摘要: 人工智能（AI）技术正日益成为推动工业固体废物资源化利用的重要支撑工具。固废基吸附剂的开发作为资源化利用的重要方向，面临着原料来源复杂、工艺缺乏规律性指导、参数优化高度依赖试错实验等问题。在此背景下，AI在数据提取、合成路径优化、性能预测与高通量筛选等关键环节展现出显著的应用潜力。本文系统梳理了AI在金属有机框架、沸石、生物炭等典型多孔材料体系中的应用进展，分析其向工业固废材料体系的迁移路径与适配机制，并总结了当前在固废基吸附剂开发中的具体实践。最后，结合当前AI在该领域应用中面临的主要挑战，本文指出未来应着力于标准化数据体系建设、多尺度模拟方法集成与跨学科协同机制构建，为固废基吸附剂的智能化开发提供坚实的理论支撑与技术路径指引。