麻省理工学院（MIT）的CRESt平台通过将多模态AI、机器人自动化与前沿优化算法深度融合，在短短90天内高效发现了高性能电催化剂，不仅将材料研发周期大幅缩短，更以AI自主诊断实验误差的能力提升了科学可重复性。这一突破预示着由AI驱动的科学发现新范式正在形成，将深刻变革材料科学的产业生态、商业模式以及人类在科学研究中的角色与哲学认知。

上海交通大学团队开发的CGformer AI模型，通过创新性地引入Transformer的全局注意力机制，成功克服了传统晶体图神经网络在复杂高熵材料预测中的“近视”问题。这一突破不仅将新材料研发的效率和准确性提升至新高度，更为新能源、航空航天等战略性领域的材料创新提供了强大计算工具，预示着AI驱动的材料科学将深刻改变人类文明的物质基础。

在AI投资狂潮中，由OpenAI和DeepMind前核心成员创立的Periodic Labs在短短三个月内获得了a16z领投的2亿美元融资，投前估值飙升至10亿美元，成为AI材料发现领域的独角兽。这一现象不仅凸显了顶尖AI人才的稀缺价值和市场对“AI for Science”商业潜力的巨大信心，也预示着资本正加速涌入具有颠覆性潜力的深度科技领域。

Meta、剑桥与麻省理工学院联合发布的ADiT模型，通过统一的潜在表示和Transformer扩散框架，首次实现了分子与晶体的通用型生成，极大提升了材料与药物研发效率。这一突破不仅预示着AI在科学发现领域进入“基础模型”时代，更将驱动新材料和新药物的按需设计，对全球科研范式和产业格局产生深远影响。

人工智能（AI）辅助研发出一种新型“排汗”涂料CCP-30，通过高反射率、高热辐射和独特的蒸发冷却机制，可将建筑物温度降低5-20°C，有效缓解城市热岛效应并显著削减能耗。这项技术不仅是AI在材料科学领域加速发现的范例，也为全球气候变暖下的城市降温提供了重要的可持续解决方案，其应用前景广泛，包括建筑、交通和工业设备。