随着产业技术和国防技术的高度智能化以及这些关键领域的国际竞争日益加剧，对铁性智能材料的性能（如外场响应灵敏度、控制精度以及环保性能等）提出了前所未有的高要求。为了使我国在产业技术和国防技术的关键领域在世界范围内取得战略优势，亟待发现和研究具有高性能和特异性能的铁性智能材料。但是，现有智能材料的性能提升逐渐遭遇瓶颈。因此，寻找突破瓶颈的新原理和物理机制从而大幅度提高其性能至关重要。
近年来，西安交通大学任晓兵课题组成员在包括形状记忆、压电、磁致伸缩的铁性智能材料领域历时十余年研究(Nat Mater 2004, PRL2005, PRL2006, PRL2009, PRL2010(2), PRL2011, PRL2013, PRL2014, PRL2015)指出，表面上看各不相同的三类铁性智能材料从基于序参量（order parameter）的唯像角度来看，从序参量、畴结构到宏观性能层次具有高度的物理平行性，即三类材料存在共同的物理基础或材料科学基础。由此可以基于考虑广义缺陷的Landau理论模型，建立统一的序参量与广义缺陷的交互作用理论模型，得出提高三类智能材料性能或提供特异性能的共同物理机制。任晓兵课题组的研究成果正是基于上述共同的物理及材料科学基础，利用统一的点缺陷效应，包括：基于缺陷整体（global）效应的准同型相界（MPB），以及基于缺陷局域（local）效应的铁性玻璃（ferroic glass）和时效诱发应变（aging-induced strain），实现了三类铁性智能材料的高性能及全新性能，从而为突破该类材料性能技术瓶颈提供了物理新机制和新思路。