近日，2023 年度《麻省理工科技评论》“35 岁以下科技创新 35 人”中国区入选名单公布，据校友总会不完全统计，王飞（09203）、薛潇（1005）、李晓娜（BA1219）、刘文柱（SC1223）、王翔（中国科大教授）五位科大人入选。

2023 年度《麻省理工科技评论》“35 岁以下科技创新 35 人”中国区入选者

入选理由：首次在实验上展示了包含 30 个逻辑门元件、30 层 DNA 链取代反应的大规模计算电路的可靠运行，突破了近 20 年 DNA 分子计算在电路规模和电路深度的瓶颈。王飞的研究致力于解决液相大规模信息处理有效性的挑战，致力于构建大规模的 DNA 分子计算与大数据 DNA 存储系统。她提出了以单链 DNA 作为全局性传输信号的通用性液相集成电路构建策略，并基于此构建了具有通用性编程能力的 DNA 可编程门阵列（DPGA，DNA-based programmable gate array），通过 DNA 分子指令调用 DPGA 中的逻辑门元件，实现了类似电子系统 FPGA 模式的 DNA 计算电路配置。并基于构象-自由能协同设计思想，设计了结构精简、响应迅速、运算精确 DNA 计算元件，构筑了一种新型的可寻址调用的双轨逻辑门，实现了一百余种不同计算功能的稳健运行，展示了迄今为止 DNA 电路编程最高的程序多样性。这些研究实现了 DNA 分子电路可编程性与可扩展性的突破，同时建立了将 DNA 计算的设计者与用户分离的标准化设计范式，为 DNA 计算体系的软硬件独立开发以及推动 DNA 分子计算在生物医学领域的广泛应用奠定了基础。目前，王飞已实现大规模 DNA 数字计算电路，下一阶段计划将此构建策略适配到 DNA 存储体系，以实现海量数据的 DNA 存储。

入选理由：在硅基半导体系统中攻克了量子计算领域最重要的三大挑战，即高保真度、可集成性和模块化架构，推动硅基量子计算在短短几年间成为被广泛看好的量子计算最佳系统之一。现如今，在量子、半导体和人工智能三大领域的国际竞争日趋激烈。就量子领域而言，融合当前最尖端的量子计算技术和半导体集成电路技术的硅基量子计算技术，在近十年来获得快速发展，并有望成为量子计算的最佳解决方案。实现分布式可集成量子计算，即构建多个小规模计算模块，并使模块间进行量子通信，同时与经典控制电路进行集成，是量子计算研究（不限于硅基）的聚焦点。而这也正是薛潇近年来专注的研究方向。在计算模块层面，他在 2022 年取得高达 99.65% 的硅基两比特逻辑保真度，并首次达到量子纠错所要求的保真度阈值；在集成层面，他与英特尔公司合作测试并验证了基于 22 纳米制程的低温量子控制芯片，于 2021 年首次实现利用低温芯片对量子芯片的控制；在模块间通信层面，他于 2023 年利用超导微波光子，在远距离的硅基量子模块间实现两比特逻辑。基于上述研究，他计划打造一个真正全集成的模块化硅基量子处理器，并助力推动量子计算规模化落地产业界，进而应用于加密算法、通信、无人驾驶、药物发现等诸多领域。

入选理由：通过研发新一代卤化物固态电解质材料和揭示其固相离子传导等行为规律，拓展全固态锂离子电池卤化物体系的技术路线，大幅提升了全固态动力电池技术性能。近年来，李晓娜的研究主要围绕全固态锂电池方向，发展了多种氯化物固态电解质材料，以及非金属多硫化物电极材料如富硫相的磷硫分子、富硫相的硒硫固溶体。有效利用二次电池储存清洁能源代替传统化石能源，是践行基于“双碳”目标的可持续发展战略的重要保障。针对全固态电池面临的世界性技术瓶颈，开发突破 400Wh/kg 大容量高安全性全固态软包电池，具有风向标意义。针对固相离子传导行为等关键的科学问题，李晓娜以实现高稳定性和高离子电导率共有的电解质材料及高能量密度、与高性能共存的全固态电池为突破口，从电解质材料、金属锂负极及高能正极、全固态电池新体系三个方面着手，取得了一系列创新成果。在固相传导行为方面，她基于对固态离子传导模型的解耦，提出传导过程中迁移熵效应。在固态电解质材料方面，她绘制了卤化物电解质材料体系的结构相图，全面厘清阴离子密堆积型卤化物电解质材料的成相规律与离子传导规律，开发了多款具有商业应用价值的超低成本卤化物固态电解质材料。在高能量密度全固态电池体系方面，她联合有研（广东）新材料技术研究院等合作单位，实现了基于卤化物体系全固态软包电池的试制和技术突破。

入选理由：开发弯曲角度超过 360 度的柔性单晶硅太阳电池，成功验证批量生产可行性，为柔性硅基光伏的产业化与国家战略应用提供了关键支撑。刘文柱致力于高效非晶硅/单晶硅异质结太阳电池基础与应用研究。他主导发明了一种柔性单晶硅太阳电池制作技术，获得了像 A4 纸一样柔韧的高效单晶硅太阳电池。他创新性地提出介观对称性设计方案，实现工业尺寸单晶硅片最小弯曲半径约 4 毫米，单片电池最大弯曲角度超过 360 度。单晶硅太阳电池的缺点是在力学上表现出脆性易碎，刘文柱率先成功研制工业尺寸高效柔性单晶硅太阳电池，1000 次“边对边”折叠后，电池效率仍保持不变，实现了力学韧性和抗震性的跨越式提升。该技术推动柔性光伏成为下一个能源应用的热点话题，并在多个领域具有普适性应用价值。例如，低轨卫星、高空飞行器、光伏-建筑一体化、车载光伏、机器人感光、可穿戴电子等。目前，该类型电池已成功应用于中国多个型号高空飞行器，创造了多个长航时飞行纪录，为国家战略应用做出重要贡献。此外，应用于中国南极科考（第 35、36、38 次）可再生能源系统，被评为“第 35 次南极科考工作亮点”，未来计划应用于低轨卫星平台。在揭示光照对硅太阳电池性能影响背后的物理根源方面，刘文柱在国际上首次发现了反常的 Staebler-Wronski 效应。目前，该光电效应已经应用于所有硅异质结太阳电池生产企业，产线平均提效 0.3%-0.5%，成为提高电池效率的关键技术。

入选理由：聚焦于“可信赖的图基础模型”这一领域，在推荐大模型方向实现了对人类行为和价值观的可信建模与对齐，在生化大模型方向实现了对化学分子和蛋白质的可信理解与生成。得益于 AI 技术的迅猛发展，图基础模型在多个前沿领域获得了广泛应用。但是，它仍然存在决策不可靠、模态不对齐、价值不以人为本等诸多可信任危机。着眼于“可信赖的图基础模型”这一前沿领域，王翔的研究致力于解决上述问题。模态不对齐问题是指，多模态数据之间往往存在信息表达方式的差异，这会导致现有的大语言模型难以有效理解和融合图结构数据。为此，他设计了一种面向模态对齐的微调方式，并开发了多模态 AI for Science 大模型，实现了对化学分子与蛋白质等图数据的处理和生成，可应用于药物发现、材料科学等领域。“价值不以人为本问题”是指，现有的大语言模型往往和人类的价值观有一定的偏差，可能导致决策过程中的偏见或不公正。为此，他设计了一种鲁棒偏好学习方法，能够优化大模型的训练过程，从噪声数据中寻找符合人类价值和行为的偏好数据，让大模型在做出预测或决策时，能够更好地与人类的价值观和行为对齐，从而促进大模型在社会科学、智慧金融等领域的可信应用。接下来，他计划探索由大模型驱动的智能体博弈技术，帮助智能体理解并模拟复杂的博弈场景，如经济市场、战略游戏、社会互动等，进而提高模型在现实应用中的准确性和可靠性，以给人类决策带来可信性辅助和有效性推演。

2023 年度《麻省理工科技评论》中国“35 岁以下科技创新 35 人”评选有幸获得近 60 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。（按姓氏首字母排序）：