人工智能的研发方兴未艾。随着其应用领域的不断延伸，其他学科也在与人工智能的结合中获得意想不到的收获，新材料便是其中之一。
目前，国外已有人工智能助力新材料研发的案例报道。英国利物浦大学的科研人员研发了一款机器人，在8天内自主设计化学反应路线，完成了688个实验，找到一种高效催化剂来提高聚合物光催化性能，这项实验若由人工完成将花费数月时间。不久前，日本大阪大学一名教授利用1200种光伏电池材料作为训练数据库，通过机器学习算法研究高分子材料结构和光电感应之间的关系，成功在1分钟内筛选出有潜在应用价值的化合物结构，传统方法则需5—6年时间。
这样的成功应用蕴藏了探索新材料和科技进步的无限可能。纵观人类历史，每一次科技革命都与材料的发展息息相关。工业革命前，石器、青铜器、铁器的发展将手工业逐渐从狩猎和农牧业中分离出来。第一次工业革命后，钢铁和复合材料逐渐占据了人们的日常生活。第三次工业革命后，半导体、高晶硅、高分子材料迅速发展，成为需求量巨大的新材料。本世纪以来，随着高端制造业的进一步完善，新材料围绕功能化、智能化、集成化发展路径，与纳米技术、生物技术、信息技术等新兴产业深度融合，成为科技进步的重要手段。
新材料的研制是基础研究和应用基础研究相互融合促进的过程，往往需要经历化学性质改良和物理加工改进，过程颇为不易。以近年来兴起的智能纤维为例，这种新材料能随外界环境刺激发生体积或形态变化，可用于构筑可穿戴智能设备。对它研发时，首先要了解其刺激响应机理，并建立一个合适的物理模型进行解释；其次要选择合适的材料作为研究对象，运用化学手段改进其功能单元的功能与性质，通过反复实验摸索其刺激响应的条件，并完善结构单元的性能；最后是生产加工，历经纺丝、染整、编织等不同的处理流程，不断进行工艺优化与技术改进。由此可见，新材料研发是一种典型的试错性研发，经历周期往往较长。
