在全球科技创新的浪潮中，亚太已然成为创新的旗手。这片古老、多元而又充满活力的土地，孕育了一代又一代锐意进取的年轻人，他们以无穷的创造力，为人类文明的发展书写着崭新的篇章。
亚太地区占全球人口的 60% 以上，这一庞大的份额突显了该地区发展对全球的重要影响。据联合国开发计划署《2024 年区域人类发展报告——创造我们的未来：亚太地区人类发展新方向》：“当下，亚太地区面临着双重挑战：既要实现经济的加速增长，又要使经济增长的同时更具包容性和可持续性。”
攻克挑战的关键在于“要让变革发生”，而变革取决于创新能力。过去几十年间，我们目睹了亚太国家在科技领域的迅猛崛起。 半导体产业发展促进了亚太地区经济与社会进步，与此同时，亚太地区正在开启新能源产业新格局。从日本的机器人技术，到韩国的半导体产业，再到中国的人工智能应用和电动汽车产业， 亚太 正在以其独特的创新力量，引领人类文明向更高远的目标进发。
更重要的是， 亚太 独特的市场环境和文化背景，催生着与西方不同的创新模式。这种多元化的创新生态系统，将为应对全球性挑战带来更多的可能。
《麻省理工科技评论》作为全球领先的科技智库，以敏锐的科技洞察力而闻名。 其“35 岁以下科技创新 35 人”（MIT Technology Review Innovators Under 35，简称“TR35”）已连续评选 20 余届，成为全球极具影响力的青年科技创新人才评价体系之一。
我们希望，让致力于跨区域合作创新，共同解决社会问题，塑造人类命运的青年力量更多地被看到，尤其是那些兼具创新精神和创业热情的亚太科技青年创新者，从技术的原始创新、工程放大到最终在市场落地应用，他们的成果有望促进领域内、乃至整个亚太区的技术和经济变革。
TR35 于 2010 年开始区域性评选。其中，全新版 TR35 亚太区评选于 2021 年开启，截至目前已成功举办 3 届（、、）。 过去 10 年间，有 185 位青年创新者脱颖而出，入选了 TR35 亚太区名单。
这些杰出年轻创新者被选中时，来自新加坡、中国大陆、美国、澳大利亚、中国香港、马来西亚、英国、中国台湾、韩国、新西兰、加拿大、泰国、印度尼西亚等国家和地区。
我们对 2014 年到 2023 年 TR35 亚太区入选者的研究领域也进行了统计和分析。 其中，占比 前三的领域分别是： 纳米技术与材料科学、生物技术与医学、 能源与可持续发展 。
具体而言：
纳米技术与材料科学占比为 27.6%。 学科交叉促进材料的创新正在亚太地区加速，并在信息量子、生物医疗、能源环境等领域展开技术融合与应用。
生物技术与医学占比为 26.5%。面对人口压力，亚太地区的青年力量从认知、分析、改造到治疗，用创新追求生命的质量，探索生命的潜力。
能源与可持续发展占比为 15.1%。他们关注亚太地区面临的挑战，探索能源替代与优化方案。 这不仅反映了亚太区 技术的发展趋势，还能够看出该地区的创新格局和特点。
今天，我们相聚于上海，在这个处于全球科技创新第一方阵的城市，共同见证 2024 年度“35 岁以下科技创新 35 人”亚太区入选名单的揭晓。这份年度评选不仅是对入选者卓越成就的肯定，更展现了在这个瞬息万变的时代亚太地区的青年人才正在以勃勃生机重塑全球科技版图。
这 35 位青年创新者无疑是亚太乃至全球科技领域的新星。他们虽然来自不同的国家和地区，但却有着共同的特质：敢于挑战、勇于创新。他们中的许多人可能会成为未来十年、二十年引领科技发展的关键人物。他们今天的创新，将塑造我们明天的世界。而亚太，也将在这个过程中扮演越来越重要的角色。
以下为 2024 年度《麻省理工科技评论》“35 岁以下科技创新 35 人”亚太区入选者名单（*以下排名不分先后）：
引领软体机器人在医疗技术中的应用变革，旨在实现与人体组织更安全的交互。
软体机器人已经成为医疗应用中的一股新兴力量，能够帮助医生在复杂的医疗环境中为患者提供更加高效、安全和个性化的服务。
韩庚沅的研究聚焦于软体机器人在医疗领域的应用，涵盖触觉反馈、植入式设备、传感器以及手术器械等多个方向。
围绕触觉反馈，她开发了能够刺激指尖皮肤的触觉设备，以传递力学和纹理信息。其长期目标是开发体积小、功耗低的执行器，以提供关于硬度、质地、形状和温度等多种信息的真实反馈，进而提高医疗训练模拟器和远程操作系统的真实感。
在植入式设备领域，韩庚沅正在研发与心壁或周围血管直接相连的心脏辅助设备，这些创新旨在为心脏提供机械支持、诱导组织生长，或防止心脏病的进一步发展。
她还致力于开发先进的传感器，以提高外科手术和诊断过程的安全性、精准性及效果，并确保与人体组织安全交互。
比如，她开发的一款传感器可以在微创脊柱手术中区分不同类型的组织，帮助保护神经和其他关键结构，降低术中意外损伤神经的风险。
在手术医疗器械方面，她正在开发一系列基于软体机器人的手术工具。例如，能够安全抓取并处理软组织而不造成损伤的抓取器。这些工具不仅可以提高手术的精确性和安全性，还可以降低手术风险和并发症的发生率。
随着软体机器人在医疗领域发挥越来越重要的作用，她通过创新研究提高了传统医疗操作的安全性和效率，降低了手术风险和并发症的发生率。
与此同时，她帮助提升患者的治疗效果和生存率，并加速推动了软体机器人技术在医疗应用中的发展，为医疗行业的数字化转型提供了新的思路和技术手段。
突破锂金属固态电池的失效瓶颈问题，负责宁德时代全固态电池开发，牵头建设宁德时代首条全固态电池样品线。
高比能全固态电池是全球电池产业战略重点研发方向，可以进一步拓宽锂电池的应用场景，有望彻底解决新能源汽车续航与安全性焦虑，驱动航空、航海、深海、机器人等领域的电动化变革。
宁子杨目前的研究工作主要致力于解决高比能全固态电池，尤其是锂金属固态电池在实际应用中的电化学过程的失效与衰减问题，以及制造生产过程中的方案与可靠性问题。
他首次提出全固态电池失效中裂纹扩张先于枝晶生长和短路发生，阐明固态电池枝晶的力学本质。
并且，首次提出锂金属全固态电池的热-电-流-力多场耦合全固态电池枝晶模型，完善固态电池枝晶理论框架，指引失效抑制策略的开发方向。
基于宁德时代 21C 创新实验室对于能源领域前沿技术的全面布局、基础问题的深入研究与应用验证的有力支撑，宁子杨在失效机理的研究突破基础上，进一步开展了对应策略在全固态电池层级的可行性验证。
他提出界面增强与界面改性策略，实现了锂金属全固态电池超低外压条件下的 5C 超级快充能力，以及锂金属负极高于 99.99% 库伦效率的稳定循环。
宁子杨带领团队设计界面与结构稳定的高比能正极方案，超过 6000 次循环无衰减。这些创新能够使全固态电池的电芯能量密度达到 500W/kg，比当前的商用锂离子电池高出 1 倍，支持电动车 1500km 以上续航，并具有超长寿命。
在全固态电池生产放大方面，依托于宁德时代强大的工程研发实力，他还牵头设计并建设了宁德时代的首条全固态电池样品线，目前已进行车规级全固态电芯样品验证，奠定了宁德时代全固态电池领域的领先位置。
开发约 10 纳米开口的纳米吸管传感器，可在复杂介质中直接检测神经递质，促进帕金森病和阿尔茨海默病等疾病的早期预防和监测。
Nako Nakatsuka 主要利用生物识别元素的复杂相互作用来监测人类健康的生物标志物。
为了能够检测诸如神经递质等浓度较低的生物标志物，Nako Nakatsuka 将核酸适配体整合到晶体管中。这些核酸适配体经过专门设计，可在捕获目标时发生结构变化，从而移动带有负电荷的 DNA 骨架。电荷重排转换为晶体管电阻的变化，从而以电信号的形式来测量。这种机制有效地克服了电子生物传感器在复杂生物流体中的两个主要缺点：高盐溶液中的离子屏蔽效应，以及大多数传感器所面临的非特异性结合问题。
然而，在复杂生物系统的长期测量过程中，放大传感器表面非特异性相互作用的免疫反应可能导致信号丢失。为了应对这一挑战，她将针对神经递质的核酸适配体限制在具有纳米级开口的玻璃吸管（纳米吸管）内。纳米吸管传感器约 10 纳米的开口限制了非特异性生物分子的进入，从而实现了长时间的记录。纳米级尖端还可以最大限度地减少植入后的免疫反应。
这项发明的强大之处在于能够直接检测复杂介质（例如神经细胞培养）中的神经递质；生物传感器的纳米级尺寸将有助于监测神经递质在突触附近（20-50 纳米）的神经化学通量，为神经科学领域的新研究打开了大门。
另外，她还发明了一种对肽进行氨基酸特异性检测的方法，并基于此创立了一家名为 UNOMR 的公司，专注于单分子分析。
开发电化学新途径，在常温条件下通过可再生电力精炼石化产品，大幅度减少商品和化学品的碳足迹。
廖婉如开发了一种新型电化学方法，通过在环境条件下使用可再生电力精炼石化产品，从而最大限度地减少化学工业的碳足迹。
这些技术不需要低碳电力就能降低二氧化碳排放，即便使用现在电网提供的电力，二氧化碳排放也能减少 39%。如果全球化学工业能够广泛采用这些技术，相关二氧化碳排放量可减少高达 88%。
石化衍生的分子需要大量电能来激活，这会导致选择性差和反应器系统不受控制地被破坏。
廖婉如提出利用氧化还原介体的策略，将反应空间从 2D 平面电极表面扩展到 3D 电解质中，可以缓冲分子不受控制的过度氧化，从而避免在电极上形成二氧化碳。
她在将乙烯转化为环氧乙烷的电化学转化中，验证了这一策略。值得关注的是，该工艺在生产效率上至少比以往报道的电化学氧化反应高出 200 倍，并提供了超过 10 倍的使用寿命。
更重要的是，该工艺产率约为 100% 的环氧乙烷选择性，即没有二氧化碳排放，因此比当前的工业过程更清洁。
廖婉如的另一个研究重点是，开发了一种用清洁和可再生的原料替代传统石化原料的技术。例如，在一种电化学过程中，仅用二氧化碳、水和电力就可以制造环氧乙烷。
现在，她正在领导一个新的项目，通过构建光电催化剂，将生物质和塑料废物转化为商品和化学品。
开发新型绿色催化方法，成功实现在常温条件下将塑料废物升级为燃料和高值化学品。
塑料在日常生活中不可或缺，塑料废物的回收问题始终亟待解决。尽管相关领域的研究人员已经在回收塑料废物上付出了大量努力，但大多数不可生物降解的塑料仍然无法以环保的方式得到回收。
在此背景下，开发一种能在温和条件下可持续地将塑料废物升级为高价值化学原料的新方法非常必要，但也极具挑战。
而她和团队设计了一种新颖且绿色的方案，能够在常温常压下，利用可见光作为唯一的能量来源，通过光催化作用将一系列不可生物降解的塑料升级为有价值的化工原料。
通过大量工艺研究和优化，她证明了所开发的有机催化剂可以作为"化学剪刀"，选择性地切断塑料中高度稳定的碳-碳键，将塑料转化为甲酸、乙酸和苯甲酸等高价值产品，并成功实现了在无金属催化系统中的塑料升级回收。
截至目前，江欣莹团队已经能够在常温条件下，将广泛类型的塑料升级为燃料和高价值化学品。
除了传统塑料，他们的技术还可以将共聚物、多层包装材料、混合塑料以及真实生活中受污染的塑料废物升级为增值化合物。其中，值得一提的是，制备该催化剂的原材料丰富、无毒、无金属且成本低廉。
回收并利用太阳能电池板等废弃电子设备制作热电材料，为同时解决环境和能源挑战提供新思路。
全球人口增长和工业化加速导致能源需求激增，同时， 大量的废弃物由于处理不当引发了严峻的环境问题，寻找替代能源和减少能源消耗已成当务之急。热电技术作为一种高效、清洁、可再生的能源转换方式愈发受到科学界的重视。
Ady Suwardi 围绕热电技术的研究生涯始于本科阶段，当时他通过熔融纺丝合成一种无机热电材料，这是他初次接触热电学领域。
目前，作为香港中文大学电子工程系助理教授，其研究方向聚焦于热电材料和器件，探索如何将废弃电子产品等转化为有用的材料，并通过创新技术来提高材料的热电性能。
热电材料可将热量转化为电力，也可作为热泵通过电力进行制冷。随着电子设备的日益小型化，热电材料凭借其潜在的能源收集能力变得日益重要。
Ady Suwardi 和团队对此进行了大量研究，包括材料合成、加工技术、电子和热传输的物理性质，以及用于环境能量回收的热电器件等。
此前，他和团队提出了一种创新方法，能够将回收的非纯化硅太阳能电池转化为有价值的热电材料。
他们通过引入磷和锗掺杂成功将非纯化硅转化为热电材料，并且实现了较高的热电性能，其热电优值系数（zT 值）达到 0.45，兼具环保价值和经济价值，为同时解决环境和能源挑战提供了新思路。
此外，他们还开发了利用 3D 打印等先进工艺制造的新型热电材料，尤其是 3D 打印多孔热电材料的高性能工程。Ady Suwardi 和团队的这些实践实现了对环境友好且高效的能源转换。
领导开发了首个进入临床试验的 AI 设计药物。
Alex Aliper 致力于在药物发现、生成化学和生物学中开创性地使用人工智能（AI），使治疗候选药物的识别更快、更准确。
作为 Insilico Medicine 的联合创始人兼总裁，他领导开发了首个进入临床试验的 AI 设计药物 INS018_055，用于治疗特发性肺纤维化。
基于新一代生成式 AI 平台，Insilico Medicine 将 ISM001-055 推进至临床前候选药物阶段仅耗时 18 个月，进一步推进至 I 期临床试验仅耗时 9 个月。目前，该公司正在进行该药物的 II 期临床试验。
他还推动了该公司“生成式 AI 促进可持续性”的愿景，将 AI 技术应用于开发更可持续的化学品、燃料和材料，解决全球环境问题。
在专注于 AI 驱动的创新的同时，他领导 Insilico Medicine 成立了一个机器人实验室，将 AI 与先进的机器人技术相结合，增强了高通量筛选和验证药物候选物的能力，显著提高了研究效率和精确度。
目前，Insilico Medicine 拥有超过 30 条管线，包括 16 个临床前候选药物，6 个已进入临床阶段。
提出可用于制造坚固且具备自愈能力的超分子弹性体策略，推动解决多种此类聚合物中存在的高粘弹性局限。
作为一名材料化学家，韩国首尔国立大学姜志亨副教授的研究重点，是通过运用合成化学、超分子化学和纳米技术的工具来设计分子和聚合物，从而更好地应对软材料领域面临的重大挑战。
在利用动态键交联强化聚合物网络上，他引入了一种开创性的设计策略，用于制造既坚固、又具备自愈合能力的超分子弹性体。
该策略通过结合两种具有不同键寿命的非共价交联机制，来解决许多自愈合聚合物中存在的高粘弹性的局限。而这一方法的有效性，也在氢键体系、金属-配体配位体系以及动态共价体系中得到验证。
另外，长期以来，将纳米材料与聚合物混合，一直是一种增强聚合物性能的策略，但在聚合物中实现对纳米材料的长程组装却非常困难。为解决这一问题，姜志亨带领团队开发了两种创新的组装方法。
第一种是通过声学组装方法，促进液态金属滴在聚合物基质内的长程组装，进而形成具有优异电学和电机械性能的渗流网络。
第二种是通过模板导向组装方法，实现导电聚合物无缺陷的纳米结构，从而获得优异的电学和电机械性能。
揭开了人类基因组中可追溯到约 25 亿年前的可移动元件 LINE-1 的复制和转座机制，并开发了人类基因组转座的第一种生化重建方法。
转座子对真核生物的生理、进化和疾病有着巨大的影响。LINE-1 是人类最丰富且唯一活跃的转座子，约占人类基因组的 17%。
Akanksha Thawani 在博士后期间，克服了 LINE-1 酶在纯化、生化重建和结构表征方面的挑战，揭示了其转座机制，并使用冷冻电子显微镜，以原子分辨率可视化了 LINE-1 转座过程。这项研究为人类基因组转座机制提供了新见解，对基因治疗也具有重要意义。
她首次实现了人类基因组转座的生化重建，并开发了定量 RNA 结合和复制测定方法，这是在过去 20 年中顶尖实验室也未曾实现的。
她还发现了一个在近 30 年内一直难以确定的微管成核剂的身份。染色体要想在细胞分裂期间可靠地分离，一个关键步骤是在染色体和两个细胞极之间建立一个安全的微管连接，随后将染色体分开拉到极点。
微管连接是如何建立的，特别是来自极点的微管如何找到并捕获染色体，一直是个谜。
Akanksha Thawani 确定了蛋白质 XMAP215 与已知成核剂 γ-微管蛋白一起协同，并阐明了它们的分子协同机制。
此外，她学习了单分子显微镜技术，观察微管成核过程。Akanksha Thawani 还利用在计算建模方面的专业知识，编写了自己的软件来追踪单分子水平的微管。
未来，她的兴趣是利用真核生物转座子开发一种在人类细胞中进行位点特异性基因插入的使能技术。
在原子尺度设计生物电化学界面，实现化学信号和电子电流的高效双向转换，促进对生物过程的理解和控制。
朴志珉设计了新型设备和模型系统，来研究信号分子在动物行为中的功能。
为了解 pH 在啮齿类动物呼吸行为中的影响，他开发了能够将非侵入性磁场转换为质子的纳米传感器作为模型系统。结合定制设计的磁场发生器，这些纳米传感器能够实时研究质子介导的小鼠呼吸频率的变化。
另一方面，他还领导开发了一种电磁电化学装置，以研究“自由基对信号允许鸟类感知磁场”的假说。
他用电催化剂将各种生物医学设备功能化，这些电催化剂可以生成并将信号分子传递到受损组织。
通过与生物学家和外科医生的合作，朴志珉还开发了一种新的骨科植入物，能够通过电化学方法产生过氧化氢信号分子。电催化剂释放的过氧化氢诱导形成新血管，从而减少骨折的重塑时间。
此外，他还证明了该策略能够适用于预防再狭窄的金属心血管支架。相关研究证明基于电化学产生信号分子，能够连接生物医学设备与细胞。
受酶反硝化反应的启发，他首次开发了一种铁硫纳米催化剂，可以从亚硝酸盐前体中电化学生成一氧化氮。
通过将这些纳米催化剂整合到一种可植入的纤维中，能将这种气体分子传递到神经元中，并控制小鼠大脑中的一氧化氮依赖性信号传导。
最近，他证明了这种电化学策略可以推广作为生命系统中产生气体信号分子的一种手段。
开发冷冻电子显微镜领域的新方法，带来了突破性的科学发现。
陈永谘的研究重点是使用低温电子显微镜，剖析多种病原体，包括结核病、疟疾、癌症等的高分辨率蛋白质结构。
他与团队所构画并阐明的蛋白原子结构模型，是了解生物的演化、疾病如何传播，以及怎样针对性地设计对抗药物的关键。
陈永谘开创了倾斜数据收集策略，以更多的角度来观察蛋白结构。这种策略让我们了解了多至 14 种不同的核糖体中间体为研发针对性抗生素引路。
他与团队开发了名为 3DFSC 的软件，这让全球结构生物学家能够快速确定任何蛋白结构三维重建的首选伪影角度。许多合作伙伴使用该平台，解读了多种疾病的蛋白结构。
此外，陈永谘与团队使用一系列计算校正，构画出 1.87Å 分辨率的蛋白结构，该精细度可看到水分子和氢原子的密度。他率先展示了埃瓦尔德衍射球曲率校正，并推动这种数学校正法成为这领域的主流方法。
他与 Spotiton 机器工程团队基于创新的喷墨分配技术和自吸网格，能够使用比传统冷冻电镜策略少约 1000 倍的蛋白质样本，助力解决结核病潜在药物靶标（结核分枝杆菌）高分辨率结构难题。
通过与结构生物学软件 cryoSPARC 结合，陈永谘与团队测试了非均匀细化策略，将分辨率提高到 3.2Å，并揭示了恶性疟原虫氯喹抗性转运蛋白中突变导致药物耐药性的原因。
低温电镜设备通常成本超过 10 万美元，他与合作者构建名为 Back-it-up 的设备，将低温电镜设备的生产成本成功降低 100 倍。
利用电子显微镜拓展手性材料的范围，推动手性超材料向快速合成的工业生产发展。
Prashant Kumar 在材料科学领域通过创新和跨学科合作，旨在拓展手性材料设计的边界，及推动其在不同领域的变革性应用。
他重点研究在纳米尺度设计手性结构的能力，这一能力有望推动多领域（从自旋电子学、量子计算到对映选择性催化和生物分子传感等）取得突破性的进展。
在研究中，他与合作者通过将手性赋予传统的非手性材料，来拓展手性材料的范围，例如半导体、金属和电介质等。
这种纳米尺度的控制不仅能够改变电子结构，增强电子自旋动力学，而且使设计具有独特特性的光学活性材料成为可能。
这对全息术、光学存储、加密和机器视觉的应用至关重要。这些进步与战略领域密切相关，特别是在制造业、贸易、通信和健康领域。
Prashant Kumar 整合了他在原子结构测定、胶体化学和计算建模方面的专业知识，开创了新型生物分子传感平台。
其中，关键的突破之一是快速合成方法的发展，使对映体螺旋结构能够大规模生产，这也标志着手性超材料向工业化生产迈进了重要一步，因为手性超材料材料通常仅限于昂贵的纳米制造设备。目前，该技术已申请相关专利，并已被创业公司商业化。
开发了首个组织工程脑类器官，可应用于从神经退行性疾病到病毒感染等多种神经科学的研究。
神经退行性疾病影响着全世界数百万人的生命。培养模拟大脑不同部位（如前脑、中脑和海马）的类器官可用于体外神经发育和神经退行性研究。尽管 3D 脑类器官能够模拟人脑细胞成分，但它们的实际应用受到复制人脑关键天然特征的限制，例如细胞外基质 (ECM) 、脑脊液等。
赵安娜将组织工程技术与人脑类器官相结合，开发出一种新型组织工程脑类器官 (teBO)。这是通过将纯细胞脑类器官与 3D 脑模拟细胞外基质支架和新设计的器官芯片设备相结合来重建人脑微环境而实现的。使用该技术生成的 teBO 表现出批次差异性降低、尺寸更大、大脑发育成熟和更复杂的电生理特征。
这一突破代表着对人类特定机制理解的重大进步，可作为个性化疾病建模的平台，并利用高通量个性化药物筛选平台作为临床前模型来增强精准医疗。
此外，该模型被应用于模拟神经退行性疾病和 COVID-19 感染引起的神经系统症状，表明它可以直接应用于与大脑相关的疾病的人体模型。
她的目标是开发一种更复杂的人脑微生理系统，将 teBO 应用于儿童神经退行性疾病和精神疾病。
基于消费级移动设备开发高保真、成本可控的用户数字化技术。
高保真用户数字化技术在健康跟踪、活动识别、康复/临床运动研究、老年护理等众多领域发挥关键作用。然而，传统的用户数字化技术通常需要专门的实验室，并且还需要借助外部运动捕捉装置。
对此，Karan Ahuja 通过借助消费级的移动设备（比如智能手表、智能手机等）来解决这一挑战。
他和团队开发了可以感知、跟踪和理解人类的一系列人机交互技术，能够解决虚拟现实和增强现实、可穿戴计算、自然用户界面和健康传感等应用层面存在的难题。
目前，他和团队利用已经集成到消费电子设备中的非侵入性传感器（比如多普勒、电容、音频传感器和惯性测量单元等），来实现高保真度的用户数字化。
基于这些技术可以估算出用户的全身姿势、活动和行为模式等，从而让普通消费者可以通过简单的软件更新，来获得高质量的运动捕捉功能，无需额外硬件的支持。
这使得高保真用户数字化技术更加普及和易于被消费者接受，让人们能够随时随地受益于先进的用户数字化技术。
他和团队还开发出一套教室感知系统 EduSense，一个全面开源的传感系统。EduSense 拥有大量与有效教学相关的教育理论驱动的视觉和音频功能，可以为专业开发工具提供信息。
尽管该系统需要时间来收集、处理和查看细粒度数据，以获得高质量的教学反馈，但它已在多所大学课堂中展开应用。
除此之外，他和团队开展的声学活动识别研究已被苹果公司用于其手部清洗检测功能中。
他还利用智能手表监测注意力缺陷多动障碍（ADHD，Attention-deficit hyperactivity disorder），并提供了客观分析方法，有助于早期筛查和诊断。
专注声音处理，开发智能化声学设备，解决听力障碍者的交流难题。
对话是人类最有效的沟通方式。然而作为一种常见健康问题，听力障碍却影响着全球数亿人的生活质量。
Anurag Kumar 致力于开发使设备具有声学智能的技术，并以此改善人类的听力和沟通交流。他的研究方向涵盖从基本的声音识别，到复杂的噪音抑制，以及语音质量提升技术。
围绕这些领域，他取得的一些研究成果能够帮助人类在嘈杂环境中获得更好的听力，尤其适用于听力障碍者。此外，他在语音和声音领域的人工智能研究可广泛应用于安全、医疗保健以及老年护理等多个领域。
在弱标签数据下的音频事件检测方面，他开发出新方法，可以检测不必要的噪声、提高降级语音信号的质量和可理解程度，并从嘈杂语音中实时提取关键语音，提高噪音环境下的语音质量以及可理解性。
此前，他曾提出了一种用于在无监督的方式下训练人工智能语音增强模型的方法——RemixIT。
其通过连续自训练克服了域内噪声分布和纯净语音目标的限制，使已经训练过的模型能够适应未知的噪声场景，而不必从该场景收集噪声和语音样本。
他的研究成果还衍生出一些其他应用，比如，可以提醒人们警报器/火灾报警器等的安全通知，尤其是针对听力障碍者。
再比如，检测窗户破碎并通知房主存在可能入侵的智能家居安全，以及通过自动检测医院患者/老年人跌倒来立即通知护理人员等。
开发基于原子级硅量子比特的可扩展量子计算平台。
量子计算是一项前沿技术，其为科学研究提供了新的工具，逐渐改变了我们对信息处理能力的认知边界。
Ludwik Kranz 是一位致力于开发硅基量子计算机的物理学家，目前领导澳大利亚新南威尔士大学的初创公司——硅量子计算公司（Silicon Quantum Computing Pty Ltd.）的量子系统工程团队。
他和团队使用扫描隧道显微镜以原子精度将磷原子放入硅芯片中，然后通过控制单个磷原子的自旋来进行量子计算。
Ludwik Kranz 是使用原子精确放置作为构建全功能量子处理器的工具的先锋者之一，包括演示使用该技术的第一个功能量子处理器，以及演示第一个在 0.8 纳秒内完成运算操作的双量子比特门，比当时其他基于自旋式双量子比特门快 200 倍。
限制基于原子的量子计算机性能的关键瓶颈之一，是由承载量子比特的材料环境中缺陷引起的电荷噪声。
为解决这一问题，Ludwik Kranz 和团队优化了量子器件的制造工艺，将电荷噪声降低到前所未有的水平（比之前的记录低 10 倍），是当时半导体量子比特平台中电荷噪声的最低水平。
这种噪声的减少最大限度地减少了量子比特错误，能够实现远低于所需容错阈值的量子比特错误率。
目前，他的研究重点是在原子尺度上设计硅芯片，通过控制器件中原子的精确排列，来优化量子处理器的性能。
利用这种方法，Ludwik Kranz 领导的团队最近首次证明，硅基多量子比特设备能够成功执行复杂的、与行业相关的量子计算算法。
展望未来，他为自己和团队设定的挑战之一，是演示功能性量子纠错，这将需要大量高质量的量子比特。
开发新材料和测量方法来应对能源、可持续发展以及脱碳方面的全球挑战。
Neil Robinson 的研究涉及化学、物理和工程学的交叉领域，重点是开发和表征具有解决能源、环境和社会问题潜力的下一代材料。
作为 澳大利亚 西澳大学的研究员，他在过去十年中率先应用磁共振技术（类似于医学中的 MRI）来解决化学工程和材料科学中的问题。
这项研究的目标是在化学、能源和关键矿产行业带来重大影响，包括开发新的催化剂材料和工艺，以实现低碳燃料的节能生产；用于优化环保工程水泥的先进测量方法；以及支持绿氢大规模运输的材料设计方法。
Neil Robinson 主要利用这种方法，深入研究气体和液体在不透明多孔材料内的行为。
在催化领域，他利用磁共振技术来了解化学品和溶剂在液相反应中的竞争性表面相互作用，为溶剂选择提供新方法，同时测量并验证了小孔结构在分级材料中的连通性，从而在存在污染物的情况下实现液体生物燃料的定向生产。
他将这一方法作为快速筛选工具，用于探索微孔沸石材料的气体吸附能力，这在气体过程工程中至关重要，因为它们能够储存和分离有用的气体（如甲烷和氦气）。
Neil Robinson 还致力于将磁共振技术应用于工程水泥的研究和优化中，展示了该技术在理解含工业废料（如矿山尾矿）的水泥的机械强度和凝固速率的作用。
此外，他首次展示了如何解读含有燃烧废料（如粉煤灰）的水泥材料的磁共振数据。目前，他和团队正在开发新材料和技术，以有效地液化氢气，实现全球大规模出口。
开发无服务器计算架构的全栈开源生态系统 ——vHive，目前已被全球超 30 个学术组织和 8 个行业组织使用。
Dmitrii Ustiugov 专注于机器学习和系统架构的交叉领域，包括设计快速、可扩展和资源高效的云系统。他的研究主要集中在云计算和无服务器计算架构，以及对大规模大语言模型推理服务的系统支持。
随着数字化转型的加速，企业越来越需要灵活高效地构建和部署应用。无服务器计算架构通过完全接管云基础设施管理来提高开发人员的生产力，使开发人员能够更加专注于业务逻辑和代码。
然而，无服务器云系统带来了新的问题和优化机会，需要重新访问软件硬件堆栈。大多数无服务器提供商对专有基础设施的依赖使这一领域的创新变得非常复杂，并减缓了创新速度。
他的团队与英国爱丁堡大学、瑞士苏黎世联邦理工学院的同事一起开发和维护 vHive，这是一个用于无服务器云基准测试、实验和创新的全栈开源生态系统，可以在无服务器系统中进行畅通无阻的研究。
vHive 集成了生产级组件，包括 AWS Firecracker、Containerd 和 Kubernetes 等，在现实的云系统中解锁了跨栈系统研究和创新。
如今，30 多所大学（包括美国斯坦福大学和美国麻省理工学院）和一些国际公司如英特尔正在使用 vHive，来评估和改进他们的商业产品、云服务和基于学术项目的教育。
随着企业、研究机构和政府对云计算的依赖日益增长，云系统研究的重要性不言而喻。Dmitrii Ustiugov 的目标是应对并克服云计算基础设施的根本挑战，包括可扩展性和能源效率。
将对物理场景的理解嵌入到机器智能，提供具有感知、推理和交互能力的 AI 工具。
吴佳俊致力于从事计算机视觉、机器学习和计算认知科学方向的研究。
作为 AI 研究人员，他的目标是开发具有人类层面场景理解的机器智能：从单一的图像，人类可以解释我们所看到的，并重建三维场景，预测将会发生什么，还会相应地计划行动。
近年来，尽管 AI 领域在 ChatGPT 和 DALL-E 等大型基础模型上取得了相关进展，但其对“物理”理解仍然远远达不到理想 AI 工具的水平。
为了实现这一目标，吴佳俊利用物理学、图形学、认知科学和 AI 方面的专业知识，将对物理场景的理解嵌入到机器中，以一种原则性的方式来构建高效、多功能的机器智能。
这些机器可以学会像人类一样感知、推理并与物理世界互动。这里的关键见解是识别物理世界的因果结构，并将其转化为机器智能系统所需的“核心知识”。
吴佳俊创造性地提出通过神经模拟方法，可以在没有明确的人类标记训练数据的情况下，学习物理场景理解。
他所开发的 AI 方法集成了自上而下的可微分/神经模拟引擎，结合了计算机图形、物理、语言和人类认知，以及自下而上的识别模型和感知系统。
在多模态理解方面，吴佳俊使用超越视觉的感官来感知并与场景互动，这些感官包括了听觉和触觉。
他使用一个先进的机器人捕捉系统，收集了一个包含真实世界物体的撞击声音的数据集，同时也创建了用于评测多感官感知和交互系统的 ObjectFolder 数据集。
建立活动识别模型，并参与开发 AlphaFold 3 来模拟生物分子世界。
在攻读博士学位期间，唐乙正被可穿戴设备和物联网设备日益广泛的应用所吸引。这促使她研究持续感知，并探索这些工具如何增进我们对身心健康的理解。
准确监测体育活动在增进人类对身体健康的理解和提高整体福祉方面发挥着重要作用。然而，由于标记传感器数据的稀缺，无处不在的传感领域长期以来一直面临局限。
为了应对这一挑战，她和合作者基于英国生物银行数据库中的大规模加速度计数据集，建立了一个开源的基础模型，该模型显著提高了泛化能力和准确性，成功地将该模型应用于增强对运动障碍临床人群的数字监测研究。
这一突破性的 AI 模型在有限标记数据领域发挥着重要作用，并且可以推广到一系列与临床和健康应用相关的下游活动识别数据集。
此外，认识到多模态方法的潜力，唐乙正和合作者在这一可穿戴活动识别领域率先研究，并扩展了其应用。
他们对科学研究的一个重要贡献是开发了 IMUTube，这是一个开创性的系统，能够将视觉领域的运动信息转换为惯性领域的运动信息。这一创新能够帮助生成大量标记的传感器数据，而这也是使深度学习模型有效泛化的关键步骤。
2022 年获得博士学位后，受到人工智能系统 AlphaFold 2 变革性发布的启发，唐乙正加入了 Alphabet 公司旗下的 Isomorphic Labs，该公司致力于以 AI 为首要驱动力的药物设计。
作为研究科学家，她致力于利用 AI 的力量和速度从根本上重新构想药物发现的过程，以最终推动人类健康的发展。
2024 年 5 月，Isomorphic Labs 和 Google DeepMind 推出了 AlphaFold 3，它可以以前所未有的精度预测所有生命分子的结构和相互作用。
作为 Isomorphic Labs 机器学习团队的一员，唐乙正对能够参与这一开创性的发布感到自豪，这也进一步彰显了她致力于利用尖端技术，来解决医疗保健和药物发现中最紧迫挑战的决心。
主导开发视频生成模型 Dream Machine，突破了大规模 AI 模型的边界。
在美国斯坦福大学读博期间，宋佳铭开发了去噪扩散隐式模型（DDIM，Denoising Diffusion Implicit Models）。
这是首个将扩散模型加速到 50 倍，同时还能够保持产生多样化、高保真样本能力的模型，这项研究代表了扩散模型和生成 AI 领域的一次重要进步。
DDIM 在使扩散模型更有效和更广泛使用方面发挥了关键作用。并且，其已被各种著名的研究项目所采用，例如 DALL-E 2、Imagen、Stable Diffusion、ERNIE-ViLG 2.0 等。
目前，宋佳铭在 Luma AI 担任首席科学家，正在将理论进步转化为实际的、前沿的应用。他主导开发了视频生成模型 Dream Machine，能够从文本提示、图像条件以及其他控制信号中生成复杂的、连贯的视频序列。
Dream Machine 代表了 AI 驱动的内容创作方面的重要进步，其突破了大规模 AI 模型的边界。这项研究结合了他早期对扩散模型工作的见解，并将它们扩展到具有挑战性的视频生成领域。
在时间一致性、视觉质量和摄像机运动方面，Dream Machine 正在为视频生成 AI 领域制定新的标准。
通过简单的提示来生成高质量、连贯的视频内容的能力，有望从根本上改变人们在娱乐、教育、市场营销和传播等领域创建和消费内容的方式。
Dream Machine 发布后 4 天即吸引了全球超过 100 万用户，并发布了新的功能，比如扩展、关键帧、循环和结束帧。这些创新为 AI 帮助人类进行内容创造开辟了新的可能性。
在超导纳米线探测器和铌酸锂光子学两个技术平台上做出重要贡献，推动构建实用规模的量子处理器。
量子信息处理利用量子物理定律，有望通过解决网络安全、药物发现等领域的复杂问题，来彻底改变我们的现代社会。在打造量子处理器的过程中，光子是最天然的量子信息载体之一。
然而，要构建实用规模的量子系统来解决实际问题，需要将数千到数百万个组件组合在一起，但使用传统光学器件几乎不可能做到这一点。
新加坡国立大学助理教授朱迪的研究，致力于开发用于光子量子信息处理的可扩展硬件。围绕集成光子学，他在超导纳米线探测器和铌酸锂光子学两个技术平台上取得重要成果。
对于前者，他与合作者通过将纳米线设计成慢波传输线，开发了一种延迟线复用架构，这使得只需要一对射频电缆，就可以读出大型探测器阵列，从而显著减少对低温恒温器的热负荷。
不仅如此，通过调整超导纳米线的阻抗，朱迪还打造了能分辨光子数的超导锥形纳米线探测器。这些成果显著拓展了超导纳米线单光子探测器的功能和性能，并对广泛的光量子应用产生了直接影响。
对于后者，他利用薄膜铌酸锂优良的电光特性，开发了一种双通相位调制器，来控制单光子的颜色和形状。同时，他还开发了基于双层极化的相位匹配技术来产生孪生光子对。
而未来，朱迪计划带领团队继续开发新的光学器件。同时，也将与光芯片制造平台合作，实现量子光子集成电路的晶圆级制造，并探索新材料系统。
基于微流控技术构建各向异性软物质材料，实现生物传感、药物递送等应用。
商珞然的主要研究方向是基于微流控技术，探索其在生物医学领域的相关应用，包括构建液体定向传输纤维、用于多重生物检测的自组装结构色微球、药物递送的粘液粘附微球等。
她的研究最具代表性的创新在于两个方面。
一方面，通过压电装置，基于微流体射流，能够在微流体通道中诱导液体射流的周期性振动。将其与聚合反应动力学相结合，制造各向异性聚合物纤维。
通过调整纤维的结构参数和润湿性，实现了灵活、多变的液体定向输送。基于该系统可生成具有新颖结构特征的聚合物纤维，并应用在定向液体输送。
另一方面，基于微流体乳化，通过剪切诱导的胶体颗粒迁移、密排和毛细力诱导的限域组装等，制造了各向异性微球。通过调节微球的光学、力学性能和生物效应，证明了它们在分子诊断和药物输送中的应用价值。
除此之外，她还探索了一些新领域，包括基于微流控的分离性和缔合型液-液相分离体系。这些系统与其之前研究过的水-油系统（在微流体通道中产生乳化），或可混溶的水系统（在微流体通道中产生喷射流）不同。
通过研究它们在微流体通道中的基本流体动力学，商珞然将继续尝试制备新型软物质材料，并将其应用扩展到生物医学领域，包括模拟细胞、生物黏附支架、胞内递送等。
开发鼻咽癌新疗法，将病人的转移和死亡风险降低了 41%。
鼻咽癌（NPC，Nasopharyngeal carcinoma）高发于中国，占全球每年新发病例的 47%。其中，超过 90% 的 NPC 病例为未分化型癌，容易发生转移，超过 70% 的 NPC 患者因远处转移而死亡。
为了应对上述挑战，陈雨沛在临床实践与科研探索中，围绕“NPC 转移机制及干预策略”开展了系统性基础与转化研究，取得以下成果：
他阐明了肿瘤细胞 m6A 修饰在鼻咽癌转移中的重要调控作用，提供了抗转移治疗新靶点；鉴定了影响鼻咽癌转移潜能的关键免疫细胞亚群，为靶向免疫抑制微环境提供了潜在靶点；提出了降低鼻咽癌患者转移风险的节拍化疗新策略，改善了患者长期生存。
作为中国代表之一，陈雨沛参与撰写了中国临床肿瘤学会-美国临床肿瘤学会鼻咽癌精准治疗指南，这是医学领域首次由中国学者和学术组织牵头制定的国际指南。
此外，他还应邀参与了《柳叶刀》鼻咽癌专题研讨的撰写，向全世界全科医生系统介绍鼻咽癌的诊疗规范及进展。
开发多款无线可穿戴电子技术平台，实现对多种慢性疾病的持续准确监测和诊断。
在当代社会，至少有 60% 的人口患有某种慢性疾病，如心血管疾病、糖尿病等。要想对这些疾病进行有效管理，需要对全身多个生理信号进行长期、准确且连续的监测。
美国新泽西州立罗格斯大学牛思淼助理教授的研究目标，就是开发无线可穿戴电子技术平台，从而实现对多种慢性疾病的持续准确监测和诊断。他围绕柔性、无电池和无线生物电子传感，开发了多种疾病监测技术。
其中，具有代表性的是可以加速伤口愈合的柔性无线智能绷带，以及用于管理炎症的主动生物整合活体电子平台。
前者不仅能够采集射频能量，通过电刺激促进细胞迁移和加快愈合过程，还可以通过监测伤口温度和阻抗来监控愈合进程。
后者目前已经在小鼠模型中管理皮肤炎症性疾病（如银屑病）等方面展现了良好的预期效果，有望迅速用于临床。
另外，他也曾开发过一种柔性身体网传感器平台，能够同时连续读取多种人体生理信号。
展望未来，牛思淼计划带领团队，通过探索新型无线通信技术、新材料、设备和传感器以及生物信号处理的机器学习算法，来构建无线生物电子传感器网络。
同时，也会将新开发的硬件原型应用于真正的临床患者，以实现长期、连续和自主的慢性病管理应用，从而达到降低慢性病死亡率、减轻医疗成本，并为患者提供更好的生活质量的目标。
深耕钙钛矿光伏，不断开发高效率及高重复性电池，联结器件的室内加速老化稳定性与真实世界户外寿命，缩短研究周期以加速商业化进程。
蒋琦长期致力于金属卤化物钙钛矿材料和光伏器件的研究，特别是在提高钙钛矿太阳能电池的效率和稳定性方面。
围绕钙钛矿太阳能电池，她和团队通过研究攻克了生产过程中的一系列关键科学技术问题。通过电荷传输层优化、缺陷钝化及吸收层结晶质量等方面的调控，在单节和叠层电池的效率和稳定性方面取得了众多进展。
2022 年，蒋琦和团队开发出一种新的表面工程，通过对钙钛矿薄膜表面进行选择性原位反应，多功能优化钙钛矿与电子传输层的界面，制备出稳定的高性能反式（p-i-n）钙钛矿太阳能电池，功率转换效率超过 25%。
同年，她和团队发现结合温和的吹气法与富溴钙钛矿快速结晶的特点，能诱导柱状生长且实现低缺陷密度的高质量宽带隙钙钛矿薄膜。
基于这些薄膜的单节宽带隙太阳能电池，在 65°C 及光照下工作稳定性在超过 1100 小时后，能保持其最高效率的 95%。
2023 年，蒋琦和团队开展了钙钛矿太阳能电池户外老化行为和室内加速老化稳定性研究。
探索了光照和高温对室内老化实验的影响，并发现这些因素是预测室外条件下运行稳定性的关键压力因素，通过建立钙钛矿太阳能电池稳定性的评估模型，加速商业化进程。
目前，她和团队将持续进行钙钛矿太阳能电池可靠稳定性的研究，也正在开展和推进钙钛矿-硅叠层太阳能电池的研究。
蒋琦的研究不仅提升了钙钛矿太阳能电池的实验室效率和稳定性记录，还推动了相关技术的实际应用，包括 p-i-n 结构的优化以及钙钛矿基叠层太阳能电池的发展等。
开发了高效的量子纠缠检测和验证工具，提出新的量子模拟算法和误差分析方案，弥合了理论和实验间的误差。
赵琦主要从事量子信息和量子计算方向的研究，包括量子模拟和量子算法、量子纠缠检测、量子资源理论。
在量子资源理论方面，他与合作者们一起建立并演示了首个有效的量子纠缠结构检测和验证工具，弥合了鲁棒多体纠缠检测的理论差距。首次提出并解决了一次性相干稀释问题，为该领域开辟了新的研究方向。
在量子模拟和量子算法方面，赵琦与合作者们考虑了量子模拟的平均表现，提出了一种新的量子模拟误差分析方案，为量子模拟算法提供了新的框架和加速思路。
他与合作者们证明了量子纠缠如何加快量子模拟算法，提出变分量子模拟的一般理论。此外，还开发了一种基于张量网络的混合量子变分模拟算法，这种方法减少了量子模拟任务中所需的量子比特数。
赵琦的研究将量子模拟推向了更有物理基础和实际应用的新高度，为未来量子模拟实现量子霸权奠定了基础。
在量子通信领域，他设计和理论分析与设备无关的随机数发生器的安全性，参与开发了第一个高安全性、无漏洞的器件无关量子随机数产生器（DIQRNG，Device Independent Quantum Random Number Generation）。并且，基于这一安全分析，为经典客户端量子盲计算进行了首次演示。
赵琦不仅在量子信息和量子计算方面取得了重大的创新突破，而且还成功地弥合了理论和实验之间的差距，有望推动量子技术的未来发展，为更有效的量子计算和安全量子信息的应用奠定了基础。
构建新型体外培养体系，为探索人类早期胚胎发育过程的调控机制，以及发育异常相关疾病的分子特征打下基础。
出生缺陷的发生与早期胚胎发育异常直接相关，因此研究人类早期胚胎发育对国民健康具有深远意义。
如今，借助人类胚胎体外培养技术，胚胎期第 14 天之前的发育事件已被初步揭示。然而，由于国际伦理限制和临床诊疗规范限制，人类胚胎期第 14 到第 28 天发生的原肠运动和早期器官发育的相关研究几乎为空白。
翟晶磊专注于灵长类动物的早期胚胎发育（特别是从原肠形成到早期器官发生阶段）研究。
为了揭示这一阶段的发育和潜在机制，她和团队以非人灵长类动物食蟹猴为模型，结合生物材料、生物成像、基于干细胞的模型和单细胞多组学测序等新技术，搭建了食蟹猴胚胎体内和体外系列研究体系，并以此深入探索灵长类动物胚胎发育特征。
他们通过单细胞转录组技术，利用食蟹猴胚胎揭示了灵长类动物原肠运动至早期器官发育阶段胚胎的细胞组分与分子特征、细胞谱系特化的过程及其中的分子调控机制，填补了灵长类胚胎在这一阶段的领域知识空白。
在体内胚胎研究基础之上，翟晶磊和团队构建了多种胚胎体外长时程培养体系。其中，全新搭建的三维长时程培养体系可支持食蟹猴胚胎体外发育至受精后第 25 天，体外重现灵长类胚胎原肠运动和早期神经系统发生的核心事件和细胞谱系特化特征。
相关研究为深入理解人类早期胚胎发育机制，以及深入研究早期胚胎发育异常相关疾病的病理机制提供了新的技术平台。
制造出了超低能耗、超快响应的类脑计算器件，并推动此类设备在 AI 领域的应用。
AI 无疑是一种可能彻底改变我们社会的革命性力量，然而，传统 AI 硬件能耗高、计算效率低，与人类大脑的低能耗和高效率相差甚远。因此，需要发现新的机制来解决计算能力的限制，构建类脑计算器件是克服这一挑战的主要途径之一。
张海天的研究引入了一种新方法来弥合人工智能设备与人类大脑之间的差距。他通过精确操控强关联氧化物薄膜中掺杂氢离子的运动，开发了具有超低能耗和超快响应的人工神经元和突触器件。
传统的氧化物神经器件依赖于大阳离子（例如 Ag + ）和阴离子（例如 O2 - ）的运动，消耗高达皮焦级别的能量。张海天使用氢离子（质子），大小仅为 O2 - 的 0.01%。
基于其小的尺寸和低的运动能垒等特征，他正在开发的设备仅需飞焦级别的能量即可进行纳秒级的神经计算，能效与人类大脑相当。
此外，他通过各种新型类脑计算设备在 AI 中引入突破性的功能，特别是在处理复杂环境变化方面的表现远远超过传统神经网络，如决策能力提高 250%，动态信息处理能力提高 300%。
首次实现了对成年猪心脏的最小侵入性、高分辨率和随机访问的光电起搏，完成了从单个心肌细胞到大型哺乳动物心脏组织的多尺度生物调控。
生物电调控在自然生物过程和治疗干预中发挥着关键作用。传统的基于导线的电刺激对于深脑刺激器和心脏起搏器等设备至关重要，但受限于导线及空间问题。光遗传学提供了精确的空间时间控制，但其临床应用受到伦理制约。
过去 6 年，黎鹏举专注于利用基础物理化学原理和生理学，来开发新型材料和电子设备，旨在解决医疗和社会经济问题，特别是针对心脏病和神经退行性疾病。
他开发了一种单片薄膜半导体装置，首次用于成年猪心脏的最小侵入性、高分辨率和随机访问的光电起搏，实现了从单个心肌细胞到大型哺乳动物心脏组织的多尺度生物调控。
他还发明了一种肋间手术工具，该工具通过肋间间隙传递基于半导体的心脏起搏器和光纤元件，实现了最小侵入性的光电心脏起搏。
光起搏器装置的核心组件是一种纳米工程化的超薄硅膜，其材料具有优异的生物相容性，并能在体内降解，从而避免了二次手术取出的需求。
这一创新若成功应用于临床，预计将有潜力惠及全球约 200 万心脏手术患者。此外，黎鹏举已迭代优化第一代光电化学装置，实现了更低辐照度引发心脏起搏、长达一年的稳定性能，以及微创手术植入。
他正在参与筹备创办一家初创公司，将通过引入光驱动心脏起搏器重新定义心脏护理。
揭示了理解媒介蚊虫-病毒-宿主-菌群相互作用的分子机制。
全世界有 17% 的传染病是由媒介生物传播引起的，但这些病原体的传播机制仍不清晰，并且大多数这类病原体缺乏有效的药物或疫苗用于治疗和预防。因此，亟需开发有效的策略来控制这些病原体的传播。
朱毅斌致力于理解媒介蚊虫-病毒-宿主-菌群相互作用的分子机制。
他的研究揭示了病毒、皮肤或肠道菌群、媒介蚊虫和宿主的多系统互作如何影响疾病传播。
他发现黄病毒调控宿主皮肤菌群，从而增强蚊虫对宿主的吸引力，促进病毒传播；他还鉴定了一种新的共生细菌 Rosenbergiella_YN46，这种细菌在半野外条件下阻断了登革病毒的传播。
此前，他的研究解析了宿主血液如何影响蚊媒黄病毒感染媒介蚊虫：(1) 发现蚊虫吸血激活 γ- 氨基丁酸信号通路，辅助病毒高效完成“宿主-蚊”的感染机制；(2) 发现人体血清中铁离子含量是调控蚊虫传播登革病毒的关键因素，并提出基于补铁的抗登革热传播阻断策略；(3) 揭示一种由宿主血液来源的 miRNA 介导的跨物种调节机制影响登革病毒感染媒介蚊虫。这些发现为蚊媒黄病毒通过伊蚊传播提供了生物学证据。
未来，他将进一步深入理解包括病毒、共生菌群、媒介蚊虫和宿主的多系统互作如何调控病毒传播。长期目标是希望开发和应用基于共生细菌的蚊媒病毒生物控制策略。
开发基于 AI 的模拟遗传筛选方法，揭示了人类进化和遗传疾病的相关机制。
夏波拥有计算生物学、系统遗传学、合成生物学和干细胞生物学等多个领域的交叉学科知识。
跨学科的经历使其提出了一系列创新性模型和理论，包括转录扫描模型和细胞类型周期表框架，并揭示了人类进化和遗传疾病的相关机制。
此外，通过系统的比较基因组学方法，他揭示了人类和猿类尾巴丢失进化的遗传基础，并鉴定了一种转座 DNA 元件影响基因功能的新机制，即通过配对的形式改变基因表达产物。这一发现为这个长达数个世纪的人类好奇心和谜团提供了第一项遗传证据。
为加速遗传学研究和发现进程，夏波于 2022 年在博德研究所（Broad Institute）建立了自己的实验室，专注于开发变革性的技术探索基因组学的新领域。
他领导的团队开发了一种基于人工智能的模拟遗传筛选方法，利用深度神经网络预测基因突变对基因组调控的影响，从而在不需大规模实验的情况下，高效地进行遗传学研究。
这一突破使得研究人员能够更深入地理解基因如何影响人类健康，并有望为治疗遗传疾病开辟新途径。
他的目标是继续利用先进的技术和跨学科的方法揭开人类基因组的秘密，促进医学科学的发展，并为疾病治疗带来革命性的策略。
利用生物多样性与机器学习技术开发细胞工程技术工具箱，在疾病治疗和分子生物学机制理解方面具有重要价值。
姜凯议的研究主要集中在利用生物多样性与机器学习技术，开发一个强大的细胞工程技术工具箱，旨在实现对细胞基因组、转录组和蛋白质组的可编程控制。
该工具箱为癌症、衰老及自身免疫性疾病等疾病的治疗以及复杂生物学过程，如肿瘤演化和免疫失衡的分子机制解析，提供了新的可能。
他通过开发可重编程的 ADAR 传感器实现了首个能在哺乳动物细胞中高效运作的 RNA 传感器，并开发出 Craspase 等新技术，实现了对细胞状态的精确监控和调控。
他还发现了 CRISPR 系统和祖先 RNA 导向核酸酶的新多样性和功能，包括首次报告的 eukaryotic RNA 导向核酸酶（Fanzors）和 Cas7-11/Csx29/Csx30 复合物内的 RNA 导向核酶-蛋白酶系统。
这些发现不仅扩展了我们对这些系统进化的理解，也为基因编辑和疗法的发展提供了资源。
此外，他还展示了如何使用深度学习模型进行快速的蛋白质进化，成功创建了活性更高的小型核酸酶和高效率的 mRNA 表达系统，这一框架有可能革新生物制药领域。
总的来说，姜凯议的研究工作为下一代遗传和细胞疗法的发展奠定了基础，尤其是在疾病治疗和分子生物学机制理解方面具有重要价值。
推进二维晶体管性能超越硅基极限，为二维电子学从实验室走向业界提供了理论参考和实验依据。
随着微电子技术不断向着更小尺寸发展，传统硅基晶体管面临着越来越多的技术瓶颈。
邱晨光专注于纳米电子器件领域的研究，涵盖低维电子学、拟态神经电子器件与系统集成，以及陡峭亚阈值摆幅超低功耗器件等。
现阶段，他的研究主要分为三个方向：高性能的二维场效应晶体管，先进节点高性能碳纳米管互补金属氧化物半导体（CMOS，Complementary Metal Oxide Semiconductor）器件以及具有新物理机制的纳米器件。
邱晨光曾在国际上首次提出并实现冷源亚 60 超低功耗新器件机制，并将其命名为“狄拉克冷源晶体管”，突破玻尔兹曼热尾极限，拓宽了超低功耗器件领域范围。
去年，他和团队证明了低维晶体管（基于高迁移率二维硒化铟）比硅基晶体管具有明显的优势，将低维材料晶体管的性能推向量子极限。
并在低维晶体管中实现了 83% 的世界最高室温弹道率，成为当时全球弹道率最高、速度最快、功耗最低的二维半导体晶体管，其实际性能超过商用最先进的硅基 Fin 晶体管。
今年，他和团队提出了稀土钇元素诱导二维金属化理论和原子级可控精准掺杂技术，从物理机制上阐明了稀土元素钇掺杂诱导二维相变的底层过程，并展示了晶圆级大规模制备高性能二维晶体管的可行性。
其有潜力构建更高性能、更低功耗的亚 1 纳米技术节点芯片，展示出二维半导体在节点集成电路应用的性能潜力，为推动二维电子学从实验室走向业界提供了理论参考和实验依据。
探索新型异质结和超晶格中的量子现象，开发人工范德华超晶格，有望在量子器件领域提供变革性应用。
开发新型异质结是推动当今量子信息技术的关键挑战。钱琦致力于构建新型异质结和超晶格，并研究它们的关键量子机制，为新型量子材料和器件的发展提供了重要参考。
通过将有机手性分子自发地化学插层到无机层状二维材料中，她创造了一种人工范德华超晶格，并开创了一种新型复合量子材料系统——手性分子插层超晶格（CMIS，Chiral Molecular Intercalation Superlattices）。
该材料表现出高度有序的晶体结构和手性光学选择特性，可增强自旋过滤效果，提高自旋极化率。
钱琦使用 CMIS 制造自旋隧道结，实现了高于 300% 的自旋磁阻比，并展示了高达 60% 的自旋极化率，比此前已报道的其他手性分子隧穿器件高 2-3 个数量级。
手性分子中的手性诱导自旋选择性效应为无磁场自旋操控创造了可能性，有望应用于自旋电子学和量子信息领域。
在另一项研究中，她基于 CMIS 揭示了一种奇特的零场超导二极管效应，展示了分子手性和固态超导性之间的有趣耦合。不仅显著地改变了原始超导体的属性，还构成了手性超导的重要特征。
这项研究展示了通过异质结构构建非常规超导的新机会，以及通过设计可将多样化二维材料与广泛可变的分子相结合的能力。
此外，她还积极研究范德华异质结和超晶格中不同的量子现象，致力于创建具有更多功能的系统，例如聚集诱导发光、多铁效应、高温超导性等。
本次“35 岁以下科技创新 35 人”亚太区评选获得近 50 位重量级专家评委的参与，他们是来自国内外各个专业领域的权威人士。感谢以下评委的支持（按姓氏首字母排序）。
2025 年度《麻省理工科技评论》“35 岁以下科技创新 35 人”亚太区报名于今日正式启动，欢迎大家报名参 与评选（点击“阅读原文”即可报名）！
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