可持续性、韧性与循环化已是现代材料科学的核心挑战，先进材料支撑清洁能源、数字基建、医疗等领域，但目前的研发过程仍以设计-生产-使用-废弃的线性模式为主。即便回收与升级回收有进展，却普遍存在效率低、能耗高、难以规模化的问题，无法匹配气候变化与资源约束的紧迫性。

近日《Nature Reviews Materials》发表了西南石油大学周莹教授、北京低碳清洁能源研究院陈国星研究员与德国达姆施塔特工业大学合作的评述文章，文章重点讨论了 AI不应仅作为材料发现的加速工具，更应该要成为贯穿材料全生命周期的循环性系统的统筹者，推动线性材料经济向闭环循环经济转型。

现有AI驱动的材料研发大幅加快了发现速度，机器学习可精准预测材料关键性能，生成式模型能提出新化合物与合成路线，在催化、储能、电子材料等领域效果显著。但仅靠加速无法解决可持续难题，多数AI流程基于线性经济逻辑，只优化使用阶段性能，忽略原料开采、能耗与末端处置影响，生态设计研究也表明，AI辅助优化常局限于单一环节，未融入整体循环策略。因此，AI必须从单纯的性能工具升级为循环统筹者，建立多目标优化框架，将功能表现、环境冲击与资源可回收性作为相互关联的变量，用可持续指标平衡性能、碳足迹、能耗与可回收性的权衡关系。

AI可通过生成式与逆向设计实现材料的循环化研发，不再仅以性能为核心，而是筛选兼具高性能与可复用、可回收、可降解特性的材料。在聚合物体系中，AI能设计出保留机械强度且含有可断裂键的结构，实现可控解聚与单体回收；在催化剂与复合材料中，AI可优化活性与选择性，同时适配再生与分离流程，还能设计可受光、热刺激可逆再生的动态活性位点，抵抗失活。目前这类全生命周期导向的循环设计应用仍然较少，将可持续约束直接嵌入设计空间，AI可以发现传统实验难以找到的材料，尤其适用于膜、光催化、CO₂转化等体系。

数字孪生是实现闭环材料系统的关键技术，它依托AI整合实验数据、传感器信息、生命周期评估与运行参数，全程模拟材料流动与转化。在回收体系中，数字孪生可实时适应原料成分、能源输入与产品质量波动，优化工艺、降低排放，并挖掘热化学、等离子体转化等高值化路径。在电池与关键材料供应链中，AI能预测报废量、优化回收网络、指导提升可回收性的材料设计。通过将材料设计与实际运行紧密耦合，数字孪生建立起研发与回收之间的持续反馈，让闭环创新不再停留在理论，而是与产业实际匹配。

可持续材料创新的重要障碍是生命周期评估（LCA）应用滞后，通常仅用于事后评价且数据需求大。AI可以把LCA转变为前置设计工具，机器学习模型能快速估算温室气体排放、水耗、毒性等关键指标，并与性能指标同步评估。同时必须结合技术经济分析，协同优化成本、性能与碳足迹，避免出现理论环保但实际成本过高的材料。例如在CO₂转化与硝酸盐回收催化剂设计中，AI可同时优化活性、稳定性、前驱体成本与全生命周期排放，将可持续指标嵌入逆向设计流程，让可持续性从事后核查变为核心设计约束。

循环经济不只针对单一材料，更覆盖整个生产与回收系统。在系统层面，AI可推动工业共生，匹配废弃物流与原料需求，优化回收物流降低能耗，还能通过情景模拟支撑政策分析。这类应用高度依赖AI的透明度与可解释性，结合领域知识与机器学习的混合方法更具实用价值。已有研究通过整合高通量实验与预测模型，开发出可生物降解聚合物，证明多目标优化能同时提升材料性能与末端可回收性，系统级AI让材料循环从单品优化走向产业链整体协同。

最后，研究者指出AI驱动循环材料创新仍面临显著挑战：可持续相关数据零散、质量不均，回收效率、降解行为、环境影响等数据尤其缺乏；数据文化需要转变，应鼓励报告失效与降解数据，而非只关注最优性能。缺少真实退化数据会导致模型脱离实际，无清晰目标时AI可能给出理论可回收但工业难以实现的方案。未来需要材料、AI、可持续领域跨学科合作，建立共享数据库与工具，将全生命周期与回收反馈深度嵌入设计，让AI从加速发现转向真正驱动循环化，研发出设计即可持续的高性能材料。