中国在材料领域会被“卡脖子”吗？只要你脖子够粗…… | 科技袁人plus

来啦来啦，新的“无中生友”开始！

这一期和大家见面的是科大化学物理系、合肥微尺度物质科学国家研究中心（没错，就是袁老师的那个）的江俊教授！

江老师近年来投身材料研究领域，正好可以与大家聊一聊很多人现在越来越关心的问题：中国在基础材料领域是否面临被“卡脖子”的问题？

在我们谈到中国在各种发动机、芯片等高尖端产业上的弱点时，往往就会涉及到生产相关材料的能力问题。确实，在许多领域最尖端的材料技术上，中国还是存在落后问题的。但这就意味着中国很容易在材料上被“卡脖子”吗？江老师认为不是！在江老师的分析下，我们会意识到，其实新材料研究发展缓慢，这不是中国一家的问题，而是全世界的“通病”——因为大家往往是通过堆砌实验次数的笨办法来创造新材料的。那么中国的“相对落后”也就不难理解了，毕竟我们的起步太晚，当爱迪生花十几年试灯丝材料的时候，中国还是个封建国家了。所以其实在很多领域，当科学家们需要在材料上突破的时候，不仅是中国被“卡脖子”，而是所有国家都被“卡脖子”，受到研究方法的限制。但也正因此，中国反而有了追赶机会！为啥？因为现在是数据时代了，利用大数据和人工智能，渐渐的科学家找到了更高效地材料设计方法。那么显然，未来的材料领域，数据就是最有价值的宝藏了。那么中国此时的优势就出来了：谁拥有无数的高校、企业积累的大量实验数据？所以江老师跑到日本去却发现日本研究者在读中国期刊，这就不奇怪了！

就像去年美国政府停摆，官方的数据网站一关，全世界科学家都懵圈没地方查数据，结果一看中国这边竟然已经有个足够体量的数据库可以替代着用了。所以说，在材料研究方面，中国非但越来越不可能被别人“卡脖子”，甚至以后一个反手，把咱的数据库给一关，就……总之，只要我们的“脖子”够粗，就不怕任何人来“卡”！

视频链接

哔哩哔哩：

https://www.bilibili.com/video/av56915779

部分评论

千年梦断：

中间大佬说日本用中文材料是因为中国有庞大的基础研究数据，有人说这是中国工具人，免费打工仔。这个理解偏了太多了，举个最基本的例子，中国研究人员几乎都看美国的基础资料，难道我们说美国是我们的工具人？科学研究需要一定的开放性和交流性，对于顶点的冲刺不能依靠封锁基础研究，而且中文资料被关注和引用的越多，代表以中文为语言的科学影响力越大。

焚尽苍生：

作为一个材料的研究生，做了十几个项目和几十个技术支持。普遍认为材料是天坑的主要原因有两个，一是中国材料市场混乱，低端产品泛滥高端产品缺乏导致利润极低，有的净利润只有1%，所以待遇普遍不高。二是自媒体的误导，天天报道哪个小学生打游戏做主播挣了多少钱，给人们带来了偏差认识。从目前来看，利润率最高的行业仍旧是高端材料，海力士巅峰毛利润92%，也就是100块的东西，材料加人工8块钱。LG的abs生产，平均每位员工的产值1700万（2018）。高门槛高利润，低门槛低利润，钱挣的不多主要还是自己学艺不精。无论世界如何风云变幻，材料与能源专业永远不会冷门，需要的是大家摘下不劳而获的有色眼镜。

访谈原文

袁岚峰：

人类社会的发展有两个最重要的指标，就是材料和能源。那么请问，人类最早掌握的材料是什么呢？回答是石头。人类历史的大部分时间，都处在旧石器时代和新石器时代。下一个人类掌握的重要的材料是什么呢？回答是青铜。我们又有很长时间处在青铜时代。再下一个重要的材料是什么呢？回答是铁器。我们有很长时间处在铁器时代。现在呢？我们有大量的材料不再是自然界就有的，而是人工合成的，这是化学和材料科学的威力，比如说塑料、橡胶、纤维，这所谓三大合成材料。那以后呢？还有科幻的，比如说像《三体》里边的，所谓强相互作用材料“水滴”。

《三体》中的“水滴”

材料科学，就是当今世界整个文明的一个物质基础。说到材料科学，大家可能会想到很多所谓被卡脖子的例子。说中国造发动机、飞机、航空母舰，都有很多材料都还造不出来，或者造得不够好。这是大家关心的问题。另外一个提到材料科学，大家就会想到的是“劝退”。材料科学它可能会荣登知乎劝退榜，可能列在第二位，仅次于生物。好多人说这个材料（专业）多么苦，没有前途之类的。那么对于这些问题应该怎么看待呢？

我们今天非常荣幸地，请到我的同事和朋友，科大化学物理系和合肥微尺度物质科学国家研究中心的江俊教授。

江俊：

这是一个有太阳能的吸收功能的，这样的一个太阳能电池的分子。它是基于有机的体系设计的。我们先会把这些结构拿去做基于量子化学的计算，得到它们的一些对光的响应，看能不能吸收光。也许有的时候它的性能不是很好，我们就会有所调整。调整的话会加入一些新的化学基团，比如说我们会选这样的一个基团放到这里，它可能会改变你的性质。当然了，有的时候我们会做一些某种意义上随机的尝试，但是更多时候是基于之前有一些数据的基础。我们会有一个数据库，知道分子这一块是起什么功能，这一块起的是什么功能，然后对应调节所添加的分子基团的电负性，然后和它们有个很好的匹配。那么设计的最后的结果，也许我们就能够达到我们想要的性能。

江俊：

谢谢大家！谢谢袁师兄的邀请！很高兴进入这样的一个传说中的网红节目。但是首先有一点我很诧异，我从来没听说过我们材料是一个劝退的行业。

袁岚峰：

啊？是吗？真是太好了。

江俊：

是啊，因为我的学生，我从来没有见过他们有就业的问题，而且真的是会有大企业或者大学争相疯抢的这样一个状况。所以我很诧异怎么会这么想？

袁岚峰：

所以结论就是说，大家学材料，就得跟着江老师这样的高手来学是吧？这个结论非常的明显。

江俊：

材料其实是一个非常巨大，而且迅速在扩大的行业，不可能存在说以后会就业的缩小。它的竞争可能会比较激烈，因为大家在新材料这一块投入的关注，和它改变人的生活这样的一个前景是非常巨大的，所以这个领域在我来说是非常看好的，不可能出现说以后找不到工作，或者是没有很好的出路。

袁岚峰：

是，当然前提是你得学得好做得好。

江俊：

这当然是每个行业的特点。

袁岚峰：

那么江老师您是怎么进入这个行业的？

江俊：

我其实进入材料这个领域也不到七年。最开始我是学物理的，理论物理，然后就转到做理论化学。当时对分子电子学感兴趣。

袁岚峰：

在这个意义上我们是同一个领域的。

江俊：

后来我又去做了生物，生物分子学。后来来到科大，碰到几个志同道合的好朋友，他们说他们正在做太阳能的光催化材料。而这一块的话，因为机制特别复杂，所以从实验角度来做的话，有很多的一些不清晰的地方，希望有理论的介入。更重要的是希望有理性设计，不是全部试错的方式来研发。

袁岚峰：

没错没错，rational design（理性设计）。我们以前讲制药的那一期也说到，制药一个非常重要的进步就是理性设计，通过那个靶点，生物的原理来设计，而不是像以前那样几千个化合物去试。

江俊：

对，所以因为好朋友的邀请，当时也确实觉得这个方向很感兴趣，然后我们很快就得到了科技部的资助，就花了很多时间投入这个领域。然后发现这里面，确实第一是有很多挑战，这让我们更兴奋。第二的话，它确实让我们发现了很多机遇，所以现在我们就全力以赴，在材料这一块继续努力。

袁岚峰：

非常有意思。那么说到中国材料被卡脖子这个问题，您有什么看法呢？

江俊：

其实我们中国并没有被卡脖子，或者反过来说是全世界都在被卡脖子。我确实看到很多悲观的论调，或者我自己也体会到，这个材料我们确实做不出来，那个材料美国比我们领先很多年。当我们继续做下去就发现，大家的研究范式、研究方式其实都是一样的。而且特别是有一个事件，给我很大的一个启发。我们当时去参观日本的一个企业重点实验室，去的时候我们就看到，这个企业里面有很多中文的杂志、中文的期刊。

袁岚峰：

日本人这么喜欢学中文啊。

江俊：

对，我当时很诧异说，我们其实有时候某种意义上很自豪我们能很愉快地阅读英文文献，但是中文文献我们其实看得少。我就问日本的企业重点实验室的负责人，为什么你们要收集中文杂志？他就说了，我们现在研发发现，材料的可能性太多了，机制太复杂。我们原理上来说，需要做不断的试错、尝试、错误、再改进。这是一个非常耗时、耗力、耗资源的一个过程，而且有的时候还有一定的危险性。但是我们后来发现，中国有庞大的一个科研队伍，做了非常多的基础性的工作。可能有一个材料出来，就会有不同的研究组做出了文章。我们发现把这些东西收集起来，某种意义上，我们就把一个材料的全局慢慢地给拼起来了，所以我们省掉了很多做实验的时间。甚至我们可以直接基于这样的一些数据，预测出我们下一步要做的一个方向在哪里。

袁岚峰：

这是一个很有意思的话题，我以前也做过一期节目，叫做一种语言的生命力在于它的知识库，我们强烈地呼吁建设好中文的知识库。原来在材料科学方面，我们中国人已经存在一个庞大的知识库了。

江俊：

是的，所以从这个角度来说，我并不觉得我们中国真的被卡脖子了。某种意义上说，现在知识其实获取的途径很多，所以并不是说美国的知识就是美国所有，我们其实可以获得知识。美国人也许他们会“卡”掉芯片，或“卡”掉什么，但是知识的获取，我们是有完整的途径的。但是利用这个范式，现在是全世界都还没有做好。所以应该说在全世界，在新材料这块地方卡脖子已经很久了。

爱迪生

回到100年前爱迪生他做灯泡的时候，他做灯丝，他一个灯丝试了整整17年。这个模式100年到现在，其实几乎没有变化。而现在开发一个新材料，其实投入的人力、物力和场地的资源，是非常巨大的，这种试错方式其实确实给人很大的挫败感。我们现在有个比较愉快的开发方式，新的范式，就是数据驱动的范式。我们刚开始去接触这个范式，实际上是有两个例子出来的。第一个是做蛋白质的，有一批非常天才的科学家，他们做蛋白质本来要做一个建模的话，需要十几年才能把一个蛋白质的模建好。但是他们开发了一些视频程序、视频游戏，很多人下载，然后根据这个游戏的规则，他们试着把这些蛋白质片段给拼上来。很快他们就把一个要十年的工作，可能十天就完成了。他这篇论文是有史以来作者排名最多、最长的一篇论文，有6万5千个作者，这6万多个作者全部都是 game player，游戏玩家。然后这位老师也成为有史以来最成功的包工头，所有人帮他干活，自带干粮，用自己的电脑，做完之后特别happy，特别开心，要感谢他。

袁岚峰：

这是真正意义的人民战争啊！

江俊：

这是个愉快的模式。这愉快的模式其实背后是什么呢？就是它通过网络的模式，或者通过这样一个程序数据的模式，把这么多人的智慧的大脑连在一起。

第二个例子，就是我们科大潘（建伟）校长这个例子。我们用自由意志来检测随机数（大贝尔实验）。10万人投入这样的一个事业，其实也是通过一个数据的方式，把人类的资源连接在一起了。

大贝尔实验

从爱迪生开始，古往今来这么多的科学家、工程师，还有技术人员做了这么多材料，那么这背后其实蕴含的是很多智慧。如果我们有一天，把这些数据全部集成起来，它其实这个背后就能够给我们一个非常愉快的方式去做这个数据研发。

袁岚峰：

听起来非常有意思，那能不能举一个具体的例子呢？

江俊：

哈佛大学就是有这样的一个很成功的例子。这个实验室反其道而行之，他把其他十个实验室错误的，失败的合成路线的数据拿来了。拿来之后，然后他就可以构造一个类似于全局的这样一个概念，然后在全局里面它再进行搜索，很快地找到新的合成路线。

袁岚峰：

这让我想到一个说法，就说科学探索其实没有失败可言，如果发现此路不通，这也是一个重要的成果，这对别人也是有启发的。我们现在的科学期刊，都是发那些成功的结果，但实际上，一直有人希望我们应该设立这样一个期刊，专门来发那些负面的结果。说什么什么不通，这个其实也是非常有意义的。在数据库的建设这方面有什么具体办法呢？

江俊：

这个真的是需要一个开放的思维。我之前是一个物理的思维，或者化学的思维。我也很感谢，之前我是在中科大少年班学院当班主任。我们少年班它是不分专业的，所以我们班上有数学的同学，有生物的同学，也有计算机的同学。那么就有几位同学到我们课题组来了解情况，我就灵机一动，就把建数据库的任务，交给了这个数学的和计算机的同学。他们在很快地迅速理解我们物理化学的要求之后，或者材料的要求之后，他们就迅速地有这样的一个网络挖掘的方法，用程序的方法，可以很快地把我们这个数据给扩充起来了。

袁岚峰：

少年班的本科生都是这么顶用啊，真是后生可畏啊，太好了。

江俊：

其实我们还有一个很好的故事，就是去年在8月份还是几月份（纠正：十二月份），就美国政府停摆。他们停摆的时候，美国技术标准局NIST就关门了。那段时间全世界的科学家都被卡脖子了，因为很多人都找不到标准数据了。那一天他断网了，断了一个多月，但是那个时候我们发现，我们及时地先收集了几千万的数据在里面。所以那一次我们是可以为我们的很多朋友，包括我们香港科技大学的朋友，为他们提供了一部分数据。

袁岚峰：

你说的这个“我们”是指的是谁啊？

江俊：

就是我们微尺度国家实验室，国家研究中心。

袁岚峰：

好，这为我们科大的合肥微尺度物质科学国家研究中心，也做了一个很好的广告。

江俊：

数据其实都在那里，特别是还有很多失败的数据，大家不会去关心它。而且网络上面也存在大量数据，我们把里面的数据挖出来，它组成一个知识库的话，其实可以迅捷地给别人提供一个帮助，就跟小朋友翻字典一样的。知识数据，我们先建立起来，这个就会很有重要的意义。

袁岚峰：

这是整个科学的一个基础设施了，非常具有战略意义的这么一个工程。

江俊：

我们实验室的一个小例子，我觉得很有代表性。我记得当时我博士毕业的时候，我的导师给了我一个忠告。他说永远都不要批评你的学生，他说如果你批评学生，学生以后就倾向于给你最感兴趣的结果。但是如果每次都是你预料中的结果的话，那肯定是很平庸的结果。有一次碰到一个这样的实验，同学在做一个智能窗材料，他要用酸去把它清洗掉。我们通常来说，是要拿塑料的镊子去做这个实验的。因为塑料的镊子进了酸的话，就比较稳定，它不会被腐蚀。但是我们这个同学确实无意中做错了，他拿了一个铁的镊子把这个材料夹进去了。然后他本来以为糟糕了，可能会把这个镊子给搞坏，而且清洗废品也不成功。但是，他无意中发现，这个废品的材料确实清洗不掉了，但是它变成了一个金刚不坏之身。在这个酸里面不管多强的酸，它再也不会被腐蚀了。他找过来跟我们讨论，为什么这个材料会变成金刚不坏呢？然后我们就发现，其实里面有一层氢原子的保护膜，穿上一身氢原子组成的盔甲。

袁岚峰：

这听起来很像我们以前学的，像铝表面的钝化的那个感觉。

江俊：

对，这个时候我们的材料的数据的重要性就进来了。我们就开始给它做这个数据的模拟，看看怎么回事，为什么无缘无故它会多了一层氢？后来就发现，之前说的酸溶液里面它有腐蚀性，是来自于它里面的质子。这个质子就是带有正电荷的氢原子，这个正电荷其实有一定的破坏性，它会破坏我们的材料。但是他用个铁镊子进去的时候，铁又给这个材料提供了一些电子。电子是负的，而质子是正的，所以电子先进入到这个材料之后，它就会自动地把外面的质子，就是带有正电荷的氢原子拉进去，然后一块儿变成一个中性的氢原子。然后就是中性的氢原子就很轻松的进去了。在此之前，我们其实花了很多力气，想办法想把氢原子打进去，用非常贵的金属做催化，用高能做驱动。现在因为负电荷在吸引外面的带有正电荷的质子，它就很轻松地进去了。那么有了这个机理之后，我们就开始筛选。我们把世界上所有的金属的提供电子的能力，就是一个叫功函数的数据给拿出来。把半导体大量的半导体不同面，它们的得到电子的能力给拿出来。然后再把一个氢原子钻到这个材料里面去的，它碰到的能量的壁垒的高度的数据也拿出来。让它这个东西迅速组合，就拿到一大堆。有这样的过程就非常快地，可以找到我们需要的一个组合。

袁岚峰：

你们是把氢原子成功的掺杂到金属里边了，但是然后呢？这样做会有什么好处呢？

江俊：

我就发现其实还真的蛮有用的。人们之前是花很大力气，用高能量驱动把氢原子打进去。他们的目标是什么呢？他们是希望实现一种，用氢改性的这种智能窗材料。智能窗，比如说有一种材料叫二氧化钒，它如果在有氢进去的时候，它可以从它的本来是一个绝缘的半导体，变成一个金属的材料。它变成金属的时候它的透光性就会被关闭，光就不透了。所以人们就用它来做成智能窗，它可以根据温度变化，然后就调节我们的阳光进来多少出去多少，样的话就可以智能调节室内的温度。我们发现市面上这么做的产品，很贵，刚刚说的要高能驱动，还要真空条件。而我们发现，我们在实验室里面拿了一杯酸溶液，再加一点金属泡一泡，它就成功了。一个非常温和的条件，而且成本很低。所以我们现在和实验室邹崇文老师，我们在一起做这个尝试，做成了第一代的器件产品，它能够很快的实现氢原子的进去和出来。而且因为我们之前做了大量的数据筛选，所以我们其实可以通过加一个电压的方式，可以基本上精确地调它氢进去多少，也就是调节它颜色的变化，再调它的光能进入多少。

智能窗

袁岚峰：

这不但是理性地设计，这还是理性地控制了。

江俊：

对，所以这个材料从成本上，从响应速度上，从它的透过光的调节的性能上，都已经是非常成熟的一个产品了。

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