想想我们在未来十年将面临的任何重大挑战，材料就是其中的核心最大的挑战。为了建设一个新清洁能源的未来，我们需要更高效的太阳能电池板、风力涡轮机和电池。制造商需要新材料来制造更先进的产品。我们还需要更换供应中断的材料，比如稀土元素。

　　传统上，开发新材料是一个缓慢而艰难的过程。为了找到理想的特性，研究人员通常需要逐个测试数百甚至数千种材料。这使得材料研究对大多数行业来说都代价过高。

　　然而今天，我们正处于一场材料之中。科学家们正在使用强大的模拟技术，以及复杂的机器学习算法，以惊人的速度推进创新，甚至将创新引向他们从未考虑过的可能性。未来十年，材料的快速发展将产生巨大的影响。

　　材料科学，又名为材料工程，涉及物质的性质及其在各个科学和工程学领域的整合应用，是一个研究材料的制备或加工工艺、材料的微观结构与材料宏观性能三者之间的相互关系的跨领域学科。

　　涉及的理论包括固体物理学，材料化学，应用物理和化学，以及化学工程，机械工程，土木工程和电机工程。与电子工程结合，则衍生出电子材料，与机械结合则衍生出结构材料，与生物学结合则衍生出生物材料等等。

　　随着近年来媒体将注意力大量集中在纳米科学上，材料科学在科学与工程学领域越来越广为人知。它也是鉴识科学和破坏分析中的一个重要组成部分，以后者为例，它是分析各种飞航意外的关键。今日许多科技上的问题受限于材料能够容许的极限，也因此，在此领域的突破在未来科技具有指标性的影响。材料科学有着广泛的应用前景。

　　随着科学技术的发展，人们在传统材料的基础上，根据现代科技的研究成果，开发出新材料。新材料按材质可分为金属材料、无机非金属材料(如陶瓷、砷化镓半导体等)、高分子材料、先进复合材料四大类，其应用范围极其广泛。目前，新材料产业已经渗透到了国民经济、国防建设和社会生活的各个领域，是高新技术产业发展的基础，对国民经济发展作用重大。

　　2005年，Gerd Ceder是麻省理工学院材料科学教授，研究预测新材料的计算方法。传统上，材料科学家主要通过反复试验来确定具有商业价值特性的材料。Gerd正在使用复杂的模拟材料实体的计算机模型来实现这一过程的自动化。

　　事情发生了转变!当时宝洁公司(Procter & Gamble)旗下金霸王(Duracell)的一名高管询问Ceder，是否可以利用他正在开发的方法，探索大规模开发碱性电池新材料的可能性。于是，他组建了一个由六名“青年”组成的团队，成立了一家公司来实现这一愿景。

　　第一个项目进展顺利，团队获得了一些以前不存在的新材料的专利。然后另一家公司来电，请求帮忙开发另一个项目，在那之后接获了更多的项目。尽管取得了初步的成功，但Ceder开始意识到有一个问题：尽管团队的项目很成功，但是总体影响是有限的。

　　Ceder 说：“我们开始意识到，我们生成所有这些有价值的数据都被所在公司的保险库里，并未产生它应有的价值。我们想以一种更公开的方式来来推进材料的发展。幸运的是，就在那个时候，一个团队成员因为家庭原因离开了麻省理工学院，这个偶然的事件将这个项目推向了一个新的高度。”

　　2008年，Kristin Persson的丈夫在加州找到了一份工作，于是她离开了Ceder的麻省理工学院小组，加入劳伦斯伯克利国家实验室(Lawrence Berkeley National Laboratory, LBL)，成为一名研究科学家。然而，该团队并没有为失去一位重要同事而感到悲痛，而是将此举视为一个让他们的工作进入高速运转状态的机会。

　　Persson表示:“在劳伦斯伯克利国家实验室，有世界级的计算机人才。所以我们开始积极地与计算机科学前沿的专家合作，但他们对材料和我们这帮材料黑客一无所知。正是这种跨学科的合作才是帮助我们迅速取得进展的真正秘诀。”

　　传统的材料科学可以将一类合金应用于，比如说，汽车工业，并计算重量vs抗拉强度之间的关系。文献中可能有几百种这样的材料。但是有了他们在劳伦斯伯克利国家实验室建立的系统，他们可以计算出几千这样的材料。这意味着工程师能够以指数级的速度识别候选材料，并在现实世界中进行测试，从而创造出更佳的产品。

　　他们又一次感到他们的工作的影响是有限的。毕竟，在国家实验室工作的企业工程师并不多。Persson回忆说:“我们早期的研究让我们相信，我们正处在一个更大的问题的风口浪尖。”这就是他们为什么要创建材料项目(Materials Project)，一个世界上任何人都可以访问的大型在线数据库。

　　该项目于2011年初上线，吸引了数千人参与。从那时起，它如病毒传播般发展迅猛，如今拥有5万多名用户，这个数字以每天50-100人的速度增长。然而，它的影响不仅如此。该项目的成功引起了时任白宫科技政策办公室(White House Office of Science and Technology Policy)副主任的Tom Kalil的注意，他看到了创建一个范围更广项目的潜力。

　　2011年夏天，奥巴马政府宣布了“材料基因组计划”(Materials Genome Initiative, 简称MGI)，以协调能源部、NASA、能源部和其他机构的工作，从而扩大和补充劳伦斯伯克利国家实验室正在进行的工作。这些努力加在一起，正在材料科学中掀起一场，而工业刚刚开始感受到其影响。

　　“材料基因组计划”基于三个基本支柱。第一个是可以准确预测材料性质的计算方法，与Gerd Ceder的团队所开创的方法一般。二是扩大材料库的高生产能力实验，三是挖掘科学文献中已有材料，促进材料数据共享的项目。

　　例如，一个项目使用机器学习算法和实验材料数据来识别一种叫做金属玻璃的超强合金的形状。尽管科学家们早就认识到它作为钢的替代品和保护涂层的价值，但它非常罕见，因此公众所知相对较少。然而，使用这些新方法，研究人员能够在一年之内完成较之前200倍负荷的工作，并识别出2万个这样的材料!

　　托马斯生有句名言：如果他做了1万个失败的实验，他并不认为这是一种失败，而是发现了1万个不起作用的东西。确实如此，但它也带来乏味、耗时和昂贵的代价。然而，这些新方法有可能将这1万次失败自动化，从而在材料科学领域掀起一场。

　　例如，在美国政府创建下一代先进电池的“联合储能研究中心(简称为JCESR)”的背景下，目前的主要挑战与其说是识别潜在的电池化学成分，还不如说是让这些化学成分发挥作用的材料还不存在。对于过去来说，这将是一个无法克服的问题，但现在情况大为不同。

　　JCESR主任George Crabtree接受采访时表示:“使用过去10年左右开发的高性能计算模拟、材料基因组和其他技术，我们通常可以消除99%的行不通的可能性。这意味着我们可以把精力集中在剩下的1%可能有巨大潜力的材料上，我们可以以少得多的钱，走得更远、更快。”

　　这项工作也迅速对工业界产生了影响。Citrine Informatics是一家将机器学习应用于材料开发的公司，该公司的总裁Greg Mulholland表示：“我们看到越来越多的公司和行业在与我们联系，并产生了一种新的紧迫感。对于历史上投资于材料研究的公司来说，他们昨天还在发愁。而对于那些没有做到这一点的人来说，他们正在奋力追赶。”

　　材料基因组计划的主任Jim Warren认为，这仅仅是个开始。他说:“当你能以几十万美元或几百万美元而不是几千万美元或几亿美元发现新材料时，你将看到大量扩展的用例以及行业的受益。”

　　新材料产业涉及多个工业领域，产品市场前景广阔，是全球最重要、发展最快的高技术产业领域之一。新材料行业市场发展现状分析，我国作为全球最大的新兴经济体，新材料产业正处于强劲发展阶段，市场空间广阔。据前瞻产业研究院发布的《中国新材料行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2010年我国新材料产业总产值仅仅为0.6万亿元，截止至2017年我国新材料产业总产值增长至2.6万亿元。新材料“十三五”规划和中国制造2025等政策将继续推动新材料产业保持快速的发展趋势，十三五”期间我国新材料产业将稳步增长，年均增速保持在25%左右，预计到2020年，我国新材料产业总产值将超过6万亿元。

　　目前，我国政府正鼓励、支持社会资本参与新材料产业发展。在政策指引下，新材料领域投资规模大幅增长，行业投资额从2013年的17.5亿元人民币，增长至2017年的125.7亿元人民币，5年增长6倍多，年均增长率达到48.4%;投资数量也从2013年的72起提高至129起。

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