美国研究人员开发出一种新型3D打印智能复合材料，可使脆性陶瓷具备弯曲、吸能及承受重载荷的能力，且能实现全工业规模生产。 这一创新解决了材料科学领域最棘手的难题之一：让形状记忆陶瓷在规模化生产时不破裂。它可能改变工程师设计承受应力、振动和冲击结构的方式。 研究由弗吉尼亚理工学院暨州立大学（Virginia Tech）材料科学与工程副教授Hang Yu博士领导，他自麻省理工学院博士后阶段起就致力于解决该问题。 Yu在新闻稿中指出："这项研究首次使用可规模化的固态3D打印工艺制造出块状形状记忆陶瓷-金属基复合材料。" 团队认为，这一突破可应用于广泛领域，包括国防系统、航空航天、基建和体育用品的减振与吸能。例如，嵌入陶瓷的金属可用于高尔夫球杆杆身，在保持 轻量化的同时减少振动。Erb说："这种复合材料为已有特定应用的金属增加了新功能。" 该研究凸显了弗吉尼亚理工在先进制造领域的优势。Yu在国家科学基金会和美国陆军研究实验室的支持下，一直在探索增材摩擦搅拌沉积的应用。 Yu总结道："这种复合材料非常有趣，陶瓷的形状记忆功能是我博士后阶段就开始研究的。现在我能将这两个兴趣结合，开发新的关键应用，这非常令人兴 奋。" 但此 ...

证券日报网讯12月25日，太力科技（301595）在互动平台回答投资者提问时表示，公司自研的纳米流体 材料，具备支撑机器人柔性防护外层及手套织物的底层材料能力。目前公司正积极与相关机器人厂商开 展技术交流与业务对接，具体应用场景仍需进一步验证与优化。后续若有相关业务进展，公司将及时披 露。 ...

人工智能 - 国产大模型DeepSeek-R1于2025年1月发布，凭借极低的训练成本以及在数学推理、代码生成等任务中比肩国际领先水平的突出表现，引发全球AI领域震动[2] - 该模型通过纯强化学习的训练方式，首次证明无需海量标注数据也可实现顶尖推理能力，使训练成本大幅下降，并能自主生成和验证推理步骤，实现自我反思和校正[2] - DeepSeek以开源姿态开放模型架构、训练工具及数据处理全流程，吸引全球数十万开发者参与生态共建，其成果于2025年9月登上《自然》杂志封面，成为全球首个经过权威同行评议的主流大语言模型[2] - 其发展道路有望推动全球AI竞争从“算力竞赛”转向“效率革命”，重塑以技术创新为核心驱动力的AI产业生态[3] 可控核聚变 - 2025年1月20日，中国全超导托卡马克核聚变实验装置（EAST）首次完成1亿摄氏度1000秒稳态长脉冲高约束模等离子体运行，创造新的世界纪录[4] - 实验参数跨越“亿度千秒”意味着人类首次在实验装置上模拟出未来聚变堆运行所需的环境，标志着聚变能源研究正从基础探索迈向工程实践[4] - EAST装置汇聚多项前沿技术于一体，拥有核心技术200多项、专利2000余项，自2006年建成以来，等离子体运行次数已超过15万次，在相关领域持续保持国际引领[4] 量子计算 - 2025年3月3日，中国科学技术大学等机构构建的超导量子计算原型机“祖冲之三号”打破超导体系量子计算优越性世界纪录[5] - 该原型机完成83比特32层的随机线路采样，以目前最优经典算法为标准，计算速度比当前最快的超级计算机快千万亿倍，比谷歌公开发表的最新成果快百万倍[5][6] - “祖冲之三号”包含105个可读取比特和182个耦合比特，量子比特相干时间达到72微秒，并行单比特门保真度达99.90%，两比特门保真度达99.62%，读取保真度达99.13%，综合性能国际领先[6] 材料科学 - 2025年3月13日，中国科学院物理研究所团队在国际上首次实现大面积二维金属材料制备，创造出单原子层超薄金属，其厚度仅为头发丝直径的二十万分之一[7] - 该团队发展了原子级制造的范德华挤压技术，成功实现原子极限厚度下各种二维金属的普适制备，被《自然》审稿人认为是二维材料研究领域的重大进展[7] 脑机接口 - 2025年6月14日，我国成功开展首例侵入式脑机接口前瞻性临床试验，成为全球第二个该技术进入临床试验阶段的国家[8] - 受试者植入设备后，经过2—3周训练便能通过意念控制电脑触摸板，完成打字、发信息、玩游戏等操作，达到与普通人相近的操控水平[8] - 临床试验采用的柔性神经电极是全球最小尺寸、柔性最强的神经电极，最大程度降低脑组织损伤；脑控植入体仅硬币大小，同样为全球最小尺寸，结合微创术式有效降低了手术风险并缩短康复周期[8][9] 月球探测 - 2025年7月9日，基于嫦娥六号月球样品的研究成果以封面文章形式发表于《自然》杂志，首次揭示了月球背面的演化历史[11] - 研究成果包括：首次揭示月背在约42亿年前和28亿年前存在两期不同的玄武质火山活动；首次获得月背古磁场信息，发现月球磁场强度可能在28亿年前发生过反弹；首次获得月球背面月幔的水含量，发现其显著低于正面月幔；首次发现月球背面玄武岩来自异常“贫瘠”的月幔区域[12] 生物技术 - 2025年9月16日，山东农业大学研究团队在《细胞》发表论文，首次揭示了单个体细胞发育成完整植株背后的分子机制，破解了植物细胞全能性机制之谜[13] - 该发现为破解农业生物技术长期存在的“再生瓶颈”开辟了新路径[13] 计算芯片 - 2025年10月13日，北京大学团队成功研制出基于阻变存储器的高精度、可扩展模拟矩阵计算芯片，首次实现了在精度上可与数字计算媲美的模拟计算系统[14] - 该芯片将模拟计算的精度提升至24位定点精度，标志着在突破模拟计算世纪难题、后摩尔时代计算范式变革中取得重大突破，为应对AI与6G通信等领域的算力挑战开辟了新路径[15] 政策规划 - 2025年10月23日，党的二十届四中全会审议通过“十五五”规划《建议》，将“加快高水平科技自立自强，引领发展新质生产力”列为专章[16] - 具体部署包括：加强原始创新和关键核心技术攻关、推动科技创新和产业创新深度融合、一体推进教育科技人才发展、深入推进数字中国建设[16] 高端制造 - 2025年11月5日，我国第一艘完全自主设计建造的电磁弹射型航空母舰福建舰入列，这是全球首艘采用常规动力电磁弹射技术的航母[18] - 福建舰跳过了蒸汽弹射阶段，直接采用最先进的电磁弹射技术，该技术由我国自主设计、研发和制造，处于世界先进水平[18] - 电磁弹射能使战斗机满负荷起飞并搭载固定翼舰载预警机，其装置相比蒸汽弹射重量更轻、体积更小，优化了航母内部布置[18]

人工突触与量子计算技术突破 - 韩国科研团队成功研制出完全可生物降解、性能稳定且能耗极低的人工突触，该装置由贝壳、豆类和植物纤维等天然材料制成，能将记忆保持时间延长至近100分钟，为可持续神经形态技术开辟新方向[1] - 美国量子计算机制造商“原子计算”展示了一种在运行中能自行修复的中性原子量子计算机，克服了原子损耗的关键难题，为开发可持续运行的量子计算机及大规模应用提供了新思路[1] 航天发射活动与市场反应 - 长征十二号甲（CZ-12A）运载火箭于2025年12月23日首飞成功，实现二级入轨目标，但其一级火箭回收验证未取得预期成效，此次任务为后续液氧甲烷火箭回收技术的迭代优化积累了数据与经验[1] - 韩国卫星发射服务公司Innospace研制的韩光-Nano火箭在巴西阿尔坎塔拉发射中心升空后不久坠落，发射失败导致Innospace股价暴跌30%触及跌停[1]

技术突破 - 英国牛津大学科学家研发出一类名为“状态无关电解质”（SSIE）的全新有机材料，打破了液体固化时离子电导率大幅下降的规律，让离子在固态中移动像在液态中一样自由 [1] - 该材料由具有特殊物理和电子特性的有机分子离子构成，分子中心呈扁平圆盘状，周围环绕长而柔软的侧链，正电荷在分子上均匀分布，减少了与负离子的紧密结合，使得负离子能够自由移动 [1] - 在固态下，这些有机离子会自然地相互堆叠形成刚性柱状结构，周围环绕柔性臂，柔性侧链为负离子提供足够空间，使其在固态中仍能像在液态中一样自由移动，离子电导率几乎不下降 [1] - 测试发现，离子的运动行为在液态、液晶态和固态下几乎没有变化，而且可在不同类型的离子上重复，证明了有机材料可以被设计成在固化时离子的运动不会“冻结” [1] 材料特性与优势 - 相比无机材料，这类新型有机固体电解质不仅重量轻、柔性好，还能从可再生资源获取 [2] - 一种潜在使用方案是，在略高温下将电解质以液态加入器件，使其与电极充分接触后，再冷却至室温，以安全的固态形式使用，同时保持高离子电导率 [2] 应用前景 - 这类新型固态电解质有望应用于电池、传感器和电致变色器件等领域 [2] - 该研究为研发安全、轻量化的固态器件提供了新思路 [1] - 研发团队正在进一步提高材料的导电性和适用性，并探索将其应用于电子计算器件 [3]

基金设立与规模 - 武汉科技大学科创种子基金于12月18日启动，总规模为2亿元人民币 [1] 基金目标与定位 - 基金旨在加速推动科技成果从“书架”走向“货架”、从“实验室”走进“应用场” [1] - 基金致力于培育新质生产力、服务地方经济高质量发展 [1] - 基金坚持“投早、投小、投科技”的原则，精准灌溉处于概念验证和萌芽阶段的原始创新项目 [1] - 基金着力破解科技成果转化“最初一公里”的资金瓶颈 [1] 发起方与合作模式 - 基金由武汉科技大学携手长江产业集团、青山产投集团共同发起 [1] - 合作汇聚了省级战略投资平台的资本与产业洞察、区域产业腹地的政策与应用场景以及高校科研源头的人才与技术优势 [1] 投资聚焦领域 - 基金将聚焦材料科学、智能制造、生命健康等武汉科技大学的优势领域 [1] - 投资方向同时覆盖湖北“51020”现代产业集群和青山区冶金、化工产业 [1]

研究成果与荣誉 - 中国科学院物理研究所张广宇团队主导的“首例二维金属制备”成果入选《物理世界》“2025年度十大科学突破”榜单 是该年度唯一入选的中国成果 [3] - 该成果通过独创的“原子制造的范德华挤压技术”成功制备出铋、锡、铅、铟、镓5种二维金属 填补了二维材料领域的长期空白 [3][4] - 入选的“年度十大突破”需满足科学意义重大、推动知识边界、理论与实验紧密结合、引发全球广泛关注四大核心标准 标志着中国在二维材料原子制造领域占据国际领先地位 [6] 技术突破与细节 - 团队利用自主研发的原子级平整单层二硫化钼作为“范德华压砧” 实现了埃米级极限厚度下二维金属的普适制备 [4] - 制备的二维金属厚度仅为头发丝直径的二十万分之一、A4纸厚度的百万分之一 具体如铋6.3Å、锡5.8Å、铅7.5Å、铟8.4Å、镓9.2Å [4] - 该技术能以原子精度控制二维金属厚度 制备的材料具有超过1年无性能退化的环境稳定性 并拥有非成键界面 [4] 材料性能与优势 - 电学测试显示 单层铋的室温电导率较块体铋提升一个数量级以上 并展现出独特的P型电场效应 其电阻可通过栅压调控35% [4] - 该技术为研究新奇层赝自旋特性提供了全新平台 [4] 行业意义与应用前景 - 自2004年石墨烯被发现以来 全球已制备出数百种二维材料 理论预测近2000种 但此前均局限于层状体系 占元素周期表约80%的金属因非层状结构等特性 其二维形态长期被认为是“不可能完成的任务” [3] - 该突破不仅填补了二维材料家族的关键拼图 更开辟了全新研究领域 二维金属有望衍生出高温量子霍尔效应、二维超导等宏观量子现象 [6] - 二维金属可为低功耗晶体管、高频器件、超灵敏探测等技术革新提供核心材料 元素周期表有88种金属元素 目前实现的5种仅是开始 加上二元及多元合金 未来尚有上万种二维金属材料待探索 [6]

文章核心观点 - 人工智能（AI）与新材料科学的结合正在引发革命性变革，通过强大的数据处理和学习能力，AI能够大幅提升新材料的设计与研发效率，缩短研发周期，降低成本，并推动突破性创新 [2][4][5] AI赋能新材料研发的范式转变 - 传统新材料研发依赖经验和大量实验试错，过程漫长且充满不确定性，一款新材料的诞生往往需要数年甚至数十年时间 [2] - AI通过机器学习算法，能够快速建立材料结构与性能之间的复杂关系模型，对材料的物理化学性质进行精准预测和筛选，使研发过程变得高效而精准 [4] AI加速研发的国际案例 - 英国利物浦大学的机器人利用AI，在8天内自主完成688个实验并找到一种高效催化剂，而人工完成需数月 [4] - 日本大阪大学教授利用1200种光伏电池材料数据库进行机器学习，在1分钟内筛选出有潜在应用价值的化合物结构，传统方法则需5至6年 [4] 国内“AI+新材料”的研究与应用 - 中国科学院上海硅酸盐研究所基于超20万条材料科学数据、1000万篇文献数据、150万个专利数据构建材料智能创制系统，仅用40次自动化实验就找到了原本需1万次尝试的最佳配方，效率提升99.6%，研发出的陶瓷新材料稳定性极强 [5] - 北京的深势科技通过计算模拟和高通量筛选，将新能源电池电解液产品的研发周期从18个月压缩至12个月左右，提速约三分之一 [5] - 小米团队使用自研的多元材料AI仿真系统，从上万种合金配方中快速锁定最优解，研发出应用于小米汽车车身结构件的“泰坦合金”，提升了车身稳定性并减轻了重量 [5] AI驱动材料科学的未来影响 - AI辅助设计不仅大幅缩短研发周期、降低研发成本，还为探索未知的材料化学空间提供了可能，推动了突破性创新 [5] - 随着技术进步，预计未来将有更多由AI助力设计的新材料问世，开启材料科学的新纪元 [5]

公司与高校的战略合作 - 公司与暨南大学签署战略合作框架协议，拟投入1亿元人民币共同建设先进功能材料研究院 [1] - 公司将为研究院的建设和发展提供人才及技术支持 [1] - 公司未来五年内将向暨南大学捐赠1500万元人民币，专项用于纳米智造研究院的科研及人才培养 [1] 研发投入与方向 - 专项捐赠资金将用于纳米柔性防护材料和智能智造方向的科研 [1] - 合作聚焦于先进功能材料及纳米智造领域的研究 [1]

公司与高校的战略合作 - 太力科技与暨南大学签署战略合作框架协议 [1] - 公司将投入1亿元人民币与暨南大学共同建设先进功能材料研究院 [1] - 合作旨在为公司的先进功能材料研究院建设提供人才及技术支持 [1] 资金投入与捐赠计划 - 公司将在未来五年向暨南大学捐赠1500万元人民币 [1] - 捐赠资金将专项用于暨南大学纳米智造研究院的科研及人才培养 [1] - 资金具体使用将以公司与广东省暨南大学教育发展基金会签署的捐赠协议为准 [1] 研发与人才培养方向 - 合作研发方向聚焦于先进功能材料 [1] - 专项捐赠将支持纳米柔性防护材料和智能智造两个方向的科研 [1]