人類有基因組計劃，材料界也有一個材料基因組計劃。

材料基因工程通過融合高通量計算、高通量實驗、專用數據庫三大技術，實現新材料研發由“試錯法”向“理論預測、實驗驗證”模式轉變，從而達到降低材料研發成本、縮短研發周期的目的。

材料研究也有DNA? 揭秘材料基因工程

“很多時候，人類科技發展的腳步，往往囿于材料的性能”，一位美國科學院院士這樣說。反之亦然，材料領域的不斷突破，也成為新技術新理論誕生的重要推進力量。

如今，材料研究最前沿領域的重要方法論——材料基因組工程，正引領著越來越多研究人員，以更短的時間、更低的成本，取得與我們生活息息相關的材料新發現。

故事：從一只小小燈泡說起

據記載，愛迪生為了發明燈泡，搜集了當時可導電的3000多種物質，全部做成燈絲進行試驗，最終選定了鎢作為理想的發光介質。這種科學研究中的重要方法，被稱為“試錯法”，又名“愛迪生法”。在傳統的材料研究領域，發揮了相當大的作用。

“打個比方，傳統的方法如同炒菜，加一把鹽，嘗嘗味道，不行再添幾勺醋，通過大量實驗，篩選能形成目標性能的材料組分配比及制備流程。迄今為止我們還不能完全擺脫這種方法，但可以利用‘材料設計’的手段，在一定程度上減少試探的盲目性。”上海大學校長、材料科學家羅宏杰教授說。

嚴格地講，材料沒有與生物相對應的“基因”，但是“材料基因組計劃”和“人類基因組計劃”還是有很強的類比性。人類基因中的DNA和RNA的排列排序決定人體的主要機能性狀，與此類似，原子的性質和排列包括晶體結構和缺陷決定了材料的內在性能。人類基因組計劃是建立DNA和RNA的排序和人體機能性狀之間的關系，“材料基因組計劃”是尋找和建立材料從原子排列到相應的形成到顯微組織的形成到材料宏觀性能與使用壽命之間的相互關系。

材料研究中，最小功能單位是組分，不同組分間的相互組合、配比，形成了不同性能性狀的材料，這樣的組合可能性數以萬計。“材料基因組工程”與“人類基因組工程”類似，通過高通量計算，結合已知的可靠實驗數據，用理論模擬去嘗試盡可能多的真實或未知材料，建立其化學組分、晶體和各種物性的數據庫，并利用信息學、統計學方法，通過數據挖掘探尋材料結構和性能之間的關系模式，為材料設計師提供更多的信息，多快好省地開發新材料。

在未來，甚至可以在明確每一組分在材料中作用的基礎上，像搭積木一樣定制特定功能的材料。這一方法框架下，如同功能模塊一般的材料組分，與構成生物性狀的基因片段，顯然有著異曲同工之妙。

材料創新：從20年到2年？

上海材料基因工程研究院院長張統一院士指出，新的研究方法旨在突破傳統材料科學研究中單一學科的以經驗積累和簡單循環試錯為特征的“經驗尋優”方式，建立“實驗—理論—計算—智能數據”集成和循環提升的系統研究模式，加速材料研究和產業化速度，引領材料科學創新發展，達到研發時間減半，成本減半。

回首材料研究歷史，一種新型材料從概念提出、實驗室成功制備，到投入應用，平均需要20年時間。

2009年，美國研究人員的實踐將其縮短到2年，在全球學界引發地震，也真正令材料基因組工程研究，成為材料學科研的重點發展方向。原來，當時美國有家大型企業專門生產渦輪發動機，其中關鍵部件的金屬材料，尤須耐高溫，當時已有技術的最高指標，是可耐受1100攝氏度高溫，再想提高1攝氏度，都非常困難。采用新方法的研究，2年后，這家科技型企業宣布，參數指標有了“明顯提升”。

從20年到2年的跨越，研發效率顯著提升，可能帶來的，不僅是科研上的加速，還有競爭中的趕超。以鋰電池為例，它廣泛應用于手機、電動車等日常用品中。用傳統方式發現鋰離子電池新材料，需要從上萬種含鋰化合物中逐一實現測試、篩選正極材料，這要耗費大量的人力物力，而且研究周期漫長，偶然性較大。

我國鋰電池領域的研究專家，中國科學院物理研究所陳立泉院士認為，目前，我國已經形成了具備完整產業鏈的鋰離子電池產業體系，在國際市場上，雖然中日韓三分天下，但中國技術原創弱，國際市場占有率僅占約23%，這種局面很難改變。要想實現突圍，必須布局全固態電池。全固態鋰電池要想快速發展，需要從材料研究、生產到應用，再到電芯設計、制造以及設備全產業鏈實現數字化，而材料基因組工程將加速推進這一進程。全固態鋰電池的研發周期也將隨之縮短，5年內就能實現產業化。這將在源頭上保障我國全固態鋰電池技術領先發展，實現我國鋰電池產業進行戰略轉型。

美國、歐盟和日本的材料基因組計劃

長期以來，新材料產業的創新主體是美國、日本和歐洲等發達國家和地區，其擁有絕大部分大型跨國公司，在經濟實力、核心技術、研發能力、市場占有率等多方面占據絕對優勢，占據全球市場的壟斷地位。

美國的材料基因組計劃及實施情況

在美國，材料基因（Materials Genome）這一概念由賓夕法尼亞州立大學材料系教授劉梓葵，在2002年創立材料基因組公司時所提出。該商標注冊于2004年，并于2012年被授權使用。2011年6月，經材料基因組公司和美國白宮科學與技術政策辦公室雙方同意，這個名字被“為提高全球競爭力的材料基因組計劃（MGI）”所采用。

美國主要由各相關聯邦執行機構，分別就MGI計劃任務指標展開詳細計劃與部署。

2012年，美國國家科學基金會（NSF）宣布實施“設計材料—徹底改變未來（DMREF）”計劃，包括先進大數據科學與工程的核心技術研發等；2014年，由NSF支持的應用材料公司、南卡羅萊納大學、美國國家標準與技術研究院，以及白宮科學技術辦公室等幾家單位，共同成立了“功能材料組合方法工作平臺”。

2012年，美國國家標準與技術研究院（NIST）致力研發適應于MGI的新技術、新標準及新檢測工具；2013年，NIST宣布在未來5年內資助2500萬美元，用于建設以芝加哥為核心的先進材料研發商業體；2014年，NIST投資2500萬美元，集中用于新興工業部門研發與部署下一代計算工具、數據庫和實驗技術。

美國聯邦政府于2013年宣布斥資2億美元建立美國制造、輕質、現代金屬三所新制造革新研究院，以及下一代動力電子革新研究院。

2014年12月4日，美國白宮網公布了正式版本的《材料基因組戰略規劃》，是美國國家層面的最高技術投資、發展規劃。本規劃詳細描述了材料基因組計劃提出的背景；材料領域面臨的主要挑戰（材料研發模式的轉變、試驗/計算/理論一體化、數據庫、勞動力資源）；材料基因組計劃預期實現的戰略目標；材料基因組在國家安全、人類福利、清潔能源、基礎設施及消費品領域可能帶來的巨大成績。本規劃首次提出了生物材料、催化劑等9個重點材料領域的63個發展方向。

2015年10月底，美國國家經濟委員會與美國國家科學與技術政策辦公室編寫了新版《美國創新新戰略》，在原有基礎上增加了材料基因組創新技術的發展，以支持新材料及制造產業的良性運轉。

美國非聯邦機構在積極推動MGI計劃方面也發揮著重大作用。2012年，來自美國材料學科和制造領域的31家組織機構，共同研發可供數據和知識共享的開放模型，用于加速新材料發現、制造和商業化，創建共享的材料數據平臺，培訓相關工作人員最新的材料設計/工藝知識。2013年，威斯康辛大學和佐治亞理工大學投資約1500萬美元創建材料革新研究院，同時聯合密歇根大學共建材料革新加速網絡化平臺，以及軟材料建模與仿真“集成實驗室”。美國高校、國家實驗室和學術出版商等團體機構，共同建立了國家數據服務（NDS），以實現數據便捷輸入與共享。

數據庫建設是MGI的一個基礎組成部分。2012年，麻省理工學院和勞倫斯伯克利國家實驗室開放了擁有1.5萬相關材料的公眾數據庫；2013年，哈佛大學和IBM的科研人員建立了包含700萬條數據的清潔能源材料性能數據庫；2014年，康奈爾大學和杜克大學合力研發并提供共享的高通量材料數據庫和開放軟件。

計算材料學是通過實際過程模擬和輔助材料設計來加速引導新材料的研發。在材料模擬仿真領域，開發出了諸如Autodesk Simulation Network、CAE等優秀的仿真優化與設計工藝軟件和平臺；在輔助材料設計方面，開發出了諸如AFLOW、USPEX、ATAT等用于高通量計算、晶體結構預測，以及熱力學相圖計算的軟件或平臺。

教育培訓是落實MGI計劃的重要環節。2012年，以大學材料委員會（UMC）為首的33家高校，有針對性地對材料領域學員進行了有關MGI知識教育培訓；2013年，麻省理工、南卡羅來納州大學等高校開展了網上免費MGI培訓課程；美國材料研究學會發放了高通量材料科學白皮書。

歐盟的材料基因組計劃及實施情況

受美國MGI激勵，歐盟以高性能合金材料需求為牽引，于2011年啟動了第7框架“加速冶金學”（ACCMET）項目。項目組織了政府機構、大學、儀器設備裝置商、材料需求企業等幾十家單位的參與，以共同開發適用于塊體合金材料研發的高通量組合材料制備與表征方法，旨在將合金配方研發周期，由傳統冶金學方法所需的5～6年縮短至1年以內。

2012年，歐洲科學基金會又推出總投資超過20億歐元的“2012—2022歐洲冶金復興計劃”，將高通量合成與組合篩選技術列為其重要內容，以加速發現與應用高性能合金及新一代其他材料。

2013年開始，歐盟在“地平線2020計劃”中推進了“新材料發現（NoMaD）”項目，現已建成NoMaD數據庫，以托管、組織和共享材料數據。

2014年，歐盟提出石墨烯旗艦計劃，投資10億歐元支持石墨烯制備、應用等13個方向，推出“納米科學、納米技術/材料與新制造技術”（NMP）項目以及“研究網絡計劃”，加速高性能合金及新一代材料的研發。

此外，值得關注的是，德國為鼓勵各種社會力量參與新材料研發，先后頒布實行了“材料研究MatFo”（1984-1993年）、“材料技術MaTech” （截至2003年）和“為工業和社會而進行材料創新WING” （始于2004年）3個規劃。WING規劃強調密切關注材料的可制造性，致力于協調各部門間的高水平材料研究。

2013年4月，德國頒布了《關于實施工業4.0戰略的建議》白皮書。之后德國將工業4.0項目納入了《高技術戰略2020》的10個未來項目中，推動以智能制造、互聯網、新能源、新材料、現代生物為特征的新工業革命。德國企業界普遍認為，確保和擴大在材料研發方面的領先地位是其在國際競爭中取得成功的關鍵。

日本的材料基因組計劃及實施情況

日本也啟動了類似于材料基因組的科學計劃。日本文部科學省和經濟產業省計劃建立玻璃、陶瓷、合金鋼等領域的材料數據庫、專家庫，來促進其協同創新能力。日本國立物質材料研究機構、產業技術綜合研究所、東京大學、東北大學等研究機構均設有專門的材料設計與模擬研究中心或團隊。例如，日本產業技術綜合研究所下設計算科學研究所，其主要研究方向有納米、能源與環境、生物等領域的模擬技術以及集成模擬系統；日本理化學研究所采用模擬和實驗結合的方法，在高溫鈦合金、貴金屬耐熱合金、超級鋼、納米結構與分子開關等領域開展了深入的研發。

我國的材料基因工程及發展狀況

中國已故著名材料科學家和戰略科學家、國家最高科學技術獎獲得者師昌緒院士生前曾估計，根據有關資料，中國關鍵新材料的自給率只有14％。當前，在中國，降低核心關鍵材料的對外依存度的緊迫性正越來越凸顯。

中國材料科學界在1999 年6 月召開主題為"發現和優化新材料的集成組合方法"的第118 次香山科學會議，尋找加速發現新材料的有效途徑。2011 年12 月，中國科學院和中國工程院主辦主題為"材料科學系統工程"的第S14 次香山科學會議，研究中國應對MGI 的策略，并在隨后3 年中，多次組織以材料基因組計劃為主題的研討會、報告會，使得中國材料界對材料基因組技術的認識不斷深入，形成基本共識。2014 年，中國科學院和中國工程院分別向國務院提交咨詢報告，建議盡快啟動實施中國材料基因組計劃。

2016年8月8日，國務院印發《“十三五”國家科技創新規劃》，面向2030年的15個重大科技項目就包括“重點新材料研發及應用：重點研制碳纖維及其復合材料、高溫合金、先進半導體材料、新型顯示及其材料、高端裝備用特種合金、稀土新材料、軍用新材料等，突破制備、評價、應用等核心關鍵技術”。提出發展變革性的材料研發與綠色制造新技術，“重點是材料基因工程關鍵技術與支撐平臺”。

2017年4月，中國科技部發布《“十三五”材料領域科技創新專項規劃》，從四個層面部署了材料領域發展目標：

• 發揮材料的基礎性和支撐性特征，大力推進量大面廣的傳統（基礎）材料技術提升，滿足國家建設需求、實現節能減排；

• 發揮材料的先導性特征，重點發展戰略性電子材料、先進結構材料、新型功能與智能材料，滿足戰略性新興產業的發展需求；

• 發展前瞻性材料技術，突破納米材料技術、材料基因工程技術，形成新的技術和經濟增長點；

• 加強材料基地與人才隊伍建設，增強材料領域的持續創新能力。

2018年7月，來自云南省科技廳的消息稱，稀貴金屬材料基因工程已正式在云南省啟動實施。 云南有豐富的錫、銦、鍺、鎵、鈦、銻、鉍等稀有金屬資源，金、銀和鉑族金屬(鉑、鈀、銠、釕、鋨、銥)也有較大儲量。基于云南省資源稟賦和產業基礎，云南決定實施稀貴金屬材料基因工程，該工程將建設貴金屬、液態金屬、錫三個數據庫，開展系統研究；并將開展鈦、銦、鍺、鋁、銻、鉍等應用研究，為企業現實研發需求服務。

材料基因工程的競爭已經遠遠超越了科學研究。材料科學具有與制造業緊密融合的特點，材料科學研究的提速，成為各國戰略布局、搶占高端制造業技術核心的底蘊所在。與此同時，它可能帶來的影響，或許也將從材料科學研究領域“溢出”，化為引領更多研究領域的方法論和創新文化。其中意義，難以估量。

南方科技大學材料基因組研究院（Material-X）

據南方科技大學材料科學與工程系主任程鑫教授介紹，人類已知的材料種類中，有機物約三千萬種，無機物約幾百萬種；根據結構相圖審編機構的統計，可以用于材料合成的83個元素可形成的二元合金為3403個，三元合金為91881個，四元合金達213萬個，卻分別有高達30%未知、97%未知、100%未知！由此可見，人類已知的材料僅占自然界中可能存在的材料總數的極小一部分，而絕大部分材料仍然是人類未知的，潛在巨大的材料寶庫。

隨著科學技術的飛速發展，以多元素組分為特征的關鍵材料已成為多項高科技產業發展的瓶頸；傳統材料研究方法效率極為低下，導致材料產品開發周期長；世界強國近年爭相開展的“材料基因組計劃”旨在利用高通量實驗及理論計算技術快速獲取數據，結合人工智能數據分析技術開發材料相關產品，從而縮短材料從研發到應用的周期和降低材料研發成本。

2016年5月發表于Nature的《Learn From Failure》基于積累多年的海量實驗數據，利用人工智能發現了多種可以用于化工催化的新材料。這一工作意味著材料科學研究范式正跨越過去數百年的“實驗觀測”、“理論推演”、“計算仿真”的三個階段，進入“數據密集型加人工智能”的“第四范式”。這一變革必將創造材料科技產業的飛躍發展時代。材料科學第四范式需要前所未有的數據產生和處理能力為支撐，因而快速獲取巨量材料數據成為“材料基因組計劃”乃至材料研發的關鍵。

來源：南方科技大學產學研