一、概念

材料基因工程是一种全新的材料研发技术，它借鉴了生物基因工程的理念，将材料的组成和结构等特性视为材料的基因，通过对材料基因的编辑和设计，可以实现材料的自组装、自修复、自感应和自适应等特性，以寻找具有特定性能的新材料，进而改善材料的性能和应用。材料基因工程通过构建材料高通量计算设计、高通量实验和数据库等三大平台，实现材料研发“理性设计、高效实验、大数据技术”的深度融合和全过程协同创新，实现新材料研发周期缩短一半、研发成本降低一半的目标。

以磁控溅射的过程为例，在这个过程中，多把磁控溅射共沉积技术被用来制备同时含有上千种合金成分的组合样品，通过高通量结构表征、初结构表征确定非晶形成成分范围。进一步，利用非合金的电阻率和非晶形成能力的关联，提出高通量电阻测量方法，确定最佳的非晶形成成分范围，从而获得具有优异综合性能的高温块体非晶。 磁控溅射法可被用于制备金属、半导体、绝缘体等多材料，且具有设备简单、易于控制、镀膜面积大和附着力强等优点。

图1 磁控溅射概述图

二、材料基因工程关键技术

（一）高通量计算

1.内涵：

高通量计算是一种利用ARM架构的体系,具有低功耗、实时性强等特点,，能够应用在大规模的图计算当中。通过计算机系统同时处理大量样本或数据，显著提高了工作效率。在材料计算领域，这种技术允许用户一次性输入多个结构，进行并发计算，而非逐一处理，从而节省了时间并增加了处理的规模。

2.原理：

高通量计算是自动化流程设计、并行计算和分布式计算的方法，旨在高效地处理大量计算任务。不需要任何经验参数，是新材料设计和探索的重要方法。通过这些方法，高通量计算能够显著提高计算效率，减少人工干预，并优化资源利用。

图2高通量材料计算驱动引擎的要素整合

3.作用：

（1）‌产业互联网‌：孙凝晖院士指出,“高通量计算具备高并发、低延迟、高确定性、高能效等特点。在音视频处理、科学大数据处理、大规模图数据处理等场景中，高通量计算能够显著提升处理速度和效率‌。

（2）‌‌新材料研发‌：在材料基因工程中，高通量计算与大数据、云计算，结合数据挖掘和人工智能等技术结合，形成“四位一体”的研发模式，能够快速筛选和设计新材料，降低成本并提高研发速度。例如，在锂电池负极材料的研发中，通过高通量计算筛选候选材料，并进行实验验证，显著加快了新材料的设计和开发过程‌。

（3）高通量实验与高通量计算‌：材料基因组技术通过高通量实验装置对组合材料的样品单元进行高通量表征，并将获得的材料性能数据储存在数据库中。通过数据挖掘等技术，得到材料“成分—结构—性能”的构效映射关系。高通量实验方法可以在具有成分梯度的样品上快速高效地获得成分相-结构-性能的关系，从而为建立材料性能数据库提供必需的实验结果。

图3 Materials Project的工作流程

（二）高通量实验：

1.内涵：高通量实验，主要包括高通量制备、高通量表征和服役性能高效评价等实验技术和方法。材料高通量制备是指一次实验，可以合成或加工出一批样品，即几十个或上百个样品，乃至成千上万个样品；材料高通量表征是指一次实验，可以对一批样品进行实验表征测试，或者通过一次实验获得样品的成分、结构、性能等多个表征结果；材料服役性能高效评价是指一次实验获得多个服役性能，或者短时间实验获得材料长期服役行为的数据。

2.原理

这是一种能够在短时间内同时进行大量实验的方法。通过自动化的机器人实验平台，可以实现实验操作的标准化和高通量化，从而加速催化材料的筛选和优化过程。在煤基油品加氢催化反应的研究中，高通量机器人实验及人工智能设计筛选方法被用于煤基油品加氢催化反应中，通过多试验目标优化，在分子尺度对煤基油品产物进行精准调控，实现催化材料的高通量筛选。

3.作用：在材料基因工程关键技术工程化应用方面取得明显进展。利用高通量实验装置，筛选出了具有自主知识产权和工业应用前景的新型催化材料；综合利用理性设计-高效实验-大数据技术，优化了特种合金工艺，提升了产品性能和质量，推动了复合材料在航空航天领域的应用，促进了发光材料和稀土永磁材料的市场化进程。材料基因工程在加速新材料产品研发和工程化应用中展现出了巨大的潜力。

（三）材料大数据：

‌收集、‌整理和分析大量的材料数据，‌以支持材料的研发和设计。可实现材料成分和工艺的全局优化、材料性能的提升。‌这包括建立材料数据库，‌利用机器学习和人工智能技术，‌对数据进行挖掘和分析，‌以发现新的材料设计和合成方法。

（1）规模大：是大数据的首要内涵。这意味着需要处理海量、低密度的非结构化数据。随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。存储单位从过去的GB到TB，直至PB、EB。社交网络（微博、推特、脸书）、移动网络、各种智能终端等，都成为数据的来源。

（2）多样性：也是大数据的一个重要特征。广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。除了传统的结构化数据，如数字、文本、视频、图片等，这些不同类型的数据需要从多种来源进行收集和处理。

（3）高速性：在大数据的背景下，大数据的交换和传播是通过互联网、云计算等方式实现的，数据的产生是实时或近乎实时的，远比传统媒介的信息交换和传播速度快捷。而大数据只有具备“高速”特性才能满足这些要求。

（4）价值性：现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。如果不通过适当方法将其价值挖掘出来，数据就毫无用处。大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，如何挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，成为大数据处理的重要挑战之一。

图4 构建数字化工厂 实现智能制造  大数据

2.原理

大数据让我们以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见，最终形成变革之力。

（1）数据收集：大数据的处理首先从数据的收集开始。通过各种传感器、网络日志、社交媒体等途径，可以收集到海量的数据。

（2）数据预处理：收集到的原始数据往往存在质量问题，如缺失、异常、重复等。数据预处理就是对这些原始数据进行清洗、去重、填充等操作，以提高数据质量。

（3）数据存储：经过预处理的数据需要被存储在大数据存储系统中，如分布式文件系统（HDFS）等。这些系统可以处理PB级甚至EB级的数据量，保证数据的可扩展性和高可用性。

（4）数据分析与挖掘：在数据存储的基础上，通过对数据的分析和挖掘，可以发现数据中的关联、规律和价值。这一步骤通常需要借助各种算法和模型，如机器学习、深度学习等。

（5）数据可视化：为了让非专业人士也能理解数据分析的结果，我们需要将分析结果以图表、报告等形式呈现出来，这就是数据可视化。

3.作用：

大数据技术不仅改变了数据处理的方式，还推动了多个行业的创新和发展。通过理解和应用大数据的核心原理，企业和组织能够在智慧交通、智慧医疗、金融风险管理、个性化教育和智能家居等多个领域实现突破。随着技术的进步和应用的深入，大数据将在更多领域展现出其巨大的潜力和价值。

（四）创新平台：Matcloud+平台就是一个应用高通量计算的工具，它利用自动化筛选功能，基于高通量计算驱动引擎，能迅速生成大量化合物结构或计算结果，极大地简化了材料设计过程，缩短了科研项目的周期，使得科研工作更为高效和便捷。

（1）材料计算与数据处理子平台：面向材料物性需求，利用第一性原理材料计算，在材料数据驱动指引下进行材料研发的用户服务系统，集材料计算、方法开发、算法发展、数据存储、数据挖掘、机器学习、材料搜索、智能推荐等多种功能于一体，致力于探寻材料的组分-结构-性能之间的关系，实现材料的理性设计，加速新材料的发现和研发，满足材料基因组研究的要求。

图5 材料计算与数据处理子平台

（2）高通量材料制备与快速检测子平台：包括单晶薄膜实验站、合金材料实验站、单晶块材实验站等3个实验站，分别依据不同材料形态的特殊要求，按照高通量样品合成与快速表征-高品质材料制备-材料性能形成机理与规律总结的思路建设。　　

（3）高通量技术支撑与研发子平台：主要用于支撑高通量材料制备与表征子平台的正常运转，并不断发展MGI（材料基因组）新方法、新技术，实现MGI关键实验设备的产品定制。

材料基因工程关键技术的应用，将材料传统顺序迭代的试错法研发模式变革成全过程关联并行的新模式，全面加速材料发现、开发、生产、应用等全过程的进程，推动各个行业产品开发和市场应用。

图6 材料基因工程变革研发模式

三、国外 国内发展历史及趋势

（一）国外发展历史

2001年，美国能源部就提出了“高级计算科学发现项目”作为开发新一代科学模拟计算机的综合计划。为了使新材料从发现到市场应用的速度快两倍。

2002年，日本文部科学省启动纳米生物技术、能源和环境领域“生产技术先进仿真软件”的开发。

2011年6月24日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”为主题的演讲中提出了“材料基因组计划”(The Materials Genome Initiative, MGI)。该计划是美国先进制造业伙伴关系的一部分，是振兴美国制造业的主要举措。该计划以先进的实验技术、计算技术和数据共享为手段，旨在缩短材料研发周期、提高效率，并降低成本。

一年之后，白宫科技政策办公室和美国国家标准与技术研究院(NIST)在白宫开了一次以 “促成一个全国性的运动”为目标的会议，要求广泛参与和大力促成。据称这是美国开国以来继曼哈顿计划、阿波罗计划、人类基因组计划之后的第四大重大科研计划。随后，材料基因组的概念得到了全球材料科学家的响应。

2011年6月24日白宫科技政策办公室在发布的相应的白皮书《具有全球竞争力的材料基因组计划》中阐述了材料创新基础设施的三个平台： 计算工具平台、实验工具平台和数字化数据(数据库及信息学)平台。

一直以来，美国、欧盟、日本、新加坡等世界主要国家和地区的都非常重视，通过高通量的材料计算模拟与材料基因设计来研发新材料。

欧洲科学基金会的“材料的从头算模拟先进概念”计划（AB-initioSimulations of Materials，Psi-k2），致力于开发凝聚态材料在原子层级的“从头算”计算方法。新加坡高性能计算研究院开发的APEX（Advanced Process Expert）数据挖掘技术已被用于解决工业问题。

（二）国内发展历史

2011年，中国科学院和中国工程院在香山科学会议上提出了启动中国的“材料基因组计划”，并得到了学界的积极响应。中国科学院和中国工程院开展广泛的调研和咨询工作，以师昌绪、徐匡迪院士为代表的科学家在积极建言相关部门开展材料基因工程研究。

2012年12月21日，《材料科学系统工程发展战略研究—中国版材料基因组计划》重大项目启动会在中国工程院召开。项目组组长陈立泉院士介绍了咨询项目立项情况和项目的课题设置情况。他希望通过两院院士通力合作, 依靠海内外的华人专家和留学人员，利用《新材料产业体系》等咨询项目的研究成果作好项目研究。为了与国家相关科技专项密切配合，提出分阶段提交咨询报告的模式，并初步确定了咨询项目的具体进度计划。汪洪研究员、谢建新教授、方忠研究员、鲁晓刚教授和欧阳世翕教授分别作了专题发言。在此基础上，各位院士、专家深入探讨了当前在我国开展材料基因组计划研究的难点和重点，并就咨询项目提出了具体建议。徐匡迪院士在会上作了总结。他指出，要进一步深刻认识中国版材料基因组计划的重大意义。建议以两院院士名义向国家提出建立三大平台的具体建议，加快提出中国版材料基因组计划阶段性咨询报告，并对咨询项目名称提出了具体建议。

2023年12月8号在第七届材料基因工程高层论坛上，谢建新院士介绍了材料基因工程高层论坛的由来和背景，他表示，经过十余年的努力，我国材料基因工程研究和应用总体水平进入了国际先进水平行列，在材料高通量实验和服役行为高效评价技术研发与应用、材料人工智能基础研究领域，进入国际领先行列。他指出，材料基因工程聚焦材料领域的数据积累与共享，将是材料科技和产业的数字化转型和智能化发展的前沿、核心关键技术。他强调，我们应该加倍努力，让政、产、学、研、用大力协同，进一步推动材料基因工程理念的普及，变革材料创新文化和传统研发模式，进一步突出我国材料基因工程研究面向工程应用、致力于产、学、研、用深度融合的特色，支撑和促进材料产业的高质量发展、数字化和智能化转型，为建设材料科技强国、支撑制造业强国建设作出贡献。

四、材料基因工程发展方向

1.在材料高效计算与设计方面：

计算技术的快速发展与算力的显著提升，有力推进了材料高通量计算和集成计算材料工程等研究方向的发展。运用高通量计算技术，研究人员可快速获取大量候选材料的性质，实现面向目标性能的材料理性设计。

2.在材料变革性实验技术方面：

高通量制备和表征技术的快速发展，大幅提高了实验研究的效率。扩散多元节、增材制造、连续定向凝固、梯度热处理、共沉积、连续掩模、微反应器阵列等高通量制备技术能够连续调控成分、温度、气氛、压力等材料生长变量，实现系列样品平行制备，加快复杂多元新材料体系成分空间探索。

3.在材料大数据技术方面：

数据资源整合、数据库技术与数据分析技术等研究取得重要进展。高通量计算技术、实验表征技术、传感器技术、图像识别技术、文本挖掘技术的快速发展，显著提高了数据资源积累效率。材料表界面形貌、力学性质、催化性质、半导体性质、服役性质等多维度、多模态数据的快速积累，极大地提升了材料数据资源规模，建立了一系列高水平材料数据库，支撑多个重点材料数据资源平台建设。

4.在前沿新材料研发方面：

材料基因工程变革新材料研发范式，通过计算–实验–数据技术融合，在新效应探索、新材料设计、工艺优化与性能提升等方面取得重要进展。

5.在产业化应用方面：

工业界高度关注并深度参与材料基因工程研究，聚焦工程应用急需的关键数据、关键软件、关键方法、关键工艺、关键材料的开发和应用，充分利用材料基因工程带来的研发效率优势，降低研发成本，缩短成果转化周期。

五、材料基因工程前景

材料基因工程是一个引领材料科技革命的系统工程，包括材料传统发展理念的变革、颠覆性技术和装备的研发与应用、具有新思想掌握新技术的综合型创新人才培养等。为了推动新材料科技和产业发展，我国全方位地布局开展材料基因工程的研究，以期通过“关键技术与装备研发—创新平台建设—工程化推广应用”的一体化实施，变革传统的研发理念和模式，发展新方法和高效技术，培养高质量的创新人才队伍，提升材料创新能力和国际竞争力。

1.智能化材料设计：未来的材料基因工程可能会更加依赖人工智能和机器学习技术，实现智能化材料设计。通过训练算法模型，可以根据目标性能要求自动设计出最优材料结构。

2.可持续性与环境友好型材料：随着社会对环境保护意识的提高，开发环境友好型且可持续的材料将成为材料基因工程的重要研究方向之一。

3.多功能集成材料：开发同时具备多种优异性能的多功能材料将是未来研究的重点。这类材料将在电子、能源、医疗等多个领域发挥重要作用。

图7 材料基因工程创新基础工作

总之，材料基因工程作为材料科学领域的前沿技术，不仅为新材料的研发提供了强有力的支持，也为相关行业带来了前所未有的发展机遇。随着研究的深入和技术的进步，我们有理由相信材料基因工程将会在未来发挥更大的作用。

参考文献：

1.中国政府官网

2.中国科学院科研进展官网

3.国家自然科学基金委官网

4.工业信息化产业部官网

5.中国材料研究学会官网

6.中国生物工程学会官网

7.北京材料基因工程高精尖创新中心官网

8.中国金属材料学会官网

9.中国数子科技馆官网

10.北京怀柔国家综合科学中心官网

11.侯雅青 苏航 张浩 王畅畅 金属材料多尺度高通量制备研究进展  材料导报  2022

12.王亚鑫 饶兴兴 汪辉辉 雒新亮 史立平 郁飞谭 伟民 胡中 材料基因工程技术在高分子聚合物中的应用  涂层与防护 . 2022

   13.李姿昕 张能 熊斌 胡云凤 赵新鹏 黄海友 材料科学数据库在材料研发中的应用与展望 数据与计算发展前沿 . 2020

14.沈自才 代巍 马子良 航天材料基因工程及其若干关键技术  航天器环境工程 2017 

15.吴苗苗 韩雅芳 刘利民编辑：高晓巍 孙云娜 材料基因工程——材料设计 《创新研究报告》  2017.11.06

16.谢建新 材料基因工程五大前沿领域重要成果和五个关键发展方向 机械工程材料   2024.02.04

17.谢建新、宿彦京、张达威、冯强 中国材料基因工程 中国工程院院刊  2022.07.30 ，

18.宿彦京 付华栋 白 洋 姜 雪 谢建新  中国材料基因工程研究进展《金属学报》 - 2020

19.孙志梅 王冠杰 张烜广 周健 材料基因工程加速新材料设计与研发 北京航空航天大学学报, 2022

20.王献 魏燕 蔡宏中 胡昌义 张贵学 胡晋铨 基于材料基因工程的铂基高温合金数据库建设进展 昆明贵金属研究所2022

21.谢建新 材料基因工程五大前沿领域重要成果和五个关键发展方向 机器人的秘密探索 2024-02-04

22. 谢建新 宿彦京 张达威 冯强 《中国材料基因工程的研究特色和愿景》 中国工程院院刊  《Engineering》 2022年第3期

23.曾宏志 范晓丽 中国材料基因工程研究进展 金属学报 2020 56（10） 1313-1323。

24.谢建新 宿彦京 张达威 冯强 中国材料基因工程特色与愿景 中国工程院院刊《Engineering》 2022年第3期,

25.王亚鑫 饶兴兴 汪辉辉 雒新亮 史立平 郁飞 胡中 谭伟民 材料基因工程技术在高分子聚合物中的应用

涂层与防护2022年7月第43卷第七期。Vol.43 No.7

26.宿彦京 付华栋 白洋 姜雪 谢建新  中国材料基因工程研究进展  金属学报 2020年 10月第56卷第10 期 Vol.56 No.10

27.中国科学院物理研究所官网