在深度学习与岩土工程融合的背景下，科研的边界持续扩展，创新成果不断涌现。从基本物理模型的构建到岩土工程问题的复杂模拟，从数据驱动的分析到工程问题的智能解决，深度学习正以前所未有的动力推动岩土工程领域的革新。

随着新能源、先进制造等领域对功能材料性能要求的日益严苛，传统材料研发模式面临显著挑战：跨尺度关联机制不清晰、实验试错周期长、计算资源消耗巨大。人工智能技术与多尺度模拟方法的深度融合，为材料科学开辟了“数据驱动+物理建模”的创新路径—通过机器学习（ML）加速材料性能预测、优化设计流程，推动材料研发从“经验驱动”向“智能驱动”跨越。