上海人工智能实验室携手苏州国家实验室、清华大学等科研力量，在单晶石墨制备领域取得重大突破。研究团队成功开发出厘米级尺寸、厚度突破200微米的高质量单晶石墨，其厚度达到国际领先水平的三倍以上。这项成果标志着我国在新型碳材料研发领域实现从经验探索向机制驱动的范式转变，为人工智能与材料科学的深度融合提供了典型范例。
研究团队首先构建了包含亿级计算数据的专用数据库，该数据库聚焦镍-碳体系，涵盖从纳米级镍团簇到宏观石墨结构的全尺度数据。通过系统整合不同温度条件下镍结构与碳链、碳环、石墨烯等构型的复合数据，形成了具有完整性和高精度的训练样本集。这种数据构建方式突破了传统小规模开源数据库的局限，为机器学习模型提供了可靠的数据基础。
在算法创新方面，研究团队采用苏州国家实验室研发的高效NEP机器学习势方法，结合上海人工智能实验室开发的主动学习框架和不确定度分析技术，构建出能够解析原子级相互作用的动力学模型。该模型可模拟超十万原子体系的百万步演化过程，成功捕捉到孪晶晶界加速碳迁移等关键微观现象，为理解宏观生长机制建立了原子尺度的计算桥梁。
通过大规模动力学模拟，科研人员完整复现了碳原子在镍晶格中的迁移路径：从初始的晶格内偏析，到跨晶界扩散，最终形成石墨核并完成外延生长。研究还定量分析了温度梯度、碳溶解度等工艺参数对晶体质量的影响规律，建立了可预测、可调控的理论模型。这些发现直接指导了实验系统的搭建，最终实现200微米级单晶石墨的稳定制备。
这项突破不仅创造了单晶石墨厚度的新纪录，更验证了人工智能在材料研发中的革命性作用。研究团队建立的"数据-算法-机制-实验"闭环研发体系，为新型材料设计提供了全新路径。目前，该成果已申请多项核心专利，相关技术正在向电子器件散热、高端装备制造等领域延伸应用。
