中科院寧波材料所團隊利用機器學習模型，設計出兼具超高飽和磁化強度（1.92T）與超低矯頑力（1.2A/m）的鐵基非晶合金，這項發表在《先進功能材料》的研究，解決了了高頻高功率電子器件的痛點。

圖釋：通過人工智能開發的具有高飽和磁化強度的 Fe 基非晶合金。圖源：NIMTE

材料實驗室里常見的試錯法被AI徹底顛覆。研究團隊用XGBoost算法，把鐵含量、混合焓、電負性差等參數丟進模型，預測出合金的磁性能，預測精度R2超過0.1，這相當于給材料科學家裝了透視鏡，直接看透元素排列組合的底層邏輯。傳統非晶合金總在磁化強度和矯頑力之間顧此失彼，這次加了鈷元素，激活了鐵鈷交換耦合效應，魚和熊掌兼得。

對比傳統硅鋼0.8-1.6T的飽和磁化強度，新材料的1.85T起步值直接改寫行業標準。更絕的是其在高頻下的表現——MHz級工況下，核心損耗比硅鋼低兩個數量級，這對5G基站電源模塊，高功率電動車電機這類發熱大戶簡直是神器。英國團隊去年用AI造出鐵基超導磁體的案例，側面印證了算法驅動材料研發的爆發力。

實驗室數據往生產線遷移時，總卡在量產穩定性上。這次研究團隊特意設計了Fe-Co-Ni-Si-B和Fe-Co-Ni-B-P-C兩套配方體系，通過磁場退火工藝把性能波動壓到最低。這種'寬配方+精調控'的策略，在寧波材料基因工程高精尖創新中心的智能冶金論壇上就透露過。

站在產業鏈角度看，這項突破來得正是時候。新能源汽車電機正朝著30000轉/分鐘狂奔，第三代半導體器件開關頻率突破MHz大關，傳統磁材料早已氣喘吁吁，可以預見，采用新合金的磁芯能讓電動汽車充電樁體積縮小30%，數據中心電源模塊效率提升5個百分點，高速高功率電機突破4萬轉。

材料科學正在經歷認知革命。從中科院半導體所的超高介電材料突破，到本次鐵基非晶合金的性能飛躍，AI不再是錦上添花的工具，而是重構了從原子排列到工程應用的完整創新鏈。隨著人工智能的不斷增強，操控核聚變，按需設計醫藥和先進材料等科幻夢想正逐步變為現實。