《新材料中試平臺建設指南(2024—2027年)》專家解讀系列文章之二：推進重點領域新材料平臺建設 加快形成新質生產力
 

　　中國石油化工集團有限公司首席科學家、中國工程院院士 孫麗麗
 

　　黨的二十大報告提出，“推動戰略性新興產業融合集群發展，構建新一代信息技術、人工智能、生物技術、新能源、新材料、高端裝備、綠色環保等一批新的增長引擎”。新材料產業作為戰略性、基礎性產業，是現代化產業體系的重要支撐；發展新材料產業是加快形成新質生產力、增強發展新動能的重要途徑，對推動我國傳統產業升級、培育新興產業具有重要意義。經過多年的發展，我國新材料產業在產業規模、體系建設、技術創新等方面取得了長足進步，已經形成了全球門類最全、規模第一的材料產業體系和生產能力。與此同時，我國原材料工業低端產品嚴重過剩與高端產品供給不足并存，仍面臨關鍵材料、核心技術與裝備自主可控水平不高等突出問題，其中重要原因之一是我國科研成果轉化體系和中試服務能力還不夠健全，未能充分發揮中試平臺作為連接實驗室研究與產業化發展的重要橋梁作用，大量科研成果難以高效轉化為生產力，制約了新材料產業的高質量發展。
 

　　我國高度重視新材料產業發展和新材料中試平臺建設。近日，工業和信息化部、國家發展改革委聯合印發《新材料中試平臺建設指南(2024—2027年)》(以下簡稱《建設指南》)，明確提出新材料中試平臺建設的總體要求、重點領域、主要建設任務、建設路徑和組織保障，旨在加快破解我國新材料領域中試平臺統籌布局不夠、建設質量不高、服務支撐不足等問題，著力打造一批設施條件好、轉化能力強、運營機制活、輻射范圍大的高水平新材料中試平臺，為加快推進新型工業化、建設現代化產業體系、發展新質生產力提供有力支撐。《建設指南》的發布對于進一步落實《制造業中試創新發展實施意見》《“十四五”原材料工業發展規劃》等文件要求，指導推動新材料中試平臺的高水平布局及建設具有重要作用。
 

　　近年來，我國多省市加大力度推進新材料中試平臺(基地)建設，并取得重要進展。如在石化化工領域，已在天津南港工業區建成全球體量最大、研究領域覆蓋最全面的化工新材料中試基地——中國石油化工股份有限公司北京化工研究院天津科學試驗基地，賦能提升石化新材料研發水平及產業轉化能力；在鋼鐵等其他領域，也已有多個新材料中試平臺(基地)建設運行，多省市也正在積極支持推進新一批新材料中試平臺(基地)的規劃建設。為指導總體布局謀劃，《建設指南》明確聚焦石化化工、鋼鐵、有色金屬、無機非金屬、前沿材料等重點領域建設新材料中試平臺，要以突破帶動效應明顯的關鍵共性技術為出發點，以實現標志性材料產業化為落腳點，并提出到2027年，力爭建成300個左右地方新材料中試平臺，擇優培育20個左右高水平新材料中試平臺，打造專業化建設、市場化運營、開放式服務的中試平臺體系，支撐新材料產業中試服務能力和供給水平提升。因此，我國新材料中試平臺的建設，不僅要強化布局數量，更要聚焦重點領域中“觸類旁通”效應明顯、行業進步帶動性強的關鍵共性技術，在建設質量和專業化服務水平上培育打造高水平標桿。
 

　　為提升新材料中試平臺的建設質量和服務支撐水平，《建設指南》重點圍繞平臺基礎條件能力、技術支撐能力和公共服務能力提出了主要建設任務。在基礎條件能力方面，重點強化試驗場所中試全過程所需的相關配套設施建設和完善數智化建設，提升平臺設施條件；在技術支撐能力方面，著力建強技術篩選及評估、技術驗證與熟化、技術成果推廣等核心功能，開展工藝技術、專用裝備的放大和系統集成研究，積極培育復合型人才隊伍，提升平臺技術轉化能力；在公共服務能力方面，重點以服務創新企業、科研院校等為主體，并拓展提供知識產權布局、數據信息、咨詢培訓等全鏈條市場服務，豐富平臺運營機制。這些任務舉措為高水平建設新材料中試平臺奠定了重要基礎，保障中試平臺可持續發展。
 

　　中試平臺是連接科研與產業化的關鍵環節，對新材料技術的快速迭代和市場應用至關重要，需要政府、企業、研究機構和高校等緊密合作，并在政策支持、資金投入、人才培養、技術研發及產業化、運營管理等模式方面持續完善。圍繞《建設指南》總體要求，相關建議有：一是持續強化企業創新主體地位，積極支持行業領先大型企業牽頭建設中試平臺，充分發揮其在基礎研發-工程設計-生產運營等方面的綜合能力，以及在人才、技術、資金、管理和市場等多方面優勢，與產業發展需求緊密結合，確保平臺能夠有效服務于新材料的研發和產業化。二是推動中試基地相關協作平臺建設，建立統一、開放的中試基地裝備協作共用平臺，促進中試基地裝備的開放與共享，構建中試共享服務體系的新格局。三是支持在重點區域或行業內建立新材料中試示范基地，通過這些基地的建設和運營，探索可復制、可推廣的經驗，推動新材料中試平臺的廣泛建設。四是強化數智化技術在中試平臺建設中的應用，如通過數字孿生技術應用于復雜系統的設計、建造和運維，通過人工智能技術開展工藝過程優化、工業風險識別、預測性維護、超前預警預防，應急處置與追溯分析等應用，提前解決實際生產中可能存在的問題，加速新材料產業化進程。