论文题目：AI-driven design of powder-based nanomaterials for smart textiles: from data intelligence to system integration

期刊：Advanced Powder Materials

DOI：https://doi.org/10.1016/j.apmate.2025.100356

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本综述聚焦于人工智能驱动的粉体纳米材料在智能纺织领域的设计与应用。文章系统梳理了AI在材料结构设计、性能预测、工艺优化及系统集成中的关键作用，涵盖碳基、金属基及框架类粉体材料等多个方向。同时，探讨了智能纺织系统在能量采集、传感与人机交互中的发展前景与面临的挑战，并提出了未来AI与材料科学深度融合的研究路径。

01 文章摘要

随着人工智能（AI）在材料科学领域的迅速发展，粉体纳米材料正迎来全新的智能化设计时代。本文综述了AI在碳基、金属基及框架类粉体材料中的结构设计、性能预测、合成优化与系统集成等关键环节的应用。通过引入机器学习、生成模型与强化学习等算法，AI能够加速材料发现、优化功能耦合，并赋能纺织系统实现能量采集、智能感知及自适应响应等功能。文章还总结了AI在智能纺织中的典型应用实例，分析了数据稀缺、模型通用性与可制造性等挑战，并提出了未来在多模态学习、自主实验与伦理可持续设计方面的研究方向。

02 研究背景

图1. AI辅助先进粉末材料在智能纺织品中的应用概览。

智能纺织（Smart Textiles）是集成材料科学、柔性电子与人工智能技术的前沿交叉领域，其核心在于让织物具备感知、响应与自适应能力。实现这些功能的关键在于功能性粉体纳米材料，包括碳基、金属基及框架类纳米粉体，它们凭借高比表面积、可调结构与优异的电学、热学及化学性能，成为柔性可穿戴系统的理想构件。然而，粉体纳米材料的性能受成分、结构、尺寸及界面复杂耦合影响，传统“经验—试错”式研究方法难以在高维设计空间中高效优化。与此同时，智能纺织系统的多功能集成（如能量采集、健康监测、柔性感知等）对材料的可控性与可制造性提出了更高要求。

在此背景下，人工智能（AI）与机器学习（ML）作为新一代数据驱动工具，展现出在材料发现、性能预测、结构优化与工艺控制方面的巨大潜力。通过深度学习、迁移学习、强化学习等算法，AI能够揭示复杂材料体系中的结构—性能关系，实现快速筛选与逆向设计。本综述围绕AI驱动的粉体功能材料设计在智能纺织品及其系统集成展开，系统总结了AI在材料设计、性能调控及纺织应用中的研究进展，并对其面临的挑战及未来发展方向进行了展望。

03 创新点

（1）针对粉体纳米材料体系复杂、参数维度高的问题，本文提出从数据采集—算法建模—实验验证的系统化设计思路。通过整合多源数据（数据库、实验与仿真结果），结合监督学习、生成模型与强化学习等算法，实现从结构设计到性能预测的闭环优化，为复杂粉体材料的可控合成与纺织集成提供新范式。

（2）突破传统经验依赖，系统总结AI在碳基、金属基及框架类（MOF/COF）粉体材料中的关键应用。机器学习在碳基材料中实现导电性与柔性平衡优化，在金属基纳米颗粒中实现形貌与尺寸的可控设计，在MOF/COF中完成吸附性能与稳定性的高通量筛选，显著提升了性能预测准确性与多目标优化能力。

（3）结合AI算法与功能粉体，实现材料—结构—系统三级协同。AI不仅用于材料设计，还扩展至智能织物的感知、能量采集与自适应控制环节，推动智能纺织从单一功能向多模态交互和自主响应方向发展。同时，文章前瞻性地提出多模态学习、自动化实验与可持续设计等未来研究方向，为AI赋能柔性可穿戴系统提供理论与实践基础。

04 文章概述

本综述重点阐明了人工智能（AI）在粉体纳米材料设计与智能纺织应用中的关键作用。粉体纳米材料具备高比表面积、可调结构及多物理响应等特性，但其成分复杂、参数维度高，使传统实验与理论方法难以高效实现精准设计与性能优化。AI的引入为这一问题提供了高效解决方案。文章首先介绍了AI在材料科学中的基本流程，包括数据收集与预处理、特征提取、模型构建与评估优化等关键环节。随后，重点综述了AI在碳基、金属基及框架类粉体材料中的应用实例，涵盖结构设计、性能预测与功能优化等方面。最后，总结了当前研究中存在的数据稀缺、模型可解释性及可制造性等挑战，并展望了未来结合高通量实验、自动化建模与多模态学习的发展方向。

4.1 粉末材料人工智能基础

4.1.1 核心算法与范式

人工智能在粉体纳米材料研究中的应用主要依托于机器学习、深度学习与强化学习等核心算法。机器学习通过训练模型学习材料的成分、结构与性能之间的潜在映射关系，实现性能预测与逆向设计；深度学习利用多层神经网络对复杂非线性特征进行自动提取，适用于高维材料体系的模式识别与属性预测；强化学习则引入反馈机制，通过“试错—优化”策略实现材料设计、工艺参数选择及系统控制的自适应决策。这些算法共同构建了粉体材料研究中的“数据驱动—模型学习—性能优化”范式，为突破传统经验主导的材料开发模式提供了理论基础与技术路径。

图2. 核心算法和范例。（a）使用CGCNN的迁移学习解决了材料属性预测监督学习中的数据稀缺问题；（b）生成模型加速了新型二维材料的逆向设计和发现；（c）深度强化学习用于逆向无机材料设计

4.1.2 数据基础设施和主动采样

高质量的数据是AI驱动材料设计的核心。粉体材料研究的数据基础设施主要包括开放数据库、实验数据与模拟数据三大来源，涵盖晶体结构、能带特性、粒径分布、热力学与电学参数等信息。为了克服粉体体系中数据稀缺与分布不均的问题，研究者引入了主动采样（Active Learning）策略，使模型能在不断学习中自主识别最具价值的数据样本，从而以更少的实验和计算代价获得更高精度预测。与此同时，建立标准化数据接口与多模态数据融合平台，正成为实现粉体材料AI化、自动化的重要方向。

图3. 数据基础设施和主动采样。（a）通用MEGNet图形网络能够对分子和晶体进行准确且可转移的属性预测（b）从模拟TRPL数据中提取材料属性的多参数工作流程。

4.2 用于智能纺织品的人工智能粉末纳米材料

人工智能赋能的粉末纳米材料为智能纺织品带来了结构、性能与功能的多维革新。通过引入机器学习、深度学习与强化学习等算法，AI能够在庞大的材料空间中实现成分筛选、微结构优化与性能预测，从而高效指导碳基、金属基以及框架类纳米材料的定向设计与系统集成。这一过程打破了传统实验依赖的“经验—试错”模式，使得柔性可穿戴纺织品具备了更高的灵敏度、稳定性与自适应性。

4.2.1 碳基纳米材料

碳基纳米材料因其优异的导电性、柔韧性与化学稳定性，被广泛用于构建可拉伸导体、能量纺织器件及健康监测平台。AI技术的引入使碳材料的结构优化与功能开发迈入了数据驱动的新阶段。例如，CARCO平台通过深度学习模型实现碳纳米结构的自动特征识别与性能预测，显著加速了高性能碳材料的设计流程；基于图像识别的CNT Net框架可在碳纳米管森林合成中实时分类与控制形貌，实现工艺参数与宏观性能的自适应优化。此外，AI结合多模态传感算法，使碳基纤维织物能够实现应变、温度与生理信号的同步感知，为智能健康监测和运动识别提供高灵敏度与实时响应性能。

图4. 用于智能纺织品的人工智能碳基纳米材料。（a）用于碳材料结构设计和功能化的人工智能引导的CARCO平台。（b）用于碳纳米管森林合成中基于图像的分类和属性预测的人工智能优化的CNT Net框架。（c）用于多功能纺织品传感的集成智能健康监测系统示意图。

4.2.2 金属基纳米粒子

金属基纳米粒子因其优异的电学、光学和催化特性，是构建智能纺织能量与信号转换单元的重要基础。AI的介入显著提升了金属纳米粒子合成的精准度与可控性。通过基于决策树的机器学习模型，可快速优化反应条件，实现粒径、形貌与分散度的精确调控；同时，利用自适应算法构建的合成流程能够在实验过程中实时调整参数，降低试验次数并提高产率。此外，AI还推动了金属纳米粒子在柔性系统中的功能拓展——例如基于光谱学习（OST）的仿生人机交互（HMI）系统，通过金属纳米复合膜实现生物信号可视化与能量自供给；结合机器学习辅助设计的刺绣型传感织物，则实现了多点触觉与力学信号的空间映射，为可穿戴交互提供了新范式。

图5. 用于智能纺织品的人工智能金属基纳米粒子。（a）基于决策树方法的机器学习指导下的银纳米粒子合成流程图。（b）用于精确合成银纳米粒子的优化机器学习模型示意图。（c）基于OST的模拟人类生物反应过程的HMI系统的示意图。（d）基于刺绣的多功能可穿戴传感器系统的设计和组装示意图。

4.2.3 金属/共价有机框架纳米材料

金属有机框架（MOF）与共价有机框架（COF）因其高度可设计的孔结构、可调化学环境与优异的比表面积，被视为智能纺织系统中气体吸附、能量存储与化学感知的理想材料。AI技术的引入为其复杂结构与性能间的映射提供了高效路径。通过图神经网络与生成模型，研究者能够在海量候选结构中预测稳定性、吸附容量与电导特性，实现对目标框架材料的高通量筛选。同时，结合强化学习的自动化合成策略，可在实验层面快速迭代优化溶剂、温度与前驱体配比，显著提升可制造性。AI赋能的MOF/COF材料正推动智能纺织在环境监测、自修复及热湿调控方向上实现从“功能叠加”向“系统智能”的跨越。

图6. 用于智能纺织品的AI赋能MOF/COF纳米粒子。（a）用于材料发现和性能预测的ChatMOF的概念和示意图。（b）Uni-MOF框架的示意图，Uni-MOF框架是一种用于大规模三维MOF表示学习的创新框架，专为多用途气体预测而设计。（c）基于COF和AI指导的TENG逐层组装过程。

4.3. 人工智能增强型智能纺织系统：从组件到集成功能

在智能纺织的发展中，人工智能不仅作为材料设计工具，更成为系统集成与功能协同的“中枢大脑”。通过引入机器学习、信号识别与强化学习等算法，AI能够实现从器件级性能优化到系统级智能决策的跨层协同。AI不仅能在材料层面提升能量收集效率与信号响应精度，还能在系统层面实现多模态信息融合、行为识别及自适应反馈，使智能纺织系统具备“感—思—行”一体化的人工智能特征。

4.3.1 智能纺织品的能量收集

AI的引入极大提升了纺织能源系统的设计效率与能量利用率。基于AI算法的材料与结构优化，使得摩擦纳米发电机（TENG）、热电纺织品与光电纤维的能量转换性能不断突破。例如，AI优化的Co-MOF@PVDF TENG可在复杂运动下实现高效机械能收集，并通过与GPS模块耦合，实现可穿戴位置追踪与实时供电；同时，利用深度卷积网络（如MobileNetV2）进行波形识别，可快速分类不同手势信号，实现能量收集与行为感知的双功能集成。在热电纺织系统中，AI通过多参数优化算法调控纱线结构与载流路径，显著提升体热收集效率；此外，AI驱动的材料筛选与结构设计还推动了光电探测器与TENG的融合，实现了如MoS2光电纤维等具备自供能与多维感知能力的可穿戴组件。

图7. 用于智能纺织品的AI增强型能量收集系统。（a）用于AI增强型能量收集和实时GPS供电智能纺织品的可穿戴Co-MOF@PVDF TENG。（b）在大规模图像数据集上训练的预训练MobileNetV2模型被重新用于TENG波形分类，其中归一化混淆矩阵展示了跨手势分类性能。（c）基于可扩展纱线的热电纺织品，通过AI引导的材料优化实现可穿戴体热收集。（d）用于心率和紫外线感应的能量收集TENG供电的可穿戴MoS2光电探测器。

4.3.2 智能纺织品传感平台

AI的核心优势在于数据理解与模式识别，使其成为智能纺织传感系统的关键推动力。通过深度学习与神经网络算法，智能纺织品能够实现从原始信号到语义层行为的高维映射。例如，AI增强型可拉伸透明摩擦电传感器矩阵可实时感知外部压力分布，实现高分辨率触觉成像；AI与Few-Layer Graphene（FLG）纺织应变传感器结合后，可通过神经网络识别声带肌肉运动，实现“静音语音解码”与人机交互；此外，结合自修复材料与AI驱动的多变量数据分析，可构建具备自感知、自校准与实时VOC检测能力的可穿戴健康监测阵列。这些系统通过持续学习与自适应优化，为智能纺织品赋予了类生物感知与诊断能力。

图8. 用于智能纺织品的AI增强传感平台系统。（a）AI增强型可拉伸透明摩擦电传感器矩阵，用于在智能纺织品中快速实现触觉映射。（b）AI增强型FLG纺织应变传感器和神经网络，用于在可穿戴智能纺织品中实现高精度静音语音解码。（c）AI驱动的自修复可穿戴传感器阵列，用于实时VOC检测和个人健康监测。

4.3.3 交互式和机器人纺织界面

随着人机融合与软体机器人技术的发展，AI正推动纺织系统向“可交互、可学习、可协作”的方向演化。基于AI的模式识别与反馈控制算法，纺织系统可以主动响应外界刺激，成为智能交互界面的核心构件。例如，通过强化学习算法训练的柔性纺织驱动器，可在不同载荷条件下实现精确运动控制；基于纤维级神经网络的“电子皮肤”织物，可在实时应变与温度监测下自学习环境变化，实现力学信号的预测性响应；此外，AI驱动的机器人织物平台可通过集成触觉、温度与光感模块，完成自主抓取、姿态调整与情境反馈，为软体机器人和智能穿戴设备的融合提供新思路。总体来看，AI赋能下的交互式纺织系统正从被动响应走向主动智能，为未来的类人机器、康复辅具及虚拟现实交互界面奠定基础。

图9. 用于智能纺织品的人工智能增强型交互式机器人纺织系统。（a）用于下一代机器人纺织系统的高应变、低成本电驱动软复合执行器。（b）电子皮肤可在机器人纺织系统中实现柔软度识别和自适应抓取。（c）用于智能纺织系统中实时多模态情绪识别的皮肤集成界面。

05 结论与展望

在本综述中，我们系统总结了人工智能（AI）在粉末纳米材料设计与智能纺织系统集成中的研究进展与发展趋势。文章从算法基础、数据基础设施、材料体系到系统级应用逐层展开，重点分析了机器学习、深度学习与强化学习在碳基、金属基及框架类粉体材料中的应用，并进一步阐述了AI在智能纺织领域的功能协同与系统化集成机制。通过数据驱动的模型训练与高通量优化，AI不仅显著提升了粉体材料的性能预测精度与可制造性，也在纺织系统中实现了能量收集、信号感知与人机交互等多模态智能功能。

总体来看，AI的引入正在重塑材料科学与纺织工程的研究范式，使智能纺织系统从“功能叠加”迈向“系统智能”。然而，该领域的持续发展仍面临若干关键挑战：

（1）数据稀缺与异质性问题：粉体材料体系复杂、实验数据分散且难以标准化，导致模型训练样本有限。未来可通过高通量实验、自主学习（Active Learning）及多模态数据融合构建统一数据库，以提升模型的普适性与迁移能力。

（2）模型可解释性与物理一致性不足：深度模型虽能高效预测，但其内部机制尚难与材料物理规律完全对应。可通过物理引导机器学习（Physics-informed ML）与可解释性算法（如SHAP、LIME）实现理论与数据驱动的融合。

（3）系统集成与制造可行性不足：当前AI研究多集中于模型与性能预测层面，尚需建立算法—材料—器件—系统的一体化设计链条，推动从实验室级验证向规模化制造转化。

（4）跨学科协作与伦理可持续性：AI驱动的材料设计涉及数据安全、资源可持续与社会影响等问题，需强化多学科合作与伦理治理框架，确保技术发展与可持续社会目标相协调。

未来，随着大模型（Large Model）、自监督学习与自动化实验平台（Automated Laboratory）的发展，AI将进一步促进粉体材料的“自学习—自优化—自进化”闭环体系构建。通过构建跨尺度耦合模型与自适应设计平台，AI有望实现从材料发现到系统制造的全链条智能化，加速柔性智能纺织向高性能、自供能和多模态交互的新时代迈进。

图10. 智能纺织品中人工智能辅助粉末纳米材料的主要挑战和未来方向。

引用信息：Zihui Liang, Yun Deng, Zhicheng Shi, Xiaohong Liao, Huiyi Zong, Lizhi Ren, Xiangzhe Li, Xinyao Zeng, Peiying Hu, Wei Ke, Bing Wu, Kai Wang, Jin Qian, Weilin Xu, Fengxiang Chen, AI-driven design of powder-based nanomaterials for smart textiles: from data intelligence to system integration. Adv. Powder Mater. 5(2026)100356. https://doi.org/10.1016/j.apmate.2025.100356

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原文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2772834X25000922