当前，电子信息领域发展迅速，催生了高密度、高强度、多频谱的复杂电磁环境，敏感电子设备不同程度地面临着干扰、降级、饱和乃至毁伤等危险^[1-3]。电磁防护材料是一类能够主动或被动调控电磁波传播特性，实现反射隔离、吸收衰减或散射调控等效果的功能材料，可以有效降低电子信息设备、组件、系统的复杂电磁环境效应，已经得到广泛的研究与应用^[4-5]。然而，现代电子信息系统的日趋高集成度、智能化、快迭代，对设备的电磁兼容和抗干扰能力提出了更严苛、多样化的要求，对高性能电磁防护材料的需求更加迫切；此外，电磁防护材料往往涉及复杂的多物理场（电、磁、热、力等）耦合效应，其性能优化需兼顾宽频带、强反射/吸收、轻量化、多功能等多重目标，设计空间高度复杂。传统的电磁防护材料设计方法主要依赖“经验试错”以及经典物理求解，存在专业依赖强、研发周期长、成本高、多参数耦合优化困难、新材料发现效率低等问题，在处理动态、非线性、高复杂度问题时局限性强，难以应对日益增长的研发需求^[6-11]。

近年来，人工智能（AI）技术正以前所未有的深度和广度渗透至材料科学研究的各个维度，驱动该领域研究范式的深刻变革^[12-16]。这一变革的核心在于AI强大的数据驱动能力，它能够高效处理海量复杂的材料“基因数据”（成分、构型、工艺等）与性能参数之间的非线性关联，实现对材料设计、性能预测、高通量筛选乃至合成制备过程的智能化赋能。这种赋能不仅显著加速了新材料的发现周期，更能突破传统“试错法”局限，实现对材料性能的精准预测与按需优化。AI的核心优势在于强大的高维空间数学表达和数据处理能力，以及基于有限先验信息的泛化能力，使其在处理复杂数据、发现复杂规律、模式识别、优化决策、性能预测等方面具备独特优势，有望突破材料设计、制备和表征等各个环节的维度灾难和尺度壁垒。AI技术手段为解析电磁波与复杂微结构相互作用的机理提供了新视角，有望解决电磁防护材料研发所面临难题，实现高性能电磁防护材料的高效智能设计。

本综述主要聚焦于人工智能赋能电磁防护材料相关研究，针对电磁防护材料设计所面临难题，从人工智能在材料科学领域相关研究出发，开展AI技术与电磁防护材料研发适配性分析；随后介绍AI赋能电磁防护材料设计方面已有研究案例，并分析其特点；最后总结存在问题和相关思考，旨在为未来电磁防护领域走向“智能化”提供参考。

1.   AI赋能电磁防护材料研究适配性分析

当前，人工智能技术正深刻重塑材料科学的研究范式，推动该领域从“经验试错”向“数据/物理驱动”转型。电磁防护材料作为材料科学的重要分支，其研发过程与AI技术之间存在高度的内在适配性。本节将从电磁防护材料的特点出发，概述AI在材料科学研究现状和典型神经网络模型，进而探讨AI在电磁防护材料这一特定分支中所展现出的独特优势与应用潜力。

1.1   电磁防护材料概述

根据材料电磁响应特性的核心来源与设计自由度，电磁防护材料可划分为两类：本征型电磁防护材料与电磁防护超材料。其中本征型电磁防护材料包括金属材料、导电聚合物、碳基材料、铁氧体材料以及复合材料等，主要依赖材料自身的本征电磁属性实现对电磁波的反射或吸收，从而减少透射电磁波，其屏蔽效能（Shielding Effectiveness, SE）通常与材料的厚度、电导率、磁导率等体材料属性直接相关^{[4, 7-8, 10-11, 17-18]}。此类电磁防护材料的设计路径通常包括理论机制分析-材料体系选择-工艺优化试错等，聚焦于材料的改性或结构优化。针对不同应用场景，通过组分调控、多层匹配设计、多孔/泡沫结构优化、复合材料协同优化等方式，达到防护效能与其他属性的兼容设计。

电磁防护超材料是一种人工电磁结构，其核心是通过在亚波长尺度开展电磁结构的精细化设计，从而突破本征型材料的性能边界，产生超越天然材料极限的奇异电磁响应，包括频率选择表面（Frequency Selective Surface, FSS）^[19-20]、能量选择表面（Energy Selective Surface, ESS）^[21-32]、超材料吸波体（Meta-Material Absorber, MMA）^[33-34]等。相比于本征型材料，电磁防护超材料可以自由设计部分材料属性，因此对电磁波具有更高的调控自由度，从而提供更新颖、高效、可定制的电磁防护机制。通常，电磁防护超材料的设计方法包括等效电路模拟、等效媒质/传输线近似、数值仿真优化等，通过构建关联设计参数与性能指标的计算模型，以及根据防护机制要求设置目标约束，实现定制电磁属性的材料设计。

长久以来，本征型电磁防护材料和电磁防护超材料的研发设计大都依赖理论指导的物理模型驱动或实验试错优化，在面对现代电子信息系统高频、多场耦合、极端环境等复杂需求时其技术瓶颈更加凸显。一方面，本征型材料受限于固有的物理性质，往往难以兼顾各项性能指标（如轻量化与高强度、宽频带与高防护等）；另一方面，具有突破性能潜力的电磁超材料，其性能高度依赖于精细的人工微纳结构，这带来了巨大的理论设计复杂度（需精确操控电磁参数与结构构型）、苛刻的微纳加工制造难度与成本压力，以及由此引发的结构敏感性与性能稳定性问题。这些特点与难点共同构成了当前电磁防护材料发展的主要难题，亟需跨学科创新方法的驱动以实现性能的突破与应用的拓展。

1.2   AI赋能材料科学研究现状

2011年，美国率先推出“材料基因组计划”（MGI），旨在通过结合高通量计算、大数据和人工智能等技术，缩短材料研发周期并降低成本至少50%。之后，欧盟、日本、新加坡等陆续启动类似研究计划，以在材料科学领域抢占先机^{[13-14, 35]}。2023年，谷歌DeepMind所开发的GNoME模型通过机器学习成功预测了220万种新材料，其中38万种具备热力学稳定性，远超人类历史积累总和，展现了利用AI大规模开发新材料的潜力^[36]。微软研究院开发的扩散模型MatterGen可直接按目标物性（如机械或磁学性能）逆向生成材料晶体结构，其设计的TaCr₂O₆经实验验证与预测高度吻合^[37]。加州大学伯克利分校的A-Lab通过机器人系统在17天内完成355次实验，自主合成41种新材料，将传统研发周期缩短90%以上^[38]。国外前沿在AI赋能材料科学领域的研究充分展示了AI在材料高通量预测-验证闭环中巨大的潜力，通过融合生成式AI、机器人自主实验与闭环优化，正系统性重构“设计-预测-合成”的材料研发范式，有望突破材料研发效率瓶颈。

2016年，我国首次将材料基因组工程与技术列入国家重点研发计划，开展基础理论、关键技术与装备、验证性示范应用的研究，多年以来已在新材料前沿基础研究、新材料设计与发现、性能优化与提升等方面取得显著进展^[12-14]。上海交通大学人工智能与微结构实验室于2023年开发的AlphaMat模型，是首个将材料数据-特征-模型-应用全链条整合的平台，支持材料科学领域AI应用的整个流程，其中集成了26个AI模型、91个材料数据后处理和分析工具，包含上百万个材料属性的数据库，并能实时扩展，可满足几乎所有材料建模需求^[39]。2025年3月，松山湖材料实验室正式发布MatChat智能问答引，被称为“材料科学界的DeepSeek”，开创了全球首个材料科学垂类大模型，标志着我国在“AI+材料科学”领域迈入国际领先行列^[40]。近年来，我国通过整合全链条AI平台与垂类大模型，正逐步构建覆盖数据-算法-应用的自主创新体系，为材料智能化研发提供了基础数据支撑。

电磁材料方面，崔铁军团队于2014年提出“编码超材料”概念，通过建立电磁材料的数字化范式，为AI技术深度融入电磁超材料设计提供了接口^[41]。随后，该领域进入快速发展期，逐渐成为材料科学与人工智能交叉的研究热点。2019年前后，机器学习/深度学习方法已被广泛应用于超材料研究，此类研究大多聚焦于单元结构的优化设计^{[15, 42-44]}。2020年，东南大学王金兰课题组开发基于晶体图多层描述符的主动学习框架，通过耦合密度泛函理论高通量计算与逆向设计机器学习算法，成功从近4000种候选材料中筛选出近百种稳定的二维铁磁材料（包括铁磁半导体、半金属和金属），并建立了包含1500余种二维磁性材料的专用数据库^[45]。2023年，北京大学李廉林团队和东南大学崔铁军团队提出了“电磁空间具身智能体”的概念，并成功研制了一种名为metaAgent的电磁超材料具身智能体原型系统，实现了智能体与电磁空间的自主交互，可自主执行电磁操控任务（如呼吸监测、信号增强等），复杂任务成功率达72.3%^[46]。2024年，荷兰代尔夫特理工大学的研究人员开发了一种名为“Deep-DRAM”的新型AI工具，通过结合深度学习模型、生成模型和有限元模拟，能够以“无与伦比的简便性”和“可访问性”发现和制造新型超材料^[47]。2025年，浙江大学陈红胜/钱超团队在Nature Communications的综述中正式提出“智能超材料”（AI for Metamaterials）框架，并从正向预测、逆向设计以及频谱关联三大方向展开论述，系统性阐述了AI与超材料的双向互动，为电磁领域的智能化发展提供了思考^[48]。此外，国防科技大学联合浙江大学等单位，正积极推进智能电磁材料垂直领域模型开发，并已在AI赋能电磁防护材料高效设计方面取得进展^[49]。聚焦电磁材料领域，AI技术已从早期高度依赖数据的单元结构优化，逐渐演变至物理规则嵌入的多目标求解、具身智能动态调控等深度融合模式，逐步形成“数据+物理+AI”三位一体的研究范式。

综合上述进展，当前AI赋能材料科学研究主要包括三大核心路径：（1）代理模型路径—利用AI训练生成式或多尺度模拟的代理模型替代第一性原理计算等耗时物理求解，促进按需逆向设计；（2）实验闭环路径—依托自主机器人系统与强化学习策略优化，建立“合成-表征-反馈”智能闭环，突破传统试错式工艺探索的效率极限；（3）数据融合路径—基于主动学习框架与垂类大模型，深度挖掘多模态数据中的隐式构效关联，构建材料知识图谱与跨尺度预测模型，降低复杂认知壁垒。具体到电磁材料领域，这一赋能过程突出表现为电磁材料正逆向设计及具身智能体开发等方向，为后续探讨AI在电磁防护材料的深度应用奠定技术范式基础。

1.3   典型神经网络模型适配性分析

人工智能技术在材料科学的兴旺发展源于其强大的数据挖掘/处理能力及非线性建模优势，其能够以有限的数据和先验信息打破材料属性间的高维壁垒，大大降低材料研发门槛、提升效率。下面以几类典型的神经网络模型为例，分别阐述其特点及在材料研发方面的技术优势。

深度生成模型（Deep Generative Model, DGM）是一类基于深度神经网络的概率模型，能够学习高维数据的潜在分布，并生成符合该分布的新样本。其核心在于建立从隐变量（Latent Variables）到目标数据空间的映射关系，包含变分自编码器、生成对抗网络、自回归模型、流模型、扩散模型等^[50-51]。深度生成模型因其优异的高维建模能力、数据生成多样性、自动学习隐式特征等特点，在逆向材料设计、微观结构合成优化、分子晶体结构生成、跨尺度性能预测优化、实验数据增强与模拟等方面已经得到了广泛的研究与应用^[37，52]。在电磁防护材料研究中，深度生成模型可以突破经验限制，有望生成超越人为设计能力的新型材料。

图神经网络（Graph Neural Network, GNN）是一种专门处理图结构数据的深度学习模型。其核心思想是通过消息传递机制聚合图中节点及其邻居的信息，逐步更新节点的表示，从而捕捉图的结构特征和节点间复杂的依赖关系，包括图卷积网络、图注意力网络、自编码器、时空图神经网络等^[53-55]。图神经网络能够有效捕捉复杂关系间的模式，在节点分类、链接预测等任务中表现优异，且具有良好的可拓展性和灵活性，在晶体属性/聚合物性能预测、材料可视化筛选、分子动力学模拟、原子级扩散机制建模等方面具备优势^[36，56-58]。GNN尤其适用于包含复杂拓扑关联的电磁防护材料，通过构建图结构数据，能够高效捕捉材料内部多参数之间耦合关系对性能的影响，指导高性能材料设计。

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的分支之一，通过智能体与环境的交互来学习最优策略，以最大化长期累计奖励，其主要特点在于以“试错”方式尝试不同动作、接收环境反馈并逐步优化策略，无需预定义数据集^[59-61]。强化学习的主要目标是在复杂不确定的环境中找到一个长期收益最大的策略，智能体的行为方式由策略定义，仅依赖于环境反馈的奖励信号，在处理数据稀缺、状态空间庞大、动态变化的任务时仍能有效学习，因此在高维结构参数自动优化、工艺动态调节时表现出色^[62–63]。RL在电磁防护材料的多阶段求解或工艺优化中具有巨大应用潜力，能够有效降低人为参与，提升策略优化的客观性。

物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks, PINN）是在神经网络模型中嵌入物理定律的机器学习方法，通过融入物理约束，以确保模型的预测结果符合物理规律。其核心思想是通过在损失函数中引入物理信息（如偏微分方程的残差、边界条件和初始条件）来约束神经网络的学习过程，从而提高模型的准确性和输出的可解释性^[64-66]。其核心特点在于强制模型输出符合物理规律，可以在小样本数据量的情况下实现较强的泛化能力，但同时由于物理约束的增加，使得计算成本更高，因此在处理高维数据时需要优化算法及架构设计，以权衡效率和精度。PINN通过物理与数据的协同驱动，为材料研发提供了高精度、低成本的数字化解决方案，尤其在逆问题求解、多物理场耦合、复合材料设计预测、晶体材料生成式设计等复杂场景中展现出不可替代的价值^[67-69]。通过物理规则的嵌入，PINN可突破电磁防护材料研发时所面临的数据驱动局限，推动材料的性能边界挖掘。

长期以来，电磁防护材料的设计受限于“专业/经验依赖性强”、“高维设计空间耦合复杂”、“结构-性能跨尺度关联建模困难”等因素，难以适应快迭代、智能化的电子信息系统要求。而上述AI模型恰恰展示了人工智能技术在材料科学领域高度的适配性，通过结合AI强大的隐空间映射能力、学习/决策机制、以及物理规律嵌入特性，不仅实现了研发效率的大幅跃迁，更能突破传统方法难以企及的性能边界，有助于构建“需求牵引→结构生成→工艺优化→验证迭代”的材料研发全链条智能闭环，为下一代电磁防护材料的智能高速迭代提供支撑。

2.   AI赋能电磁防护材料典型案例

针对电磁防护材料研发面临的核心挑战，研究者们正积极引入人工智能技术，并在该交叉领域展现出显著的应用潜力。相关研究已取得实质性进展，有效提升了材料设计、性能预测及结构优化的效率与精度。为系统呈现这一前沿融合方向的最新成果，本节将聚焦AI赋能的代表性研究案例，并依据其核心逻辑范式，分别从正向预测（材料/结构→性能）与逆向设计（目标性能→材料/结构）两方面进行阐述。

2.1   正向预测模型典型案例

正向预测模型是指由材料的结构特征（如成分组成、微观构型、几何模型）出发，预测其电磁响应特性的神经网络模型，符合“第一性原理”的逻辑因果链，且遵循工程实践的一般规律。相比于传统经验试错或严格物理求解法，正向预测模型的核心优势在于数据驱动和计算效率，通过在已有高质量数据集合基础上快速、系统地构建虚拟映射空间，以较低的成本揭示复杂的“特征→性能”的关联规律。

正向预测模型在电磁防护材料应用的典型思路是：首先通过理论计算、模拟仿真或试验测试得到大量原始数据，经筛选、预处理后提取决定材料电磁特性的关键设计参数，组成结构-响应配对数据集；随后根据任务类型选择合适的神经网络模型，训练学习特征到性能的映射关系；最后便可利用训练好的模型快速预测新材料性能，或结合启发式算法，快速筛选满足目标特性的材料，以实现电磁防护材料的定制设计。

南京理工大学的常惠玉等人提出将反向传播（BP）神经网络算法应用于金属网格电磁屏蔽效能预测，以金属网格的线宽、介电厚度、表面电阻等为输入参数，通过全波仿真生成包含20 000个样本的训练数据集，训练后的网络可准确预测300 MHz～20 GHz频段内金属网格的屏蔽效能（相对均方偏差约5%）及给定频段内的最小SE值，其设计流程如图1（a）所示。该方法相比传统方法效率更高、消耗内存更少（如预测线宽时，神经网络模型耗时15 s、内存消耗3.5 MB，而CST软件耗时20 s、内存消耗300 MB）^[70]。河北工业大学的马靖男博士构建了一种基于深度神经网络（DNN）的正向预测模型，用于超材料吸波体电磁吸收性能的快速预测。模型的训练流程如图1（b）所示，以MMA的6个关键几何参数为输入，吸收率为输出，通过采用Softplus+ReLU组合以及Dropout率随层深递减的策略有效抑制过拟合，实现模型的高精度（＜5%误差）与轻量化（3 MB模型）设计。该模型训练完成后，单次预测时间为毫秒量级，相较于全波仿真大幅缩短^[71]。

图  1  文献[70]和[71]中的正向预测神经网络模型训练流程

Figure  1.  Flowchart of forward prediction networks in references [70] and [71]

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北京航空航天大学苏东林团队提出一种基于深度神经网络的正向预测模型SCS-Net，成功解决带孔缝异形复合材料结构的电磁屏蔽效能预测难题，其流程图如图2所示。该模型通过多维度融合输入特征（材料属性、结构几何特征、电磁波入射参数），构建端到端映射，实现SE值高精度预测（单频点预测误差小于0.1 dB）。针对测试数据稀缺的行业难题，团队提出测算数据融合方法（Measurement-Computation Fusion, MCF），通过融合20 000组高置信度仿真数据与200组实测数据，构建协同训练机制，显著提升模型泛化能力，大幅降低对实验数据的依赖，为航空航天复杂结构的电磁安全性设计提供了高效工具。相比传统方法，该SCS-Net模型有效降低了损失函数的预测误差，对测量数据的预测精度最大提升23.88%^[72]。

图  2  SCS – Net模型预测带孔缝复合结构S参数和等效电磁参数的流程图^[72]

Figure  2.  Flowchart of SCS-Net for predicting the S-parameters and equivalent electromagnetic parameters of slotted composite structures^[72]

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正向预测网络通过构建关联特征与响应的模型，解决了电磁防护材料物理求解复杂、优化效率低的问题，将其作为代理模型替代传统的理论计算或实验测试，再结合启发式算法，有望实现电磁防护材料的高效优化设计。国防科技大学针对传统ESS设计所面临难题，以人工智能为着力点，将ESS设计时的高维特征转换为关联其状态参数的数学矩阵模型，构建“设计空间”到“响应空间”的神经网络，赋能两种工作状态下ESS电磁性能的高效预测；随后结合粒子群算法，实现同频位置ESS透波性能与防护效能的同步优化，如图3所示^[49]。所设计的ESS在性能方面优于同类型结构，在目标频点附近具有低插入损耗（＜0.2 dB）和高防护效能（＞25 dB），即能够在保证电子设备正常工作的同时，自适应地屏蔽大部分同频强电磁信号；设计效率方面，将传统仿真优化时间压缩6成以上，且能够根据需求快速定制。该工作推动ESS设计由“仿真+经验”向“理论+数据+AI”的研发新模式转变，与传统方法相比大大提升了设计效率、减少了资源消耗和专业依赖。通过正向预测模型+优化算法的方式，展示了人工智能手段在高性能电磁防护材料快速定制设计方面的巨大潜力^[49]。

图  3  基于机器学习的离散编码型ESS设计流程^[49]

Figure  3.  Total schematic of the process for the design of discrete-coded ESS based on machine learning^[49]

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土耳其比尔肯特大学的T. B. Kanmaz等人提出基于U-Net架构的多任务神经网络，实现超表面电磁响应的正向预测，如图4所示。该工作针对金属线、三角形网格、随机柱体三种配置，采用含一个共享编码器和六个解码器的多任务网络架构，以超表面几何结构的二进制图案（如纳米柱的折射率横截面）为输入，输出电磁近场响应中电场分量的实部和虚部（共6个通道）。通过上述过程，实现了三种配置下的高预测精度，如三角形网格配置的均方误差达5.76×10⁻⁷，随机柱体配置在7个频段的热点检测F1分数超73%。该方法相比传统数值模拟方法大幅缩减计算时间，能预测完整电磁近场响应并考虑单元间耦合效应。基于该正向预测模型，随后通过单任务网络，以电磁近场响应为输入，输出超表面几何结构，实现了按需设计，其精确率、召回率和F1分数均超98%^[73]。

图  4  基于U-Net架构的多任务神经网络实现三种超表面构型近场响应正向预测的过程^[73]

Figure  4.  Forward prediction process of three types of metasurface configurations based on a multi-task neural network with U-Net architecture^[73]

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2.2   逆向设计典型案例

逆向设计是指以材料的性能指标为输入，反向推导出实现该性能所需的材料组分、构型等设计参数的计算模型。它颠覆了传统的“结构决定性能”的因果链，旨在解决由“性能指标”获取“最优结构”这一工程反问题。相比于传统方法以及正向预测模型，逆向设计模型的核心特点在于目标驱动以及全局搜索能力，通过在高维设计空间中系统搜索，构建“性能→特征”的虚拟映射空间，很容易发现非直观甚至超越经验直觉的优异材料构型。

电磁防护材料逆向设计的典型思路是：首先明确材料性能的设计目标及约束条件，并提取关联上述性能的关键设计参数；随后选择合适的优化算法（如拓扑优化、遗传算法、贝叶斯优化），结合预训练的代理模型，或直接训练由性能到特征的神经网络模型，生成能满足目标性能的最优结构参数组合；最终输出可用于下一步验证的电磁防护材料设计方案，实现从性能需求到结构实现的精准、高效设计。

在文献[74]中，浙江大学的李长丰博士提出了一种基于神经网络代理模型与遗传算法协同优化的逆向设计框架，用于开发可重构折纸/剪纸超材料吸波体，如图5所示。该方法在全波仿真获取的数据集基础上，采用人工神经网络训练关联结构参数与反射损耗的代理模型（测试集R²＞0.95）；随后将模型嵌入遗传算法，以目标频段（5～20 GHz）内反射损耗小于−10 dB为目标进行反向参数搜索；通过选择、交叉和变异操作迭代生成最优候选结构，实现超材料吸波体的高效逆向设计，显著降低传统试错法或优化迭代的计算开销。该吸波体结构采用低浓度MXene-PEDOT：PSS墨水（～46 mg/mL）丝网印刷制造，具有低密度、负泊松比等优异机械性能，结合神经网络的逆向设计过程（如简化输入输出节点、快速收敛），极大提高了设计效率，为低成本、高性能电磁防护材料提供了新范式，在动态环境适应和轻量化应用中意义显著。

图  5  深度学习实现可重构折纸/剪纸超材料吸波体的逆向设计过程^[74]

Figure  5.  Schematic of deep-learning enabled accordion-origami MAs inverse design^[74]

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贵州大学谢兰教授团队提出基于多模态数据融合神经网络的双层电磁屏蔽气凝胶智能设计方法，实现了“正向性能预测-逆向结构生成”的双向闭环设计，其设计流程如图6所示。在正向预测中，通过构建GatedFusion机制，融合材料SEM图像特征与数值参数（填料含量、层厚比等），利用全连接网络建立“结构-性能”映射模型，对X波段屏蔽效能预测精度达到R²=0.992，并揭示孔隙结构对电磁波损耗的量化贡献（34%）；在逆向设计中，采用条件生成对抗网络（cGAN）以及NSGA-II算法，输入目标SE值即可生成满足轻量化（密度＜20 mg/cm³）、高强度（＞86 kPa）的双层气凝胶配方，设计达标率达95.2%。该方法将MXene/CNF气凝胶的屏蔽效能提升至78.6 dB（较传统设计提升102%），研发周期从2年压缩至2个月，成本降低91.6%，并成功应用于5G基站屏蔽罩（实测SE达79.3 dB@10 GHz），为轻量化电磁防护材料的智能设计提供了“需求牵引-智能定制-高效验证”的新范式^[75]。

图  6  基于多模态数据融合神经网络的双层电磁屏蔽气凝胶智能设计流程^[75]

Figure  6.  Design process of bilayered electromagnetic interference shielding composite aerogels based on multimodal data fusion neural networks^[75]

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中国科学院西安光学精密机械研究所超快光科学与技术全国重点实验室在太赫兹频段超表面逆向设计领域取得新进展，提出了一种融合物理机制分析与深度学习算法的逆向设计策略，如图7所示。通过多极矩散射能量理论，系统分析超构单元与太赫兹波相互作用的物理机制，并据此设计性能优异的超构单元，构建高质量数据集。通过结合深度神经网络和迁移学习算法，该策略降低了神经网络对训练数据的需求（从16 915组数据降至5 039），减少了迭代次数。测试结果表明，神经网络预测值与实际仿真值的相对误差仅为10⁻⁴量级。基于此，研究团队构建了在0.7～1.3 THz频段具有透射/反射双功能的宽频段聚焦涡旋太赫兹波产生器，平均聚焦效率高于48%（传统方法仅为20%）。该研究为多功能超表面提供了高精度的高效逆向设计方案，有望拓展多功能电磁防护材料在片上太赫兹通信和成像系统等领域的应用^[76]。

图  7  高精度超表面逆向设计方法框架^[76]

Figure  7.  Framework for the high-precision metasurface reverse design method^[76]

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韩国釜山国立大学的Han-Ik On等人提出一种基于深度学习的目标驱动设计方法，用于X波段电磁吸波体的优化设计，其采用变分自编码器（VAE）、宽残差网络（WRN）作为模拟器，并结合协方差矩阵自适应进化策略（CMA-ES）实现吸波体的逆向设计，如图8所示。该工作首先训练WRN模拟器，实现从16×16二进制像素的导电图案预测反射谱曲线；随后训练 VAE，使其能输入并输出相同的对称图案，提取解码器用于后续生成；最后通过CMA-ES在VAE的潜在空间搜索最优图案，结合WRN模拟器评估性能，迭代优化直至收敛。该方法优化得到的吸波体在X波段吸收率最高可达97.49%，性能超过训练集中的最佳样本，吸收带宽扩展至7～13 GHz，且预测时间仅需毫秒级，实现了电磁吸波体的高效自动化设计^[77]。

图  8  基于潜在空间搜索策略的新型变分自编码器实现微波吸波体优化设计的过程框图^[77]

Figure  8.  Framework of the optimal design process of microwave absorber using novel VAE from a latent space search strategy^[77]

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综上所述，AI驱动的正向预测与逆向设计范式，正在逐步重构电磁防护材料的研发路径。正向预测模型通过建立材料组分/微构等设计参数与电磁响应的隐式映射关系（如深度神经网络替代高频电磁仿真），显著加速了高性能候选材料的筛选进程；逆向设计方法则突破传统经验局限，基于目标性能约束（如特定频段吸收率、防护效能最大化）智能反演最优材料构型（如生成对抗网络合成定制化超材料），开辟了性能导向的主动设计新维度。两类范式协同推进，不仅将电磁防护材料研发周期压缩数倍，更有望在轻量化、多功能、智能超表面等前沿方向实现突破。

3.   AI赋能电磁防护材料研究相关思考

尽管前述AI驱动范式在电磁防护材料设计中展现巨大潜力，其技术赋能深度仍受限于跨学科协同不足导致的系统性壁垒。当前，该领域研究多聚焦某一理想场景下的方法验证，在面向工程应用时尚存多方面阻碍。本部分将深刻剖析限制AI赋能电磁防护材料研究所存在的挑战，并针对性提出解决方案。

3.1   存在挑战

数据层面：分析第二部分典型案例可知，无论是正向预测还是逆向设计，AI模型在电磁防护材料研究中的效能和深度都高度依赖数据集的完整性与一致性，而该领域数据生成过程尚存在多重瓶颈。从数据获取环节分析，电磁防护材料的核心特征参数（如介电常数、磁导率等本征电磁参数，孔隙率、晶界分布等微观构型特征，以及拓扑构型、排列方式等超材料结构参数）与功能响应数据（包括电磁屏蔽效能、透波系数、能量吸收率等）的获取高度依赖精密实验、高通量计算与全波仿真。当前，该领域研究的数据集来源大多来自全波仿真计算，这种方式虽能自动、批量生成大量高保真数据，但针对复杂拓扑结构或材料的电磁响应模拟，单一样本的全波仿真需占用高集群的GPU算力，大规模数据集的生成往往需要跨机构计算资源协同。

更深层次的问题在于数据生成的多因素耦合特性：如1.1节所述，电磁防护材料的研发设计、性能表征是一个多因素耦合的复杂科学问题与技术难题。材料成分、制备工艺、工作环境等因素的微小变化均会引发电磁性能的非线性波动，导致数据分布呈现强异构性。此外，由于该领域内数据治理体系尚未成熟，企业的生产级数据与学术界的计算、实验数据存在描述维度、精度、标准的差异，形成“数据壁垒”，使得跨源数据融合需额外投入大量数据清洗成本。这种“数据孤岛”的存在不仅降低了模型训练的样本多样性，更导致预训练模型在不同场景下的迁移效率骤降，难以应对日益增长的需求。

物理可解释性：尽管数据驱动型神经网络能够在虚拟空间建立输入输出之间的隐式映射，但由于缺乏对电磁响应的显示映射，在电磁防护材料设计中常面临“黑箱困境”，在某些多物理场耦合的复杂场景下其隐式映射机制与电磁学底层规律的脱节可能生成违背物理规律的结果，引发不可控风险。电磁防护材料的功能响应本质上遵循麦克斯韦方程组、坡印廷定理等物理世界规律，而神经网络的非线性拟合可能忽略这些约束。例如，在采用AI技术设计能量选择表面结构时，模型可能生成“防护效能为负数”的拓扑构型，此类结果虽能通过数据拟合得到验证，却违背电磁波传播的基本原理，导致实际制备时完全失效。

物理信息缺失对模型泛化能力的制约在极端场景中尤为突出。电磁防护材料常需应用于某些强脉冲或复杂等离子体分布的极端环境，此类场景下的材料性能数据具有很强不确定性，且样本量极少。当物理先验信息未被纳入模型架构时，神经网络可能将某些无关噪声误判为关键特征，导致过拟合。此外，电磁防护材料的多尺度耦合特点也加剧了物理可解释性难题，材料的宏观电磁性能由微观结构和介观构型共同决定，现有数据驱动型网络难以显式建模这种跨尺度关联，导致设计方案的优化方向无法被追溯，极大限制了对材料改进优化的指导价值。

应用推广方面：AI技术在电磁防护材料领域的落地面临由学术研究到体系应用的多重鸿沟。由第二部分案例可以看出，现有AI赋能电磁防护材料的研究大多停留在实验室层面，依赖静态数据集实现某一场景下的材料设计（例如在固定频段、单一温度下优化材料的厚度、线宽等单一参数）。而在实际场景中，动态多变的电磁环境对模型的调控能力、泛化能力和鲁棒性等提出了更高的要求，现有模型若仅依赖离线训练数据，则难以应对此类动态输入。

人才断层是另一核心瓶颈。AI技术在电磁防护材料领域的深入发展需要研究者同时掌握人工智能相关技术手段（如深度学习框架搭建、超参数调优等）、电磁计算基本知识（如电磁学基础理论、全波仿真技术等）、材料制备工艺（如磁控溅射参数优化、材料配比合成等）。但当前AI专业与材料、电磁学专业的交叉不够深入，导致兼具上述几类专业背景的复合型人才稀缺，严重制约了该交叉领域的技术深度整合与创新突破。

标准体系的缺失进一步阻碍该领域的规模化应用。目前，领域内既无统一的数据集描述标准（如电磁参数的测试环境标注、材料成分的编码规则），也缺乏AI模型的评估基准（如评估“屏蔽效能预测模型”时，部分研究采用均方误差，另一部分则以相对误差为基准），使得不同模型的性能无法横向比较。标准的缺失导致企业、学术界等不同团体对AI设计方案的可信度存疑，导致额外成本投入和重复验证，限制了材料的规模化应用。

3.2   具体思考

针对电磁防护材料智能设计在数据层面、物理可解释性以及应用推广方面存在的问题，可从以下三方面探索解决方案：

（1）构建电磁防护材料基因库。依托文献挖掘、高通量试验、大规模云计算等手段，建立覆盖全研发周期的电磁防护材料基因库。在数据来源上，通过自然语言处理技术从现有文献中提取历史数据，采用高通量试验平台生成批量样本数据，并利用云端仿真集群生成多物理场耦合环境下的计算数据，形成跨尺度、跨场景的原始数据集合。

随后，采用海量数据清洗、筛选、特征提取等数据预处理技术优化数据组成、格式，并针对性解决异构性问题。具体的，采用主成分分析、傅里叶子空间变换以及自编码器等方法压缩数据冗余特征；通过联邦学习框架实现跨机构数据联合训练，在不泄露原始数据的前提下提升样本多样性，并通过参数交换实现全局优化。值得一提的是，所构建的电磁防护材料基因库需具备动态扩展能力，支持用户实时上传新数据，并自动更新特征图谱，最终形成材料成分/结构形式、工艺参数、以及电磁响应特性的多维度关联网络，为材料的智能设计提供全链条数据支撑。

（2）发展数据-物理融合驱动神经网络模型。通过“硬约束+软融合”的策略将电磁学物理规律嵌入神经网络，构建可解释的智能设计框架。在模型结构层面，采用物理层-数据层的双分支架构：其中物理层基于先验信息约束推导解析解，确保输出结果满足所预设物理规律；数据层则通过神经网络模型完成特征提取、非线性拟合等过程。两者通过注意力机制动态融合，并根据需求设定二者权重，以满足不同任务场景。

针对小样本与极端环境场景，开发专用型数据增强技术。例如采用深度生成模型，基于已知数据和物理规则限定，生成物理可信的虚拟样本；或引入迁移学习策略，将微波频段的现有数据作为预训练基础，通过微调后适配太赫兹等稀缺数据场景，同时利用多尺度特征融合技术提升模型对跨尺度问题的建模能力。最终形成的数理双驱型混合模型既能通过数据驱动提升设计效率，又能依托物理约束保证结果的可靠性，实现了求解精度与效率的兼顾。

（3）推动领域数据共享、构建标准化协议。以数据共享、标准统一、评估规范为核心，推动领域技术落地。在数据共享层面，由行业协会牵头组建涵盖高校、科研院所、军工企业、材料厂商的跨机构联盟，建立分布式数据平台，通过区块链技术实现数据溯源与权限管理，并采用统一的格式规范数据存储标准，解决跨平台数据读取难题；在标准统一方面，制定电磁防护材料专用数据描述符规范，明确核心参数的定义与标注规则，保证不同来源数据的可对比性；在评估规范方面，从材料关键性能指标、模型的基础指标、以及不同场景下的适配性要求出发，通过产学研协同，形成从数据采集到模型部署的全流程评估标准，实现材料研发各个环节的无缝衔接，加速技术从实验室向工程应用的转化效率。

4.   结　论

当前，人工智能技术正深刻重塑材料科学的研究范式，通过破解高维参数优化困局与经验试错路径依赖等难题，显著加速了材料研发的智能化进程。电磁防护材料作为材料科学在电磁环境效应领域的重要分支，其研发面临多参数耦合复杂、跨尺度设计困难等设计挑战。本文聚焦该领域核心瓶颈，深刻剖析电磁防护材料研发困境，结合AI赋能材料科学典型案例论证AI技术应用于电磁防护材料的理论适配性；从正向预测与逆向设计双维度综述创新案例，揭示AI赋能带来的效率与效能提升，以及相比于传统方法的变革性价值；最后挖掘该领域在数据层面、物理可解释性及应用推广等维度的深层次矛盾，并提出构建电磁防护材料基因库、发展数理融合驱动神经网络模型、推动构建标准化协议等突破路径，为新一代动态化、智能化、自适应的电磁防护材料提供跨学科方法论支撑。