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气凝胶：能改变世界的多功能材料******

　　展览会上展出的具有纳米多孔结构的新型材料气凝胶服装

中新社 任海霞摄

　　【走近超材料①】

　　编者按超材料具有常规材料不具备的超常物理性质，是国际上重点关注的战略前沿领域。我国也高度重视超材料技术的发展，国家自然科学基金、新材料重大专项等都对超材料研究予以立项支持。近年来，越来越多的科研人员对超材料产生兴趣，使超材料的设计开发进入了一个崭新的天地。据此，本版推出“走近超材料”系列报道，展示超材料技术创新发展与产业化应用情况。

　　气凝胶具有高比表面积、高空隙率等特殊的微观结构特点，化学性能稳定、导热系数低、耐高温、使用温度范围广、寿命长。近年来，中国、美国、欧洲等国家和地区的研究人员通过改进气凝胶制备工艺，开发出生物质基气凝胶等多种新型气凝胶。

　　气凝胶是一种超材料，它非常轻，即使把一块气凝胶放在花蕊上也不会将其压弯。目前，各种各样的气凝胶被开发出来，它们或柔软或坚硬，或导电或绝缘，应用领域广泛。1月10日，中铁一局集团有限公司表示，河南省新乡蒸汽管网项目全面通过验收。蒸汽管网对防腐、保温要求极高，其管道选用了高温离心玻璃棉及纳米气凝胶复合保温材料。项目技术负责人汪惺说，纳米气凝胶隔热效果是传统隔热材料的2—5倍，可极大提高施工质量和施工效率，降低施工成本。

　　作为目前已知导热系数最低、密度最小的固体材料，气凝胶可谓是材料领域的“隔热王者”，并已在航天、石化等领域应用。比如“天问一号”探测器发动机与火星车表面、“长征五号”遥四运载火箭发动机高温燃气系统隔热、嫦娥四号探测器热电池防护等都应用了气凝胶。在我国提出“双碳”目标后，随着技术的不断创新，气凝胶的应用场景也在进一步扩大。

　　具有耐高温、高弹性、强吸附等特性

　　气凝胶是一种纳米级的多孔固态新型材料，所有孔的体积合起来占整个气凝胶体积的绝大多数，甚至可以达到99％以上，具有高比表面积、高空隙率、纳米级孔洞、低密度等特殊的微观结构特点，化学性能稳定、导热系数低、耐高温、高弹性、强吸附、防水效果好、使用温度范围广、寿命长。

　　“可以把气凝胶理解成多孔海绵的一个纳米版。”气凝胶领域技术专家王贝尔说，其孔径在20纳米至50纳米之间。而空气分子大小约为70纳米，大于气凝胶孔隙的直径，因此空气在气凝胶上流动效率极低，加上气凝胶本身比热容很高，热辐射传递能降到最低，因而具有很好的隔热性能。

　　气凝胶主要分为无机气凝胶、有机气凝胶和有机—无机杂化气凝胶三类。其中，无机气凝胶是以无机物为主体，包括单质气凝胶、氧化物气凝胶和硫化物气凝胶等。有机气凝胶则是以有机物为主体，主要包括酚醛气凝胶、纤维素气凝胶、聚酰亚胺气凝胶、壳聚糖气凝胶以及壳聚糖—纤维素气凝胶等。有机—无机杂化气凝胶可利用有机物和无机物各自优势，实现气凝胶特殊的功能化。

　　《科学》杂志2021年将气凝胶列为十大热门科学技术之一，并称其为“可以改变世界的多功能新材料”。王贝尔说，气凝胶是《科学》杂志评选出的十大新材料中，唯一一个已大规模落地于实际商业场景的材料。

　　气凝胶的制备工艺主要分为两步，即通过溶胶—凝胶过程制备凝胶，再利用一定的干燥方法将凝胶内的液态物质替换为气态，从而制得气凝胶。

　　有数据显示，在气凝胶行业的成本结构中，制造成本约占45%。苏州锦富技术股份有限公司董事长助理郑松说，降低气凝胶成本是行业正在努力的一个方向，目前主要路径之一是自动化产线的落地，而成本降低将会打开更多的应用场景。

　　生物质基气凝胶成研究热点

　　据中国石油管道科技研究中心评估，以350摄氏度蒸汽管道的保温应用为例，相比于传统保温材料，气凝胶的保温层厚度可减少2/3，节约能耗40%以上，每公里管道每年可减少二氧化碳排放125吨。

　　数据显示，2021年油气领域对气凝胶的需求占总需求量的56%，另有18%用于工业隔热、9%用于建筑建造、8%用于交通运输。国家新材料产业发展战略咨询委员会在《2022气凝胶行业研究报告》中指出，在新能源汽车蓄电池芯模组中采用气凝胶阻燃材料，可将电池包高温耐受能力提高至800摄氏度以上。随着新能源汽车产业等的发展，气凝胶在新能源汽车及储能行业应用场景广泛，需求量有望持续提升。

　　气凝胶发展迅速。国务院发展研究中心国际技术经济研究所分析员李维科说，近年来，中国、美国、欧洲等国家和地区的研究人员通过改进气凝胶制备工艺，开发出生物质基气凝胶、石墨烯气凝胶、聚合物气凝胶等多种新型气凝胶。值得一提的是，生物质原料来源广泛、成本低廉、碳源丰富，利用生物质原料制备环保型多孔碳纤维气凝胶是一种经济、可持续的生产方式，因此目前生物质基气凝胶也成为研究的热点。

　　比如中国科学技术大学俞书宏院士团队研发出超弹性纤维素气凝胶，该纤维素气凝胶从室温到零下196摄氏度，都表现出不随温度变化的超弹性、优异的抗疲劳性等，在恶劣环境中具有巨大的隔热潜力。且制备中所使用的材料均为生物质原料，有望解决能源密集型技术和石化材料造成的环境污染问题，是传统不可再生气凝胶的理想替代品。

　　中国林业科学研究院木材工业研究所卢芸研究员团队以木材为基质，将无机、有机气凝胶与木材骨架基体复合，首创了第三代木质纤维素气凝胶。通过对木材及生物质废弃物纤维素的调控，将纤维素比表面积提高了7个数量级，对油污吸附能力高达自身质量的75—300倍，体积用量缩减50%—75%，可降解、可再生。

　　气凝胶发展驶入“快车道”

　　气凝胶的发展得到国家政策的持续支持。2014年和2015年，国家发改委连续两年将气凝胶列入《国家重点节能低碳技术推广目录》，开始对气凝胶进行初步推广应用；2018年6月气凝胶被列入建材新兴产业；同年9月，第一个气凝胶方面的国家标准《纳米孔气凝胶复合绝热制品》发布；2020年，《气凝胶保温隔热涂料系统技术标准》启用；2021年，《中共中央、国务院关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见》提出，推动气凝胶等新型材料研发应用。

　　随着气凝胶应用技术不断成熟，气凝胶发展进入“快车道”。不过，李维科说，目前气凝胶研究仍存在一些问题，比如气凝胶在高温条件下热导率增长较快，与纤维等增强基体材料的黏结性较差；生产过程中会用到许多有机溶剂，容易造成环境污染；气凝胶难以回收利用，不利于可持续发展等。

　　此外，气凝胶生产成本高昂，产品价格昂贵。《2022气凝胶行业研究报告》指出，气凝胶的生产成本主要集中在原材料硅源、设备折旧及能耗方面。有效降低成本既依赖于制备工艺的突破，也需要通过低成本原材料的大规模产业化来实现。

　　气凝胶是罕见的可以同时满足防火、防水、隔热、隔音等多种需求的材料。李维科说，气凝胶的发展和应用仍然处于不断探索的过程，未来的研究方向主要集中在开发纤维素气凝胶、石墨烯气凝胶、钙钛矿结构气凝胶、非金属单质气凝胶等新型气凝胶上。（记者 李 禾）

AI绘画的“小秘密”都在这一篇文章里******

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　上传一张图片，或者输入一些简单的关键词，系统就能自动生成一张卡通图像……最近一段时间，AI绘画开始在互联网社交平台走红。

　　AI绘画，顾名思义就是利用人工智能进行绘画，是人工智能生成内容的典型应用场景之一。其主要原理是收集大量已有作品，通过算法对其内容和风格特征进行解析，最后再生成新的作品，所以算法是AI绘画的核心。

　　当前，“凭空”生成图像的AI绘画，其实也会动辄“翻车”：也许上一秒AI通过你的照片绘出的是一张充满艺术感的二次元画像，下一秒你的宠物猫、狗则可能被画成可爱少女或肌肉猛男。

　　事实上，AI绘画早已火爆全球。第一张公开展出的、由人工智能创作的绘画作品《埃德蒙·贝拉米的肖像》曾于2018年在佳士得拍卖行以43.25万美元成交，那是一张由机器学习了从14世纪到20世纪的1.5万张肖像画之后自动生成的一张肖像画作品。

　　AI绘画是如何实现“凭空”生图的？除了娱乐外，AI绘画还有哪些潜在的应用前景？

　　从“以图生图”到“语音生图”

　　2022年，由人工智能创作的《太空歌剧院》一度火出圈。在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，《太空歌剧院》获得“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。它的构图、配色以及画面的细节堪称精致。然而，这个作品的创作者不是艺术家，而是来自美国科罗拉多州的游戏设计师。

　　这位游戏设计师在一个名为“Midjourney”的AI创作工具里，先输入几个关键词，如光源、构图、氛围等，得到了100幅作品，再进行约80小时的修图修饰，最终选出3幅作品，最后把图像打印到画布上。

　　通过简单交互式对话在短时间内生成的“艺术”作品，让人类艺术家展开了一场关于“AI绘画作品参赛是否属于作弊”的争论。这场声势浩大的争论也令大众直观地意识到如今的AI绘画水平已经发展到了何种程度。

　　“人工智能在艺术方面的创作最早可以追溯到上个世纪末，当时的人工智能绘画技术叫作‘图像的风格化滤镜’。”中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员董未名说，最初的AI绘画方法比较简单，比如一张普通的照片，通过一些图像处理的算法，把照片像素进行几何或者色彩上的变换，然后再调节不同参数，就可以模拟出类似油画或者水彩画的风格。

　　经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　AI绘画主要依靠三种技术模式实现

　　董未名介绍，目前AI绘画主要借助图像风格迁移技术、图文预训练模型和扩散模型实现。

　　“图像风格迁移技术指的是图像处理算法通过对输入的真实图像内容特征和对参考的艺术图像风格特征的提取，实现真实图像内容特征和艺术图像风格特征的融合，从而生成新的艺术图像。”董未名举例，如果将美国旧金山艺术宫的外景照片和印象派创始人莫奈绘制的作品，通过图像风格迁移技术进行融合，就能得到一张看起来像是由莫奈绘制的美国旧金山艺术宫的绘画作品。最初的AI绘画采用的正是这种技术。

　　不过，在董未名看来，图像风格迁移技术大多依赖的是生成式对抗网络（GAN）算法，它最大的问题是生成的绘画作品艺术性不强，笔触和构图让人觉得与真实的绘画有差距，所以长久以来，AI绘画一直“籍籍无名”。

　　当图像风格迁移技术还在挣扎于输出作品的审美问题时，图文预训练模型的出现，加速了AI绘画的崛起。

　　“依托图文预训练模型，只要输入一句话或者上传一幅风格明显的图片，算法就能将图像特征和文字特征‘对齐’。生成的绘画作品的内容特征和上传图片的内容相似，艺术性也比图像风格迁移技术生成的图片强很多。”董未名举例，比如支撑图文预训练模型的可对比语言—图像预训练（CLIP）算法，就是利用图文特征“对齐”的能力，再结合已有的生成模型，实现“以图生图”或者“图+文”生图。

　　不过，董未名坦言，图文预训练模型的推广也存在一些争议，有部分人认为，该模型在训练前期，需要用大量的图形处理器（GPU）进行数据训练，耗电量大、成本很高，而该模型的应用场景却不够清晰。但也有人认为，也许该模型未来可以打造为通用的人工智能模型，用它完成更多的算法作业，只是这还需要时间的验证。

　　诚然没有一项技术是完美的，这也为人类探究更先进的技术提供了无限动力。当下最流行的扩散模型便是其中之一。

　　“目前最新的AI绘画技术采用的就是扩散模型，这种模型可以把一个随机采样的噪声输入模型，然后尝试通过去噪来生成图像。”董未名表示，扩散模型也存在弱点，由于模型对图片内容识别的能力不足，或者难以完全理解识别文字的意义，以及训练数据的偏差，有时便会生成“四不像”的作品。此外，扩散模型生成图片的速度比较慢，目前还达不到实时生成图片。

　　互联网治理、元宇宙或潜藏应用前景

　　AI绘画目前的应用场景，更多聚焦于社交软件。近期在国内社交网络“火出天际”的AI绘画软件主要集中在小程序及App。随着AI绘画小程序的火爆，短视频平台抖音也迅速上线了AI绘画特效。同时，此前腾讯上线了“QQ小世界AI画匠”活动，百度也推出了首款AI艺术和创意辅助平台“文心一格”。

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”“AI现在已经完美实现了这一目标，人们可以通过机器计算来绘制出很多现实中见不到的场景。”董未名畅想，不远的将来，AI绘画或许还将展现更丰富的应用场景。

　　“现在网络上充斥着很多不良内容，这些内容为了逃避监管经常以绘画的形式出现，而当前很多内容识别模型对真实图片识别得很准确，但缺乏不良内容艺术作品的相关训练数据，所以对不良内容识别不准确。也许可以用AI绘画技术，积累不良内容艺术作品的数据，并用以训练识别模型，以提升互联网内容的安全监管能力和识别的准确率。”董未名建议。

　　在董未名看来，作为一种艺术呈现形式，AI绘画也将在元宇宙、设计、文旅等行业催生新的商业模式。例如AI绘画目前在AI辅助创作、短视频、影视制作和元宇宙等方面都有布局，因为这些赛道都离不开创意，AI绘画可以帮助创作者通过简单的特征输入，实现对其创意的预览，甚至可以直接进行创作。

　　不过，董未名并不讳言，当下AI绘画仍然存在版权争议问题。AI绘画的核心是模型，而训练模型需要使用大量图像、文本数据。对于未经授权的图片，经过运算之后所生成的图像版权归属尚难界定。“有的画家风格特别明显，如果用画家的画去训练算法模型生成作品，那最后的版权属于谁呢？”董未名提出的问题，正是多数AI绘画作品所面临的现实问题。

　　AI绘画掀起了一场资本的群体狂欢，希望有一天它能走出“照猫画虎”的尴尬，真正服务艺术创作、创造更多价值。（科技日报记者 金凤）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）