未来十年，材料学领域将会有哪些研究热点？材料领域的发展趋势是什么？
提醒，本回答有很多的图，所以要耐心看！看到这个题目觉得这个问题很大哈！我觉得需要从多个方面来展开回答。 首先还是要从现状以及未来的目标展开，下图展示的是一个材料领域的大牛在某次国内材料界的盛会上展示的中国材料发展现状的总结（抱歉时间很久了，忘记了哪位大牛了，反正看图了解到相应的信息就可以了）。 根据上图，我们会发现众多的问题，首先这里我们可以从不足之处找未来发展的机会和重点！ 我之前跟很多人交流，比如某人会问这个材料是否有应用场景，还有的材料还属于实验室阶段，就有人直接宣判了此类材料没有价值，或者说不能够进入市场。去年在领英上被一个从事投资的投资经理联系上了，问我要不要投固态电池，我说我们不做投资。然后这个朋友就一直跟我说，是否有朋友能够介绍，说这个团队的人非常牛掰，说他们的固态电池技术很厉害，在HK有团队，然后希望我帮助其联络一些朋友看看项目。我问他，首先这个固态电池团队，做过什么项目，然后这个项目处于什么阶段，是idea阶段，还是实验室阶段，亦或是工程放大，或者是进入的阶段，这个朋友表示，目前该团队还未做，主要是他们科研水平很高，我表示，你可以看看相关部委发布的新材料技术成熟度的相关文件，去了解一下，你所关注的技术处于什么阶段，到底是不是值得现在就投资，同时要去关注市场上已经商业化或者进入成熟度（TRL）后期的项目，而不是听到雷声就是雨点（当然了千万不要去“忽悠”“懂行”的人）。我把相关的技术成熟度文件——新材料技术成熟度的评估，重新绘制成为了一个Excel表格，具体见下图，感兴趣的朋友也可以参考我的另一篇文章。 这里我会从技术维度展开，提到技术，我们就会看到不同的研究团体之间会存在彼此所谓的“文人相轻”逐渐转变到我们关注的“合作”。从技术维度来讲主要分为如下几个方面：（1）计算模型和理论方法；（2）多尺度测试表征工具和方法；（3）优化技术和优化方法；（4）决策与不确定度量化及管理；（5）验证与确认；（6）数据信息与可视化；（7）工作流程和组织框架；（8）教育培训；（9）计算基础设施。其实关于这个NASA曾经发表了一份白皮书叫做《Vision 2040: A Roadmap for Integrated, Multiscale Modeling and Simulation of Materials and Systems》，这里面详细介绍了上面9个元素（key Element)，以及这九个元素之间的相互关系。 在这里大家都在提的话题主要包括：（1）多尺度计算；（2）材料基因工程；（3）集成计算材料科学与工程（ICME）等名词，但是目前看来这个多尺度计算还不是通用的方法。大家在进行计算的时候，会发现除了DFT/QC是直接设置参数的，其余的包括分子动力学、分子力学、相场、元胞自动机等各类方法都是需要依赖于人对物理模型的思考以及分析最终选择参数和模型进行模拟的手段和方法。其次，关于多尺度的计算，如何解决时间尺度和空间尺度的问题，目前有多种方法，包括参数传递以及通过算力或者算法的加持实现小尺度计算能力的扩展，利用边界条件来实现模型的协同，比如QM/MM方法里面就是利用QM解决电子相关的内容，利用MM解决非电子相关的内容。现在为了模型的模拟尺度的增大，现在也有包括采用AI或者采用Deep Learning进行加速或者尺度的增大。当然也有通过GPU等计算技术的提升来计算能力的方式。因此，结合上述文件，我认为有如下几个领域（针对材料计算领域） 1）计算模型的丰富程度，比如元胞自动机、相场、近场动力学等多种介观尺度所依赖的数学和物理模型； 2）第一性原理、分子动力学等方式的计算尺度大小的提升； 3）模型精度的提升； 前面讲了计算材料学，但是实际上，计算材料学属于虚拟实验，它可以在部分程度上取代实验，但是不能够完全替代实验，它依然需要实验手段来验证。随着现在人们进行材料研发需求的提升以及相关目标的实现，希望通过多尺度测量表征手段来获得材料的构效关系，但是实际上每种实验设备都是有各自的应用范围以及边界条件的。如下图所示，展示了各种不同的材料测试和表征手段的范围与边界，包括时间和空间尺度上的界限。 但是实验也不是唯一准确的，之前看到过一段评论，就是计算虽然是近似，但是某些实验手段也是获取相应的数据后，采用一定的数学模型，然后进行参数拟合进而获得相应的结果。因此，我觉得未来实验手段和模型以及方法的改善也很重要。之前有人盛赞冷冻电镜，冷冻电镜不仅仅可以应用到生物领域，亦可以用到其他领域包括锂离子电池材料。 我有一个朋友是为客户提供定制化电解液解决方案的，他们请国际上一个顶尖的高通量电解液合成与测试机构为他们用高通量方法进行相关配方的测试和研发，但是发现里面需要处理海量的数据，经常忙不过来。 结合上述内容，我认为未来在测量和表征领域会存在如下热点： 1）多尺度测量技术和设备的开发； 2）与相关设备和测量方法配套的数据处理和分析方法以及相关的软件； 3）科学仪器与设备的市场的活跃。 优化一直是永恒不变的话题，需要在科学研究和在工程设计中最大限度地利用它们。多尺度和多物理场的结构材料系统的复杂性意味着仅凭人类直觉进行设计就可能具有很高的挑战性。 在很多领域都需要用到优化这个技术，在材料工程领域也有，比如Siemens有HEEDs这样的软件进行优化，常规的包括ABAQUS以及ansys等软件都有优化工具，分子模拟中需要通过优化算法来获取相应的构型，而在TB中，需要用优化算法来实现全局优化，但是优化一直很难，也有人对优化算法进行了总结，描述经过了四个阶段。现在DOE工具也在探索，也有通过机器学习来做优化的。所以结合上文，我认为针对优化技术在材料领域的应用会存在如下几个方面： 1）全局优化技术的研究； 2）人工智能与优化技术的结合。 哎，实在写不下去了，好难，刚开始想要写很多的，困！   