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人工智能正快速变革材料科学与工程领域，为应对复杂性、加速发现以及优化材料设计提供了前所未有的强大工具。在算法进步速度加快和数据可用性提升的双重驱动下，AI正成为材料研究人员不可或缺的核心能力。本综述系统梳理了当前发展态势，为寻求有效运用这些数据驱动技术的材料科学家整合了最新进展与方法论。研究团队全面考察了从传统算法到先进深度学习架构的机器学习方法谱系，包括卷积神经网络、图神经网络和Transformer模型，同时涵盖新兴生成式AI及高斯过程等概率模型在不确定性量化中的应用。该工作还重点探讨了数据在该领域的关键作用，阐明了从成分特征、结构特征到图像表征和自然语言启发方法等有效表征策略，结合适当的数据预处理技术，如何从根本上支撑机器学习模型在材料研究中的性能表现。同时，研究团队也剖析了数据质量、数量与标准化等持续存在的挑战，这些因素对材料科学与工程中的模型开发和应用具有决定性影响。