我国Chip制程仍处于14 nm向7 nm过渡阶段，落后发达国家两代，高端Chip匮乏问题亟待解决。在高性能Chip研发中，随着场效应管尺寸减小、密度增大及运行频率提升，焦耳热的高效扩散成为关键难题。为解决Chip散热瓶颈，研究重点聚焦微纳尺度界面热传递机理及调控，开发高导热性能纳米碳材料（如石墨烯、碳纳米管纤维、杂化碳纳米管阵列等），并与Chip封装结构集成结合高性能计算、机器学习、自动化平台等方法，实现材料的快速并行制备，并通过高效表征技术（如X射线衍射、拉曼光谱等）获取关键性能数据。从而大幅缩短传统开发周期，推动高性能材料的设计和应用，力求攻克散热难题，助力自主研发突破。

设计计算：使用The Materials Project、AFLOW、NOMAD等数据库中的海量数据，经过特征工程处理后利用机器学习进行分析，挖掘参数组合。通过密度泛函理论（Density Functional Theory，DFT）等理论模型与机器学习结合快速预测材料结构、性能和稳定性，利用模拟计算和数据库挖掘可快速筛选具有潜在优异性能的材料。

智能高通量纳米碳材料制备系统：本梯队结合积累的纳米碳材料制备基础，赋予设备自主调节制备参数的能力，从而实现材料多性能参数的协同平衡与优化，在多维参量空间内高效推进研发进程。通过分级调控策略提升碳纳米管纤维热导，利用极性分子缩短碳管间距、贵金属粒子激活声子共振，以及优化聚合物分子链含量，使其热导率提升至374 W/m K（与380 W/m K国际先进水平相当）。在碳纳米管阵列方面，采用分阶段调控微结构接触面积的策略，优化制备工艺提升阵列均匀性，并通过涂层和机械剪压增加与热沉的接触面积，界面热导达3.3×10⁶ W/m²·K（国际领先）。