材料发现是一个不间断的过程，一直是人类进步的里程碑；

基于网络物理空间，在协调和分析迄今为止存在的材料理论，加工和性能方面的知识，利用量子力学和其他材料属性的模拟软件，数字化材料数据，智能机器人学习算法等，实现材料的预测，设计和发现。有数以万计的材料具有不同的功能特性，实时性能和生态特性，并且经常组合使用。所以有必要汇集、组织、分析、解释和搜索大量多样的关于材料和材料制造各个阶段的实时数据。

材料大数据有助于弥补多尺度模型和多尺度试验之间的差距。使用廉价的传感器和更快、更便宜的组装电源，云计算、开放源码和用户友好的应用程序、大型数据分析算法、机器学习和人工智能，为材料数据驱动的未来制造机会的。各种制造工艺和材料的深层次优势，将有助于提高生产率、工艺效率、产品的环保性能。