材料高通量设计与制备是一种结合高性能计算、机器学习、自动化实验和快速表征的新兴技术，旨在大幅提升新材料的研发效率。高通量设计通过模拟计算和数据库挖掘快速筛选具有潜在优异性能的材料，利用密度泛函理论（DFT）等理论模型结合机器学习预测材料的结构、性质和稳定性。高通量制备则通过自动化平台和组合材料库技术，利用梯度涂层、多组分薄膜等方法实现多种材料的快速并行制备，并通过高效的表征技术（如高通量X射线衍射、拉曼光谱等）快速获取材料的关键性能数据。这种方法显著缩短了传统逐一试验的开发周期，能够更快地发现和优化材料。高通量技术已在能源、环境和结构材料等领域取得进展，也是当前学科交叉科学领域内极具意义的课题之一。未来，该技术将朝着更智能化、精确化的方向发展，结合开放共享的材料数据库和全球化协作，进一步推动高性能材料的设计和应用。

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。