复中心等。通过金融租赁业务，满足购置设备和进 行升级改造的资金需求。同时可以整合保险资金、养老主题基金等，进一 步丰富资金支持形式。不仅为社区养老机构的运用提供了有力保障，也促 进了养老产业的健康发展。 趋势一 多元化资金支持，推动社区养老基础建设 在养老社区内部及周边提供便捷、贴心的金融服务，以满足老年群体的生 活需求。通过设立适老化金融服务网点，优化环境设施与智能设备，确保 老年人能够安全、舒适地享受各项金融服务。设计简单易用的大字版手机 银行，打造适老化的金融服务终端。开展金融知识宣讲，帮助老人防范金 融诈骗。上述举措旨在为老年人提供更加贴心、便捷的金融服务体验。 趋势二 适老化改造升级，提升养老金融服务体验 积极创新与探索新型商业模式，更全面地服务于养老社区及老年人群。通 过整合多方资源，构建涵盖金融、生活、健康等多场景的“一站式”养老 生态圈，提供社区养老、居家养老等多元化养老模式。同时，发挥科技金 融优势，持续提升金融

[5] Query: 绿色金融 养老金融 银行业 增长潜力 细分领域
Title: 2023年中国金融科技行业发展概况：政策不断加持，市场保持高关注度[图]_智研咨询
URL: https://www.chyxx.com/industry/1180723.html
Snippet: 化驱动行业高质量发展[图]](/industry/1224127.html)

![2025-2031年中国银行金融科技行业市场竞争现状及投资潜力研判报告](//m.chyxx.com/cover/77/01/1217701.webp)

### [2025-2031年中国银行金融科技行业市场竞争现状及投资潜力研判报告](/research/1217701.html)

![中国境内上市公司数、总发行股本、市价总值、成交量与成交金额分析：我国境内上市公司数量以及我国股票总发行股本不断上涨，我国股市将逐渐回升 [图]](//img.chyxx.com/images/2022/0408/55d853aceb464ffcf6fad7c27bbd7795797b1b5a.png?x-oss-process=style/w320)

### [中国境内上市公司数、总发行股本、市价总值、成交量与成交金额分析：我国境内上市公司数量以及我国股票总发行股本不断上涨，我国股市将逐渐回升 [图]](/industry/1197405.html)

![2024-2030年中国融资租赁金融科技行业市场动态分析及前景战略研判报告](//m.chyxx.com/cover/60/81/1196081.webp)

### [2024-2030年中国融资租赁金融科技行业市场动态分析及前景战略研判报告](/research/1196081.html)

![金融科技](//img.chyxx.com/general_thumb/news/50.png?x-oss-process=style/w320)

### [金融科技](/wiki/1191650.html)

![多元金融行业金融科技产业链研究二：论证券基金IT行业的供需、格局与周期](//img.chyxx.com/general_thumb/news/47.png?x-oss-process=style/w320)

### [多元金融行业金融科技产业链研究二：论证券基金IT行业的供需、格局与周期](/news/1169903.html)

###### 分享

#### 咨询服务

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### 定制服务报告

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### 可行性研究报告

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### 精品研究报告

![](//img.chyxx.com/images/general/service/04.png)

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### 专精特新申报

![](//img.chyxx.com/images/general/service/06.png)

### 监测报告

### [相关报告](/research/)

![2026-2032年中国金融科技行业发展形势分析及竞争战略分析报告](//m.chyxx.com/cover/66/11/1126611.webp)

### 2026-2032年中国金融科技行业发展形势分析及竞争战略分析报告

### [相关百科](/wiki/)

### 金融科技-产业百科

### [相关阅读](/industry/)

### 2025年中国金融科技行业全景分析及发展趋势研判：金融科技是最具潜力的朝阳行业之一，未来监管常态化驱动行业高

[6] Query: 绿色金融 养老金融 银行业 增长潜力 细分领域
Title: 马骏：绿色股权（PE/VC）投资不可或缺，金融机构应从哪些方面入手？ - 21经济网
URL: http://www.21jingji.com/article/20210318/herald/466209951472ff148c2ec9e19f02c8e0.html
Snippet: 开辟一系列新的高成长的业务领域和取得更好的长期收益，并有效规避低碳转型对传统高碳产业所带来的风险。

《报告》梳理了**实现碳中和的八大重点领域的相关机会，包括电力、交通、工业、新材料、建筑、农业、负碳排放以及信息通信与数字化领域。**

#### 金融机构应大力发展绿色股权投资

中国目前已有的绿色金融产品包括绿色信贷、绿色债券、绿色基金、绿色保险、绿色信托、绿色PPP等，其中绿色信贷和绿色债券是最主要的金融工具。

《报告》认为，**企业应规划和开展碳核算并制定减排行动计划，金融机构应该积极参与和支持绿色低碳科技发展，尤其是要大力发展绿色股权（PE/VC）投资。**

下一阶段，围绕落实碳中和目标，满足低碳、零碳项目的巨大融资需求，金融机构应该进一步关注如下产品领域：

第一，**银行方面**：创新适合于清洁能源和绿色交通项目的产品和服务，推动开展绿色建筑融资创新试点，围绕星级建筑、可再生能源规模化应用、绿色建材等领域。探索贴标融资产品创新，积极发展能效信货、绿色债券和绿色信货资产证券化；探索服务小微企业、消费者和农业绿色化的产品和模式；探索支持能源和工业等行业绿色和低碳转型所需的金融产品和服务，比如转型货款。

第二，**绿色债券方面**：发行政府绿色专项债、中小企业绿色集合债、气候债券、蓝色债券以及转型债券等创新绿债产品；开发与碳足迹挂钩的绿色债券；改善绿色债券市场流动性，吸引境外绿色投资者购买和持有相关债券产品。

第三，**环境权益市场和融资方面**：尽快将控排范围扩展到其他主要高耗能工业行业以及交通和建筑领域等。

第四，**绿色保险方面**：大力开发和推广气候(巨灾)保险、绿色建筑保险、可再生能源保险新能源汽车保险等创新型绿色金融产品。

第五，**绿色基金方面**：鼓励设立绿色基金和转型基金，支持绿色低碳产业的股权投资，满足能源和工业行业的转型融资需求。

第六，**私募股权投资方面**：鼓励创投基金孵化绿色低碳科技企业，支持股权投资基金开展绿色项目或企业并
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[Assistant]
在绿色金融和养老金融成为银行业战略性增长极的背景下，以下细分领域最具增长潜力：

### **绿色金融领域**
1. **绿色信贷**：绿色信贷规模持续增长，重点支持清洁能源、绿色交通、绿色建筑等领域，银行通过创新产品如能效信贷、绿色信贷资产证券化等推动业务发展。
2. **绿色债券**：发行政府绿色专项债、中小企业绿色集合债、气候债券、转型债券等创新产品，开发与碳足迹挂钩的绿色债券，提升市场流动性。
3. **碳金融产品**：包括碳配额、碳信用、碳现货、碳金融衍生品等，通过碳交易市场推动温室气体排放的环境外部性内部化。
4. **ESG投资**：推动绿色基金和转型基金发展，支持绿色低碳产业的股权投资，满足能源和工业行业的转型融资需求。
5. **绿色保险**：开发气候保险、绿色建筑保险、可再生能源保险、新能源汽车保险等创新型产品。
6. **绿色股权（PE/VC）投资**：支持绿色低碳科技企业，孵化新能源、新材料、信息通信与数字化等领域的高成长项目。

### **养老金融领域**
1. **个人养老金产品**：银行积极布局特色化养老产品矩阵，发展个人养老金账户专业化管理、稳健型养老理财配置等。
2. **养老理财**：创新适老金融场景，改善银发群体金融服务体验，构建覆盖“积累—领取—传承”全周期的养老金融服务体系。
3. **长期护理服务**：围绕“现金流规划—健康管理—护理服务”打造养老金融支持体系，提供长期护理费用便捷支付服务。
4. **适老化金融服务**：设立适老化金融服务网点，优化智能设备与服务终端，设计大字版手机银行，开展金融知识宣讲，防范金融诈骗。
5. **养老社区金融支持**：通过专项贷款、金融租赁、保险资金、养老主题基金等多元资金支持，推动养老社区基础设施建设。

### **增长潜力总结**
- **绿色金融**：绿色信贷、绿色债券、碳金融产品、ESG投资、绿色保险、绿色股权（PE/VC）投资等细分领域均具有显著增长潜力，特别是在新能源、新材料、航空航天、低空经济等战略性新兴产业。
- **养老金融**：个人养老金、养老理财、长期护理服务、适老化金融服务、养老社区金融支持等细分领域将随着人口老龄化加速而释放巨大市场需求。