谷歌DeepMind打造自动化实验室，材料科学研发与固态电池迎新机遇

2025年12月11日，人工智能领域迎来一项突破性合作：谷歌旗下DeepMind宣布与英国政府深化合作，计划于2026年在英国建立首个专注于材料科学的自动化实验室。该实验室将通过机器人进行实验，最大限度减少人为干预，旨在显著缩短电池、半导体等领域新材料的研发时间。这一动向不仅标志着AI驱动科学研究的实质性进展，也为A股市场中布局材料科学研发、固态电池及先进材料的公司提供了明确的投资线索。

技术路径的颠覆性创新

DeepMind将实验室定义为“自动化”设施，核心在于通过机器人完成实验流程，减少人工干预。其目标直指医学成像、太阳能电池板和芯片材料的研发，并计划为英国科学家提供优先访问其科学模型（如DNA分析、天气预报模型）的权限。这种“AI+机器人”的融合模式，有望将新材料发现周期从传统的数年缩短至几个月。

战略意图：抢占AI科学应用制高点

谷歌通过与英国政府的合作，推动其云服务和Gemini模型在公共部门的落地。这一布局旨在对抗微软和OpenAI的竞争，同时深化其在核聚变能源等前沿领域的参与。此次合作还涉及与英国人工智能安全研究所的数据共享，重点关注AI推理过程监控和经济影响评估，凸显其技术安全与商业化并重的策略。

产业影响：从“经验驱动”到“数据驱动”

传统材料研发依赖大量试错，而AI可通过模拟和自动化实验快速筛选候选材料。例如，DeepMind此前已通过AlphaFold预测蛋白质结构展现潜力，此次拓展至材料科学，将直接助力固态电池电解质、高频芯片衬底等关键材料的创新。

道氏技术（300409.SZ）：

公司是A股中少数明确将“AI for Science”作为战略方向的企业。其参股芯片公司芯培森，开发基于非冯·诺依曼架构的分子动力学计算系统，并共建赫曦原子智算中心，专注于材料研发的算力支持。2025年第三季度，公司扣非净利润同比增幅达456.29%，同时全面布局单壁碳纳米管、固态电解质等固态电池材料，与DeepMind实验室的研发方向高度契合。

旗下AI电子布产品线（包括Low-DK二代布、Low-CTE布）需求旺盛，产品用于高频高速通信场景，与AI算力基础设施扩张直接相关。中期财报显示，其AI材料业务已成为业绩核心驱动力，预计第三季度延续增长。

铜冠铜箔：

其HVLP系列铜箔产品批量出货，满足高性能算力设备对材料传输效率的要求。作为AI服务器PCB关键材料，受益于全球数据中心建设浪潮。

公司主营星载相控阵T/R芯片，技术壁垒高。DeepMind实验室对芯片材料的聚焦，可能推动半导体衬底材料创新，为其上游供应链带来机会。

子公司天银星际为低轨卫星提供恒星敏感器，太空数据中心需卫星网络支持，其产品间接受益于AI算力基建的太空延伸。

材料研发效率跃升

AI可通过分子动力学模拟加速材料筛选，例如单壁碳纳米管的合成工艺优化，传统需上千次实验，而AI模型可将周期压缩至原有时长的1/10以下。道氏技术已通过此类技术降低研发成本。

固态电池商业化提速

DeepMind重点关注的电池材料，与全固态电池技术路线重叠。预计到2027年，全球固态电池市场规模将突破200亿美元，国内布局电解质、高镍正极等环节的企业有望优先获益。

国产替代与技术闭环

美国对华技术限制持续，国内AI算力建设需材料自主化支撑。中材科技的电子布、道氏技术的碳纳米管等产品已实现国产替代，政策扶持下市场份额有望进一步扩大。

谷歌DeepMind的自动化实验室计划，揭示了AI革命正从虚拟算法走向实体材料创新。在这一浪潮中，A股的道氏技术、中材科技等企业凭借前瞻布局，已在AI驱动研发与关键材料领域占据先机。随着技术范式的颠覆性演进，那些将实验室数据转化为产业优势的公司，有望成为新质生产力时代的赢家。