铪基铁电材料是当前最适合先进CMOS工艺的铁电材料，相应的 FeFET 铁电晶体管具有存储密度高、非破坏性读出等优势，并在超陡摆幅负电容器件领域展示出了应用前景。然而，铪基铁电材料的正交铁电相并非热力学稳态，实际样品中往往是多相混杂。另外，传统软模理论也难以解释铪基铁电的成因。铪、锆氧化物成为铁电材料的材料基因尚不完全明朗。我们基于材料基因工程的思想，结合大数据与机器学习，对类 Pca21 相铁电候选材料进行筛选并提取铪基铁电的材料基因，同时提供理解纳米尺度二元氧化物铁电材料的全新视角。