突破传统材料研发过程中的“炒菜法”循环试错模式，提高新材料的研发效率，一直是全球科学家长期以来的梦想。早在2002年，我国著名科学家冯端、师昌绪等人在《材料科学导论：融贯的论述》中就提出了“材料设计”的思想，并勾画了以成分、结构、性能及理论计算为思路的八面体构效关系[1]，旨在从原子的性质和排列以及晶体的结构和缺陷决定材料性能的思想出发，寻找和建立材料从原子排列、相结构、显微组织形成到材料宏观性能与使用寿命之间的相互关系。同年，美国宾夕法尼亚州立大学材料系华裔科学家刘梓葵 (Dr. Zi-Kui Liu)教授首先提出了“材料基因组”(Materials Genome)这一名称概念。直至2011年6月，第44任美国总统奥巴马在卡耐基•梅隆大学作的以 “先进制造业伙伴关系” 为主题的演讲中正式发布了美国的《先进制造伙伴关系计划(Advanced Manufacturing Partnership, 简称AMP)》,作为这个计划一部分的“伙伴计划”之一，正式启动了“为强化全球竞争力的材料基因组行动规划”《Materials Genome Initiative (MGI) for Global Competitiveness》（简称材料基因组计划）[2]。在该计划中，提出了旨在将新材料研发周期缩短一半成本降低一半（Half Time and Half Cost）的材料研发目标，以提高美国先进制造及二十一世纪的经济竞争力。
图1 以材料成分、结构、性能及理论计算为思路的八面体构效关系[1]
材料基因组技术的核心，是通过计算技术、实验技术和数字化数据技术三者的有机结合，加速新材料发现和应用的周期。可以看到，首先，材料基因组完全是一种新的材料研发思想，其内涵在于革新材料研发理念，突破传统材料科学研究中以大量经验积累和循环试错为特征的“经验寻优”方式，实现科学化的“系统寻优”；其二，材料基因组实质上是现代信息技术高度发展与材料科学有机相结合高度融合的产物，将现代人工智能与大数据技术应用与材料研发过程，并以此为基础发展材料计算、算法与软件，包括云计算和高通量集成计算，在此基础上人们建立了所谓的“材料信息学”、“集成计算材料学”等分支学科；第三，在实验技术方面，集成了数字化自动化技术、微电子技术方法的利用，从材料制备、表征和使役行为的研究上，发展了材料芯片和同步辐射光源等大型科学装置利用等高通量实验技术。总之，材料基因组将充分利用现在信息技术手段并发展高通量的材料实验方法与技术，以革新材料科学的研究模式，促进材料科学研究的创新，实现材料设计的目标。
图2 材料基因组三大核心技术
提到材料基因组，人们可能会联想到人类基因组计划。材料基因组计划的提出应该是人们借鉴人类基因组计划的思路所产生的，或者是通过借鉴“人类基因工程”成功经验的启发，并且结合集成电路芯片的设计思路。早在1995年，华人学者项晓东就在一块基底上通过精妙设计，发展了以薄膜技术制备的“组合材料芯片”[3]。目前，人们以任意元素为基本单元，可组合集成制备并且快速表征从多种成分、结构和物相为代表的高通量组合材料芯片技术。这一点与人类基因组计划的高通量筛选与人类基因数据库有不少异曲同工之处。图3给出了材料基因与人类基因比较的示意图，在高通量实验与筛选上，都采用有不同的芯片技术，即材料芯片与生物芯片。
图3 材料基因与人类基因比较的示意图
总之，材料基因组提出了一种材料研发新模式、新方法、新理念，是材料研发从传统的循环试错向按需设计模式的大变革。传统的依赖于科学直觉与试错的炒菜式材料研究方法日益成为社会发展与技术进步的瓶颈。革新材料研发方法、加速材料从研究到应用的进程成为世界各国科学家共同追求的目标。包括信息技术在内现代技术的高速发展，为材料科学研究提供了全新的工具和技术，使得变革和提升材料研发技术成为可能。图4给出了材料科学研究范式的时间发展变化图谱，可以看到，随着时间的发展，都随之而来会出现新研究方法的出现和变革，而这些变革都是与不同时期科技发展的积累和变化所导致的。材料基因组只是一个名称和叫法，科学家们有不少争议，这些都无关紧要，不必抠其字眼，我们更应该关注的是她的内涵和实质。无疑材料基因组的提出正是这种在二十一世纪现代科技发展催生下科学研究新范式的体现，是材料研发模式的一种创新和变革。
图4 科学研究范式的发展与变革
材料基因组的创新和变革模式的主要体现之一就是信息与数据科学在材料研发领域的应用。从现代信息与数据科学角度，这里包括几个环节：一是材料数据库建设，包括从计算、实验和生产过程多方面的数据获得和汇集，从材料制备、加工处理、工艺过程到生产过程、检测、测试和表征等环节的数据，在收集基础上建立材料数据库；二是建立数据标准与数据库标准，这个也可以说应该是在建立数据库之前需要完成的，以便无论是在数据的收集采集，还是后检索利用，都需要有一个规范化的标准；三是数据的处理和利用，包括利用现代人工智能与大数据技术，在机器学习、数据挖掘诸方面开展深入工作，实现从材料数据库到知识库的转化过程，进而实现材料的逆向设计工程，预测和发现新材料新物性与新应用。这一方面，催生了数据科学与材料科学相交叉的“材料信息学”的诞生。上海大学材料基因组工程研究院张统一院士等提出了将从数据科学、互联网、计算机科学与工程、数字技术到材料科学与工程等新兴领域所获得的技术、工具和理论来加速材料的发现和制造技术的创新[4]。材料信息与数据科学的应用，这里就成为了一个材料数据加工厂，以数据为“原料”，其产出就是新材料成果，从而实现了数据驱动新材料研发的理念。图5为2006年科学家描绘的数据在整个过程中的作用卡通画示意图，可以体现数据驱动科学的重要意义。
图5 形象表示数据在整个过程中作用的卡通画示意图
高通量实验技术的诞生可归之为现代新型科学技术在材料实验方法上应用的结果。这里，包括在材料制备技术和表征技术上所提出的高通量概念和方法。由于微加工与制备技术的发展，借助于生物基因和微电子技术概念的启发，早在1995年，科学家们就利用薄膜技术，一次生长制备出了几十个到几百上千个不同成分材料单元的样品，这就是“材料芯片”的诞生。这样，在本质上实现了从传统的一次制备一个材料，上升到一次制备多个材料，即从单个样品反复试错的“串行”实验研究，转变为一次多个样品的“并行”实验研究模式，即材料基因组所提出的“高通量”理念，从而实现材料研究从“慢”到“快”的加速过程。图6给出了从材料传统研究方法到材料基因组高通量方法的比较示意图,和高通量特种合金全流程集成实验系统。如今，由于各类未加工技术和类似同步辐射光源等大型科学装置的发展和在材料科学研究中的应用，使得高通量表征也成为可能。同时，与自动化技术的结合，高通量实验技术也成就了“材料数据工厂”的诞生，使得材料海量化的获取和聚集成为可能。
图6 上图：材料传统研究方法与材料基因组方法的比较；下图：上海大学材料基因组工程研究院的高通量特种合金全流程集成实验系统
在这里，还要强调一下材料基因组中材料计算、实验和与数据科学的融合问题。我们不单独赘述材料计算技术，因为计算材料从方法上没有多少创新，只是由于现代计算技术和相应软件技术的发展，使得“高通量”“集成计算”成为可能，使得计算能力和速度大大提升。材料基因组的理念之一就是建立数据、计算和实验全链条的理念，高通量计算和高通量实验都具有材料数据工厂的特征，所产生的大量数据进入材料基因组数据库系统，实现数据的规范化和收集、加工、处理到利用的功能。当然，这里的数据来源包括计算、实验和生产过程。继而，在人工智能大数据技术框架下，进行机器学习和数据挖掘。同时进行这一过程结果的检验验证，直至达到预测和发现新材料、新性能、新应用的目标。当然，这里需要实验、产业到应用过程对预测和发现结果的检验验证。综上可以看到，材料基因组是变革传统的“试错法”炒菜式材料研发模式，以新材料发现和产业应用为导向的全新材料研发理念。她是以信息和数据科学为驱动，高通量实验和材料计算模拟提供海量的基础数据，建立材料基因组数据库，通过机器学习和数据挖掘技术，结合计算技术预测和发现新材料新物性新应用；同时，高通量实验可为材料模拟计算和基于数据科学的人工智能预测和新材料发现的结果提供实验验证，即要在“数据驱动”下通过“多学科融合”实现材料研发的“加速”与成本控制。材料基因组技术可比肩甚至超越“人类基因组计划”所取得的成就。材料基因组工程正在成为推动材料创新的引擎，将以全新的理念和方法革命性的推动先进制造业的发展。[1] 冯端等，《材料科学导论：融贯的论述》，化学工业出版社（2002）[2] Materials GenomeInitiative for Global Competitiveness，June 2011[3] Xiang X D, Sun X, Briceño G, et al. Acombinatorial approach to materials discovery. Science, 268: 1738（1995）
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我国高新技术产业发展面临的“卡脖子”问题，很多就卡在材料方面。新材料产业是制造强国的基础，是高新技术产业发展的基石和先导。为了普及材料知识，吸引青少年投身于材料研究，促使我国关键材料“卡脖子”问题尽快解决，中国材料研究学会特意组织了一批院士和材料专家，甄选部分对我国发展至关重要的前沿新材料进行介绍。本书涵盖了18种最新的前沿新材料，主要包括信息智能仿生材料、纳米材料、医用材料以及新能源和环境材料。所选内容既有我国已经取得的一批革命性技术成果，也有国际前沿材料、先进材料的研究成果，助力推动我国材料研究和产业快速发展。每一种材料的科普内容独立成文，深入浅出地阐释了新材料的源起、范畴、定义和应用领域，并配有引人入胜的小故事和原创图片，让广大读者特别是本硕博研究生更好地学习和了解前沿新材料。
目 录
随波逐流的光线——从“光喷泉”到光纤（点击链接）
锑化物超晶格——黑暗中的捕光者
隐身材料——让“隐身”不再局限于科幻
液晶——物质存在的第四态
有机光电器件——导电塑料
神奇的缓释控释材料
抗菌纤维
气凝胶——“冻结的烟雾”
中国新材料研究前沿报告（2020）：谢建新-材料基因工程关键技术与应用研究进展
【最新综述】 谢建新院士：机器学习在材料研发中的应用
研究进展：计算材料学，量子多体计算 | Nature Computational Science