當人工智能深入到金屬原子的排列與性能預測之中，傳統材料科學正迎來一場靜默卻深刻的革命。 1 月 15 日，上海交通大學與小米集團聯合發佈全球首個面向輕合金領域的多智能體AI研發平臺，以“DeepLight大模型 + AgentMat智能體”爲核心架構，首次實現從成分設計、工藝優化到性能預測的全鏈條智能化，將原本動輒數月甚至數年的輕合金研發週期壓縮至十分之一。

這一平臺直擊行業痛點：輕合金作爲新能源汽車、航空航天、高端消費電子的關鍵結構材料，其研發長期受限於高維參數空間、非線性物理機制和實驗試錯成本高昂等難題。如今，DeepLight大模型通過融合材料科學文獻、實驗數據庫與第一性原理計算結果，構建起覆蓋熱力學、力學、腐蝕性等多維度知識的統一認知框架，有效破解了傳統方法在性能預測與機理推理上的瓶頸。

更關鍵的突破在於AgentMat智能體框架。該系統並非依賴單一AI模型“單打獨鬥”，而是部署多個專業化智能體——如“成分設計Agent”“工藝優化Agent”“失效分析Agent”等——它們可自主協商、分工協作、迭代反饋，模擬人類專家團隊的協同研發流程。例如，當用戶提出“開發一種高強耐熱鎂合金用於電動車電機殼體”時，系統能自動分解任務、並行調用不同智能體，在數小時內生成候選配方、推薦熱處理路徑，並預判服役壽命，全程無需人工干預。

爲衡量技術進展，雙方同步推出全球首個輕合金專用大模型評測基準——LightAlloy-Bench，涵蓋相圖預測、力學性能迴歸、工藝窗口優化等 12 類核心任務，爲行業提供標準化能力標尺。

此次合作深度融合了上海交通大學在輕合金基礎研究與工程應用數十年的積累，以及小米在大模型訓練、智能體架構與高性能計算方面的技術優勢。隨着小米加速佈局智能電動汽車領域，該平臺有望率先賦能其下一代車身與三電系統輕量化設計，同時向產業鏈開放，推動我國在高端新材料這一戰略性新興產業中的自主創新。

當AI不僅能寫代碼、畫圖、訂外賣，還能“設計金屬”，材料科學的範式轉移已然開啓——未來的新材料，或許不再誕生於實驗室的坩堝中，而首先在智能體的對話裏成型。