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7 月 11 日，DeepTech 联合《麻省理工科技评论》，在上海举办 2024 中国科技青年论坛暨《麻省理工科技评论》“35 岁以下科技创新 35 人”中国区发布仪式。清华6位教师7位校友成为新一届“35岁以下科技创新35人”中国区入选者。

6位教师是：清华大学材料学院副教授王琛、助理教授董岩皓，清华大学自动化系助理教授封硕，清华大学药学院助理教授秦为，清华大学生物医学工程学院助理教授戴小川，清华大学深圳国际研究生院助理教授李斐然。

7位校友是：月之暗面就是Kimi创始人兼CEO杨植麟（2011级计算机）、德国马普陆地微生物所博士后罗姗姗（2007级化工）、荷兰代尔夫特理工大学博士后薛潇（2014级博，交叉信息研究院）、生物科技联合创始人兼首席技术官鲍凡（2014级本、2019级博，计算机）、澳门大学应用物理及材料工程研究院助理教授孙鹏展（2008级机械；2012级博，材料）、美国哥伦比亚大学助理教授王茜（2013级博，医学院）、北京大学物理学院助理教授胡耀文（2014级物理）。

2024中国科技青年论坛暨《麻省理工科技评论》“35 岁以下科技创新 35 人”中国区发布仪式现场

以下为《麻省理工科技评论》“35 岁以下科技创新 35 人” 2023年中国区入选者中的清华人（排名不分先后）：

入选理由：用精悍的团队实践大模型的“规模法则”，实现大模型能力持续提升和长文本技术服务的普及。

近几年，大模型的问世和迅猛发展，让人工智能技术再度备受瞩目。这背后，少不了千千万万人工智能从业者的不懈努力。杨植麟，便是其中之一。

2023 年 3 月，杨植麟以创始人兼 CEO 身份创办大模型公司月之暗面。将近半年之后，该公司推出一款全球首个支持 20 万汉字输入的智能助手 Kimi，不仅具有翻译、代码编写、长文总结和生成、联网搜索、数据处理等核心功能，还能应用于学术论文理解和翻译、法律问题辅助分析等场景。

长文本输入，是该产品的核心竞争优势，超过 Claude 2、GPT-4 等当下顶尖大模型。与此同时，该公司成立不到一年半，估值已达 30 亿美元。

走上创业道路之前，杨植麟曾供职于 Facebook AI Research、Google Brain 等全球顶级人工智能机构，并曾作为共同第一作者发布 Transformer-XL 模型。

该模型包含两项新技术，分别是片段层级的注意力循环机制，以及新型的相对位置编码，能够生成连续数千个词的话题相对统一的文本，比原始 Transformer 模型和循环神经网络拥有更强的对长距离建模的能力，且有更高的优化效率。此外，他也联合华为云发布了首个千亿级参数的中文大模型“盘古”。

当下及未来，他将致力于带领团队探索将能源转化为智能的最优解，基于规模法则（Scaling Law）持续攀登通用人工智能技术的新高峰。

入选理由：设计并构建人工二氧化碳（CO2）固定途径和能量转化模块，为电能和生物系统之间建立新接口，从而为电驱动的固碳、固氮、生物合成创造新可能。

能源危机与气候危机相互交织，问题日益严峻。自本科起，罗姗姗便明确了要为解决这些问题做出贡献。她致力于利用合成生物学应对能源和气候挑战。

大气中不断增加的 CO2 是全球气候危机的主要原因之一。通过建立更高效的 CO2 固定系统，可有助于恢复碳循环的平衡。罗姗姗的研究专注于 CO2 固定，利用合成生物学构建高效的 CO2 固定系统。

她已设计并在体外构建了两条人工 CO2 固定途径，即 rGPS-MCG 循环和 THETA 循环，这些途径均具有超越自然固碳途径的性能。进一步地，她将 THETA 循环以模块化方式植入大肠杆菌，迈出了在活细胞中构建复杂人工固碳途径的第一步。

在构建体外固碳系统时，需要能量来驱动 CO2 固定途径。电能，特别是来自可再生能源的绿电，因其清洁和可持续性，是理想的能量来源。

为实现以电能驱动从头构建的生物系统，她设计和构建了一个电生物模块——AAA 循环，可将电能直接转化为 ATP。这个电生物模块是一个多步级联反应，由 3 至 4 种酶组成，不需要任何膜结构。

通过 AAA 循环，可利用电能驱动耗能生化反应及更复杂的生物过程，如从 DNA 合成 RNA 和蛋白质。这一创新为自下而上构建生物系统提供了全新的 ATP 再生思路，为实现电能驱动的固碳、固氮和生物合成开辟了新的路径。

无细胞生物学的进步将助力实现通过这些合成固碳循环在体外将 CO2 高效转化为有用的化学品。而电生物模块如果成功工业化，将为生物系统提供全新的可持续供能方式，同时助力电能的存储和利用。

入选理由：从“原理-材料-器件-集成-芯片”五个维度开展芯片硬科技基础问题探索和技术图谱绘制，基于新材料研发全适配器件，高效推动后摩尔芯片的突破。

加入清华前，王琛在美国硅谷任职于英特尔和泛林半导体等知名芯片公司，负责多代高性能芯片核心研发，具有高端芯片器件/架构设计、材料、工艺集成、流片验证和良率提升方面的研发能力，并获得英特尔特别贡献奖。

目前，他已经回到学术研究领域，致力从芯片新材料与后摩尔芯片两个端口，多维度开展对新型半导体材料、下一代半导体工艺、新原理高性能器件、多源异质集成微系统和新一代芯片的系统性基础研究和融合性应用研究。

王琛创建了具有鲜明特色的 NEXT Mini-Fab，以打破芯片研究 Lab 与 Fab 之间的壁垒，发展具有特色的基于新材料、新原理器件和新工艺的后摩尔芯片研究。

他在业内率先提出了原子层半导体分子超晶格新材料体系，为攻克新型高性能半导体器件研制的材料瓶颈提出全新的解决方案。

面对后摩尔时代芯片互联材料在纳米尺度的强量子效应，王琛发展了适用于后摩尔芯片纳米尺度互联新材料体系和工艺方案。

在芯片器件三维高密度集成领域，他通过发展新型的中间结层设计和工艺方案，突破了器件三维集成的层级限制和领域商业化瓶颈。此外，他通过发展高度可集成的硅通孔材料和工艺，实现了晶圆级多模式的立体多源异构集成微系统芯片的技术突破。

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：带领团队开发中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型 Vidu。

在扩散模型方向，鲍凡做出了诸多具有国际影响力的成果，最具代表性的包括 Vidu、Analytic-DPM、U-ViT 和 UniDiffuser。

其中，Vidu 综合了他在扩散模型领域的所有努力，涉及基础理论、网络架构和概率建模等多个方向，可支持一键生成长达 16 秒、分辨率高达 1080P 的高清视频内容。

Analytic-DPM 则是一种新颖且优雅的免训练推断框架，使用蒙特卡洛方法和预训练得分函数模型，来估计方差和库尔贝克-莱布勒散度的解析形式。该方法也作为核心技术，被应用到 OpenAI 发布的超大规模图文生成系统 DALL·E 2 上。

另外，在网络架构方面，他提出 Diffusion 与 Transformer 融合的架构 U-ViT，为多模态的扩散模型打下架构基础。在概率建模方面，提出基于 U-ViT 融合架构的多模态扩散模型 UniDiffuser，并完成了 U-ViT 架构的大规模可扩展性验证。

当下，他的研究目标是真正可落地的通用多模态大模型，希望实现让一个模型能统一地理解各种各样模式的输入，从而灵活地完成各种可控生成任务。目前，他已经作为联合创始人兼 CTO，创办了一家名为生数科技的多模态大模型公司，并正在推动实现产业化。

入选理由：致力于通过创新的陶瓷制备理论和技术，提升先进陶瓷材料的结构功能特性和极端条件适应性，以开发出具有高可靠性和多功能化的新型陶瓷材料。

如今，先进陶瓷是信息、能源等新兴技术的材料基石。因此，长期从事无机非金属材料研究的董岩皓，一直将开发更好的陶瓷材料作为自己的研究兴趣。他专注于探索陶瓷制备的科学理论，主要关注扩散机理、微结构演化等陶瓷制备的科学基础问题，以给自己今后的研究打好基础。

在这方面，他阐明了氧化锆陶瓷的扩散传质机制，提出了超均匀纳米晶材料概念，突破了材料晶粒尺寸分布均匀性的 Hillert 极限，发现了电化学陶瓷电致失稳现象。不仅如此，他也聚焦于研究交叉学科陶瓷材料的设计、制备和衰减机理，特别是在能源陶瓷材料中的应用，以更好地解决人类当下面临的能源和气候变化挑战。

在锂电正极领域，他提出应力腐蚀断裂主导的衰减机理，修正了传统理论框架下的脆性机械断裂认知，成功开发出具有优异性能的富锂锰基单晶正极材料。在陶瓷质子膜燃料电池领域，他提出界面反应烧结概念，设计开发了可控表面酸处理和共烧技术，刷新了峰值功率密度的世界纪录。

目前，他致力于研发高可靠性和多功能化的新型陶瓷材料，希望通过创新的陶瓷制备科学理论和工艺，有效提升先进陶瓷材料的结构功能特性和极端条件适应性，从而为其在航空航天、电子信息、生物医疗等领域的应用奠定基础。

入选理由：首次揭示自动驾驶汽车安全性挑战背后的科学难题——稀疏度灾难，开辟了基于生成式人工智能的安全性加速测试与可持续学习框架，将仿真与实车测试速度提高 3 至 5 个数量级。

自动驾驶汽车安全性测试的严重低效性，成为阻碍其研发迭代与落地应用的瓶颈性难题。据测算，一款自动驾驶汽车需要在自然驾驶环境中累积测试超过 100 亿公里，才能得到较高置信度的安全性能测试结果。

针对这一行业难题，封硕凝练其背后的科学难题——超高维空间小概率事件估计，提出了“连续时空智能环境测试”的全新思路。

他创立“自动驾驶汽车等效加速测试”理论与方法体系，解决了自动驾驶测试的低效率难题，克服了片段化场景测试的局限性。

不仅实现了测试环境的智能化生成，还通过智能环境与自动驾驶之间的“AI Against AI”方法，显著提升了大时空尺度下自动驾驶汽车安全性测试能力，并加速了仿真与实车测试速度 3 至 5 个数量级。

2023 年 3 月相关论文作为封面论文发表于《自然》，是自动驾驶领域在《自然》正刊发表的首篇论文。

入选理由：专注于生命数字化研究，通过整合 AI 和系统生物学等研究方法开发前沿性的数字生命框架，并应用于合成生物学和生物医学领域。

数字孪生模型（digital twin）是实体对象的精确虚拟模型，也是最新一代技术变革的先锋。其可显著提升人们对复杂生物系统的理解和干预能力，有潜力广泛应用于细胞工厂设计、工业发酵条件优化、药物开发及个性化诊疗等。

李斐然的研究围绕生命数字化展开，并取得了多项重要进展。针对数字生命模型构建中酶参数实验测量缓慢的瓶颈，她开发了首个深度学习预测酶参数的方法——DLKcat，加速推进理解蛋白序列-结构-功能关系，也为酶设计及酶改造任务提供了通用的下游功能表征方法。

随后，她基于 DLKcat 构建了超大规模的开源酶数据库——GotEnzymes，其涵盖超过两千万个酶-底物对的酶活参数，为基础和应用生物学领域表征了海量的酶元件。

她还开发了多生命学过程耦合模块，实现了数字生命从代谢到多生命学过程建模的跨越，包含详尽的蛋白分泌模块，模型涵盖的反应数从 4000 增长至 37000 个，并提供了理性设计方法。

后续，李斐然提出了模型自动化构建和迭代方法，率先实现了模型的可追溯性和可重复性，为非模式生物建模提供了自动化方法，进而助力从微生物建模转向更为复杂的人类细胞建模。

她目前正在与企业合作，推动现有数字生命模型和垂直领域大语言模型在代谢工程、医学和生物制药领域中的应用。

入选理由：通过开发化学驱动的组学技术系统描绘生物分子的交通图谱，为挖掘疾病标志物提供新思路。

秦为开发了针对蛋白质空间动态转运的新型邻近标记技术 TransitID，并利用该方法首次描绘了细胞内不同细胞器之间蛋白转运图谱，同时鉴定了通过不同途径从癌细胞转移到巨噬细胞中的蛋白。此突破填补了研究蛋白转运领域的技术空白，为研究细胞间通讯等动态过程提供了有力工具。

目前，秦为成立课题组，带领团队致力于在化学生物学、分子探针和时空蛋白质组学等多个领域深入研究，进一步开发多维度的化学蛋白质组学技术，来探索重要的基础生物学难题和挖掘重大疾病的新型分子靶标。

其长期目标是推动蛋白质组学从一维到四维的技术革新，从而描绘出细胞内每一个蛋白质在时间、空间、功能和相互作用四个维度中的生命轨迹，精确理解蛋白质功能的动态调控。

未来，秦为计划将开发的技术应用于肿瘤免疫领域，探索肿瘤细胞和微环境中免疫细胞间的不同通讯机制，为发展新型肿瘤免疫疗法提供新的思路。

入选理由：致力于精确构建原子级别限域通道并在实验上揭示其中的物质输运过程机理及新奇现象，以及利用所开发的新型限域膜分离技术解决能源、环境等领域面临的高能耗、低效率等分离共性问题。

一直以来，孙鹏展的研究主要集中在开发新型二维分离膜，以及解决涉及二维薄膜分离相关研究的基础科学问题。

他利用石墨烯密封单晶微腔的全新器件结构来探测气体的跨膜传输，成功地将气体传输的测量精度较此前领域内最高水平提高了 8 至 9 个数量级，可探测每小时低至几个氦原子穿过微米尺寸薄膜的极弱输运现象。

以该测量精度为基础，他发现了氢分子反常穿透石墨烯晶格，而其他任何气体均无法穿透的新奇现象，颠覆了关于石墨烯不透性的常规认知。

他还制备出单个石墨烯原子空位孔道，并基于上述器件的高精度，揭示了所得石墨烯原子孔对不同气体分子的指数级别筛分能力及输运物理机制。对于氢气、甲烷等尺寸差别仅为 25% 的不同气体，其输运选择比高于所有已知薄膜。

他通过设计精巧的实验，来揭示氢分子的反常输运机理。他发现石墨烯表面的纳米尺度波纹具有强催化活性，并且它催化裂解氢分子的能力与金属和其他已知的催化剂相当。这一结果为调控二维材料的催化活性，提供了一个全新的视角。

这些关键的科学成果不仅对物理化学领域的基础研究极其重要，而且对于发展涉及氢能源、分子筛分、催化等新技术，进而应用于能源、环境、化工等领域具有重大意义。

入选理由：成功鉴定 HIV-1 囊膜蛋白上影响构象、稳定性及抗原性变化的关键氨基酸位点，为疫苗设计提供帮助；深入研究新冠突变株、分离鉴定多株新冠高效中和抗体和评估新冠 mRNA 疫苗的免疫效果等，助力新冠防疫策略的调整和疫苗的更新迭代。

王茜解析了艾滋病病毒囊膜蛋白在体内的进化与变异、膜蛋白构象变化与免疫逃逸的分子机制，同时深入探究关键氨基酸位点突变对囊膜蛋白的构象和免疫原性的影响，为艾滋疫苗设计提供新方案。

并且，她利用在膜蛋白方向的研究经验，开发了非中和抗体在细胞内干扰病毒颗粒组装的策略，从而拓宽了其在基因治疗艾滋病方面的潜在应用。

2019 年新冠疫情暴发以来，王茜投入新冠病毒相关研究。她主要研究新冠各个突变株膜蛋白的各种理化性质，其研究的突变株涵盖了主要的 Omicron 突变株。

这一项系统性工作为疫情防控提供了详实的科学数据，帮助政府和民众第一时间了解 Omicron 突变株逃逸宿主免疫压力和提高受体亲和力的能力，及时调整疫情的防控策略。此外，她还评估新冠 mRNA 疫苗的免疫效果，为疫苗的更新迭代提供指导。

她还在各种突变株流行早期评估临床抗体中和能力，及时帮助调整新冠治疗手段，并深入分析各个突变株所携带的刺突蛋白突变位点在逃逸不同表位中和抗体、改变受体结合能力上的作用，不仅为揭示病毒进化方向提供了分子水平的解释，同时为后续判断新发突变株的流行趋势提供科学依据。

入选理由：开发类组织支架生物电子传感器，打破人造电子传感器与活体组织的物理壁垒，为植入式脑机接口避免排异反应提供了新方法。

生物电子传感器在尺寸、力学、结构上与活体组织大相径庭，二者物性的失配会导致生物电子传感器在植入活体组织后引起排异反应，这是限制电子-组织稳定融合的主要瓶颈。

戴小川致力于解决生物电子与活体组织的理想界面问题。他提出了一种模仿组织支架的生物电子传感器概念，将生物电子器件完美地“隐身”于活体组织之中，并通过微纳加工技术使其特征尺寸、弯折刚度、多孔结构均与天然组织支架相当，打破了人造电子传感器与活体组织的物理壁垒。

这种类组织支架生物电子能够与活体组织在三维空间中交织在一起并长期融合，在不改变活体组织本身的生存微环境的前提下，构建出生物-电子双向信息交流界面。

在此基础上，戴小川将类组织支架生物电子应用于能够免疫逃逸的脑机接口，实现高植入精度、低植入损伤、长期稳定的神经界面，并与多模态神经技术相结合，建立多模态融合脑机接口技术体系。

2023 年，戴小川作为首席科学家创办公司将相关技术商业化，致力于打造一套高度集成且易用的脑机接口基础设施技术平台，持续推进类组织支架生物电子学在脑科学研究、脑疾病诊断与治疗、脑机接口与人机混合智能领域绽放光彩。

入选理由：引领基于薄膜铌酸锂光子平台的光电融合芯片研究，实现对片上光子高速、高效的光电调控，为实现未来全光电融合芯片提供全新发展路线。

近几十年来，光学领域的突破和创新，给人类生活带来了极大改变。基于光电融合的耦合微腔，则被认为是下一代颇具发展前景的微纳光子器件。

为推动该领域的发展，胡耀文在过去几年中聚焦并成功地构建了基于薄膜铌酸锂的电光耦合微腔平台。该平台能够提供光子多能级系统，并可以在强耦合尺度下通过电光效应施加跃迁。

基于该平台，2021 年，他通过在多能级系统与连续谱耦合的系统中应用广义临界耦合理论，实现了超越世界最高水平的电光频移器。

该器件能够将光频率改变 10 至 30 吉赫兹，拥有大于 99% 的平移效率和仅仅 0.45 分贝的片上损耗。另外，他还展示了级联频移这一在之前的光子器件中完全不存在的现象。

2022 年，他将耦合微腔和广义临界耦合应用在电光频梳领域，创造出具有超高性能的光学频梳。与此前世界最高水平相比，该频梳的转换效率提高了 100 倍，带宽提高了 2.2 倍。此外，他还将上述平台应用于光学合成维度的领域，展示出四维的频率晶体和频率空间的合成镜面（反射率>0.9999）。

上述成果充分证明，薄膜铌酸锂所具备的优势，恰恰是耦合微腔所需要的。而胡耀文的相关研究，也推动了薄膜铌酸锂这一新兴光子芯片平台的突破，促进下一代信息技术的存储、传输、计算和探测发展。

资料来源：公号“DeepTech深科技”