科技日报记者 李均
纤维材料配方确定了，能不能连续纺丝？功能组分加入后，能否在原料中均匀分散？样品性能很好，放大制备后还能不能保持稳定？这些看似简单的问题，却常常决定一项科研成果能否真正走向产业化。
在上海松江，一座聚焦纤维新材料领域“关键一步”的中试基地应运而生。依托东华大学先进纤维材料全国重点实验室，上海AI+纤维新材料中试基地将人工智能与纤维材料研发、中试验证结合起来，为科研成果从实验室走向产业化搭建桥梁。
连接基础研究与产业生产
当前，从新型功能服饰、健康防护用品，到柔性穿戴器件、航空航天构件，纤维新材料的应用边界不断拓展。但实验室里的小试成功，并不意味着生产线上的稳定可用。
加入功能组分可能改善材料性能，也可能增加纺丝难度；制备条件发生变化，纤维的结构、强度和功能表现也可能随之改变。科研人员需要反复调整配方、设备和工艺，企业则往往对直接在生产线上开展试验持谨慎态度。
中试，正是连接基础研究与产业生产的关键环节。
围绕功能纤维及纤维膜材料等方向，上海AI+纤维新材料中试基地拟开展材料设计、配方筛选、纤维成形、分析检测和工艺验证等工作，帮助科研团队在放大试验中识别问题，为判断成果的工程可行性提供依据。
上海AI+纤维新材料中试基地将依托现有纤维材料研发与分析检测基础，逐步推进智能熔融纺丝中试线和智能功能纤维膜连续制备中试线建设，探索在线检测、连续数据采集与工艺分析的协同应用，完善新材料工程化验证条件。
“‘实验室能不能做出来’解决的是科学问题，而‘能不能稳定做出来’，则更多的是工程问题。”先进纤维材料全国重点实验室松江科创基地副主任胡泽旭认为，“这个基地要做的，正是帮助科研成果跨过这道关。”
算法辅助研发少走弯路
中试往往意味着不断试验，但试验并不意味着盲目试错。
纤维材料研发涉及原料、配方、工艺、结构和性能等多个环节，大量数据散落在不同实验和设备中。如何把这些数据真正用起来，是基地引入AI的重要原因。
依托现有纤维材料数据资源，中试基地团队已开展文献检索、配方推荐、性能预测和实验数据分析等AI辅助研发工作，并实现检测数据实时接入AI平台。这些工作为基地后续的数据积累与研发应用打下了基础。
对于已有数据和模型支持的具体任务，通过AI辅助筛选，团队可在几小时内为后续试验确定优先验证方向，然后再经过材料制备、性能测试与结果分析，判断该候选方案是否满足应用要求。
以聚醚醚酮（PEEK）纤维膜为例，基地团队面向航空发动机声衬用声学膜的应用需求，针对参数耦合复杂、试验筛选成本高的问题，汇聚原料特性、纺丝温度、牵伸倍率、单丝直径与强度、织物经纬密度和孔隙率等数据，构建“原料—纺丝工艺—单丝性能—织物结构—应用性能”关联预测模型。在给定单丝性能和织物结构条件下，模型可快速预测出其应用性能，为声学膜的单丝选型、织物结构设计及性能优化提供参考。
AI的作用是辅助科研人员缩小试验范围，而不是替代实验。团队先通过数据分析和模型预测筛选出候选方案，再依据候选方案开展样品制备与性能检测，并利用新增实验数据进一步检验和完善模型，逐步衔接设计、实验、表征与反馈。
帮助企业降低试错成本
《上海市促进新材料产业高质量发展实施方案（2025—2027年）》提出，聚力建设纤维、膜、生物制造三大创新高地，培育壮大复合材料、催化新材料、电子化学品、高温超导、石墨烯5个产业集群，打造深度赋能的材料智能引擎。
政策导向之下，面向新材料成果转化痛点，上海AI+纤维新材料中试基地精准补位，聚焦企业在新材料开发和工艺放大中的现实需求，逐步衔接样品试制、分析检测与数据分析等环节，通过制备条件与性能结果的对照，为识别工艺问题、确定后续验证方向提供支持。
“对于科研团队，基地帮助解决的是‘成果能不能放大、怎样落地’；对于企业，基地则可以帮助它们降低直接在生产线上试错的成本。”上海AI+纤维新材料中试基地AI技术负责人阙文戈对记者说，随着相关条件逐步完善，基地既能够为科研团队验证原创成果的工程可行性提供支持，也能承接企业提出的功能纤维开发需求，开展配方优化、样品试制和性能评价。
在中试验证中，上海AI+纤维新材料中试基地关注的，不只是样品试制。在样品试制过程中，基地还会同步记录工艺参数、检测结果和验证数据，逐步明确质量控制要点。通过对这些信息进行整理与分析，基地可形成标准化工艺方案，支撑企业后续生产线适配。
从实验室里的一项成果，到生产线上的稳定产品，中间隔着的，往往不是一个试验，而是一连串工程验证。“上海AI+纤维新材料中试基地，正试图让这‘最后一公里’走得更快一些。”上海AI+纤维新材料中试基地负责人、东华大学教授朱丽萍表示，基地将聚焦关键材料攻关，做强技术验证与产业服务，以专业协同、资源集聚、产业对接，服务上海（长三角）国际科创中心建设。
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