新材料产业发展的挑战

材料是工业之母，也是产业创新应用的基石。从材料的发展历史观察，新材料自研发到商品上市，平均要费时18年。远比新药开发平均12年，更多出50%。然而，如今手机从概念到量产只能花三到五个月，鞋履等消费品也只有六个月，如何快速导入材料数字设计(MGI)及人工智能(AI)，已成各国及大厂们建构MGI/AI平台的角力重点。

之前，人工智能AlphaGo连续击败世界顶尖棋王的新闻，引发各界的瞩目，这种结合计算机运算与大数据分析技术，是否能应用在创新材料的研发与智能制造呢?如何缩减新材料导入商业化的时间与成本，为岛内产业界目前研发课题的严峻挑战。

台湾材料化工相关产业的产值达6.6万亿元(新台币，下同)，占制造业生产总额38.1%;总出口值1.67万亿元，占制造业出口的18.5%，堪称是台湾产业重要的支柱。台湾地区材料产业中，以合成树脂与塑料、光电材料与基本化学材料三者居大宗，然而化学材料制品产业的投资营收比与附加价值率确偏低，远远落后德、日、美、韩等国，中长期增长动能有趋缓情况，亟需透过材料加值、导入材料基因数据库等方式，寻求新一波动力。

当前，岛内材料产业面临多头竞争、欧美日材料厂商技术垄断，同时因创新材料研发时程冗长、研发能量不足，始终无发切入高端产品的供应链市场。各领域产品的创新研发，往往需要跟随于新材料的突破;但新材料从发现、开发至商品化应用，往往需耗费庞大的经费与冗长的研发时间。

若能导入机器学习，并透过材料模拟、特性检测、实验及加工制程，建立多样性的材料数字设计数据库，建立特性与参数预测模型，加速材料与产品开发，快速链结产业需求，大幅缩减研发时程与成本提升传统产业用材料附加价值，加速开发新兴材料，将可协助台湾材料产业转型、切入产值较高的产品供应链。

当前的材料科技已从早年扮演为生产导向产业，发展上游进口替代的支持角色，逐渐转为产品创新导向产业的策略性研发伙伴。而材料科技的价值，则是取决于材料的高度创新、及突破对其应用产业，所带来的冲击及贡献，MGI/AI服务平台正是加速材料精准使用和预测的良方。材料数字设计(MGI/AI)服务平台，有如材料研发的GPS，能够快速、精准协助研发人员，寻找所需材料特性的最佳配方、与制程优化参数的目标物，大幅缩减摸索尝试的时间。

一些国际大厂已看到结合材料数字设计(MGI)与AI的重要性和急迫性。举例来说，在轻量结构复材开发领域，已有多家公司成功导入市场，包括美国的波音、福特汽车、通用电器、Questek、Citrine等，已大量运用MGI/AI技术于轻质高强度复合材料与合金材料开发。

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