腐蝕，是指材料在其所處環境中，與環境介質發生化學、電化學或者物理作用，導致材料性能劣化、失效，甚至破壞的現象。這是一個復雜、自發的過程，且具有普遍性。比如，常見的鋼鐵生銹，就是金屬腐蝕的例子。

腐蝕是世界各國面臨的共同問題，遍及包括我們日常生活在內的各個行業、領域。全球每年因腐蝕導致的經濟損失約占全球生產總值（GDP）的3%～5%。在我國，每年因腐蝕導致的經濟損失約占GDP的3.4%～5%。可見，對國民經濟造成了極大影響。

2008年，在美國國家科學院確定的21世紀文明面臨的14項重大工程挑戰及其期望實現的工程目標中，有超過三分之一重大工程都面臨著腐蝕的挑戰，并成為實現預期成果的重大障礙。其實，幾十年前，腐蝕科學與電化學專家曹楚南院士就曾發表文章指出，腐蝕可能成為限制新技術發展的因素。人們對腐蝕危害性的認識，已不僅限于在經濟層面，而是充分認識到腐蝕可能嚴重影響環境、安全、產品質量和高新技術發展與應用。如今，腐蝕則將可能成為阻礙發展新質生產力的因素之一。

材料腐蝕過程涉及化學、電化學、生物及固態反應動力學、材料科學、表面科學以及環境化學等多個領域。因此，腐蝕科學是一門交叉學科，旨在研究材料在與環境介質相互作用過程中，由于化學、電化學或物理作用及其協同效應導致的材料損壞和性能劣化規律、機理，以及預防和控制這些過程的方法。

實際上，從石器時代到青銅器、鐵器時代，直至今日的信息時代，我們就一直在與腐蝕作斗爭。從第一次、第二次和第三次工業革命到如今的工業4.0，人類與腐蝕的斗爭貫穿其中。例如，兵馬俑兵器的鉻鹽防腐技術、各種金屬飾品及用于家居裝飾和大國重器的防腐涂料，都是典型實例。

自意大利物理學家伏打發現原電池原理和法拉第在19世紀提出電化學理論以來，腐蝕科學的理論基礎和學科形成得以確立。在腐蝕科學的發展中，吸收了各學科的進步成果和工程技術的創新，并及時應用于實踐。近年來，腐蝕學科取得了顯著進展，腐蝕控制工程技術得到了巨大提升，為我國國防事業、航空航天工業、海洋工程、新能源開發和環境保護等領域提供了重要保障。

當前，我國科學技術發展向深空、深海和極地進軍，新能源產業興起和減碳戰略實施，尤其是人工智能技術的應用，為我國腐蝕科學發展提供了良機，同時也帶來了挑戰。

作為一個熱力學概念，腐蝕預示著某種過程發生的趨勢。然而，腐蝕的動力學過程具有概率屬性，例如鈍化金屬表面點蝕的發生。正因如此，人工智能技術在腐蝕科學領域將發揮重要作用。這一點，主要體現在極端環境中的材料腐蝕機制及其環境適應性的研究上。這里的極端環境可分為宏觀和微觀兩方面，前者包括深空、深海、極地等環境中材料的環境適應性及腐蝕機制研究；后者則涉及基于材料基因工程的新材料研發，以及揭示微納尺度層面的材料腐蝕機制等?？梢灶A見，若將人工智能技術與極端條件下的研究成果與我國大型試驗裝置的建設有機結合，將發揮更大的效能。

此外，因為腐蝕過程具有多尺度特性，需在不同長度和時間尺度間建立聯系，以深化對腐蝕因素的理解，這也是一項艱巨任務。但隨著人工智能的發展，在腐蝕科學領域，研究技術已從單純實驗轉向實驗與數值計算模擬結合，人工智能與數據融合有效推進了科研范式變革，通過多元腐蝕數據構建精確模型，識別和評估腐蝕影響因素，為科學研究指引方向，有力促進了腐蝕控制理論和技術成果的工程化應用，顯著提升了我國腐蝕科學的研究水平。

目前，人工智能技術在全球蓬勃發展，全國高等院校非常重視人工智能學科建設、教材編寫和人才培養。與數值計算模擬相比，機器學習、深度學習等人工智能技術基于數據的概率統計基礎，對未來態勢進行數值預測，結果具有概率屬性。因此，確保用于人工智能技術數據的可信性和可靠性至關重要，同時需要可信數據驗證人工智能結果。

然而，數值計算模擬基于理論模型計算，結果準確性取決于模型建立與邊界條件設置，雖然需要實驗數據驗證模型正確性并修正，但本質上兩者存在差異。遺憾的是，材料腐蝕與電化學保護領域的數值計算模擬軟件均來自國外，如Comsol Multiphysics、Beasy等。在全球人工智能技術競賽中，中國學者能否創新研制完全自主可控的人工智能軟件和算法，面臨挑戰。

為此，我認為，我國腐蝕領域的科研人員一方面不能放棄必要的腐蝕實驗，重視腐蝕數據收集和整理，建立可信數據源；另一方面，在現有腐蝕過程模擬研究中，要注重模型實驗驗證，整理正確模型的模擬數據，作為人工智能技術中深度學習和機器學習的補充數據源。在此基礎上，開發或篩選適合研究目標和對象的人工智能技術，結合建立的腐蝕數據源，驗證人工智能研究結果，獲得可信、有價值的成果。

此外，在人工智能技術的應用過程中，仍需注意以下問題：首先，應破除對AI技術的過度迷信與崇拜，明確人工智能無法完全替代人類的深度思考與智慧，并非萬能。其次，正確認識人工智能技術的作用，即AI是一種強大的工具，旨在提高工作效率，僅能代替人類處理繁瑣、重復和枯燥的任務，輔助人類思考，而非完全依賴。第三，重視高校工科高等概率論和工程數學的教學，因為人工智能技術的應用本質上是利用現代計算機的強大計算能力，對數據源進行概率和矩陣的反復計算，而建立各種算法的關鍵在于數學知識的應用。第四，避免對人工智能技術的過度依賴，以免抑制人的原始創造力和獨立思考能力。第五，應盡早制定規章制度，甚至構建法律體系，規范人工智能技術的開發和應用行為。最后，為確保人工智能技術的應用質量和效率，必須規范數據源的來源與構建，確保其高質量和準確性。

（作者：雍興躍，北京化工大學化學工程學院教授、博士生導師）

來源: 科學報國正當時

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