《新材料中试平台建设指南(2024—2027年)》专家解读系列文章之二：推进重点领域新材料平台建设 加快形成新质生产力
 

　　中国石油化工集团有限公司首席科学家、中国工程院院士 孙丽丽
 

　　党的二十大报告提出，“推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎”。新材料产业作为战略性、基础性产业，是现代化产业体系的重要支撑；发展新材料产业是加快形成新质生产力、增强发展新动能的重要途径，对推动我国传统产业升级、培育新兴产业具有重要意义。经过多年的发展，我国新材料产业在产业规模、体系建设、技术创新等方面取得了长足进步，已经形成了全球门类最全、规模第一的材料产业体系和生产能力。与此同时，我国原材料工业低端产品严重过剩与高端产品供给不足并存，仍面临关键材料、核心技术与装备自主可控水平不高等突出问题，其中重要原因之一是我国科研成果转化体系和中试服务能力还不够健全，未能充分发挥中试平台作为连接实验室研究与产业化发展的重要桥梁作用，大量科研成果难以高效转化为生产力，制约了新材料产业的高质量发展。
 

　　我国高度重视新材料产业发展和新材料中试平台建设。近日，工业和信息化部、国家发展改革委联合印发《新材料中试平台建设指南(2024—2027年)》(以下简称《建设指南》)，明确提出新材料中试平台建设的总体要求、重点领域、主要建设任务、建设路径和组织保障，旨在加快破解我国新材料领域中试平台统筹布局不够、建设质量不高、服务支撑不足等问题，着力打造一批设施条件好、转化能力强、运营机制活、辐射范围大的高水平新材料中试平台，为加快推进新型工业化、建设现代化产业体系、发展新质生产力提供有力支撑。《建设指南》的发布对于进一步落实《制造业中试创新发展实施意见》《“十四五”原材料工业发展规划》等文件要求，指导推动新材料中试平台的高水平布局及建设具有重要作用。
 

　　近年来，我国多省市加大力度推进新材料中试平台(基地)建设，并取得重要进展。如在石化化工领域，已在天津南港工业区建成全球体量最大、研究领域覆盖最全面的化工新材料中试基地——中国石油化工股份有限公司北京化工研究院天津科学试验基地，赋能提升石化新材料研发水平及产业转化能力；在钢铁等其他领域，也已有多个新材料中试平台(基地)建设运行，多省市也正在积极支持推进新一批新材料中试平台(基地)的规划建设。为指导总体布局谋划，《建设指南》明确聚焦石化化工、钢铁、有色金属、无机非金属、前沿材料等重点领域建设新材料中试平台，要以突破带动效应明显的关键共性技术为出发点，以实现标志性材料产业化为落脚点，并提出到2027年，力争建成300个左右地方新材料中试平台，择优培育20个左右高水平新材料中试平台，打造专业化建设、市场化运营、开放式服务的中试平台体系，支撑新材料产业中试服务能力和供给水平提升。因此，我国新材料中试平台的建设，不仅要强化布局数量，更要聚焦重点领域中“触类旁通”效应明显、行业进步带动性强的关键共性技术，在建设质量和专业化服务水平上培育打造高水平标杆。
 

　　为提升新材料中试平台的建设质量和服务支撑水平，《建设指南》重点围绕平台基础条件能力、技术支撑能力和公共服务能力提出了主要建设任务。在基础条件能力方面，重点强化试验场所中试全过程所需的相关配套设施建设和完善数智化建设，提升平台设施条件；在技术支撑能力方面，着力建强技术筛选及评估、技术验证与熟化、技术成果推广等核心功能，开展工艺技术、专用装备的放大和系统集成研究，积极培育复合型人才队伍，提升平台技术转化能力；在公共服务能力方面，重点以服务创新企业、科研院校等为主体，并拓展提供知识产权布局、数据信息、咨询培训等全链条市场服务，丰富平台运营机制。这些任务举措为高水平建设新材料中试平台奠定了重要基础，保障中试平台可持续发展。
 

　　中试平台是连接科研与产业化的关键环节，对新材料技术的快速迭代和市场应用至关重要，需要政府、企业、研究机构和高校等紧密合作，并在政策支持、资金投入、人才培养、技术研发及产业化、运营管理等模式方面持续完善。围绕《建设指南》总体要求，相关建议有：一是持续强化企业创新主体地位，积极支持行业领先大型企业牵头建设中试平台，充分发挥其在基础研发-工程设计-生产运营等方面的综合能力，以及在人才、技术、资金、管理和市场等多方面优势，与产业发展需求紧密结合，确保平台能够有效服务于新材料的研发和产业化。二是推动中试基地相关协作平台建设，建立统一、开放的中试基地装备协作共用平台，促进中试基地装备的开放与共享，构建中试共享服务体系的新格局。三是支持在重点区域或行业内建立新材料中试示范基地，通过这些基地的建设和运营，探索可复制、可推广的经验，推动新材料中试平台的广泛建设。四是强化数智化技术在中试平台建设中的应用，如通过数字孪生技术应用于复杂系统的设计、建造和运维，通过人工智能技术开展工艺过程优化、工业风险识别、预测性维护、超前预警预防，应急处置与追溯分析等应用，提前解决实际生产中可能存在的问题，加速新材料产业化进程。