2018年，工信部对全国30多家大型企业130多种关键基础材料调研结果显示，32%的关键材料在中国仍为空白，52%依赖进口，绝大多数计算机和服务器通用处理器95%的高端专用芯片，70%以上智能终端处理器以及绝大多数存储芯片依赖进口。在装备制造领域，高档数控机床、高档装备仪器、运载火箭、大飞机、航空发动机、汽车等关键件精加工生产线上逾95%制造及检测设备依赖进口。

材料基因组、机器学习等新研究方法的出现，正在改变材料研究的范式，这使得材料设计可以高通量、跨尺度；而通过大数据和机器学习提取数据间的隐含变量，建立模型，可以给实验更多的指导。在这个方面，我们借助国内先进的、也是电子科技大学专长的信息化技术和计算机科学与技术，有望在某些关键材料领域实现弯道超车，实现“卡脖子”材料从原理到实用的创新。课程通过请同学们预先调研和课堂分享的方式，了解材料设计的诸多应用。课堂上以全固态锂离子电池、宽禁带半导体材料等为例，分析材料设计的理念和过程，指出存在的技术问题。进一步启发学生如何将类似的过程“移植”到其他新材料领域的研究中。