超材料，作为一类独具特性的人造物质，超越了自然界中传统材料的范畴，展现出非凡的性能。特别是那些具备热辐射性能的超材料，能够有效“转移”多余热量至外部环境，实现物体的自主降温，这一特性在无需能耗的辐射冷却、电子设备的热管理以及人体热调节等领域展现出巨大的应用潜力。

科学家们一直致力于探索如何高效、精准地设计出满足特定需求的热辐射超材料。然而，传统设计路径既耗时又费力：微结构作为超材料超越自然限制、实现特殊功能的关键，其设计与材料组分的组合可能性高达数百万种，犹如在黑暗中摸索迷宫的出路，高度依赖于经验积累与不断试错。

周涵教授指出，采用传统方法筛选五万种设计方案需耗费大量时间，而引入AI模型后，借助深度学习技术，仅用时三个月便完成了筛选，并从中鉴别出接近理想状态的1500种候选方案，进一步从中精选出最优设计。

上海交通大学材料科学与工程学院及张江高等研究院的博士生肖诚禹分享了研究灵感：团队从天牛、鱼鳞等生物中提炼了32种基本元素，这些研究成果为后续创新奠定了坚实基础。结合多种材料体系，团队开发了一个AI模型，该模型能迅速且精确地根据所需光谱特性生成多种超材料设计方案，实现了设计范围、效率与性能的整体飞跃。

此AI模型不仅能够“创造”新材料，还能识别出那些更适宜大规模应用且成本更低的超材料。以双波段选择性超材料为例，仅需简单的溶液法在室温下即可制备，并能以涂料形式直接涂覆于砖墙、金属、塑料及玻璃等多种物体表面，犹如为物体披上了一层防晒降温的外衣。

能耗模拟结果显示，在中低纬度区域，将该材料应用于建筑屋顶可达到75 MJ/m²的理论节能效果，相当于节约了20度电。此外，鉴于其低成本与灵活的应用方式，该材料在零能耗辐射冷却、建筑节能、航天热控制等重要领域具有广泛应用前景，有力推动了相关领域的技术进步与产业化进程。

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