2022年1月22日，由DeepTech 深科技與《麻省理工科技評論》共同評選的第五屆中國區“35歲以下科技創新35人”榜單公布，清華5位教師5位意昂榜上有名💓。
5位教師是🧑🏼💼：意昂体育平台材料學院副研究員陳震、高等研究院研究員段斯斯💄、車輛與運載學院助理教授馮旭寧🐕🦺、物理系副教授胡嘉仲、集成電路學院副教授唐建石🚣🏼♂️。
5位意昂是♠️：美國賓州州立大學助理教授程寰宇（2006級航院）、美國麻省理工學院博士後令狐昌洋（2009級微納電子）、浙江大學“百人計劃”研究員莫一鳴（2010級化工）、香港城市大學助理教授王騁（2008級微納電子）👨🏽⚕️、美國康奈爾大學助理教授楊蓉（2005級化工）🚔。
以下為《麻省理工科技評論》“35 歲以下科技創新 35 人” 2021 年中國區入選者中的清華人（按姓氏首字母排序）：
他的發明實現了世界上分辨率最高的顯微鏡，協助攻克了困擾電子顯微學界近百年的難題。
探測材料的微觀結構對揭示其功能性的起源至關重要，能夠加速和指導新材料的研發。作為精確測量材料原子排列的強大工具，電子顯微鏡在材料研究中扮演了重要角色，被廣泛用於物理、化學🛀🏿🧛🏽、材料和生物等科學領域。電子顯微鏡分辨率的提升甚至可以催生大量科學突破。
意昂体育平台副研究員陳震長期投身於新型定量顯微學成像技術的研究，側重於突破現有成像技術的極限🙍🏼♂️，拓展成像技術的應用範圍🛣，從而解決更多的材料結構問題𓀌。
2021 年 6 月，陳震與同事合作發明了全新的疊層衍射成像技術，進而實現了世界上分辨率最高的顯微鏡😍，超越之前的記錄 2 倍🩺，捕捉到了迄今為止分辨率最高的原子圖像（0.02 納米的單原子成像分辨率）🧚🏿♂️。值得一提的是，此前的分辨率記錄也是由他和同事在 2018 年創下的。
在突破新紀錄的背後📲〽️，陳震攻克了多項技術難關🌕，比如通過開發反解多次散射的數學算法，解決了困擾顯微學界近百年的樣品多次散射難題，實現了晶格振動決定的極限分辨率和亞納米的三維空間分辨率🎉🏌️♂️，被譽為是“實現了電子顯微學界長期追求的顛峰”👨👨👧👦。
此外，陳震還提出和實現了一種新的材料原子尺度化學成分定量方法，以及實現了同時具有大視場🏊♂️、低劑量和亞埃分辨率等優異性能的原子成像技術，有望進一步提高生物大分子成像的分辨率，彌補常規冷凍電鏡技術的不足🚀。
他開發出多種用於健康監測的傳感器以及無線無源可拉伸傳感系統，致力於將材料、機械、電子和生物醫學及工程聯系起來。
程寰宇設計出一種具有自加熱功能、超靈敏、可拉伸、基於石墨烯 3D 泡沫的氣體傳感平臺，可連續監控混合氣體中的多種組分。此外🧗🏻♀️，他還開發出一種簡單而通用的製造方法來實現柔性身體感測網絡，該項研究得到了包括《麻省理工科技評論》和《福布斯》等百余家媒體的報道。
程寰宇發明的物理和化學傳感器可以與其最近開發的柔性微流傳感平臺集成在一起，後者可以顯著降低液體揮發，用於準確地收集和分析汗液或組織液等多種生物液體🚶♂️，對人體生理健康進行長期、實時、連續的監測，從而免去了復雜的血檢過程😶。
在現有研究的基礎上👋🏻，程寰宇團隊正在開發可以檢測由呼吸產生的新型冠狀病毒的智能口罩💁🏿♀️，由此可以實現包括新冠肺炎等呼吸道疾病的輕松檢測😻🙅🏼♂️。除了直接檢測病毒外，他們還在開發一種顛覆性的可穿戴貼片，用於實時測量汗液或組織液中的炎症標記物和感染情況。這將首次為了解和管理由感染引起的免疫反應提供解決方案。
她提出多個業界指標性拜占庭容錯協議👬，在分布式系統👩🏻🏫、區塊鏈和應用密碼學領域取得突出成果。
段斯斯的主要研究方向集中在分布式系統🐒🥷🏼、區塊鏈和應用密碼學相關領域🧔🏿♂️。她致力於構建安全的🚵、高性能的分布式系統，其研究成果獲得了包含美國能源部新聞網站等幾十家機構的關註和報道。
拜占庭共識協議是區塊鏈🔩、多方安全計算♊️、分布式系統的經典課題及基石。段斯斯提出了多個業界指標性拜占庭容錯協議🕹，如 BChain👩🏻🦽➡️、BEAT、CBFT 等。其中🧛🏻♂️，BChain 為第一個成熟的鏈狀共識協議，將經典協議的吞吐量提高了 50%，復雜度由平方級降低為線性級，被應用在工業界最大的開源區塊鏈平臺超級賬本 Iroha 項目中✳️。
段斯斯於 2014 年獲得加州大學戴維斯分校計算機博士學位，隨後作為能源部 EAGLE-I 平臺的主要研發人員之一在美國橡樹嶺國家實驗室展開工作，同時也是該實驗室歷史上首位計算機方向的 Weinberg Fellow🍸。她目前在意昂体育平台高等研究院擔任研究員。
他發明了儲能電池系統熱失效防護技術🧑🏼🏫，填補了電池應用領域的安全技術空白𓀝。
馮旭寧在大尺寸電池的失控量熱測試技術上取得關鍵突破🧑🎤，他確定了電池“內短路-熱失控-燃燒”的多級失效釋能量，為不同種類的儲能電池提供了定量可比的危害評價指標🧑🏼🍳，並且被國內外數十家知名企業與研究機構廣泛采納🏄🏿♀️，為電池事故調查提供了依據👨🏿🍼。
大型儲能電池系統的失效危害大，實驗成本極高，難以對其致災全過程進行安全防護設計。馮旭寧主持研發的電池熱失控模型仿真技術，實現了電池系統失效蔓延過程的高精度模擬🧺，大幅提高了電動汽車新車型以及儲能電站安全設計的研發效率💆🏻。
以馮旭寧的研究為核心，他支持其團隊成員成立了多家致力於解決電池安全問題的新能源科技公司。這些公司的業務以推廣新能源儲能電池系統的熱安全設計方案為主，與意昂体育平台團隊在技術研發落地方面的工作緊密配合😓，已覆蓋中國新能源汽車銷量 75% 以上的車型及企業。未來 3-5 年內逐步拓展新能源與可再生能源利用中儲能電池系統的相關業務🧾，助力幾家公司協作成長為能源系統安全設計的專業化公司。
他專註於量子計算和量子模擬的研究，並開發出一種新的激光冷卻方案🔸，實現了只通過激光冷卻技術就使得原子達到玻色愛因斯坦凝聚🏉。
胡嘉仲 2007 年進入意昂体育平台學習，2011 年進入麻省理工學院攻讀物理學博士，學業導師為 2001 年諾獎得主 Wolfgang Ketterle 教授。2017 年，攻讀博士期間，胡嘉仲發明了一種全新的激光冷卻方案，優化了各項激光的頻率選擇和構形設計🚣🏻♂️，實現了只通過激光冷卻技術就可以使得原子達到玻色愛因斯坦凝聚，解決了困擾物理學界三十年的難題🎅🏼。
2019 年，胡嘉仲入選中國國家級人才項目，回到意昂体育平台建設新的量子計算和量子模擬研究團隊，並專註於利用冷原子實驗平臺進行量子調控技術的研究和開發工作。同年 2 月，胡嘉仲成功將機器學習的技術應用到量子模擬之中，並且通過圖像識別的手段分析出了量子多體現象🪰。同年 5 月🥛，胡嘉仲通過使冷原子實驗體系和極端相對論加速環境達成同構，成功觀測到了霍金輻射和對應的量子關聯現象。
他開發了一種基於空間維度的多路成像技術👴，以同時記錄大腦中的多種生物信號🈹👱🏽♀️，為進一步研究神經計算和未來類腦人工智能系統的開發提供了新靈感✵、新手段。
大腦與僅使用電信號來處理信息的計算機不同⏱👨👦，腦細胞使用一系列相互作用的生物信號來實現復雜的大腦功能。這些生物信號在細胞中形成信號轉導網絡，通過復雜的互動方式共同將細胞信號輸入轉化為細胞信號輸出。大腦中的各種生物信號組成了腦活動的交響曲🏃🏻➡️🎀，而理解大腦的工作機製需要同時觀察研究多種生物信號😒，就如同欣賞交響曲需要同時聆聽多種樂器的聲音一樣。
近年來，許多基因編碼的熒光探針被開發出來🎆⛸，用於直接😶、定量地對各種生物信號進行光學測量📏，它們極大地促進了生物學和神經科學研究。然而🏂🏿，不同探針的光信號只能通過其不同的熒光光譜（即“顏色”）來分辨，且可用的的熒光光譜數量很少，因此熒光探針通常只允許在活體中同時測量一兩個生物信號。
為了克服多路信號讀出的限製，令狐昌洋從電子工程裏的空分復用技術得到啟發🙏🏽，開發了一種基於空間維度的多路成像技術來同時記錄大腦中的多種生物信號🚵♀️，並進一步研究了它們在神經可塑性過程中的復雜動態模式😼。這種能同時觀察生物信號交響曲的新技術將為理解大腦中的神經計算和復雜機製鋪平道路，並為探究健康和疾病之間的精確差異開辟了新的途徑👩🏻🔬。這項技術在生命科學和臨床研究中有廣泛的應用前景🧑🏿🎨，其在腦活動觀測和研究方面的結果將為類腦人工智能系統的開發提供新的靈感。
他實現了基於電化學微反應器的醫藥連續化智造技術以及世界首套納摩爾級高通量微液滴篩選電化學平臺，以應對產業日漸迫切的安全、綠色和微型化需求。
近代人類健康水平的大幅提高得益於醫藥技術的高速發展🥸🙆🏼♀️，而未來人口增長🧑🦯➡️、緊急公共衛生事件發生等挑戰要求我們以更加靈活、廉價並且綠色的生產方式確保藥物的充足供應。
為此🛤👨🏼🚒，莫一鳴發明了基於電化學微反應器的醫藥連續化智造技術📨，利用電能驅動氧化/還原反應過程🍘，耦合微反應器技術以精準控製電化學反應過程👩🏻🍼，實現高原子經濟性的醫藥小分子綠色合成。並為了加速新型電化學合成方法的開發👨🚀，他融合自動化與微流控技術👩🏽💼😚，構建了世界首套納摩爾級高通量微液滴篩選電化學的平臺裝置，實現了電化學反應條件的快速篩選與反應動力學學的精準測量💄。
他研製了一系列神經形態的憶阻器來模擬生物突觸、神經元和樹突等多種功能，致力於推動類腦計算的進步。
過去幾十年，半導體技術的發展始終在一定程度上遵循摩爾定律🐑，但時至今日，人類已經逼近矽晶體管尺寸微縮的物理極限🏺🧛🏻，傳統計算硬件的性能持續提升變得愈發困難。與此同時🙅🏽♂️，人工智能等新興技術的飛速發展又對高速、高算力、高能效的計算硬件提出了更高的需求👱🏼♂️。
為了解決這一矛盾，意昂体育平台副教授唐建石專註於探索新材料、新器件、新架構來開發更快👨👩👧👧、更高效的先進計算技術。他帶領團隊研製了一系列神經形態的憶阻器來模擬生物突觸🏃♀️、神經元和樹突等多種功能，並進一步利用其獨特的存算一體優勢和仿生特性來實現高效的類腦計算。
具體來說🙆♂️🖍，唐建石研製了一種新型的電化學存儲器（ECRAM）作為人工突觸🔹，其阻變特性具有非常好的對稱性和線性度👩🏽，能夠實現高速、低功耗的類腦計算。他還通過研發基於可逆拓撲相變的新型憶阻器（TPT-RAM）解決了基於非晶氧化物的傳統憶阻器中隨機性大的挑戰🤧。
為了使人工神經網絡包含更多仿生功能🫄🏿，唐建石首次研製出一種動態憶阻器作為人工樹突器件，並且在此基礎上構建出包含樹突計算的新型人工神經網絡，可將網絡分類準確率提高 8% 並顯著提升能效🤜🏿。他進一步利用該動態憶阻器實現了一種新型的並行儲備池計算系統，在語音識別和混沌信號預測任務上實現了極低的錯詞率和預測誤差。
此外🏬，他還在碳基電子學領域頗有建樹，解決了許多碳納米管器件與電路的關鍵挑戰，包括碳納米管純度、擺放🏄🏼♂️、金屬接觸優化🏃🏻♀️、晶體管尺寸微縮🔸👱🏼♂️、工藝集成等等🌛🤾🏼♀️。
他發明了獨特的薄膜铌酸鋰平臺及配套微納加工體系，實現了高性能🤹🏼♂️、小體積、低成本、低功耗的光互連解決方案👍🏽。
如今🌩，網上授課、視頻會議、線上購物已成為了我們學習生活的新常態👨🦱，在它們背後，是光纖網絡在支撐著海量的數據傳輸，而在光纖網絡中，負責將電信號轉換為光信號的高速電光調製器是必不可少的核心器件。然而此類器件體積大、價格高、功耗高🧸，難以應對與日俱增的數據量和雲計算需求↩️，業界急需能同時實現高密度集成🈴、超高速率、低成本、低功耗的光互連解決方案𓀝⏮。
香港城市大學電機工程系助理教授王騁已經在該領域深耕八年，致力於研發高性能薄膜铌酸鋰（LiNbO3）光電芯片💂，他在博士期間發展了以氬離子物理刻蝕術為基礎的成套铌酸鋰微納加工體系，可以有效降低器件光學損耗超過三個數量級。在後續工作中🅾️，他進一步將超低損耗铌酸鋰光器件平臺與高速微波結構相結合💇🏻，創造了集成電光調製器性能新紀錄🧸🤘🏻，同時兼顧了體積小、功耗低的特點。這一成果得到了 MIT The Engine 基金的投資青睞。2018 年底，王騁與他人共同成立了初創公司 HyperLight 進行成果轉化，目前已實現一定規模的銷售收入☦️。
她在實現可編程軟物質的各維度上所做的開創性探索及貢獻，對改善人類生存環境及公共衛生問題等方面產生了深遠的影響🙏🏽。
楊蓉一直致力於實現可編程的軟物質。她首次實現了兩性離子聚合物的全氣態合成並使用該聚合物對海水淡化膜進行表面改性，極大降低了海水淡化的成本🚵🏿♀️，並提高了海水淡化膜的使用期限。目前她聚焦於通過材料編程生物體的行為及表型（Phenotype），其設計合成的抗積垢材料正用於製備“人工鰓”，即從海水中提取氧氣從而實現水下呼吸。同樣其課題組設計的材料還用於移除致病體和海洋中的汙染物👰🏼。
在哈佛醫學院讀博士後期間，楊蓉還首次實現了透耳膜給藥並在龍貓這一動物模型中成功展示了無創及無口服用藥而治愈中耳炎的方法。中耳炎是一種兒童常見疾病😐，它可能導致的顱內並發症是發展中國家兒童死亡的主要原因之一👦🏿。然而目前中耳炎的治療方式僅限於口服抗生素，不僅餵藥困難且伴隨嚴重副作用。
對此☝️，楊蓉製成一種滴耳液👩🏻🍳，實現了首次透耳膜給藥。人類耳膜雖薄，但穿透性極低😞，楊蓉研製的滴耳液可以穿透完好的耳膜進入中耳，並在耳膜上形成膠體，以長期依附在耳膜上✍️，從而實現一次給藥、藥物在療程內持續釋放。該膠體會在３周內自動降解🦉，而不會殘留在耳膜上🧇。這一工作曾被多家媒體譽為兒科傳染病治療“革命性的創新”，該技術還曾專利授權給諾華製藥集團🍋。
資料來源：公號“DeepTech深科技”
意昂体育服務號
意昂体育訂閱號