【导语】腐蚀，作为材料与环境介质相互作用导致的性能劣化现象，不仅普遍存在于我们的日常生活中，还对全球经济造成了巨大损失。随着科技的进步，腐蚀问题已成为制约新技术发展和生产力提升的关键因素之一。腐蚀科学作为一门交叉学科，旨在研究材料腐蚀的规律、机理及防控方法。近年来，人工智能技术的兴起为腐蚀科学的研究提供了新的契机。本文将探讨腐蚀的危害、腐蚀科学的发展、人工智能在腐蚀领域的应用以及面临的挑战，并提出相应的建议。

腐蚀，是指材料在其所处环境中，与环境介质发生化学、电化学或者物理作用，导致材料性能劣化、失效，甚至破坏的现象。这是一个复杂、自发的过程，且具有普遍性。比如，常见的钢铁生锈，就是金属腐蚀的例子。

腐蚀是世界各国面临的共同问题，遍及包括我们日常生活在内的各个行业、领域。全球每年因腐蚀导致的经济损失约占全球生产总值（GDP）的3%～5%。在我国，每年因腐蚀导致的经济损失约占GDP的3.4%～5%。可见，对国民经济造成了极大影响。

2008年，在美国国家科学院确定的21世纪文明面临的14项重大工程挑战及其期望实现的工程目标中，有超过三分之一重大工程都面临着腐蚀的挑战，并成为实现预期成果的重大障碍。其实，几十年前，腐蚀科学与电化学专家曹楚南院士就曾发表文章指出，腐蚀可能成为限制新技术发展的因素。人们对腐蚀危害性的认识，已不仅限于在经济层面，而是充分认识到腐蚀可能严重影响环境、安全、产品质量和高新技术发展与应用。如今，腐蚀则将可能成为阻碍发展新质生产力的因素之一。

材料腐蚀过程涉及化学、电化学、生物及固态反应动力学、材料科学、表面科学以及环境化学等多个领域。因此，腐蚀科学是一门交叉学科，旨在研究材料在与环境介质相互作用过程中，由于化学、电化学或物理作用及其协同效应导致的材料损坏和性能劣化规律、机理，以及预防和控制这些过程的方法。

实际上，从石器时代到青铜器、铁器时代，直至今日的信息时代，我们就一直在与腐蚀作斗争。从第一次、第二次和第三次工业革命到如今的工业4.0，人类与腐蚀的斗争贯穿其中。例如，兵马俑兵器的铬盐防腐技术、各种金属饰品及用于家居装饰和大国重器的防腐涂料，都是典型实例。

自意大利物理学家伏打发现原电池原理和法拉第在19世纪提出电化学理论以来，腐蚀科学的理论基础和学科形成得以确立。在腐蚀科学的发展中，吸收了各学科的进步成果和工程技术的创新，并及时应用于实践。近年来(lái)，腐(fǔ)蚀(shí)学(xué)科(kē)取(qǔ)得(de)了(le)显著进展，腐蚀控制工程技术得到了巨大提升，为我国国防事业、航空航天工业、海洋工程、新能源开发和环境保护等领域提供了重要保障。

当前，我国科学技术发展向深空、深海和极地进军，新能源产业兴起和减碳战略实施，尤其是人工智能技术的应用，为我国腐蚀科学发展提供了良机，同时也带来了挑战。

作为一个热力学概念，腐蚀预示着某种过程发生的趋势。然而，腐蚀的动力学过程具有概率属性，例如钝化金属表面点蚀的发生。正因如此，人工智能技术在腐蚀科学领域将发挥重要作用。这一点，主要体现在极端环境中的材料腐蚀机制及其环境适应性的研究上。这里的极端环境可分为宏观和微观两方面，前者包括深空、深海、极地等环境中材料的环境适应性及腐蚀机制研究；后者则涉及基于材料基因工程的新材料研发，以及揭示微纳尺度层面的材料腐蚀机制等。可以预见，若将人工智能技术与极端条件下的研究成果与我国大型试验装置的建设有机结合，将发挥更大的效能。

此外，因为腐蚀过程具有多尺度特性，需在不同长度和时间尺度间建立联系，以深化对腐蚀因素的理解，这也是一项艰巨任务。但随着人工智能的发展，在腐蚀科学领域，研究技术已从单纯实验转向实验与数值计算模拟结合，人工智能与数据融合有效推进了科研范式变革，通过多元腐蚀数据构建精确模型，识别和评估腐蚀影响因素，为科学研究指引方向，有力促进了腐蚀控制理论和技术成果的工程化应用，显著提升了我国腐蚀科学的研究水平。

目前，人工智能技术在全球蓬勃发展，全国高等院校非常重视人工智能学科建设、教材编写和人才培养。与数值计算模拟相比，机器学习、深度学习等人工智能技术基于数据的概率统计基础，对未来态势进行数值预测，结果具有概率属性。因此，确保用于人工智能技术数据的可信性和可靠性至关重要，同时需要可信数据验证人工智能结果。

然而，数值计算模拟基于理论模型计算，结果准确性取决于模型建立与边界条件设置，虽然需要实验数据验证模型正确性并修正，但本质上两者存在差异。遗憾的(de)是(shì)，材(cái)料(liào)腐(fǔ)蚀(shí)与(yǔ)电(diàn)化(huà)学(xué)保(bǎo)护(hù)领(lǐng)域的(de)数(shù)值(zhí)计(jì)算(suàn)模(mó)拟(nǐ)软(ruǎn)件(jiàn)均(jūn)来(lái)自(zì)国(guó)外(wài)，如(rú)Comsol Multiphysics、Beasy等(děng)。在(zài)全球(qiú)人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)技(jì)术(shù)竞(jìng)赛(sài)中(zhōng)，中(zhōng)国(guó)学(xué)者(zhě)能(néng)否(fǒu)创(chuàng)新(xīn)研(yán)制完全自主可控的人工智能软件和算法，面临挑战。

为此，我认为，我国腐蚀领域的科研人员一方面不能放弃必要的腐蚀实验，重视腐蚀数据收集和整理，建立可信数据源；另一方面，在现有腐蚀过程模拟研究中，要注重模型实验验证，整理正确模型的模拟数据，作为人工智能技术中深度学习和机器学习的补充数据源。在此基础上，开发或筛选适合研究目标和对象的人工智能技术，结合建立的腐蚀数据源，验证人工智能研究结果，获得可信、有价值的成果。

此外，在人工智能技术的应用过程中，仍需注意以下问题：首先，应破除对AI技术的过度迷信与崇拜，明确人工智能无法完全替代人类的深度思考与智慧，并非万能。其次，正确认识人工智能技术的作用，即AI是一种强大的工具，旨在提高工作效率，仅能代替人类处理繁琐、重复和枯燥的任务，辅助人类思考，而非完全依赖。第三，重视高校工科高等概率论和工程数学的教学(xué)，因(yīn)为(wèi)人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)技(jì)术(shù)的(de)应(yīng)用(yòng)本(běn)质(zhì)上(shàng)是(shì)利(lì)用(yòng)现(xiàn)代(dài)计(jì)算(suàn)机(jī)的(de)强(qiáng)大(dà)计(jì)算(suàn)能(néng)力(lì)，对(duì)数(shù)据(jù)源(yuán)进(jìn)行(xíng)概(gài)率(lǜ)和(hé)矩阵的反复计算，而建立各种算法的关键在于数学知识的应用。第四，避免对人工智能技术的过度依赖，以免抑制(zhì)人(rén)的(de)原(yuán)始(shǐ)创(chuàng)造(zào)力(lì)和(hé)独(dú)立(lì)思(sī)考(kǎo)能(néng)力(lì)。第(dì)五(wǔ)，应(yīng)尽(jǐn)早(zǎo)制(zhì)定(dìng)规(guī)章(zhāng)制(zhì)度(dù)，甚(shén)至(zhì)构(gòu)建(jiàn)法(fǎ)律(lǜ)体(tǐ)系(xì)，规(guī)范(fàn)人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)技(jì)术(shù)的(de)开(kāi)发(fā)和(hé)应(yīng)用(yòng)行(xíng)为(wèi)。最(zuì)后(hòu)，为(wèi)确(què)保(bǎo)人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)技(jì)术(shù)的(de)应(yīng)用(yòng)质(zhì)量(liàng)和(hé)效率，必须规范数据源的来源与构建，确保其高质量和准确性。

（作者：雍兴跃，北京化工大学化学工程学院教授、博士生导师）