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國際高端新材料格局下，我國國產替代步伐緩慢，智能制造能否 “彎道超車”？原文鏈接：https://www.xianjichina.com/special/d

文章來源：賢集網更新時間：2024-11-04 15:31:12

在當今全球化的時代背景下，高端新材料領域的發展對于一個國家的科技實力、經濟競爭力以及諸多戰略性產業的支撐作用愈發凸顯。我國作為制造業大國，在高端新材料的研發、生產及應用方面正經歷著深刻的變革，一方面積極推進高端新材料的國產替代進程，努力突破國外技術壟斷，提升自給自足能力；另一方面，緊跟智能制造的時代潮流，探尋高端新材料智能制造的發展機遇與方向，以其在全球高端新材料領域占據更為重要的地位。

一、我國高端新材料的國產替代進程

碳纖維領域：

碳纖維作為比強度和比剛度最高的高性能纖維，用途廣泛，但其核心生產技術集中在日本、美國等國家。我國碳纖維產業雖起步較晚，但近年來發展迅速。

從產能來看，2021年我國碳纖維運行產能達6.35萬噸，同比增長75.41%，占全球碳纖維運行產能的30.5%，產能規模全球第一。然而，過去曾存在“有產能無產量”的現象，產能利用率遠低于國際平均水平，不過近年來隨著國內企業不斷實現技術突破，產能利用率從2016年的14.94%增長至2020年的51.1%，仍有提升空間。

在市場需求方面，2021年我國碳纖維市場需求量達6.24萬噸，同比增長27.7%，國產化率從2016年的18.4%提升至2021年的46.9%，國產替代趨勢明顯。這主要歸因于疫情影響下碳纖維進口難度增加、國外限制對華出口導致國內需求缺口增大以及國內新產能投放使產量增加等因素。

我國碳纖維產品需求結構也在不斷優化，雖目前以風電葉片和體育休閑應用為主，高附加值的航空航天應用占比不到5%，但龍頭企業如吉林化纖、中復神鷹等正逐步打破國外技術壟斷，產能規模不斷擴張，部分企業產品性能已與國際龍頭比肩。

鋁合金汽車車身板領域：

鋁合金是理想的輕量化材料，在汽車制造等領域應用廣泛。全球汽車鋁板有效產能主要分布在歐美地區，美國企業占據絕對領先地位，我國產能占全球比重約26.2%，且多為淘汰產能和落后產能，產能利用率嚴重偏低。

我國車用鋁板需求量大幅上升，2020年按照相關測算，汽車鋁板需求在38萬噸左右，而當年國內車用鋁板生產廠家總產量約18.6萬噸，車用鋁板自給率達到48.95%。隨著新能源車產業發展，需求還會進一步提升。我國單車用鋁量相較歐美仍有較大提升潛力，國內汽車用鋁產業增長空間大。

在國產替代方面，南山鋁業是國內唯一可以批量供應全系列、全型號覆蓋的內資企業，但整體上我國汽車鋁板研究滯后，高性能產能尚待提升，國內企業大多存在技術難度高、資金投入大、產品認證緩慢等問題，不過也在不斷努力追趕。

聚酰亞胺領域：

聚酰亞胺是綜合性能突出的有機高分子材料，應用廣泛，但在高端聚酰亞胺材料制造方面，我國明顯落后于發達國家。

在PI泡沫領域，我國處于起步階段，與發達國家存在明顯差距，國內產品開發多集中于技術專利階段，尚未形成大規模產業化應用，不過已有部分機構如中科院長春應用化學研究所等取得了一定進展。

在PI纖維領域，我國布局早且已實現大規模連續生產，產品綜合性能達到國際先進水平，如中科院長春應化所等相關單位合作推動了PI纖維的產業化發展，部分企業還在關鍵性能指標上有了進一步提高。

在PI薄膜領域，我國已實現電工級PI薄膜的大規模生產，但電子級PI薄膜仍對國外有較大依賴，進口依存度達到80%，盡管在制造工藝相對簡單的電工級PI薄膜領域產品質量處于全球領先位置，但高端PI膜制造水平仍需提升。

碳化硅纖維領域:

碳化硅纖維具有優異性能，在軍工等領域價值高，但我國第三代SiC纖維產業化仍處于起步階段，進口依賴度在70%以上。

西方發達國家對其技術實施嚴格封鎖，我國只能依靠自主研發實現國產化。國內研制單位如國防科技大學、廈門大學等與相關企業合作進行成果轉化，目前針對第二代SiC纖維部分企業已建成一定規模產線，針對第三代SiC纖維僅火炬電子具備量產能力，國產替代空間廣闊。

半導體材料領域:

硅片方面：硅片是半導體產業鏈的基石，全球半導體硅片行業被巨頭壟斷，集中度高。2021年我國大陸本土廠商滬硅產業市占率約3%，體量較小，且產能主要集中于6英寸硅片上，12英寸硅片主要依賴進口，國產化率僅13%，8英寸硅片也只有少數廠商可以供應。不過，國內廠商正在加速追趕，滬硅產業在12寸硅片領域表現突出，其他企業也已進入大硅片領域，隨著中國芯片產能擴張，市場規模有望加速增長。

碳化硅（SiC）方面：我國是碳化硅最大的應用市場，但目前產品仍有80%左右依賴進口。國內企業如天科合達和天岳先進等發展速度較快，部分產品在核心參數上已達國際先進水平，但整體在高端市場仍有待挖掘，不過國家對該產業發展重視，通過相關計劃促進其發展。

導體用濺射靶材方面：日美廠家占據壟斷地位，我國高端靶材主要從美日韓進口，半導體靶材國產化率僅20%。國內企業有研新材和江豐半導體用濺射靶材生產體量較大，其中江豐電子產品在技術上已大幅接近國際先進水平，有研新材也在部分產品上形成產業優勢，但整體與國際知名企業仍有差距。

電子陶瓷領域:

電子陶瓷在電子設備中不可或缺，全球市場主要分布在美國、日本、歐洲，日本占據主導地位。我國電子陶瓷企業在國內市場份額僅23%，其余被外資企業占據，中低端產品仍占主流，高端市場有待發掘。

不過，國內一些企業如三環集團、中瓷電子、燦勤科技等在電子陶瓷領域實現了技術較大突破，產品在各自領域有一定優勢，但要實現高端市場的全面突破，仍需持續努力。

二、高端新材料智能制造的發展機遇與方向

（一）高端新材料制造的特征

材料的高性能制造：航空、航天等國家重大工程對材料性能要求極高，材料的高性能制造需以使役性能為首要要求，在綜合調控材料成分、組織、工藝與性能的基礎上，實現關鍵構件的幾何結構、材料和性能一體化的高性能精密制造。例如航空發動機核心零部件復雜空心高溫葉片，通過定向凝固、單晶生長等技術提升合金性能，再結合冷卻通道設計、熱障涂層制備等手段，可大幅提高葉片工作效率和服役壽命。

復雜構件的整體化、大型化與輕量化制造：輕量化在諸多領域是重要發展方向，如戰斗機減重可帶來諸多性能提升，新能源汽車也將輕量化視為續航的關鍵因素。高性能大型精密鑄件在航空、航天領域廣泛應用，隨著壓鑄裝備等技術突破，鋁合金車身結構件一體化成型技術取得進展，推動了相關產業發展，但也對大型復雜薄壁構件及其成形提出了新挑戰。

材料、結構與工藝的一體化制造：增材制造技術為高端裝備大型關鍵金屬構件加工制造提供了新途徑，其獨特的冶金條件可克服傳統鑄錠冶金缺陷，實現對合金成分、組織及性能的在線精確控制，在復雜構件設計與制造等方面具有顛覆性優勢。

高端構件的低成本綠色制造：高端構件除追求高質量、高性能外，低成本及低消耗制造也是核心競爭力之一。隨著能源和環境問題凸顯，高端新材料及其構件的低消耗與綠色制造成為必然選擇，以滿足經濟高質量發展和“雙碳”目標實現的需求。

（二）傳統高端新材料研發模式遇到的問題與挑戰

基礎理論與機理模型不健全：材料加工技術發展呈現多學科綜合等特點，傳統機理模型在解決材料加工過程中復雜的非線性關系、多場耦合作用等科學問題方面進展緩慢，相關基礎理論研究難以滿足生產實踐需求，制約了高端新材料制造。

“形”“性”一體化控制存在瓶頸：高端新材料制造需實現內在組織 - 缺陷 - 性能與外在形狀 - 尺寸 - 表面的一體化控制，我國制造業在這方面存在不足，如航空用高性能大型整體金屬鍛件，因制造過程中對成形制造重視而對控性基礎工藝輕視，導致諸多質量問題，鍛造成品率低等。

材料制造過程全流程精確調控難：材料制備加工成形過程具有多物理場強耦合、時變擾動等特點，組織結構演化貫穿全過程，難以實現全過程建模、綜合優化和智能調控，且內部組織轉變和缺陷演化難以實時測量與感知，使材料控性成為制造過程的“黑箱”，難以把控。

（三）高端新材料智能制造研發模式帶來的變革與機遇

早期智能化技術研究：20世紀80年代中期以來，材料智能化成形加工技術興起，早期主要采用基于物理建模和專家系統的技術路線，目標是取代傳統“試錯法”，實現材料組織性能精確設計與制備加工過程精確控制。

材料基因工程推動的變革：近10年來，材料基因工程關鍵技術發展，將傳統“試錯法”研發模式變革成新模式，加速了材料研發全過程。其中數據驅動模式作為材料研發第四范式，借助材料信息學方法建立模型，利用人工智能解析多參數間復雜關聯關系，可大幅提升研發效率和工程化應用水平，推動新材料快速發展。

為制造過程優化提供機遇：數據驅動模式為材料制造加工全過程綜合優化、智能調控提供了機遇。隨著相關技術發展，通過數據融合和挖掘，有望基于數據模型實現全過程數字化建模和實時仿真，結合智能控制可解決材料制造過程中的諸多難題，推動產業發展。目前世界主要先進工業國家正開展相關研究，我國應抓住機遇，發展數據驅動的材料制造新原理和新方法，實現跨越式發展。

（四）高端新材料智能制造共性關鍵技術的發展方向

面向工程應用的材料基礎數據庫與數據庫技術：歐美等國家和地區早在上世紀90年代就發展了材料性能數據庫，我國雖近年來也有相關在線數據庫服務平臺，但在數據庫數量、數據量等方面落后于世界先進水平。我國面向材料成形加工的工藝數據庫和質量數據庫稀缺，今后應整合資源，開展大數據技術研發，形成材料數據應用產品鏈，構建面向工程應用的材料數據賦能生態。

高端新材料成形智能設計技術:

實驗數據驅動的材料成形智能設計：借助機器學習建立材料性能與特征工藝參量之間的映射關系，預測未知材料性能并指導成形工藝設計，還可通過迭代反饋優化模型。未來需發展可解釋性的機器學習方法，突破復雜材料多性能需求等難題。

集成計算驅動的成形智能設計：集成計算通過跨尺度、多層次結合計算模擬、理論模型和實驗工具，將傳統實驗試錯法的合金開發模式轉換成事前預測模式，具有物理可解釋性，但面臨計算量和資源需求大等挑戰，未來需加強相關研發。

工業大數據驅動的成形智能設計：工業大數據是重要戰略資源，傳統材料加工過程積累的數據可輔助成形設計，高通量計算和實驗可輔助建設數據庫，但目前存在數據采集困難等問題，未來需發展多源異構數據協同挖掘等技術。

高端新材料成形過程在線檢測與智能感知技術：高端新材料成形過程的在線檢測系統由多部分組成，常見傳感器及測量技術涵蓋多種參數測量。智能感知技術包括數據采集網絡、大數據分析與挖掘以及感知技術三個方面。我國在這方面與國外先進國家相比存在差距，未來需圍繞關鍵問題開展技術突破。

高端新材料成形過程預測與控制技術：主要從工業信息物理系統、數字孿生系統以及工業大數據與人工智能三個方面入手，建立智能成形技術。工業信息物理系統實現物理空間與虛擬空間的交互協同；數字孿生系統雖應用前景廣闊但建模等關鍵技術有待完善；工業大數據與人工智能為其提供支撐，未來需充分利用相關技術，提供更實時、高效、智能的服務。

高端新材料智能成形系統：國際上已有多種典型的材料智能成形系統，我國構建該系統的技術難點在于集成策略開發和實時信息傳遞與反饋機制建設，攻克這些難題將是未來發展的重要方向。

（五）發展高端新材料智能制造的對策建議

加強對材料智能制造軟/硬件、關鍵技術與數據標準研究：建議在國家科技計劃中設置專項，推動基礎理論、工業軟/硬件、關鍵技術與數據標準等研究，形成大數據軟/硬件平臺，打造成功應用案例，產生示范引領效應。

加強高端新材料智能成形創新體系與創新平臺建設：整合產業創新資源，構建覆蓋產業鏈所有環節的創新聯盟，打造協同創新體系與平臺，提高轉化能力，在基礎研究和工程應用方面分別發揮高校、企業等的優勢，建設數字云平臺提供支撐。

創新人才培養與評價體系，培養學科交叉工程人才：材料智能成形系統構建需多學科交叉合作，目前復合型人才稀缺，建議增設“材料智能制造”專業，創新人才培養與評價體系，培養卓越工程人才。

加快成果轉化，引領行業轉型升級：人工智能賦能工業是新爆發點，高端新材料制造產業是理想應用場景，建議引導社會資本進入，鼓勵“產學研”深度結合，破除成果轉化壁壘，推動行業轉型升級。

綜上所述，我國高端新材料在國產替代進程中雖取得了一定成績，但仍面臨諸多挑戰，與國外先進水平存在差距。而高端新材料智能制造為產業發展帶來了新的機遇與方向，通過把握這些機遇，攻克相關難題，加強各方面建設，有望推動我國高端新材料產業實現升級換代和跨越式發展，滿足國家重大戰略需求，提升我國在全球高端新材料領域的競爭力。

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