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1、 請仔細閱讀本報告末頁聲明 Page 1/22 Table_Main 踏雪覓徑：踏雪覓徑：探索材料軟件的自主可控之路探索材料軟件的自主可控之路 計算機計算機 評級：評級：中性中性 日期：日期：2024.07.18 分析師分析師 孫亮孫亮 登記編碼：S0950524040001 ：15021163017 ： 聯系人聯系人 王何夢雅王何夢雅 ：13367000172 ： 行業行業表現表現 2024/7/17 資料來源：Wind，聚源 相關研究相關研究 報告要點報告要點 材料軟件分為材料發現軟件和材料計算軟件，前者對應“預測”，后者對應材料軟件分為材料發現軟件和材料計算軟件，前者對應“預測”，后者對

2、應“仿真”?！胺抡妗?。材料研發流程是“預測-驗證”。在預測階段，材料發現軟件通過大數據和機器學習，找到材料成分、結構和性能參數之間關系的規律，由期望的性能參數，得到材料的預測列表。在驗證階段，材料計算軟件通過初始材料和環境的數據計算出最終的性能參數，實現“模擬實驗”。材料軟件能降本增效。材料軟件能降本增效。傳統的材料研發是“試錯法”，費時費力，新材料從研發到產業化應用大約需要 10-20 年。根據美國材料基因組計劃的報告，若應用先進的 ICME 研發模式和材料軟件，能節省一半傳統研發時間。材料軟件開發難度大。材料軟件開發難度大。材料發現軟件的核心是大數據和機器學習技術，有限的數據、昂貴的算力和

3、算法的局限性是其發展的限制。材料計算軟件發展較為成熟，核心是將不同場景的計算方法轉化為代碼，形成不同計算模塊，發展的難點在于多尺度計算的融合。全球：全球：材料軟件材料軟件發展成熟，市場天花板不高。發展成熟，市場天花板不高。材料發現軟件多創新企業，Citrine 是領先者；材料計算軟件市場基本被傳統工業軟件巨頭公司壟斷，如達索的 Material Studio、新思的 QuantumATK，“小而美”的公司在細分領域有一定地位。同時，國外材料軟件的商業價值不高：Material Studio 的母公司 Accelry，2014 年被達索收購的金額約為 7.5 億美元，商譽為 4.5 億美元；20

4、23 年材料發現軟件公司 Citrine Informatics 估值約僅不到 1 億美元。國內材料軟件公司與國際存在差距。國內材料軟件公司與國際存在差距。我國企業材料研發數字化程度低，尚未開始使用材料發現軟件，材料計算軟件滲透率低，市占率最高的是 Material Studio。國內產品在計算場景、計算方法和數據庫的豐富程度上和國外仍有差距。目前 Material Studio 對我國軍方禁用，對我國新材料產業的自主可控產生了不利影響。材料軟件作為新材料產業必不可少的效率工具，如何實現自主可控？材料軟件作為新材料產業必不可少的效率工具，如何實現自主可控？材料軟件的開發難度大，材料軟件的商業價

5、值不高，很難完全依靠市場化的方式實現材料軟件的自主可控，可能需要非市場化的方式推動國產材料軟件的發可能需要非市場化的方式推動國產材料軟件的發展展。風險提示：風險提示：1、材料計算、AI、算力等行業發展不及預期；2、國產化進程不及預期；3、第三方數據有失真實性。-40%-31%-22%-13%-4%4%2023/72023/102024/12024/4計算機滬深300 證券研究報告|行業專題 請仔細閱讀本報告末頁聲明 Page 2/22 Table_Page 計算機計算機 2024 年 7 月 10 日 內容目錄內容目錄 一、什么是材料軟件？.4（一）傳統研發方式依賴人來試錯，數字化研發方式極大

6、提高了效率.4（二）發現階段：AI+材料大大提高效率，但目前局限明顯.5 1、大數據和機器學習是材料發現軟件的核心.5 2、有限的數據、昂貴的算力和算法的局限性，是材料發現階段的限制.6（三）驗證階段：材料計算軟件可以計算多尺度問題，難點在于融合.7 1、材料計算軟件偏向微觀和介觀尺度的仿真.7 2、多尺度計算平臺是大勢所趨，但進展有限.8 3、材料計算軟件產品成熟，將不同場景的計算模塊化是核心.9 二、全球材料軟件發展成熟，市場天花板不高.11（一）材料發現軟件多創新企業，材料計算軟件多使用國外工業軟件巨頭的產品.11（二）國外材料軟件市場價值低，難以通過自身形成極具商業利潤的公司.12 三

7、、國內材料軟件公司與國際存在差距.12 四、國內材料軟件公司的發展需要用非市場化手段解決.13 附錄 1、材料軟件和傳統工業軟件的區別.14 附錄 2、學術類材料軟件多“小而美”.15 附錄 3、研發方式：從 MGI到 ICME，“數據驅動”是基礎，“全生命周期”“集成”是進步.15 附錄 4、以史鑒今：“人”“數據”“工具”的互聯互通是材料研發數字化進程中的關鍵.17（1）ICME：概念的發展推動研發范式的轉變.17（2）材料基因組計劃：建設材料研發的基礎設施.18 風險提示.20 圖表目錄圖表目錄 圖表 1：數字化研發方式能降本增效.5 圖表 2：材料發現軟件 Citrine 工作原理.5

8、 圖表 3：材料發現軟件 Matminer 工作原理.5 圖表 4：高通量計算的典型案例 1.6 圖表 5：高通量計算的典型案例 2.6 圖表 6：QuantumATK 晶界建模示例.7 圖表 7：Material Stuidio 原子建模.7 圖表 8：微觀、介觀、宏觀尺度刻畫的時間與長度.8 圖表 9：微觀、介觀、宏觀尺度研究對象.8 圖表 10：什么是多尺度？以編織為例.9 圖表 11：復合材料軟件 Digmat 中編織模塊 Fiberism 的示例.9 圖表 12：QuantumATK 的使用場景.9 aVbUcWcW8X9WaYfVaQbPbRtRoOmOsOiNqQqPlOoPyR

9、6MoPmNNZnRnNvPtPvM 請仔細閱讀本報告末頁聲明 Page 3/22 Table_Page 計算機計算機 2024 年 7 月 10 日 圖表 13：Material Studio 不斷更新，2008 年加入介觀計算模塊 Mesocite.9 圖表 14：使用 LAMMPS 進行建模計算.10 圖表 15：使用可視化軟件 ovito 對 lammps 的結果進行可視化.10 圖表 16：Visualizer 模塊（Material Studio）微觀層次建模過程.10 圖表 17：使用 QuantumATK 進行晶界建模.10 圖表 18：Absorption Locator 模

10、塊（Material Studio）吸附能計算結果.11 圖表 19：Absorption Locator 模塊（Material Studio）吸附能可視化結果.11 圖表 20：MPDS 使用界面.11 圖表 21：Citrine 使用界面.11 圖表 22：國外主流材料軟件和國內情況對比表.12 圖表 23：使用概念習慣上，狹義材料計算軟件和 CAD、CAE 的聯系和區別.15 圖表 24：材料基因組-計算材料設計-ICME 的概念解釋.16 圖表 25：材料基因組-計算材料設計-ICME 發展時間軸.17 圖表 26：一種對于多組元材料建模、模擬和設計的 4 階段集成化多尺度方法.18

11、 圖表 27：MGI（2011&2014&2021）的基礎設施框架.20 圖表 28：MGI（2014）指出的四大挑戰.20 請仔細閱讀本報告末頁聲明 Page 4/22 Table_Page 計算機計算機 2024 年 7 月 10 日 一、什么是材料軟件？一、什么是材料軟件？材料軟件是能幫助材料研發的軟件，分為在預測環節起作用的材料發現軟件，和在驗證環節起作用的材料計算軟件。（一）傳統研發方式依賴人來試錯，數字化研發方式極大提高了效率（一）傳統研發方式依賴人來試錯，數字化研發方式極大提高了效率 材料研發流程是“預測材料研發流程是“預測-驗證”的過程驗證”的過程。首先構建材料結構的預測池，然

12、后通過實驗或者計算機模擬的驗證對應的性能，進而篩選、修改最初的預測。材料傳統的研發方式是“試錯法”，費時費力。材料傳統的研發方式是“試錯法”，費時費力。傳統研發方式在預測環節中依賴總結文獻、專家經驗，用類似“煉金術”的方式，列出多種材料組合，在驗證環節制造出樣本，進行人工實驗驗證，再根據結果修改預測池或者重新設計材料結構，循環往復，如“大海撈針”，消耗時間巨大，并且有些實驗條件苛刻，難以實施。比如為了滿足高強度、耐高溫等特性，需要找到 A 金屬在 B 基金屬中最佳比例（0-10%），那么需要以 0.5%為間隔，燒制 0-10%含量的20 個樣品，進行測試對比，縮小比例范圍，細化間隔，如以 0.

13、1%為間隔制作 5%-7%的 20個樣本，再進行測試對比。如果是多元合金的制造，那么時間和成本將會成倍增加，十分費時費力費錢。利用數字化的研發方式，可以降本增效利用數字化的研發方式，可以降本增效。進入數字化時代后，模擬階段的材料計算軟件逐漸得到普及，隨著大數據和機器學習的發展，材料發現軟件涌現。根據美國材料基因組計劃（MGI）報告，按照傳統的研發方式，新材料從發現到工業化應用大約需要 10-20 年的時間，而先進材料則需要 20 年甚至更長的時間，結合先進的集成材料計算工程（ICME）的研發方法，可以節省約一半的時間。比如在上一段的例子中，可以通過材料計算軟件模擬得出 A 金屬不同比例下、B

14、基金屬的性質，接著只需要在最佳范圍 5%-7%內進行驗證，省去了一半的時間和成本。在預測階段，利用材料發現軟件輔助總結經驗在預測階段，利用材料發現軟件輔助總結經驗。在構建預測池的過程中，材料發現軟件通過AI總結出材料結構和性能參數之間的關系，由期望的性能參數得出可能的結構列表。根據材料發現公司 Citirine 官網，材料公司 HRL 使用 Citrine 軟件平臺將開發時間從數年縮短到數天。在滿足某個熱性能的化合物發現案例中，在 5 個月的時間完成了超過了 2500 種新型聚合物的熱性能預測，并且篩選出最可能的 10 種，省去了制造其余 2490 種聚合物的制造和驗證環節。在驗證環節，利用材

15、料計算軟件在驗證環節，利用材料計算軟件“模擬實驗”模擬實驗”。在驗證環節中，材料計算軟件對初始條件進行建模（設置環境和材料結果的參數），通過計算機程序求解一系列物理方程或本構模型，進而得到預測的性能參數。材料計算軟件能通過“虛擬篩選”，最大限度地減少物理實驗的數量。比如在設計某種高強度汽車外殼的時候，如果完全依賴于傳統的實驗方法，需要將每個預測的材料都制造出樣本再進行碰撞實驗，如果能用材料計算軟件篩選出最理性的列表，減少“實際制造樣品-實驗”的流程，就能大大降低成本和時間。請仔細閱讀本報告末頁聲明 Page 5/22 Table_Page 計算機計算機 2024 年 7 月 10 日 圖表 1

16、：數字化研發方式能降本增效 資料來源：機器學習在材料服役性能預測中的應用，五礦證券研究所 （二）發現階段：（二）發現階段：AI+材料大大提高效率，但目前局限明顯材料大大提高效率，但目前局限明顯 在材料發現階段，材料發現軟件利用大數據和機器學習找到材料微觀成分、結構和宏觀性能之間的關系，進而構建預測池，可以提高人工構建預測池效率，降低成本。材料發現軟件的難點在于有限的數據、高昂的算力和算法的局限性。1、大數據和機器學習是材料發現軟件的核心、大數據和機器學習是材料發現軟件的核心 材料發現軟件的基礎是大數據和機器學習材料發現軟件的基礎是大數據和機器學習。材料發現軟件的原理是：通過大數據和機器學習技術

17、，分析材料微觀結構和宏觀性能之間的關系，找到規律，來預測最符合目標要求的材料。圖表 2：材料發現軟件Citrine 工作原理 圖表 3：材料發現軟件Matminer 工作原理 資料來源：Citrine Informatics,五礦證券研究所 資料來源：Matminer，五礦證券研究所 AI+材料可助力材料發現材料可助力材料發現。如：美國加州大學圣地亞哥分校工程學院的納米工程師開發的 AI算法 M3GNet，可幾乎即時地預測任何材料（無論是現有材料還是新材料）的結構和動態特性。Google DeepMind 推出的材料發現工具 GNoME 將材料發現的效率提升了一個數量級，其材料團隊發現了 22

18、0 萬顆新晶體，相當于近 800 年的知識。配方型材料發現有望先行一步。配方型材料發現有望先行一步。設計材料，最基本的是設計成分和結構。成分數量和最佳比例可以用“遍歷羅列”的形式來找到，計算機更能勝任這種重復性的試驗工作。結構千變萬化，一個分子中兩個原子的相對位置、結合方式，一個分子團中分子的數量、構成方式等等眾多三維要素都能夠改變材料的性質，因此相對結構設計來說，成分設計更加機械。配方型材料在海外很成熟，在中國也是一個很重要的方向，很多化工材料是標準的復合材料過程，請仔細閱讀本報告末頁聲明 Page 6/22 Table_Page 計算機計算機 2024 年 7 月 10 日 對配方的依賴性

19、非常強。如果有效的去對單一公司的配方數據、反應流程、性質等進行收集，并在這個基礎上不停的進行預測和優化，對企業研發大量的新配方會起到非常重要的作用。比如巴斯夫、陶氏化學等公司早已有之。2、有限的數據、昂貴的算力和算法的局限性，是材料發現階段的限制、有限的數據、昂貴的算力和算法的局限性，是材料發現階段的限制 數據是材料發現軟件發展中最大的掣肘，算力、算法也限制了性能推導結構的過程。數據庫：數據的可獲得性，真實性以及精準性問題制約材料數據庫發展 機器學習首先依賴的是海量、真實、精準的數據機器學習首先依賴的是海量、真實、精準的數據。材料發現軟件本質是利用機器學習，找到數據庫中材料結構和性能數據之間對

20、應的關系，由想要的“性能”，構建“預測池”，因此數據的質量和數量是關鍵。打破企業間數據隔閡，建立大容量數據庫較為困難。打破企業間數據隔閡，建立大容量數據庫較為困難。出于商業的考慮，新材料公司數據的保密性都是極高級別的，盡管能通過政策驅動、商業合作、購買等方式緩解數據鴻溝的問題，但難以完全消除不同企業間數據的隔閡。真實數據的問題真實數據的問題：公開數據的真實性有待考究。公開數據的真實性有待考究。有些學術論文中的數據并不真實可靠，學術論文是公開數據的重要組成部分，但學術論文的數據中，部分偏差較大，因此很多情況下企業對此類數據并不信任，而是自行重復收集，降低了研發的效率。主流商業化材料軟件受到廣泛的

21、認同的重要原因也是其可靠的數據庫。精準數據的問題：不同企業，研究機構之間的數據精確度差異較大。精準數據的問題：不同企業，研究機構之間的數據精確度差異較大。微觀層次的實驗數據對于實驗設備的要求非常高，價格昂貴，如一臺真空紫外光譜儀價格高達百萬元以上，極低溫高磁場掃描隧道顯微鏡價格可高達 700 萬元以上。普通的材料企業難以承受其如此高昂的成本，不同企業，研究機構之間數據的精確度參差不齊。算力：昂貴算力制約 材料結構所消耗計算資源要遠高于工藝設計領域。材料結構所消耗計算資源要遠高于工藝設計領域。同樣大小的區域，微觀尺度需要計算相當大數量的分子、原子，計算難度要遠遠超過宏觀尺度的有限元計算，所消耗的

22、計算資源更多，材料元素每增加 1 個，成分組合增加 10 倍，遠超宏觀尺度計算的復雜度。解決效率問題的有效手段是高通量計算，成本高昂。解決效率問題的有效手段是高通量計算，成本高昂。高通量計算是高性能計算（HPC）的一種，傳統的高性能計算著重于提高單個計算單元的運行速度，而高通量計算著重于“并行”和“不規則運算”。在微觀尺度的計算中，需要數不勝數的分子、原子、電子的計算同時進行，同時這些計算的數據不是規則的，一般工作流程是先由機器學習生成大量的候選空間，然后利用高通量計算進行篩選。高通量計算機價格昂貴，制約材料發展軟件的應用。算法：機器不會形而上，仍需人腦輔助 圖表 4：高通量計算的典型案例1

23、圖表 5：高通量計算的典型案例2 資料來源：First principles high throughput screening of oxynitrides for water-splitting photocatalysts，五礦證券研究所 資料來源：High-throughput computational-experimental screening protocol for the discovery of bimetallic catalysts,五礦證券研究所 請仔細閱讀本報告末頁聲明 Page 7/22 Table_Page 計算機計算機 2024 年 7 月 10 日 機器學

24、習本身的“黑匣子性”限制了材料發現的效率。機器學習本身的“黑匣子性”限制了材料發現的效率。材料學的機器學習算法相較于其他領域（比如文本）要簡單許多，機器學習本質是找到材料微觀結構和宏觀性能之間相關性的規律，再根據規律去設計新材料，機器學習如何找到規律的背后原因是個“黑匣子”，即無法說明二者之間的因果關系。但有時候因果關系的準確性、可靠性以及效率要強于簡單的相關關系，因此目前人在材料發現中的作用難以完全被替代。（三）驗證階段：材料計算軟件可以計算多尺度問題，難點在于融合（三）驗證階段：材料計算軟件可以計算多尺度問題，難點在于融合 在材料驗證階段，材料計算軟件利用微觀結構參數模擬出性能參數，目前主

25、流的商業化材料計算軟件都能集成多尺度研究。材料計算軟件已實現不同的尺度算法模塊化，針對不同應用場景，選擇搭載的尺度模塊。1、材料計算軟件偏向微觀和介觀尺度的仿真、材料計算軟件偏向微觀和介觀尺度的仿真 材料的研究尺度分為微觀、介觀、宏觀，材料計算軟件側重于微觀和介觀尺度的仿真，多使用在功能性材料研究中，比如研究化學反應、電子隧穿效應等；而傳統的工業軟件 CAE 側重于宏觀尺度的仿真，多使用在結構新材料研究中，比如復合材料、力學材料。材料的仿真過程是“建模材料的仿真過程是“建模-計算計算-結果輸出”結果輸出”?！敖！笨梢岳斫鉃椴牧现械?CAD，設定材料的成分、結構和服役環境的參數，“計算”是計算

26、機根據初始設定的條件計算出性能參數的過程。從宏從宏觀到微觀尺度，研究的對象越小，計算越精確，所耗費的時間與計算資源越大觀到微觀尺度，研究的對象越小，計算越精確，所耗費的時間與計算資源越大。低一級空間尺度的計算結果一般可以作為高一級計算過程的輸入，以減少對初始實驗數據的依賴，理論上這種方法得到的結果會更精確。（1）微觀尺度微觀尺度：這個空間尺度研究的是大小在納米級別的原子和電子，他們狀態和行為通常遵循的運行規律是量子力學，呈現出波粒二象性。微觀層次重點關注電子和原子的性質、排布及之間的相互作用等，可以用于研究化學反應路徑、電磁性能、材料的穩定性和變形機制等。（2）介觀尺度：介觀尺度：這是介于宏觀

27、和微觀之間的一種狀態，研究的是大小在納米到毫米級別的粒子，如分子，這個級別的物體具有宏觀大小。宏觀尺度的物體性質可以近似為連續的，在介觀尺度大小的物體，性質可能不再連續連續，呈現出許多微觀尺度的性質。介觀尺度的研究關注材料內部的微觀結構和缺陷，比如晶界、相界等。常見的材料計算軟件集成平臺都提供微觀和介觀尺度的計算模塊，如 QuantumATK、Material Studio。（3）宏觀尺度宏觀尺度：宏觀尺度研究的是可見物體的規律，遵循的是牛頓力學的運行規律，關注圖表 6：QuantumATK 晶界建模示例 圖表 7：Material Stuidio 原子建模 資料來源：QuantumATK,五

28、礦證券研究所 資料來源：Material Stuidio，五礦證券研究所 請仔細閱讀本報告末頁聲明 Page 8/22 Table_Page 計算機計算機 2024 年 7 月 10 日 的是材料或結構的整體行為，如應力、變形和疲勞壽命。研究宏觀尺度的基本假設方法是將物體切割為足夠小的均質模型，進而“累加”得到整體的性質。需要借助較多的經驗數據，所需的計算資源少，精度不高，目前工業工程設計上的仿真問題大多是用的是此類方法。在宏觀尺度上的概念中，狹義的材料計算軟件和傳統的工業軟件的界限已經不明晰在宏觀尺度上的概念中，狹義的材料計算軟件和傳統的工業軟件的界限已經不明晰了。了。常用的有 ANSYS、

29、ABAQUS、COMSOL 等傳統的工業 CAE 軟件。典型的仿真過程有：宏觀尺度上，用有限元仿真去模擬汽車碰撞試驗、模擬電池枝晶生長的一些宏觀現象。介觀尺度、微觀尺度上，用分子動力學通常能解決在實驗中能觀察到的現象，比如計算得出在某溫度下水分子在某溶液中的有序排布。量子力學通常計算的是原子和電子的性質，比如相互作用力、電子能帶等。2、多尺度計算平臺是大勢所趨，但進展有限、多尺度計算平臺是大勢所趨，但進展有限 材料計算軟件側重于微觀、介觀，傳統工業軟件側重于宏觀，但二者并不割裂。研究微觀、介觀尺度的結構是為了更好地理解并設計宏觀的性能。研究微觀、介觀尺度的結構是為了更好地理解并設計宏觀的性能。

30、例如，研究編織形態的碳纖維材料，碳纖維粒子的大小、結構，碳纖維的走向和編織方法（單向編織/交叉編織）等都會影響最終形成的碳纖維布的特性。多尺度方法的出現是為了解決單一尺度方法的局限性，比如精度不足、忽略微觀結構對宏觀多尺度方法的出現是為了解決單一尺度方法的局限性，比如精度不足、忽略微觀結構對宏觀性能的影響、數據有限等。性能的影響、數據有限等。多尺度的材料問題呈現的是：宏觀尺度下，局部不再符合宏觀規律，必須使用更低維度的介觀、微觀尺度方法來解決。比如，當前居于主導地位的混凝土模型不能夠有效的反映微觀結構對其宏觀性能的影響，混凝土的微觀結構對宏觀性能(強度、尺寸穩定性以及耐久性等)有著重要的影響。

31、精度不足的典型例子是相圖計算中加入第一性原理計算結果，來替代一些難以獲取的實驗數據。在研究納米壓痕過程中，在壓頭穿透的前半段，形變較小，適用原子尺度的模擬方法，在壓頭穿透的后半段，形變較大，則適用宏觀尺度的有限元方法。圖表 8：微觀、介觀、宏觀尺度刻畫的時間與長度 圖表 9：微觀、介觀、宏觀尺度研究對象 資料來源：Dassault，五礦證券研究所 資料來源：中國教育戰略發展學會人才發展專業委員會，五礦證券研究所 請仔細閱讀本報告末頁聲明 Page 9/22 Table_Page 計算機計算機 2024 年 7 月 10 日 但現實情況是，人們對材料的微觀結構、性能與狀態對宏觀性能影響機制尚不清

32、楚。目前有兩種方式嘗試解決這個問題，一是遞階，即將低尺度的計算結果輸入高尺度模型，二是并發，即將區域分成不同部分，各自使用不同尺度的方法，在交界處連接。多尺度方法自身理論多尺度方法自身理論體體系缺乏系統性和完整性，這也成為了材料設計中的重難點。系缺乏系統性和完整性，這也成為了材料設計中的重難點。落實到產品上，體現的是不同尺度的軟件，或者同一軟件不同計算模塊之間存在數據接口，難以有多尺度融合為一體的產品出現。傳統材料計算軟件是相對獨立的單一尺度、單一計算方式的程序傳統材料計算軟件是相對獨立的單一尺度、單一計算方式的程序，比如 VASP、LAMMPS。隨著工業時代的發展，材料的宏觀設計不能滿足需求

33、，深入到微觀結構或成為突破口，微工業器件的制造尺度越來越小，材料更多的呈現出介觀、甚至微觀尺度的規律，比如半導體的先進制程中遇到的量子隧穿效應。商業化的材料計算軟件目前逐步集成多尺度的計算方法商業化的材料計算軟件目前逐步集成多尺度的計算方法。越來越多的傳統 CAE 軟件巨頭收購了微觀、介觀的計算軟件，材料計算軟件也加入了尺度更大的計算方法，多尺度集成的材多尺度集成的材料計算軟件成為趨勢料計算軟件成為趨勢。比如 EDA 軟件巨頭 Synopsys 收購了微觀尺度建模的 QuantumATK，完善其半導體設計軟件解決方案。傳統分子動力學軟程序 LAMMPS 加入了介觀建模的接口。Material

34、Studio 也在原有的微觀尺度基礎上，2008 年加入了介觀計算模塊 Mesocite。3、材料計算軟件產品成熟，將不同場景的計算模塊化是核心、材料計算軟件產品成熟，將不同場景的計算模塊化是核心 材料計算軟件發展較為成熟，核心是將不同場景的計算方法轉化為代碼材料計算軟件發展較為成熟，核心是將不同場景的計算方法轉化為代碼。體現在產品上，是主流的材料計算軟件搭載了針對各類場景、可視化建模-計算一體化的平臺。傳統的材料計算軟件基本上是一段程序，可視化建模和結果輸出均需要借用其他軟件。比如圖表 10：什么是多尺度？以編織為例 圖表 11：復合材料軟件Digmat 中編織模塊 Fiberism的示例

35、資料來源：A Multiscale Study of CFRP Based on Asymptotic Homogenization with Application to Mechanical Analysis of Composite Pressure Vessels，五礦證券研究所 資料來源：Digmat,五礦證券研究所 圖表 12：QuantumATK 的使用場景 圖表 13：Material Studio 不斷更新，2008 年加入介觀計算模塊Mesocite 資料來源：Synopsys，五礦證券研究所 資料來源：Material Studio，五礦證券研究所 請仔細閱讀本報告末頁聲

36、明 Page 10/22 Table_Page 計算機計算機 2024 年 7 月 10 日 傳統分子動力學計算軟件 LAMMPS 只能使用代碼，前期材料微觀結構的建模和結果的可視化均需要借助其他軟件。目前業界使用最多的材料計算軟件是 Material Studio，QuantumATK 在電子領域的地位也非常穩固。其產品形式大多將“可視化建模-模擬-輸出結果可視化”的模擬環節基本無縫整合進軟件平臺，針對不同場景建立不同的計算模塊。比如 Material Studio 可視化建模模塊是Visualizer，計算吸附能模塊是 Absorption Locator。圖表 14：使用 LAMMPS

37、進行建模計算 圖表 15：使用可視化軟件ovito 對lammps 的結果進行可視化 資料來源：LAMMPS,五礦證券研究所 資料來源：ovito，五礦證券研究所 圖表 16：Visualizer 模塊（Material Studio）微觀層次建模過程 圖表 17：使用 QuantumATK 進行晶界建模 資料來源：Material Studio,五礦證券研究所 注：Materials Studio Visualizer 模塊是一個可視化的建模過程，可以通過輸入相關性質的數值，或直接拖拽進行材料微觀結構設計。圖示過程構建 Ni 吸附材料和被吸附物質 SO2。資料來源：QuantumATK，五礦

38、證券研究所 注：QuantumATK 是一款對材料和器件進行原子級建模和模擬的軟件，具有可視化的界面。晶界是結構相同而取向不同晶粒之間的界面。請仔細閱讀本報告末頁聲明 Page 11/22 Table_Page 計算機計算機 2024 年 7 月 10 日 二、全球材料軟件發展成熟，市場天花板不高二、全球材料軟件發展成熟，市場天花板不高（一）材料發現軟件多創新企業，材料計算軟件多使用國外工業軟件巨頭的（一）材料發現軟件多創新企業，材料計算軟件多使用國外工業軟件巨頭的產品產品 國外的材料發現軟件以創新企業為主，一類是軟件工具庫，另一類提供數據庫在內的解決方國外的材料發現軟件以創新企業為主，一類是

39、軟件工具庫，另一類提供數據庫在內的解決方案。案。大數據和機器學習已經在國外得到了普遍接受，目前國外無論是學術界還是業界對于 AI for science 的新型研發模式都進入了深入的探索。材料發現軟件有兩種類型：一是開源的軟件庫，一般由學術機構主導，如 Matminer 是美國伯克利大學的一款開源 Python 庫；二是商業化的機構，提供一套包含數據庫在內的解決方案，易用性好，具備可視化的界面，如 Citrine Informatics 和 MPDS（Materials Platform for Data Science）。圖表 18：Absorption Locator 模塊（Materia

40、l Studio）吸附能計算結果 圖表 19：Absorption Locator 模塊（Material Studio）吸附能可視化結果 資料來源：Material Studio,五礦證券研究所 注：Adsorption Locator 是一款采用蒙特卡洛模擬退火方法搜索吸附質在基底材料上最低能量吸附構象的程序。圖示結果表示該種材料 Ni 原子的吸附能。資料來源：Material Studio，五礦證券研究所 注：圖示結果的紅色部分表示 SO2可能被 Ni 原子吸附的位置。圖表 20：MPDS 使用界面 圖表 21：Citrine 使用界面 資料來源：MDPS,五礦證券研究所 資料來源：Ci

41、trine Informatics，五礦證券研究所 請仔細閱讀本報告末頁聲明 Page 12/22 Table_Page 計算機計算機 2024 年 7 月 10 日 國外市占率最高的商業化材料計算軟件是國外市占率最高的商業化材料計算軟件是 Material Studio，QuantumATK 也有一定的地位。也有一定的地位。國外除了這兩款軟件之外，還有一些“小而美”的軟件，一些是商業化機構主導，一些是學術機構開發的，比如 COMSOL，QE(Quantum ESPRESSO)等。也有免費的產品，如分子動力學產品 LAMMPS。（圖表放在段落與段落之間，不要把一段話分割開）Material S

42、tudio 和和 QuantumATK 均被國外傳統工業軟件巨頭收購。均被國外傳統工業軟件巨頭收購。Material Studio 是Accelry 公司旗下一款專注于材料研發平臺的軟件，2014 年達索收購 Accelry，后將其業務整合進BIOVIA品牌。EDA巨頭新思 2017年收購納米材料與電子器件模擬平臺 QuantumATK，助力芯片工藝開發者解決下一代器件研發，讓制程更快向前推進。（二）國外材料軟件市場價值低，難以通過自身形成極具商業利潤的公司（二）國外材料軟件市場價值低，難以通過自身形成極具商業利潤的公司 材料軟件前期開發成本高，需要有大產值的領域“喂養”。材料軟件前期開發成本

43、高，需要有大產值的領域“喂養”。成本端，材料軟件首先要大量的人力財力將材料學知識轉化為程序實現，同時需要大量的數據和時間去驗證有效性，前期投入的成本大、時間長。收入端，需要有足夠大產值的領域，如半導體、醫藥，后期收入才能足夠大。國外商業化材料軟件估值不高。國外商業化材料軟件估值不高。典型的是材料計算軟件 Material Studio，2014 年達索收購Accelry，收購金額約為 7.5 億美元，折合人民幣約為 46.8 億，商譽為 4.5 億美元，折合人民幣約為 28.1 億，而 Material Studio 僅為 Accelry 的一款產品。2023 年材料發現軟件公司Citrine

44、 Informatics C 輪估值約僅 1 億美元不到。傳統工業軟件估值更高，因此也導致了國外材料計算軟件領先者的出路是：要么被傳統工業傳統工業軟件估值更高，因此也導致了國外材料計算軟件領先者的出路是：要么被傳統工業軟件巨頭所收購，要么做細分領域的“小而美”軟件巨頭所收購，要么做細分領域的“小而美”。相較于工藝環節，研發環節整體支出少、研發人員少，導致材料軟件的市場規模不大，話語權弱，因此國外巨頭無一例外是在某一下游產值巨大的工業軟件領域中站穩腳跟，收購不同細分應用的公司，再不斷擴張到其他研發設計環節，形成協同效應。比如 Material Studio 被達索收購，QuantumADK 被新

45、思收購，第一性原理軟件 VASP、相圖計算軟件 Thermocalc 在細分領域仍然是領先者，未被收購，但也難以上市。綜上，材料軟件市場規模小，前期投入高，難以通過自身形成極具商業利潤的公司。三、國內材料軟件公司與國際存在差距三、國內材料軟件公司與國際存在差距 我國材料企業數字化程度低，基本不使用材料發現軟件，材料計算軟件滲透率低，國外巨頭市占率高，目前國內材料計算軟件大多使用 Material Studio。此外國內逐漸涌現出材料軟件的“四小龍”，其兼具材料發現和計算功能。研發人員沒有使用軟件的習慣研發人員沒有使用軟件的習慣。目前我國材料研發模式存在著如下現狀：許多材料研發人員所受的教育，仍

46、是傳統的材料實驗科學的研究方法，大量中小企業研發過程數字化程度低，還未建立數據庫，沒開始使用材料設計研發類軟件，我國大部分制造業企業還處于“模仿創新”的階段，對于材料發現及降本增效的需求不大。因此目前我國材料研發很少利用材料軟件。目前目前國內國內有有四家四家材料軟件公司，分別是深勢科技、邁高科技、龍訊曠騰、鴻之微材料軟件公司，分別是深勢科技、邁高科技、龍訊曠騰、鴻之微，與國外公與國外公司存在差距司存在差距。國外材料軟件起步時間早，多個尺度的計算方法齊全，涉及領域、計算場景、數據庫、接口豐富。國內公司材料軟件公司聚焦于微觀尺度，部分公司初步建立起自己的數據庫，在計算場景和計算方法上和國外產品仍有

47、差距。國外材料計算和材料發現軟件的公司基本是獨立的，而國內公司基本上將二者結合。請仔細閱讀本報告末頁聲明 Page 13/22 Table_Page 計算機計算機 2024 年 7 月 10 日 圖表 22：國外主流材料軟件和國內情況對比表 Material Studio QuantumATK Critine 龍訊曠騰 深勢科技 邁高科技 鴻之微 成立時間 1989 2003 2015 2019 2013 2014 功能 -材料發現 -材料模擬 -微觀尺度 -介觀尺度 數據庫 有接口 有接口 有接口 可視化 涉及領域 聚合物 和 復 合 材料，化學品和催化劑，金屬和合金，半導體，電池和氫燃料電

48、 池，電 子學，包裝消費品，藥物開發 電池材料仿真，聚合物研究 與 設 計半導體建模，太陽能電池材料，催化劑模擬，金屬、陶瓷和玻璃 電池陶瓷和玻璃，金屬和合金，特種化學品，包裝消費品，消費類電子產品，包裝 涂料、膠粘劑、密封劑、彈性體，建材航空航 天 與 國防，汽車，食品和飲料 電子結構 及 聲 子計算，光、磁、力學和極化性質，電化學，動力學，電子束，計算機器學習，分子動力學 非晶合金、多元合金、輕型合金、半導體材料、新能源材料、鋰 電 池 材料、催化材料、右擊高分子材料 新能源領域，化學化工領域，航空航天領域，電子信息領域 通用材料設計、半導體材料 及 器 件設計和檢測分析、鋰電材料設計、精

49、細化工材料設計、生物醫藥 材 料 設計、合金金屬材料設計 和 CAE 接口 和其他材料計算工具接口 估值與融資 2014 年 Material Studio母 公 司Accelry 被達索 收購的對價為 7.5 億美元 2023 年估值為不到 1 億美元 2023 年完成近億元人民幣 A 輪融資 2023 年投后估值達到數十億元 2022 年完成新一輪數億元融資，資料來源：Material Studio、QuantumATK、Critine、龍訊曠騰、深勢科技、matcloud、鴻之微公司官網，36 氪創投平臺，投中網，阿里云，五礦證券研究所 四、國內材料軟件公司的發展需要用非市場化手段解決四

50、、國內材料軟件公司的發展需要用非市場化手段解決 材料軟件是新材料產業發展中重要的效率工具。材料軟件是新材料產業發展中重要的效率工具。按照傳統的材料研發方式，新材料從研發到產業化應用大約需要 10-20 年，應用材料軟件后，可以節省約一半的時間，材料軟件能大大實現降本增效。我國自主可控的材料軟件必不可少我國自主可控的材料軟件必不可少。目前國內材料軟件在計算場景、計算方法、數據庫的發展上有所欠缺，尚不能與國外產品相抗衡。目前使用最廣泛的國外材料計算軟件 Material Studio 對我國軍方禁用，嚴重影響了我國新材料產業的自主可控。因此，國內材料軟件亟需發展，為新材料產業發展保駕護航。但目前材

51、料軟件發展存在諸多難點。但目前材料軟件發展存在諸多難點。材料發現軟件的核心是大數據和機器學習技術，有限的數據、昂貴的算力和算法的局限性是其發展的限制。材料計算軟件發展較為成熟，經歷了長時間的積累，目前主流的材料軟件已經搭載了多種場景的計算模塊，發展的難點在于多尺度計算的融合。同時全球最大的材料軟件公司商業天花板太低。同時全球最大的材料軟件公司商業天花板太低。2014 年材料計算軟件 Material studio 母公司 Accelry 估值 7.5 億美元，2023 年材料發現軟件公司 Citrine Informatics 估值約僅不到 1 請仔細閱讀本報告末頁聲明 Page 14/22

52、Table_Page 計算機計算機 2024 年 7 月 10 日 億美元。因此我國材料軟件很難完全依靠市場化的方式實現材料軟件的自主可控，可能需要非市場化可能需要非市場化的的方式推動國產材料軟件的發展方式推動國產材料軟件的發展。附錄附錄 1、材料軟件和傳統工業軟件的區別、材料軟件和傳統工業軟件的區別 如果用工業軟件的視角來理解，廣義上，如果將任何一種新型的工業品都看做一種材料，那廣義上，如果將任何一種新型的工業品都看做一種材料，那么材料計算軟件也屬于工業軟件的細分領域，存在么材料計算軟件也屬于工業軟件的細分領域，存在 CAD、CAE。研發過程可以分為設計、工程分析、加工制造三大核心環節，材料

53、計算軟件橫貫結構設計和實驗模擬兩大環節，既有 CAD，也有 CAE，也有設計和仿真結合的綜合性軟件。廣義上的廣義上的 CAD，解決設計問題，即“建?！?，通俗的理解是“畫圖”，解決設計問題，即“建?！?，通俗的理解是“畫圖”?！敖！敝傅氖窃O定材料、產品的各種初始條件，商業化的軟件會通過軟件程序的運行，呈現出可視化的界面，如原子之間的鍵角，分子中原子的數量、組成、結構，晶粒之間的位相差，材料平面的彎曲程度等。生產生活中，產品工藝流程中所需要“畫圖”步驟遠比構建材料中的分子、晶界等小區域要復雜得多，需要仿真的零部件眾多，因此工程上有很多獨立的 CAD、CAE 前處理軟件來輔助構建產品初始條件，如不同

54、部位的長短、彎曲程度、角度、耦合方式等，后續計算的過程則由眾多獨立的 CAE 軟件完成。廣義上的 CAE，解決仿真分析問題，模擬材料/產品在某個環境下的性能和行為，即“計算”/“仿真”/“模擬”。具體到計算機程序上，是通過設計的材料、產品數據計算出最終的性能。將“建?！焙汀坝嬎恪倍呓Y合就能“模擬實驗”。和工藝流程相比，材料本身結構的建模過程較為簡單，而計算更復雜，因此很多軟件將建模將建模和計算結合到一個程序中和計算結合到一個程序中。以 Material Studio 為代表的商業化軟件可視化做的很好，固定了相關變量，只要輸入數值，或者通過直接拖拉即可實現原子、分子等結構的設計。以Lammps

55、、VASP 為代表的傳統學術軟件，約等于開源的軟件包，需要手動輸入代碼，或者利用 VESTA等可視化建模軟件輸出代碼，才能設置初始變量，進行計算，后續的結果可視化需要借助 ovito等工具。狹義上的工業軟件也是生活中常用的概念，指的是工藝上的仿真，涉及的是宏觀層面的建模。生活中常說的材料軟件、材料計算軟件、材料模擬/仿真軟件其實都是一回事，都指的是狹義的概念。本文探討的材料計算軟件也是指狹義的概念，即工業軟件的細分領域材料研發。請仔細閱讀本報告末頁聲明 Page 15/22 Table_Page 計算機計算機 2024 年 7 月 10 日 圖表 23：使用概念習慣上，狹義材料計算軟件和 CA

56、D、CAE的聯系和區別 資料來源：Simens,MatCloud+材料云：高通量多尺度全流程的國產材料集成設計工業軟件，五礦證券研究所 附錄附錄 2、學術類材料軟件多“小而美”、學術類材料軟件多“小而美”學術類軟件不在本文的探討范圍內，但存在著眾多具備收費能力的軟件，缺乏大規模鋪開的潛質，主要因為學術界和業界常使用的軟件產品側重點不同，比如可視化界面、適用范圍等，學術界和業界常使用的軟件產品側重點不同，比如可視化界面、適用范圍等，導致其商業化價值不同。導致其商業化價值不同。學術界常用的軟件“小而美”，常常在某一個細分的算法領域做到領先學術界常用的軟件“小而美”，常常在某一個細分的算法領域做到領

57、先。學術界的材料研發更加領先于業界，對于專業性和準確性要求更高，同一個領域的不同計算方法可能會形成不同程序，往往不具備可視化建模和結果展示的功能，需要使用人員具備一定的代碼能力。在計算方法普適性廣的領域，會形成通用性廣的軟件巨頭，針對不同的應用場景，形成不同計算模塊，進而產生大規模推廣的商業價值。比如 VASP 在第一性原理領域是當之無愧第一，thermocalc 在相圖計算、冶金領域使用較廣。有的材料軟件在發展過程中，為了商業推廣，將“易用性”放在了首位，往往會將可視化做的很好，犧牲一定的計算性能和選擇余地，常常有“算不準”的現象。附錄附錄 3、研發方式：從、研發方式：從 MGI到到 ICM

58、E，“數據驅動”是基礎，“全生，“數據驅動”是基礎，“全生命周期”“集成”是進步命周期”“集成”是進步 在材料研發方法中，經常會看到三個概念“材料計算設計”、“材料基因組”（MGI）、“集成計算材料工程”（ICME）。從概念出現的時間順序上看，遞進關系是：材料基因組計算材料設CAECAD.計算建模數據預處理材料數據材料性能/行為環境數據材料計算軟件材料組分、結構的選擇，材料的復合，.材料生產的工藝，成材加工工藝，材料的構造設計.研發設計類生產調度和過程控制類運營管理類工業軟件ERP,CRM,SCM.MES,SCADA.CAM,CAX,PLM.第一性原理分子動力學計算方法蒙特卡洛模擬有限元分析半

59、導體冶金航空航天.工程問題材料問題應用領域微觀尺度介觀尺度復合材料納米材料材料類型晶體材料高分子材料.宏觀尺度能源相圖計算細分學科方法電磁計算力學計算.材料發現軟件數據庫、AI、算力“畫圖”“模擬”/“仿真”請仔細閱讀本報告末頁聲明 Page 16/22 Table_Page 計算機計算機 2024 年 7 月 10 日 計ICME，概念的重點分別為：數據驅動計算預測全生命周期的數據驅動概念的重點分別為：數據驅動計算預測全生命周期的數據驅動+集成計算工集成計算工具。具。從材料研發的歷史來看，這三個概念雖然出現有早晚，但各自的內涵不斷發展，組成了現代材料研發史。從概念最開始發展的思想來看：材料基

60、因組強調：材料數據是“材料的基因”，材料結構決定宏觀性能，用“數據驅動”的方式開展材料設計。材料計算設計強調：通過計算去預測材料特性，進而輔助材料設計。作為多空間尺度研究需求下的工具，ICME 更強調：利用材料和產品全生命周期的數據，使用集成的計算工具，驅動材料設計。如今，三個概念的基本理念都包含“數據驅動”“高通量計算”，ICME 的概念在此基礎上更強調“多尺度建?！薄叭芷凇?。圖表 24：材料基因組-計算材料設計-ICME的概念解釋 英文 中文 解釋 區別 Material Genome 材料基因組 強調通過高通量實驗和計算，創建大規模的材料數據庫，并利用數據驅動的方法來識別新材料。理

61、念是通過高效的實驗和計算，收集和分析大量材料數據，以便更全面地理解材料的結構-性能關系，從而加速新材料的發現和設計。強調數據驅動的方法 Computational Material Design 計算材料設計 著重于使用計算方法，如第一性原理計算、分子動力學模擬等，來預測和優化新材料的性能。這通常側重于理論計算，以理解材料的電子結構、晶體結構和性質，以及如何通過調整這些參數來實現特定的功能。聚焦于計算預測 Integrated Computational Materials Engineering（ICME）集成計算材料科學與工程 ICME 則是一個更綜合的方法，涵蓋了整個材料設計和制造的過程

62、。它不僅包括計算材料設計和高通量數據方法，還綜合考慮多尺度建模、實驗和制造過程。ICME 旨在整合計算和實驗的協同作用，優化材料設計、制備和性能評估。強調不同尺度和階段的集成，旨在整合計算模擬、實驗和制造過程，以全面考慮材料的設計、制備、性能評估和制造過程。資料來源：NIST，五礦證券研究所 根據美國 NRC（National Research Council，國家研究理事會）在 2008 年發布的 ICME 報告中的定義：“ICME 是一種通過在多個尺度上連接材料模型來設計產品、構成產品的材料及其相關材料加工方法的途徑”，在某些情況下，投資回報率高達 3:1 到 9:1。ICME 的框架是材

63、料研發方法的一大進步，主要體現在打通材料和產品全生命周期上的數據、打通材料和產品全生命周期上的數據、工具工具，進而真正實現材料研發的“數據驅動”，即各環節的數據、工具都能“為我所用”各環節的數據、工具都能“為我所用”。通常材料工程與產品設計是獨立的，在產品優化之前就有一個靜態的材料選擇列表，這使得材料設計可能過于保守，不能利用材料的全部功能，因此，將材料的選擇推遲到產品開發的后期，是 ICME 框架下材料研發的一個巨大突破。在 ICME 框架下，不難理解目前材料計算軟件的趨勢：多尺度的集成，也不難理解國外工業軟件巨頭并購不同環節的軟件的趨勢，除了保護性收購的考慮，從材料研發到產品設計、再到生產

64、制造，集成整個鏈條上的工具，才能使得各個環節的數據都有“用武之地”。請仔細閱讀本報告末頁聲明 Page 17/22 Table_Page 計算機計算機 2024 年 7 月 10 日 圖表 25：材料基因組-計算材料設計-ICME發展時間軸 資料來源：NIST，五礦證券研究所 附錄附錄 4、以史鑒今：“人”“數據”“工具”的互聯互通是材料研發數、以史鑒今：“人”“數據”“工具”的互聯互通是材料研發數字化進程中的關鍵字化進程中的關鍵 縱觀美國材料研發政策項目的發展歷史，可以發現科研機構是新興概念和技術的搖籃，商業化是成果轉化的驅動力，政策是產學研有機融合的強效催化劑。（1）ICME：概念的發展推

65、動研發范式的轉變：概念的發展推動研發范式的轉變 21 世紀初，美國政府意圖打通企業之間、材料和產品設計之間的鴻溝，以加強其先進材料及世紀初，美國政府意圖打通企業之間、材料和產品設計之間的鴻溝，以加強其先進材料及高端制造業實力高端制造業實力。在合金、聚合物、陶瓷復合材料等先進材料研究趨勢的驅動下，21 世紀初美國推出從 AIM 計劃到加速技術轉變計劃，再到 ICME 的正式大范圍推廣，這些文件或表述方式不同，但核心思想都是通過集成材料和產品的全生命周期工，結合多尺度模型，整合和優化材料、部件設計和制造工藝，達到加速材料研發的目的，進而服務于美國的高端制造業。以下是一些重要的標志性事件、項目和文件

66、，涵蓋了自上而下由國家政府的框架式引導，和自下而上學界、業界細化方法的推廣，可以說是材料基因組計劃的前奏，讓業界感到了 ICME方法的可行性和變革性：AIM（2001）計劃奠定了）計劃奠定了 ICME的基礎的基礎：20 世紀 90 年代，西北大學成功展示了基于熱力學的基因組設計方法在金屬、陶瓷、聚合物和復合材料領域的廣泛適用性，為21 世紀初 DARPA-AIM 計劃奠定了基礎。2001 年，DARPA（Defense Advanced Research Projects Agency，美國國防部先進研究項目局）啟動了 AIM（Accelerated Insertion of Material

67、s，加速材料應用）項目，資助了通用電氣（GE）、普惠 請仔細閱讀本報告末頁聲明 Page 18/22 Table_Page 計算機計算機 2024 年 7 月 10 日 （P&W）和波音（Boeing），要求其整合各種模型和數據來優化材料性能或加工過程，不論是基于理論、半經驗還是純經驗的，還要求通過網絡連接供應商的模型和數據用于整個優化過程，并鼓勵建立材料設計人員和產品設計師之間的早期聯系機制。這一倡議的目標是建立新的框架，用于集成工具，以快速、低成本地開發新材料和工藝，AIM 方法也是 ICME 的前身。Ford VAC（2003）：業界應用 ICME 非常著名的例子之一是福特汽車公司的 V

68、AC（虛擬鋁鑄件,Virtual Aluminum Castings）方法，將其用于生產汽車鋁制汽缸蓋。與傳統靜態材料屬性設計不同，VAC 考慮了加工技術對材料屬性的影響，在實際制造之前模擬了設計、鑄造、熱處理和耐久性測試，并將其整合到機械設計評估中，用于壽命預測，避免了大量返工和測試。VAC 應用多空間尺度建模，結合了多個結構、物理、機械模型，且進行了全面的驗證，其成功在業界是一個里程碑。加速技術轉變計劃（加速技術轉變計劃（2004）：NMAB（美國國家材料和制造委員會，National Materials Advisory Board）于 2004 年推出的加速技術轉化：在國防系統中為材料

69、和工藝過渡跨越“死亡谷”倡議在方法技術、數據庫和傳播基礎設施三個方面進行大力發展。ONR/DARPA D3D 計劃（計劃（2005）：DARPA 于 2005 年推出了 D3D 計劃，側重于建立下一代建模和表征工具，進一步擴展了 AIM 的 3D 工具。ICME（2008）：美國的 NRC（National Research Council，國家研究理事會）在2008 年發表了集成計算材料工程（ICME）的報告，作為工業界、學術界和政府的一項聯合倡議，旨在將建模和仿真與材料開發和產品改進相結合。在此之后，利弗莫爾軟件（Livermore）技術公司、ESI集團、海軍水面作戰中心（Naval Su

70、rface Warfare Center）、Knolls 原子力實驗室（洛克希德-馬丁公司）、豐田中央研發實驗室、QuesTek 和波音公司等也都采用了 ICME 概念。圖表 26：一種對于多組元材料建模、模擬和設計的 4 階段集成化多尺度方法 資料來源：An integrated framework for multi-scale materials simulation and design,五礦證券研究所（2）材料基因組計劃：建設材料研發的基礎設施）材料基因組計劃：建設材料研發的基礎設施 相圖計算方法的形成代表著材料基因組研究范式的開端相圖計算方法的形成代表著材料基因組研究范式的開端。從

71、以往的依賴實驗的范式，發展到建模計算方法的形成，再到軟件、數據庫、研究社區的形成，相圖計算引領著材料基因組概念的發展，大致分為兩個階段：第一階段的標志是第一階段的標志是 1973 年年 CALPHAD 國際性學術雜志的創建。國際性學術雜志的創建。隨著熱力學、統計力學和溶液理論與計算機技術的發展，1970 年代初左右，相圖研究從以相平衡的實驗測定為主，進入了熱化學與相圖計算機耦合研究的新階段，并發展成為一門介于熱化學、相平衡和溶液理論與計算技術之間的交叉學科分支CALPHAD（CALculation of PHAse Diagram）。第一原理計算界面能，晶格參數和彈性常數CALPHAD晶格參數

72、、彈性常數、界面能數據庫相場模擬2/3D 微觀結構有限元分析實驗數據實驗數據大量熱力學數據相的塑性批量熱力學數據庫實驗數據實驗數據應用應用應用應用動力學數據動力學數據庫階段彈性 請仔細閱讀本報告末頁聲明 Page 19/22 Table_Page 計算機計算機 2024 年 7 月 10 日 CALPHAD 方法基礎是合理篩選出體系所需實驗數據，進而進行一系列熱力學計算，最終得到各相平衡信息。第二階段的特征是軟件基礎設施和社區的形成和發展，眾多的材料計算軟件公司誕生，助力第二階段的特征是軟件基礎設施和社區的形成和發展，眾多的材料計算軟件公司誕生，助力開發出重要的先進材料。開發出重要的先進材料。

73、1980 年代左右，Thermo-Calc 軟件（1981）、和 SGTE（Scientific Group Thermodata Europe）誕生，可以說此階段的 CALPHAD 方法已經具備了 MGI 的基礎設施。進入 1990 年代，CALPHAD 繼續集成研究方法和研究尺度，一大批材料工程師意識到計算材料科學已經達到了一個可作為強大的實用工具，1994 年 Thermo-Calc 加入擴散模塊 DICTRA。SGTE 是由西歐七個組織組成的聯盟，致力于為無機和冶金系統編制全面、自洽和權威的熱化學數據庫，為 Thermo-calc 提供了通用合金和純物質數據庫。進入進入 21 世世紀，

74、微尺度研究方法紀，微尺度研究方法 DFT 逐漸被集成到材料計算框架之中。逐漸被集成到材料計算框架之中。美國材料基因組計劃的正式發布，標志著材料基因組由學術界的概念推廣至工業化應用。在 2002 年的美國國家自然科學基金會信息技術研究(ITR)計劃資助的“為多組元材料設計服務的計算工具”研究項目中進一步強化了材料的基本組成模塊這個概念。2011 年發布的材料基因組計劃正式拉開了美國建設材料研發基礎設施的帷幕。年發布的材料基因組計劃正式拉開了美國建設材料研發基礎設施的帷幕。2011年 6 月 24 日，奧巴馬總統宣布了“先進制造業伙伴關系”計劃（Advanced Manufacturing Par

75、tnership，AMP），呼吁美國政府、高校及企業之間應加強合作，以強化美國在制造業的領先地位，而“材料基因組計劃”（Materials Genome Initiative，MGI）作為 AMP 計劃中的重要組成部分，投資超過 1 億美元，以期保持在能源、電子、國防、醫療保健等領域的領先地位。MGI 計劃一共有三版，分別是 2011、2014 和 2021 版，隨著時代和技術的發展，對于 MGI的目的和手段的認知越來越清晰，核心仍是集成統一的基礎設施，需要在實驗、計算、理論三個重要環節上，通過“人、數據、工具”三個要素的互聯互通，利用數據和計算工具的力量來加速新材料的發現、設計、開發和部署。

76、2011 年版的第一版 MGI首次提出了創新基礎設施的框架，指出其目標是使得材料研發時間減少一半以上，甚至通過集成已有的工業計算分析軟件使得研發時間從10-20 年減少至 2-3 年。2014 年的第二版 MGI指出計劃成功的四大挑戰，概括而言，是在實驗、計算、理論的層面上，應當（1）加強產學研的合作，（2）整合工具技術，（3）數據共享，以及（4）培養人才。2021 年的第三版 MGI在 2011、2014 的基礎之上，再次明確了 MGI社區（community）的目標：（1）統一材料創新基礎設施，（2）利用材料數據的力量，（3）對材料研究開發人員進行教育、培訓和連接。在此之上強調了國家材料數

77、據網絡（NMDN）的建立、將量子力學融入材料生命周期、AI的創新驅動力。請仔細閱讀本報告末頁聲明 Page 20/22 Table_Page 計算機計算機 2024 年 7 月 10 日 圖表 27：MGI（2011&2014&2021）的基礎設施框架 圖表 28：MGI（2014）指出的四大挑戰 挑戰 解釋 1 引領材料研究領域的文化轉變 鼓勵并促進集成團隊合作，鏈接計算、數據和實驗，并跨越學術界、國家和聯邦實驗室以及工業界的界限，形成科學家網絡 2 整合實驗、計算和理論 為材料領域配備跨材料類別和從研究到工業應用的全過程的先進工具和技術 3 使數字數據易于獲取 包括將實驗和計算的數據合并到

78、可搜索的材料數據基礎設施中，并鼓勵研究人員共享其數據 4 培養世界級的材料人才隊伍 為學術界或工業界的職業生涯做好準備，包括高科技制造業工作。資料來源：NIST,五礦證券研究所 資料來源：NIST,五礦證券研究所 此外，歐盟在美國啟動 MGI（Materials Genome Initiative）之時，針對六大類高性能合金（輕量、高溫、高溫超導、熱電、磁性及熱磁、相變記憶存儲）的需求，于 2011 年啟動了“加速冶金學”（Accelerated Metallurgy,AccMet）項目，隨后在 2012 年提出了“冶金歐洲”（Metallurgy Europe）計劃。AccMet 主要關注合

79、金的設計和模擬，而“冶金歐洲”計劃則更加注重工業應用的推廣。我國科技部在 2015 年也啟動了“材料基因工程關鍵技術與支撐平臺”重點專項；2021 年 6 月，中科院北京市材料基因組研究平臺的材料計算子平臺正式運行；2020 年 8 月上線了我國首個世界級的材料科學數據庫 A。風險提示風險提示 1、材料計算、AI、算力等行業發展不及預期；2、國產化進程不及預期；3、第三方數據有失真實性。計算工具數字化數據實驗工具材料創新基礎設施人類福利清潔能源國家安全下一代員工 請仔細閱讀本報告末頁聲明 Page 21/22 Table_Page1 2024 年 7 月 10 日 分析師聲明分析師聲明 作者在

80、中國證券業協會登記為證券投資咨詢(分析師)，以勤勉的職業態度，獨立、客觀地出具本報告。作者保證：（i）本報告所采用的數據均來自合規渠道；（ii）本報告分析邏輯基于作者的職業理解，并清晰準確地反映了作者的研究觀點；（iii）本報告結論不受任何第三方的授意或影響；（iv）不存在任何利益沖突；（v）英文版翻譯若與中文版有所歧義，以中文版報告為準；特此聲明。投資評投資評級說明級說明 投資建議的評級標準投資建議的評級標準 報告中投資建議所涉及的評級分為股票評級和行業評級（另有說明的除外）。評級標準為報告發布日后 6 到 12 個月內的相對市場表現，也即：以報告發布日后的6到12個月內的公司股價（或行業指

81、數）相對同期相關證券市場代表性指數的漲跌幅作為基準。其中：A 股市場以滬深300指數為基準；香港市場以恒生指數為基準；美國市場以納斯達克綜合指數或標普 500 指數為基準。評級評級 說明說明 股票評級 買入 預期個股相對同期相關證券市場代表性指數的回報在 20%及以上；增持 預期個股相對同期相關證券市場代表性指數的回報介于 5%20%之間；持有 預期個股相對同期相關證券市場代表性指數的回報介于-10%5%之間；賣出 預期個股相對同期相關證券市場代表性指數的回報在-10%及以下；無評級 預期對于個股未來 6 個月市場表現與基準指數相比無明確觀點。行業評級 看好 預期行業整體回報高于基準指數整體水

82、平 10%以上；中性 預期行業整體回報介于基準指數整體水平-10%10%之間；看淡 預期行業整體回報低于基準指數整體水平-10%以下。一般聲明一般聲明 五礦證券有限公司（以下簡稱“本公司”）具有中國證監會批復的證券投資咨詢業務資格。本公司不會因接收人收到本報告即視其為客戶，本報告僅在相關法律許可的情況下發放，并僅為提供信息而發放，概不構成任何廣告。本報告的版權僅為本公司所有，未經本公司書面許可，任何機構和個人不得以任何形式對本研究報告的任何部分以任何方式制作任何形式的翻版、復制或再次分發給任何其他人。如引用須聯絡五礦證券研究所獲得許可后，再注明出處為五礦證券研究所，且不得對本報告進行有悖原意的

83、刪節和修改。在刊載或者轉發本證券研究報告或者摘要的同時，也應注明本報告的發布人和發布日期及提示使用證券研究報告的風險。若未經授權刊載或者轉發本報告的，本公司將保留向其追究法律責任的權利。若本公司以外的其他機構（以下簡稱“該機構”）發送本報告，則由該機構獨自為此發送行為負責。本報告所載的資料、意見及推測僅反映本公司于發布本報告當日的判斷，本報告所指的證券或投資標的的價格、價值及投資收入或將產生波動；在不同時期，本公司可發出與本報告所載資料、意見及推測不一致的報告；本公司不保證本報告所含信息保持在最新狀態。同時，本公司對本報告所含信息可在不發出通知的情形下做出修改，投資者應當自行關注相應的更新或修

84、改。本報告的作者是基于獨立、客觀、公正和審慎的原則制作本研究報告。本報告的信息均來源于公開資料，本公司對這些信息的準確性和完整性不作任何保證，也不保證所包含信息和建議不發生任何變更。本公司已力求報告內容的客觀、公正，但文中的觀點、結論和建議僅供參考，不包含作者對證券價格漲跌或市場走勢的確定性判斷。在任何情況下，報告中的信息或意見不構成對任何人的投資建議，投資者據此做出的任何投資決策與本公司和作者無關。在任何情況下，本公司、本公司員工或者關聯機構不承諾投資者一定獲利，不與投資者分享投資收益，也不對任何人因使用本報告中的任何內容所引致的任何損失負任何責任。本公司及作者在自身所知情范圍內，與本報告中

85、所評價或推薦的證券不存在法律法規要求披露或采取限制、靜默措施的利益沖突。五礦證券版權所有。保留一切權利。特別聲明特別聲明 在法律許可的情況下，五礦證券可能會持有本報告中提及公司所發行的證券并進行交易，也可能為這些公司提供或爭取提供投資銀行、財務顧問和金融產品等各種金融服務。因此，投資者應當考慮到五礦證券及/或其相關人員可能存在影響本報告觀點客觀性的潛在利益沖突，投資者請勿將本報告視為投資或其他決定的唯一參考依據。聯系我們聯系我們 上海上海 深圳深圳 北京北京 地址：上海市浦東新區陸家嘴街道富城路 99號震旦國際大廈 30 樓 地址：深圳市南山區濱海大道3165號五礦金融大廈 23 層 地址：北

86、京市海淀區首體南路 9 號4 樓603 室 郵編：200120 郵編：518035 郵編：100037 Page 22/22 Analyst Certification The research analyst is primarily responsible for the content of this report,in whole or in part.The analyst has the Securities Investment Advisory Certification granted by the Securities Association of China.Beside

87、s,the analyst independently and objectively issues this report holding a diligent attitude.We hereby declare that(1)all the data used herein is gathered from legitimate sources;(2)the research is based on analysts professional understanding,and accurately reflects his/her views;(3)the analyst has no

88、t been placed under any undue influence or intervention from a third party in compiling this report;(4)there is no conflict of interest;(5)in case of ambiguity due to the translation of the report,the original version in Chinese shall prevail.Investment Rating Definitions The rating criteria of inve

89、stment recommendations The ratings contained herein are classified into company ratings and sector ratings(unless otherwise stated).The rating criteria is the relative market performance between 6 and 12 months after the reports date of issue,i.e.based on the range of rise and fall of the companys s

90、tock price(or industry index)compared to the benchmark index.Specifically,the CSI 300 Index is the benchmark index of the A-share market.The Hang Seng Index is the benchmark index of the HK market.The NASDAQ Composite Index or the S&P 500 Index is the benchmark index of the U.S.market.Ratings Defini

91、tions Company Ratings BUY Stock return is expected to outperform the benchmark index by more than 20%;ACCUMULATE Stock relative performance is expected to range between 5%and 20%;HOLD Stock relative performance is expected to range between-10%and 5%;SELL Stock return is expected to underperform the

92、benchmark index by more than 10%;NOT RATED No clear view of the stock relative performance over the next 6 months.Sector Ratings POSITIVE Overall sector return is expected to outperform the benchmark index by more than 10%;NEUTRAL Overall sector expected relative performance ranges between-10%and 10

93、%;CAUTIOUS Overall sector return is expected to underperform the benchmark index by more than 10%.General Disclaimer Minmetals Securities Co.,Ltd.(or“the company”)is licensed to carry on securities investment advisory business by the China Securities Regulatory Commission.The Company will not deem a

94、ny person as its client notwithstanding his/her receipt of this report.The report is issued only under permit of relevant laws and regulations,solely for the purpose of providing information.The report should not be used or considered as an offer or the solicitation of an offer to sell,buy or subscr

95、ibe for securities or other financial instruments.The information presented in the report is under the copyright of the company.Without the written permission of the company,none of the institutions or individuals shall duplicate,copy,or redistribute any part of this report,in any form,to any other

96、institutions or individuals.The party who quotes the report should contact the company directly to request permission,specify the source as Equity Research Department of Minmetals Securities,and should not make any change to the information in a manner contrary to the original intention.The party wh

97、o re-publishes or forwards the research report or part of the report shall indicate the issuer,the date of issue,and the risk of using the report.Otherwise,the company will reserve its right to taking legal action.If any other institution(or“this institution”)redistributes this report,this instituti

98、on will be solely responsible for its redistribution.The information,opinions,and inferences herein only reflect the judgment of the company on the date of issue.Prices,values as well as the returns of securities or the underlying assets herein may fluctuate.At different periods,the company may issu

99、e reports with inconsistent information,opinions,and inferences,and does not guarantee the information contained herein is kept up to date.Meanwhile,the information contained herein is subject to change without any prior notice.Investors should pay attention to the updates or modifications.The analy

100、st wrote the report based on principles of independence,objectivity,fairness,and prudence.Information contained herein was obtained from publicly available sources.However,the company makes no warranty of accuracy or completeness of information,and does not guarantee the information and recommendati

101、ons contained do not change.The company strives to be objective and fair in the reports content.However,opinions,conclusions,and recommendations herein are only for reference,and do not contain any certain judgments about the changes in the stock price or the market.Under no circumstance shall the i

102、nformation contained or opinions expressed herein form investment recommendations to anyone.The company or analysts have no responsibility for any investment decision based on this report.Neither the company,nor its employees,or affiliates shall guarantee any certain return,share any profits with in

103、vestors,and be liable to any investors for any losses caused by use of the content herein.The company and its analysts,to the extent of their awareness,have no conflict of interest which is required to be disclosed,or taken restrictive or silent measures by the law s with the stock evaluated or reco

104、mmended in this report.Minmetals Securities Co.Ltd.2019.All rights reserved.Special Disclaimer Permitted by laws,Minmetals Securities Co.,Ltd.may hold and trade the securities of companies mentioned herein,and may provide or seek to provide investment banking,financial consulting,financial products,

105、and other financial services for these companies.Therefore,investors should be aware that Minmetals Securities Co.,Ltd.or other related parties may have potential conflicts of interest which may affect the objectivity of the report.Investors should not make investment decisions solely based on this

106、report.Contact us Shanghai Shenzhen Beijing Address:30/F,Zhendan International Building,No.99 Fucheng Road,Lujiazui Street,Pudong New District,Shanghai Address:23F,Minmetals Financial Center,3165 Binhai Avenue,Nanshan District,Shenzhen Address:Room 603,4F,No.9 Shoutinan Road,Haidian District,Beijing Postcode:200120 Postcode:518035 Postcode:100037