国际高端新材料格局下，我国国产替代步伐缓慢，智能制造能否 “弯道超车”？原文链接：https://www.xianjichina.com/special/d-山东化工网

国际高端新材料格局下，我国国产替代步伐缓慢，智能制造能否 “弯道超车”？原文链接：https://www.xianjichina.com/special/d

文章来源：贤集网更新时间：2024-11-04 15:31:12

在当今全球化的时代背景下，高端新材料领域的发展对于一个国家的科技实力、经济竞争力以及诸多战略性产业的支撑作用愈发凸显。我国作为制造业大国，在高端新材料的研发、生产及应用方面正经历着深刻的变革，一方面积极推进高端新材料的国产替代进程，努力突破国外技术垄断，提升自给自足能力；另一方面，紧跟智能制造的时代潮流，探寻高端新材料智能制造的发展机遇与方向，以其在全球高端新材料领域占据更为重要的地位。

一、我国高端新材料的国产替代进程

碳纤维领域：

碳纤维作为比强度和比刚度最高的高性能纤维，用途广泛，但其核心生产技术集中在日本、美国等国家。我国碳纤维产业虽起步较晚，但近年来发展迅速。

从产能来看，2021年我国碳纤维运行产能达6.35万吨，同比增长75.41%，占全球碳纤维运行产能的30.5%，产能规模全球第一。然而，过去曾存在“有产能无产量”的现象，产能利用率远低于国际平均水平，不过近年来随着国内企业不断实现技术突破，产能利用率从2016年的14.94%增长至2020年的51.1%，仍有提升空间。

在市场需求方面，2021年我国碳纤维市场需求量达6.24万吨，同比增长27.7%，国产化率从2016年的18.4%提升至2021年的46.9%，国产替代趋势明显。这主要归因于疫情影响下碳纤维进口难度增加、国外限制对华出口导致国内需求缺口增大以及国内新产能投放使产量增加等因素。

我国碳纤维产品需求结构也在不断优化，虽目前以风电叶片和体育休闲应用为主，高附加值的航空航天应用占比不到5%，但龙头企业如吉林化纤、中复神鹰等正逐步打破国外技术垄断，产能规模不断扩张，部分企业产品性能已与国际龙头比肩。

铝合金汽车车身板领域：

铝合金是理想的轻量化材料，在汽车制造等领域应用广泛。全球汽车铝板有效产能主要分布在欧美地区，美国企业占据绝对领先地位，我国产能占全球比重约26.2%，且多为淘汰产能和落后产能，产能利用率严重偏低。

我国车用铝板需求量大幅上升，2020年按照相关测算，汽车铝板需求在38万吨左右，而当年国内车用铝板生产厂家总产量约18.6万吨，车用铝板自给率达到48.95%。随着新能源车产业发展，需求还会进一步提升。我国单车用铝量相较欧美仍有较大提升潜力，国内汽车用铝产业增长空间大。

在国产替代方面，南山铝业是国内唯一可以批量供应全系列、全型号覆盖的内资企业，但整体上我国汽车铝板研究滞后，高性能产能尚待提升，国内企业大多存在技术难度高、资金投入大、产品认证缓慢等问题，不过也在不断努力追赶。

聚酰亚胺领域：

聚酰亚胺是综合性能突出的有机高分子材料，应用广泛，但在高端聚酰亚胺材料制造方面，我国明显落后于发达国家。

在PI泡沫领域，我国处于起步阶段，与发达国家存在明显差距，国内产品开发多集中于技术专利阶段，尚未形成大规模产业化应用，不过已有部分机构如中科院长春应用化学研究所等取得了一定进展。

在PI纤维领域，我国布局早且已实现大规模连续生产，产品综合性能达到国际先进水平，如中科院长春应化所等相关单位合作推动了PI纤维的产业化发展，部分企业还在关键性能指标上有了进一步提高。

在PI薄膜领域，我国已实现电工级PI薄膜的大规模生产，但电子级PI薄膜仍对国外有较大依赖，进口依存度达到80%，尽管在制造工艺相对简单的电工级PI薄膜领域产品质量处于全球领先位置，但高端PI膜制造水平仍需提升。

碳化硅纤维领域:

碳化硅纤维具有优异性能，在军工等领域价值高，但我国第三代SiC纤维产业化仍处于起步阶段，进口依赖度在70%以上。

西方发达国家对其技术实施严格封锁，我国只能依靠自主研发实现国产化。国内研制单位如国防科技大学、厦门大学等与相关企业合作进行成果转化，目前针对第二代SiC纤维部分企业已建成一定规模产线，针对第三代SiC纤维仅火炬电子具备量产能力，国产替代空间广阔。

半导体材料领域:

硅片方面：硅片是半导体产业链的基石，全球半导体硅片行业被巨头垄断，集中度高。2021年我国大陆本土厂商沪硅产业市占率约3%，体量较小，且产能主要集中于6英寸硅片上，12英寸硅片主要依赖进口，国产化率仅13%，8英寸硅片也只有少数厂商可以供应。不过，国内厂商正在加速追赶，沪硅产业在12寸硅片领域表现突出，其他企业也已进入大硅片领域，随着中国芯片产能扩张，市场规模有望加速增长。

碳化硅（SiC）方面：我国是碳化硅最大的应用市场，但目前产品仍有80%左右依赖进口。国内企业如天科合达和天岳先进等发展速度较快，部分产品在核心参数上已达国际先进水平，但整体在高端市场仍有待挖掘，不过国家对该产业发展重视，通过相关计划促进其发展。

导体用溅射靶材方面：日美厂家占据垄断地位，我国高端靶材主要从美日韩进口，半导体靶材国产化率仅20%。国内企业有研新材和江丰半导体用溅射靶材生产体量较大，其中江丰电子产品在技术上已大幅接近国际先进水平，有研新材也在部分产品上形成产业优势，但整体与国际知名企业仍有差距。

电子陶瓷领域:

电子陶瓷在电子设备中不可或缺，全球市场主要分布在美国、日本、欧洲，日本占据主导地位。我国电子陶瓷企业在国内市场份额仅23%，其余被外资企业占据，中低端产品仍占主流，高端市场有待发掘。

不过，国内一些企业如三环集团、中瓷电子、灿勤科技等在电子陶瓷领域实现了技术较大突破，产品在各自领域有一定优势，但要实现高端市场的全面突破，仍需持续努力。

二、高端新材料智能制造的发展机遇与方向

（一）高端新材料制造的特征

材料的高性能制造：航空、航天等国家重大工程对材料性能要求极高，材料的高性能制造需以使役性能为首要要求，在综合调控材料成分、组织、工艺与性能的基础上，实现关键构件的几何结构、材料和性能一体化的高性能精密制造。例如航空发动机核心零部件复杂空心高温叶片，通过定向凝固、单晶生长等技术提升合金性能，再结合冷却通道设计、热障涂层制备等手段，可大幅提高叶片工作效率和服役寿命。

复杂构件的整体化、大型化与轻量化制造：轻量化在诸多领域是重要发展方向，如战斗机减重可带来诸多性能提升，新能源汽车也将轻量化视为续航的关键因素。高性能大型精密铸件在航空、航天领域广泛应用，随着压铸装备等技术突破，铝合金车身结构件一体化成型技术取得进展，推动了相关产业发展，但也对大型复杂薄壁构件及其成形提出了新挑战。

材料、结构与工艺的一体化制造：增材制造技术为高端装备大型关键金属构件加工制造提供了新途径，其独特的冶金条件可克服传统铸锭冶金缺陷，实现对合金成分、组织及性能的在线精确控制，在复杂构件设计与制造等方面具有颠覆性优势。

高端构件的低成本绿色制造：高端构件除追求高质量、高性能外，低成本及低消耗制造也是核心竞争力之一。随着能源和环境问题凸显，高端新材料及其构件的低消耗与绿色制造成为必然选择，以满足经济高质量发展和“双碳”目标实现的需求。

（二）传统高端新材料研发模式遇到的问题与挑战

基础理论与机理模型不健全：材料加工技术发展呈现多学科综合等特点，传统机理模型在解决材料加工过程中复杂的非线性关系、多场耦合作用等科学问题方面进展缓慢，相关基础理论研究难以满足生产实践需求，制约了高端新材料制造。

“形”“性”一体化控制存在瓶颈：高端新材料制造需实现内在组织 - 缺陷 - 性能与外在形状 - 尺寸 - 表面的一体化控制，我国制造业在这方面存在不足，如航空用高性能大型整体金属锻件，因制造过程中对成形制造重视而对控性基础工艺轻视，导致诸多质量问题，锻造成品率低等。

材料制造过程全流程精确调控难：材料制备加工成形过程具有多物理场强耦合、时变扰动等特点，组织结构演化贯穿全过程，难以实现全过程建模、综合优化和智能调控，且内部组织转变和缺陷演化难以实时测量与感知，使材料控性成为制造过程的“黑箱”，难以把控。

（三）高端新材料智能制造研发模式带来的变革与机遇

早期智能化技术研究：20世纪80年代中期以来，材料智能化成形加工技术兴起，早期主要采用基于物理建模和专家系统的技术路线，目标是取代传统“试错法”，实现材料组织性能精确设计与制备加工过程精确控制。

材料基因工程推动的变革：近10年来，材料基因工程关键技术发展，将传统“试错法”研发模式变革成新模式，加速了材料研发全过程。其中数据驱动模式作为材料研发第四范式，借助材料信息学方法建立模型，利用人工智能解析多参数间复杂关联关系，可大幅提升研发效率和工程化应用水平，推动新材料快速发展。

为制造过程优化提供机遇：数据驱动模式为材料制造加工全过程综合优化、智能调控提供了机遇。随着相关技术发展，通过数据融合和挖掘，有望基于数据模型实现全过程数字化建模和实时仿真，结合智能控制可解决材料制造过程中的诸多难题，推动产业发展。目前世界主要先进工业国家正开展相关研究，我国应抓住机遇，发展数据驱动的材料制造新原理和新方法，实现跨越式发展。

（四）高端新材料智能制造共性关键技术的发展方向

面向工程应用的材料基础数据库与数据库技术：欧美等国家和地区早在上世纪90年代就发展了材料性能数据库，我国虽近年来也有相关在线数据库服务平台，但在数据库数量、数据量等方面落后于世界先进水平。我国面向材料成形加工的工艺数据库和质量数据库稀缺，今后应整合资源，开展大数据技术研发，形成材料数据应用产品链，构建面向工程应用的材料数据赋能生态。

高端新材料成形智能设计技术:

实验数据驱动的材料成形智能设计：借助机器学习建立材料性能与特征工艺参量之间的映射关系，预测未知材料性能并指导成形工艺设计，还可通过迭代反馈优化模型。未来需发展可解释性的机器学习方法，突破复杂材料多性能需求等难题。

集成计算驱动的成形智能设计：集成计算通过跨尺度、多层次结合计算模拟、理论模型和实验工具，将传统实验试错法的合金开发模式转换成事前预测模式，具有物理可解释性，但面临计算量和资源需求大等挑战，未来需加强相关研发。

工业大数据驱动的成形智能设计：工业大数据是重要战略资源，传统材料加工过程积累的数据可辅助成形设计，高通量计算和实验可辅助建设数据库，但目前存在数据采集困难等问题，未来需发展多源异构数据协同挖掘等技术。

高端新材料成形过程在线检测与智能感知技术：高端新材料成形过程的在线检测系统由多部分组成，常见传感器及测量技术涵盖多种参数测量。智能感知技术包括数据采集网络、大数据分析与挖掘以及感知技术三个方面。我国在这方面与国外先进国家相比存在差距，未来需围绕关键问题开展技术突破。

高端新材料成形过程预测与控制技术：主要从工业信息物理系统、数字孪生系统以及工业大数据与人工智能三个方面入手，建立智能成形技术。工业信息物理系统实现物理空间与虚拟空间的交互协同；数字孪生系统虽应用前景广阔但建模等关键技术有待完善；工业大数据与人工智能为其提供支撑，未来需充分利用相关技术，提供更实时、高效、智能的服务。

高端新材料智能成形系统：国际上已有多种典型的材料智能成形系统，我国构建该系统的技术难点在于集成策略开发和实时信息传递与反馈机制建设，攻克这些难题将是未来发展的重要方向。

（五）发展高端新材料智能制造的对策建议

加强对材料智能制造软/硬件、关键技术与数据标准研究：建议在国家科技计划中设置专项，推动基础理论、工业软/硬件、关键技术与数据标准等研究，形成大数据软/硬件平台，打造成功应用案例，产生示范引领效应。

加强高端新材料智能成形创新体系与创新平台建设：整合产业创新资源，构建覆盖产业链所有环节的创新联盟，打造协同创新体系与平台，提高转化能力，在基础研究和工程应用方面分别发挥高校、企业等的优势，建设数字云平台提供支撑。

创新人才培养与评价体系，培养学科交叉工程人才：材料智能成形系统构建需多学科交叉合作，目前复合型人才稀缺，建议增设“材料智能制造”专业，创新人才培养与评价体系，培养卓越工程人才。

加快成果转化，引领行业转型升级：人工智能赋能工业是新爆发点，高端新材料制造产业是理想应用场景，建议引导社会资本进入，鼓励“产学研”深度结合，破除成果转化壁垒，推动行业转型升级。

综上所述，我国高端新材料在国产替代进程中虽取得了一定成绩，但仍面临诸多挑战，与国外先进水平存在差距。而高端新材料智能制造为产业发展带来了新的机遇与方向，通过把握这些机遇，攻克相关难题，加强各方面建设，有望推动我国高端新材料产业实现升级换代和跨越式发展，满足国家重大战略需求，提升我国在全球高端新材料领域的竞争力。

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