武汉纺织大学陈凤翔教授团队 | 用于智能纺织品的人工智能驱动的的粉末型纳米材料设计：从数据驱动到系统集成

本文综述了人工智能在粉体纳米材料设计与智能纺织系统集成中的研究进展。背景方面，智能纺织作为材料科学、柔性电子与人工智能的交叉领域，依赖功能性粉体纳米材料实现感知、响应与自适应能力，但传统方法难以优化高维参数体系。研究目的旨在通过机器学习、深度学习等AI技术，突破经验依赖模式，实现材料结构设计、性能预测与工艺优化的闭环。结论表明，AI显著提升了碳基、金属基及框架类材料的可控性与系统集成效率，推动智能纺织在能量采集、传感及人机交互方向的发展，但仍面临数据稀缺、模型可解释性等挑战，未来需结合多模态学习与自动化实验实现全链条智能化。