1.1　AI技术概述
1.1.1　AI的定义与发展历史
1.1.2　AI的关键技术
1.2　材料学技术研发现状
1.2.1　材料学的定义与重要性
1.2.2　材料学技术研发的挑战
1.3　AI在材料学研发中的应用
1.3.1　AI在材料设计中的应用
1.3.2　AI在材料性能预测中的应用
1.3.3　AI在材料制造过程优化中的应用

2.1　新材料产业概述
2.1.1　新材料的定义与分类
2.1.2　新材料产业链结构
2.1.3　新材料产业的重要性
2.2　新材料产业发展现状
2.2.1　原材料工业优化升级现状
2.2.2　中国新材料产业发展形势
2.2.3　中国新材料产业发展规模
2.2.4　中国新材料技术专利分布
2.2.5　中国新材料企业竞争格局
2.3　新材料产业发展前景趋势
2.3.1　新材料产业发展机遇
2.3.2　新材料产业发展前景
2.3.3　新材料市场需求趋势

3.1　技术环境
3.1.1　研究与试验发展（R&D）经费
3.1.2　AI技术进步对新材料产业的影响
3.1.3　新材料产业的技术需求
3.2　经济环境
3.2.1　宏观经济运行状况
3.2.2　市场投资环境分析
3.2.3　市场需求与供给分析
3.3　政策与法规环境
3.3.1　国内外相关政策分析
3.3.2　法规对产业发展的影响

4.1　AI+新材料产业融合模式
4.1.1　融合模式与案例分析
4.1.2　融合过程中的挑战与机遇
4.2　AI+新材料产业创新模式
4.2.1　开放式创新
4.2.2　协同创新

5.1　传统材料行业AI应用状况
5.1.1　传统无机化学材料的发展状况
5.1.2　AI在传统材料行业的应用现状
5.1.3　AI技术在传统材料行业的潜力
5.2　传统材料行业投资机会分析
5.2.1　投资热点
5.2.2　风险与挑战

6.1　新型材料行业AI应用状况
6.1.1　新型材料助力新型工业化腾飞
6.1.2　AI在新型材料行业的应用现状
6.1.3　AI技术在新型材料行业的潜力
6.2　新型材料行业投资机会分析
6.2.1　投资热点
6.2.2　风险与挑战

7.1　数值化与智能化技术在材料科学中的应用
7.1.1　数值化技术在材料科学中的应用
7.1.2　智能化技术在材料科学中的应用
7.2　材料设计技术进展
7.2.1　计算材料科学
7.2.2　高通量实验技术
7.3　材料性能预测技术进展
7.3.1　数据驱动的材料性能预测
7.3.2　机器学习在材料性能预测中的应用
7.4　材料制造过程优化技术进展
7.4.1　智能制造技术
7.4.2　过程控制与优化

8.1　AI能力支持端
8.1.1　计算资源
8.1.2　存储资源
8.1.3　数据处理能力
8.2　模拟计算软件
8.2.1　软件介绍
8.2.2　应用案例
8.3　材料厂商
8.3.1　厂商介绍
8.3.2　合作模式
8.4　专用数据库
8.4.1　数据库介绍
8.4.2　数据应用

9.1　国家层面的政策支持
9.1.1　政策背景
9.1.2　政策内容与影响
9.2　地方层面的政策支持
9.2.1　地方政策分析
9.2.2　地方政策对产业发展的影响

10.1　投资趋势分析
10.1.1　投资规模与增长趋势
10.1.2　投资领域与方向
10.2　行业前景预测
10.2.1　短期前景
10.2.2　长期前景

图表1　中国新材料产业链全景图
图表2　2020-2025年中国新材料产业总产值
图表3　2016-2025年中国新材料领域专利申请情况
图表4　《2024胡润中国新材料企业百强榜》中新材料产业板块分布
图表5　《2024胡润中国新材料企业百强榜》中Top10价值最高的新材料企业
图表6　《2024胡润中国新材料企业百强榜》中Top10员工人数最多的新材料企业
图表7　《2024胡润中国新材料企业百强榜》中新材料企业省份分布
图表8　《2024胡润中国新材料企业百强榜》中城市分布
图表9　中国新材料代表性国有企业
图表10　中国新材料营收小于50%的代表性企业
图表11　《2024胡润中国新材料企业百强榜》
图表12　《2024胡润中国新材料企业百强榜》-续
图表13　2020-2024年全社会研究与试验发展（R&D）经费及投入强度
图表14　2020-2024年国内生产总值及其增长速度
图表15　2020-2024年三次产业增加值占国内生产总值比重
图表16　2020-2024年全员劳动生产力
图表17　2024年四季度和全年GDP初步核算数据
图表18　2019-2024年GDP同比增长速度
图表19　2019-2024年GDP环比增长速度
图表20　有限元分析的应用
图表21　材料科学中的AI/ML算法对比表