近日，据行业媒体报道，斯坦福大学博士、前字节跳动AI4S团队成员俞之奡已正式加入小米集团，出任小米材料Core团队负责人一职。

据悉，AI4Materials和材料core是小米继自研大模型之后，在前沿科技领域的又一战略布局，将涉及AI+材料协同、串联及前沿材料研发。

在6月初举行的“人工智能时代材料科学的研究、出版与产业转化”闭门研讨会上，俞之奡已首次以小米材料Core团队负责人身份公开亮相，并在会上作专题分享。他表示，小米材料团队目前重点关注AI+材料与前沿材料两大方向，既希望在学术及产业界建立影响力，也高度重视技术对实际业务场景的赋能价值。

公开资料显示，俞之奡曾担任美国锂电初创企业Feon Energy联合创始人兼CTO，并具备在字节跳动AI4S团队的工作经历，同时亦曾以顾问身份参与国内AI for Science企业深势科技的相关活动。

今年以来，小米在AI for Science领域尤其是材料方向持续产出一系列成果。今年1月，小米与上海交通大学联合发布轻合金大模型多智能体设计平台，该平台以DeepLight大模型和AgentMat智能体为核心，构建起覆盖轻合金“知识建模—智能设计—实验验证—工程应用”的全链条智能研发体系。其中，DeepLight轻合金大模型由上海交大材料学院饶梓元团队研发，可实现小时级合金设计，效率提升一个数量级，并已成功设计出腐蚀速率仅为0.027毫米/年的高耐蚀镁合金。

上个月，小米公司宣布，其“AI赋能的高强压铸铝硅合金开发及其在新能源汽车上的规模应用”项目荣获一等奖。该材料已应用于小米YU7汽车电机，显著提升强度、硬度及耐腐蚀性能，同时使电驱壳体重量减轻10%。此前，小米在发布2200MPa超强钢时，也已明确提及引入AI模型对2443万种配方进行筛选和匹配，大幅缩短材料开发周期。

全球范围内，AI驱动材料研发正迎来快速增长。据机构统计，2025年全球AI材料研发市场规模已达20亿美元，预计2034年将增至179亿美元，增长动力主要来自储能、半导体及制药等行业对新型材料的迫切需求。

40家全球AI+材料科学企业速览

Google DeepMind团队于2023年在《Nature》发表论文，其AI模型GNoMe成功发现220万个新晶体结构，为超导体及高性能计算供电等未来技术开辟新可能。微软于2025年推出专注于材料逆向设计的生成式模型MatterGen，同样发表于《Nature》，其合成的新材料TaGr₂O₆实验体积模量与设计值误差控制在20%以内。

国内企业中，字节跳动旗下Seed团队与比亚迪在锂电池领域深化合作，双方共建“AI+高通量联合实验室”，加速新材料与新配方的发现进程。华为盘古大模型则作为国内首个有色金属行业“坤安”AI大模型的技术底座，在科研环节实现新材料化合物识别分析能力，合金化合物标注效率提升90%。阿里通义千问亦在国内首个钢铁材料设计大模型中应用，材料性能预测精度达90%，基于该模型研发的新型抗硫化氢开裂材料已在新疆油田投入实际井下应用。

可以看出，AI for Materials已成为全球科技企业竞逐的关键赛道，小米在该领域的持续投入与落地成果，也正逐步显现其战略价值与行业影响力。