澎湃新聞記者 賀梨萍
10月28日，《麻省理工科技評論》亞太地區“35歲以下科技創新35人”榜單在浙江省杭州市未來科技城揭曉，其中20位來自中國。這是該榜單首次正式落地中國，旨在爲極具發展潛質的青年科技人才提供多元化的國際發展平台，讓引進來和走出去的亞太科技成果再添新章。
澎湃新聞（www.thepaper.cn）記者了解到，這一榜單中的年輕人們或是高科技企業的創新領袖，或是來自各地高校的科研佼佼者，覆蓋生命科學、人工智能、能源環境、先進材料等新興科技領域。
入選代表有專注于研究腫瘤壞死因子受體的激活機制的浙江大學藥學院研究員、博士生導師潘利強，研制出可替代鋼材的超級木材以及低成本、高性能的木基電池和太陽能蒸發器，用以促進環境友好型發展，解決邁向碳中和過程中面臨的材料-能源-環境問題的武漢大學教授陳朝吉等人。
《麻省理工科技評論》成立于1899年，是世界上曆史最悠久的科技商業智庫與媒體之一。自1999年起，《麻省理工科技評論》每年都評選出35位35歲以下的青年科技創新人才，從世界範圍內的前沿科學、新興技術、創新應用中遴選出對未來的科技發展産生深遠影響的創新領軍人物，涵蓋但不限于生物技術、 能源材料、人工智能、信息技術、智能制造等新興技術領域。
2010年，“35歲以下科技創新35人”首次進行區域性評選，一躍成爲亞太、歐洲以及拉丁美洲等多個國家和地區科技青年群體的重要標尺。2021年，“35歲以下科技創新35人”亞太區正式落地中國。此外，2017年，中國區榜單首次發布，截至去年已連續發布四次。
以下爲2021年“35歲以下科技創新35人”亞太區名單（排名不分先後）：
他研制出可替代鋼材的超級木材以及低成本、高性能的木基電池和太陽能蒸發器，用以促進環境友好型發展，解決邁向碳中和過程中面臨的材料 – 能源 – 環境問題。
陳朝吉現爲武漢大學資源與環境科學學院教授。加入武漢大學之前，他于 2017 年至 2021 年 5 月于馬裏蘭大學帕克分校胡良兵教授課題組從事博士後研究工作，研究方向爲木材基生物質材料的多尺度結構設計、功能化及高附加值循環利用，以解決材料、能源與環境的可持續發展問題，並最終在輕質結構材料、儲能、環境修複、柔性電子設備和生物塑料五個方向取得多個創新突破。
作爲團隊核心成員之一，他參與開發了一種超級木材，強度與鋼鐵一樣高，密度卻只有鋼鐵的六分之一。這種輕質高強材料在輕量化汽車、節能建築領域具有巨大的應用潛力，有望部分替代高耗能、高密度的鋼材結構材料。
在綠色能源領域，他通過開發一系列高容量、低成本木基電池和超級電容器，爲高性能、低成本、大規模儲能提供了一種環保且可持續的策略。在環境水處理領域，他開發了 3D 木材膜材料用于水過濾及海水淡化，通過木基材料的雙峰孔結構工程有效解決了該領域長期存在的鹽積聚問題。
另外，他還研制了綠色環保木材基多功能器件和可降解生物塑料，展示了木材在功能器件領域的潛力。這些材料有望部分替代廣泛應用的化石基不可降解塑料。
他憑借其獨特的機械工程背景，爲凝血疾病的診斷、治療和控制尋找更好的解決方案。
通過將血流背後的機械力與其對血液蛋白和凝血細胞的影響聯系起來，居理甯致力于爲凝血疾病的診斷、治療和控制找到更好的解決方案。他深耕的研究領域被稱爲 “ 機械生物學 ”。
居理甯致力于使用力學知識和工程技術在單分子層面上解決心血管生物力學問題，他發明了一種名爲生物膜力學探針（Biomembrane Force Probe，BFP）的納米工具，能夠在單分子水平上實時監測膜蛋白受體動力學，並捕捉細胞內瞬時發生的信號，一改傳統單細胞力學生物學研究中所使用的非實時性、求群體平均值的方法，實現在活細胞上同步獲取力譜和鈣離子信號，並將該單分子技術用于研究血小板在複雜血流動力學微環境下産生血栓的機制。
之後，居理甯又不斷地對這項開創性技術進行升級。爲了在具有動態血流的生理背景下進一步開展血栓力學生物學研究，他利用其他尖端技術對 BFP 進行了補充，構建了 4Ms 策略：力學（Mechanics）、顯微鏡（Microscopy）、微制造（Microfabrication）和小鼠模型（Mouse model），該方法集成了生物力學工程、成像、微流體和分子生物學。
通過對一系列機械感應（力感應）蛋白質的世界領先發現，以及了解血細胞如何利用這些機械力傳感器來感應循環系統中的力學信號，居理甯已經開發出新的治療策略，能夠及早有效地預防和幹預血栓的形成。
他開發仿人腦視覺皮層的機器學習機制，並應用到人臉識別相關的安全防控中，使用AI系統幫助人類打造一個更安全的世界。
人腦的視覺皮層非常強大。一個物體，只需看上幾眼，人腦就可以快速處理視覺信息並識別物體 —— 任何人造機器的速度和精度都無法與之匹敵。
在劍橋大學攻讀博士學位以來，Skylark Labs 的創始人兼首席執行官 Amarjot Singh 一直在進行人腦視覺皮層的研究。他致力于開發基于最優深度學習模型的類人類學習機制，使其在數據處理、內存使用率和計算資源利用方面更爲高效。
2018 年，他發明了一種名爲 “ ScatterNet Hybrid Deep Learning (SHDL) ” 的高效混合計算架構。該架構模擬人腦視覺皮層的機制來優化傳統的大型深度網絡，可以從有限的標記樣本中學習有意義的信息，並以計算高效且內存占用低的方式工作，使其成爲構建實用 AI 系統的理想選擇。
“在印度成長的經曆讓我意識到人們每天面臨著許多人身安全問題，尤其是女性，” Amarjot 說，“ 這對我産生了很大的影響，並促使我開發人工智能技術（混合網絡框架）來應對這些挑戰。”
他的公司還積極參與了一系列運用人臉識別技術解決現實生活中重大問題的項目，例如打擊印度兒童販賣的 CENSER 兒童救援系統，幫助敘利亞難民家庭成員重聚的面部識別系統，這些努力均致力于讓世界變得更安全。
她開發了一系列新穎的分子振動光譜成像技術來原位獲取生物分子信息，通過實現亞細胞水平的功能成像來應對生命科學中無標記成像的挑戰。
李炫祯開發了一系列新穎的分子振動光譜成像技術來原位獲取生物分子信息，通過實現亞細胞水平的功能成像來應對生命科學中無標記成像的挑戰。這些技術發展有助于解決神經科學、細胞代謝和腫瘤學方面的問題。
她建立了一種新的無標記電壓成像技術來跟蹤神經活動，創新設計了一種高速受激拉曼成像方法，可直接測量膜的分子特性。這項新技術極大地提高了靈敏度和特異性，因此被用于在沒有任何熒光標記的情況下在單個哺乳動物神經元中展示單次動作電位成像。作爲該領域的首創，這一成果在生物光子學、生物物理學和生命科學等多個研究領域産生了重大影響。
這種成像技術創新啓發了其他研究小組進行後續研究。它被認爲是一項開創性的研究，也是新成像方法的代表性例子之一。
他致力于開發新的蛋白質設計方法，並設計可與天然蛋白質相互作用的人工設計結合蛋白，這些結合蛋白有望替代抗體成爲新一代蛋白質藥物以用于調節免疫反應、治療癌症和殺死病毒。
曹龍興開發了一種蛋白質從頭設計新方法，可針對自然界中的任意蛋白質的特定靶點設計結合蛋白，這種方法除了目標的三維結構外，不需使用任何其它信息。
爲了證明他的研究具有非常廣泛的適用性，曹龍興及其同事針對 12 種重要的自然界蛋白質靶標設計了結合蛋白，這些蛋白質靶標具有截然不同的表面形狀和物理化學特性。生物物理實驗驗證表明，這些結合蛋白非常穩定，能夠以納摩爾至皮摩爾級的親和力結合其靶標。對于其中所獲得的五種複合物晶體結構，其計算模型與晶體結構完美匹配。這種新方法能用于開發新一代的蛋白質藥物，在各種疾病的診斷與治療應用中具有極大的潛力。
在新冠疫情大流行期間，曹龍興成功對蛋白抑制劑進行從頭設計，使其能夠以皮摩爾級親和力與新冠病毒刺突蛋白結合並阻止病毒感染細胞。此外，曹龍興的抑制劑是針對病毒刺突蛋白最保守的區域設計的，它們能對現有的各種變異毒株保持高效力，並可應對未來病毒的持續突變和進化。
蛋白質從頭設計可以用于新型藥物、催化劑和材料的精確設計，並對我們人類在 21 世紀醫學、能源和技術方面所遇到的各種挑戰提供新的解決方案。
他構建的三維柔性生物電子器件可在微米到厘米尺度上監測與治療人體器官，解決了電子器件與生物組織的界面失配問題，推助生命健康與智慧醫療發展。
韓夢迪致力于解決電子器件與生物組織的界面失配問題，他發明的柔性、三維電子器件可對生命體系進行長期、實時、連續的監測，爲醫療大數據提供硬件基礎，推動生物醫療信息的數字化，最終實現信息技術與生物技術的交叉融合。
針對皮膚、大腦、心髒等厘米尺度的器官，韓夢迪開發了轉印工藝，可以將多模態、陣列化的電子器件轉移至任意三維柔性曲面，實現電子器件與生物組織在模量、形貌、功能等多方位的匹配；針對細胞、組織、類器官等微米尺度的生命體系，他開發了三維組裝工藝，可以並行化地將傳統平面器件轉化爲三維立體結構，實現微尺度下電子器件與生物組織的幾何形貌匹配。
他構建的一系列三維生物電子器件，尺寸從微米量級跨度至厘米量級，能夠與不同類型的生物組織形成良好的界面，助力生物醫學檢測與治療。他的加工方法具有並行化的特點，適于批量生産。這些跨尺度三維生物電子器件可以作爲生物醫療大數據與人工智能的硬件基礎，以微創診療器械、器官芯片、可穿戴設備等形式服務于生命健康領域。
他專注于開發和設計基于硅量子點的自旋量子比特，實現了雙量子點量子比特的高溫控制。
楊智寰于 2015 年實現了雙量子點的量子比特設計和制造，于 2019 年開發新技術突破自旋量子態的存活時間限制，實現長時間存在的高保真度量子比特，打開了硅量子器件陣列化組成量子計算機的大門。
2020 年，他通過對材料系統的精細控制，實現了雙量子點量子比特的高溫控制（溫度爲 1.5K），將 “ 熱 ” 量子比特帶入了硅基 MOS 世界，爲操作量子計算機複雜電路的正常運行提供了溫度條件，這對量子計算來說將是決定性的技術。楊智寰的這兩項技術都能夠將硅量子點打造成開發大型量子計算機的主流技術。
2014 年，楊智寰于澳大利亞新南威爾士大學獲電子工程學博士學位後，便長期留任新南威爾士大學開展研究工作，期間他曾與美國國家標准與技術研究院（NIST）和英國劍橋大學進行過短期研究合作。
她創新性地將非線性納米光學和拓撲光學理論結合，應用于光學拓撲結構和器件的研究。
Daria Smirnova 專注于非線性納米光學和拓撲光學理論，並將二者結合、聚焦于納米尺度的光學拓撲結構和器件的研究，投入高效光能轉換創新性研究。
Daria 創造了一種使用高折射率介電材料制成的納米結構的概念框架。通過輔以精心設計的共振元件和晶格排列，她展示了在現實中實現光拓撲結構的特殊前景。
她和同事開發了一套全新的方法，可用于光子晶體的光學拓撲相表征，能夠更方便地獲得光學系統的拓撲性質，提供了一種不需要低溫或強相互作用條件就可以簡單實現光學拓撲態的方法。
此外，Daria 還將她的理論轉化爲應用，開發了多種納米光學拓撲器件原型，有望應用于光子學領域和量子計算領域。
Daria 于 2015 年在澳洲國立大學獲得物理學博士學位，隨後分別以博士後、DECRA 研究員的身份在澳洲國立大學非線性物理研究中心開展研究至今。
他專注于研究腫瘤壞死因子受體的激活機制，其成果爲腫瘤免疫治療提供全新的研究思路並可用于開發靶向藥物。
潘利強的研究聚焦于腫瘤壞死因子受體（TNFR）的激活機制，以及相關靶向藥物的開發。其中包括新型多功能配體（如 TRAIL、APRIL）或抗體衍生物（如配體/抗體偶聯藥物、多特異性抗體）等。
通過對腫瘤壞死因子受體超家族成員（TNFRSF）之一的死亡受體 5（Death Receptor 5，DR5）跨膜區進行系統的結構和生物學功能研究，潘利強與合作者共同發現了受體中跨膜螺旋（TMH）單體能通過聚簇來直接驅動信號傳導，並推導出 DR5 胞外區在配體結合前應處于自抑制狀態。他的研究廓清了 DR5 被特異性激活的機制，爲那些正在開發通過激活 DR5 或 TNFR 超家族其他成員的癌症免疫治療提供了新的思路。
爲解決多特異性抗體的異源匹配問題，潘利強與合作者進一步設計並開發了一種可即時精准制備自組裝多特異性抗體的 NAPPA 平台技術，並作爲科學創始人聯合創立了以 NAPPA 平台技術爲核心的生物制藥公司 Assembly Medicine Inc.，進一步將該技術應用于面向未來的個性化腫瘤免疫治療及多特異性抗體藥物等新型生物藥物的研發。
他將物理材料與計算機、機器人技術相結合，創造無縫的有形交互體驗。
用戶界面（UI）是人類與電子設備背後的數字世界溝通的重要橋梁。在過去數十年裏，有形用戶界面（TUI）已成爲一種新穎的增強型 UI，可以更有效地連接物理世界和數字世界。
Ken Nakagaki 在麻省理工學院媒體實驗室（MIT Media Lab）媒體藝術與科學專業拿到了博士學位，即將擔任芝加哥大學助理教授。自 2014 年以來，他一直致力于研究 TUI 的未來，特別是 TUI 與動態驅動和能力轉換的結合 —— 這又被稱爲 “ 受驅動的有形用戶界面（Actuated Tangible User Interfaces，A-TUI）”。A-TUI 旨在以物理方式傳達數字信息並通過制動（例如形狀變化和運動）動態適應交互。
Ken 的研究專注于將物理材料與計算和機器人技術相結合，以創造無縫的有形交互體驗，其中包括三個主要研究方向：硬件形式、感知設計和被動材料激活。
Ken 此前的研究成果，如 LineFORM 和 ChainFORM，是對 “ 線形材料”（如弦、繩索和電線）交互性的探索。他設計了可以形變的 A-TUI 的原型産品，制作出了靈活的模塊化蛇形電子設備和顯示器。
第二個關鍵部分是將人因工程和感知設計技術集成到硬件設備中。Ken 表示自己開發了一套交互系統，通過觸摸和制動來營造新穎的認知體驗，以豐富數據的物理化，還可用于娛樂。
Ken 的第三個研究方向是被動材料激活，這也是他的博士研究方向。他將這個概念定義爲“機械外殼”，主要研究我們周圍物理環境中的被動物體，可以如何被激活、與其它被動系統“對接”並對交互做出反應。
“ 我想將我的想法和願景帶入真實的‘可體驗’原型中。通過此類研究，我希望揭示物理環境中新的交互機會，以物理表達並動態響應人類交互。我相信這種前沿的研究範式可以真正推動我們與計算機和物體互動的方式，” Ken 表示。
2022 年，Ken 將成爲芝加哥大學助理教授，建立自己的實驗室，名爲 Actuated Experience Lab，以進一步研究他的願景。
從地下到太空，他利用等離子資源和技術來應對下一代人面臨的挑戰。
Lim Jian Wei Mark 是新加坡太空技術初創公司 Aliena 的首席執行官。該公司主要開發先進的等離子體推進發動機，爲衛星運營商提供更經濟的解決方案。
“ 隨著我在科研領域的深入，最讓我著迷的是我們如何利用等離子資源來應對下一代面臨的挑戰，” Mark 表示。
Aliena 公司的成立始于 Mark 在南洋理工能源研究所（ERI@N）擔任研究科學家時參與的一個項目。在整個項目過程中，Mark 負責開發部署在納米衛星上的等離子推進系統的系統固件。2018 年，Aliena 公司從南洋理工大學獨立出來，自此誕生。
作爲博士研究的一部分，Mark 開發了一種用于納米衛星的新型微型等離子推進器，其設計獨特（新型離子發動機）可以在小于 5W 的功率下運行，打破了最低功率紀錄。該設計還延長了系統的使用壽命並解決了侵蝕問題。2019 年，南洋理工衛星研究中心（SaRC）對該項發明背後的物理概念進行了測試和驗證，並預計將于 2022 年在太空中進行在軌試驗。
據 Mark 介紹，Aliena 在 2019 年籌集了超額認購的種子投資輪，其工程團隊和産品線正在迅速擴大，以適應衛星公司日益增長的需求。
她的研究爲嵌入式與信息物理系統的驗證做出了奠基性貢獻，展示了該技術應用于工業系統的可能性。
範楚楚的博士論文研究被 ACM 評審委員會稱作是 “ 爲嵌入式與信息物理系統的驗證做出了奠基性貢獻，且展示了該技術應用于工業系統的可能性。”
她的主要研究內容是用形式化方法、機器學習與控制論等嚴謹的數學理論來設計、分析與驗證安全自動控制系統。她聚焦于非線性系統的靈敏度分析，以及如何結合程序和動態的物理實體。
她使用機器學習算法學習靈敏度分析，然後用靈敏度分析檢查系統安全性問題。她的解決方案將數值模擬數據、基于物理實體的符號靈敏度分析以及軟件驗證的核心方法（如等效性檢查和定點分析）結合在一起。
範楚楚提出一個基于靈敏度分析、用于非線性混合系統有界驗證的數據驅動算法，並成立初創公司將該方法商業化。在此基礎上，她開發出 DryVR 驗證工具，目前已應用在智能輔助駕駛系統、基于神經網絡的控制器、分散式機器人以及醫療設備中，並首次對豐田的系統進行了驗證，近期又應用在城市空中交通管理場景的模擬驗證中。她還提出了一種 RealSyn 方法，爲自動駕駛汽車的實時運動規劃算法奠定了基礎。
他致力于開發尖端的全量子計算模擬方法，爲物理學、化學、生物學、能源和環境科學中的基礎和跨學科問題提供理論視角，特別是在凝聚態物理和新材料領域提供模擬複雜過程的有利計算方法。
陳基致力于開發尖端的全量子計算模擬方法，爲物理學、化學、生物學、能源和環境科學中的基礎和跨學科問題提供理論視角。
陳基與合作者一起，以量子原理揭示了水中铵離子的水合結構和動力學。該研究爲铵篩納米膜的設計與制作提供了重要的理論指導，爲高效的水淨化和經濟的全球供水鋪平了道路。
他精確地計算了二氧化钛的電子結構，並首次揭示了氧空位在單重態自旋態下的真實基態以及水分解效率與襯底電子態的理論關系。基于二氧化钛的研究，陳基與同事一起提出了高效水分解太陽能電池的設計方法，爲清潔能源的研究提供指導性思路。
除此之外，陳基在凝聚態物質和材料的全量子物理領域也做出了重要貢獻，其中研究液氫中的核量子效應以及准確預測二維冰的結構都是該領域的開創性工作。
陳基于 2014 年在北京大學物理學院獲得博士學位，之後相繼在英國倫敦大學學院、德國馬克思普朗克固體研究所做博士後研究員，2018 年回國任教于北京大學。
他開發了利用各種功能性生物材料進行癌症免疫治療的新策略。
汪超專注于癌症免疫治療領域的新興生物技術。他通過利用各種功能性生物材料開發了針對癌症的免疫療法的新策略。
在攻讀博士學位期間，汪超首次發現基于納米材料的腫瘤光熱療法結合免疫檢查點阻斷療法可以産生協同效應，有效抑制體內殘留腫瘤細胞的生長和轉移。相關工作幫助推動了全球多個團隊在該方向的後續研究。
汪超在博士後期間開發了多種用于遞送免疫檢查點抑制劑的藥物遞送載體，包括微針貼片、凝膠和細胞載體，目前正在臨床轉化。
自 2018 年成爲 PI 以來，汪超致力于利用細胞來源的新型生物材料，作爲藥物遞送系統以提高腫瘤免疫治療的療效和減少免疫相關副作用。此外，汪超還開發了基于生物材料的局部/靶向和聯合治療策略，用于增強癌症免疫治療，在臨床實踐中很有前景。
他開發的新技術或將讓化學工業擺脫化石資源的束縛，走上低碳綠色和去中心化的道路。
新冠疫情肆虐的日子裏，過氧化氫爲大家所熟知。這是一種強大的、環境友好型氧化劑，可用于日常漂白、消毒和水處理。然而，目前的過氧化氫生産技術，需要密集的能源投入，並會生産出大量的有機汙染物。
與之類似，作爲世界上産量第二高的化學物質，氨的生産也伴隨著高能耗、高碳排放、巨大的投資風險和區域分布不平衡等問題。
唐城認爲，他找到了解決這些挑戰的辦法。他開發了一種叫做 “ 電催化煉制 ”、或稱 “ 電煉制 ” 的新概念。這個概念框架將可以實現當前化學工業的去化石資源化、去碳化和去中心化。在此基礎上，他創造出了一系列新技術，可以創造性地將水、空氣和二氧化碳這些地球上最豐富的免費資源合成爲幾種必要的化學品，其中就包括過氧化氫和氨。
最重要的是，這些獨特的工藝將可以通過光伏和風能等可再生能源實現。化工行業或將因此擺脫化石資源的束縛，走上低碳綠色的道路。而對于欠發達地區來說，這些技術也將極大地方便他們獲取更清潔的生活用水，擁有更可靠的衛生條件，並實現更穩定的糧食供應。
通過設計與制備高質量新型二維量子器件，他在石墨烯摩爾超晶格的強關聯、超導、拓撲等方面做出了一系列開創性研究工作。
陳國瑞主要從事實驗凝聚態物理研究，重點關注二維材料及其異質結中出現的新奇物理現象。他通過設計與制備高質量新型二維量子器件，近年來在石墨烯摩爾超晶格的強關聯、超導、拓撲等方面做出了一系列開創性研究工作。
陳國瑞的科學發現開辟了一個新的研究領域——“moiré 平帶”，並將二維材料打造成研究強關聯、高溫超導、拓撲物理等方面研究的理想平台。
他原創性地提出基于石墨烯和其他二維材料創造強關聯材料這一理論，並首次用石墨烯實現了可調控 Mott 絕緣體，是第一個能夠同時控制摻雜濃度和關聯強度的真實存在的系統，也是強關聯物理方向研究的理想平台。
陳國瑞在複旦大學取得博士學位後，前往加州大學伯克利分校從事博士後研究，2020 年回國並在上海交通大學擔任副教授。
她開發了廉價、易于量産的可穿戴生物傳感器，可用汗液追蹤和評估健康狀況。
斯坦福大學的博士後 Hnin Yin Yin Nyein 發明了一種新型可穿戴生物傳感器，巧妙利用人體靜息時産生的汗液進行分子水平上的健康信息評估。該可穿戴傳感器成本低廉，易于量産，可以爲人們提供持續和定期的健康監測。
她將汗液作爲可持續獲得的生物液體來源，通過連續不斷的汗液檢測來研究與精神壓力、新陳代謝問題和潛在精神系統疾病等相關聯的內源性汗液分泌。該設備具體可以用于持續監測由壓力導致的人體狀況變化，或糖尿病患者在低血糖時的出汗現象以及帕金森患者服藥後的身體狀況監測等。
不論穿戴者是活動或靜止，年長或年幼，生病或健康，該設備都可以提供長達 24 小時的持續健康監測，全程被動且無需外部施加刺激來激活。這對將分子水平的監測手段融入數字健康中至關重要。
他揭示了電池反應在納米-原子級別上的真實過程，並爲提升下一代可充電锂電池的性能提供了有效策略。
袁一斐專注于新能源動力電池領域儲能材料的開發和相關儲能反應機理的原位電鏡研究，利用各種原位電鏡表征平台，對儲能材料在工況下的關鍵結構演化信息進行微納和原子尺度的探究。他發展並運用一種先進電子顯微鏡方法，即原位透射電子顯微鏡，將電池在納米級甚至原子級的電化學反應實現可視化。
他致力于探索材料合成-性質-性能之間的相互關系，圍繞隧道結構二氧化錳儲能展開微觀尺度的研究，最終闡明了隧道相形核和生長的機理，以及锂電子在隧道結構內的傳輸特性，並在此基礎上爲提高锂離子電池充放電倍率性能和隧道儲鈉穩定性提供了有效策略。其基礎研究成功應用于化學工程納米材料中，相關理論被美國橡樹嶺國家實驗室跟進，以進一步提高電池性能。
她研發的納米抗體爲自身免疫性疾病提供新的療法，其低成本、易于存儲運輸的技術使她的研究成果能夠惠及發展中國家。
Novalia 針對自身免疫性疾病，研發出一種納米抗體。經過特殊設計，該納米抗體在注射進人體後能精准靶向抗原呈遞細胞（APC）並對其進行調控，從而在不傷害其他免疫細胞的情況下，使錯誤攻擊神經元的免疫細胞凋亡。這在預防和治療多發性硬化症、I型糖尿病以及類風濕性關節炎方面發揮著重要作用。在小鼠實驗中還發現，該納米抗體只需向小鼠體內注射一次，便能終生有效。它既不會損害免疫系統對抗病原體的能力，還能在免疫遺傳中發揮作用。
她發明的工程納米抗體制備成本低廉，易于大規模量産，無需冷藏且運輸方便。這些優勢使得該納米抗體能夠有效應用于發展中國家的自身免疫性疾病治療中。此外，在采用器官移植、基因治療以及治療性蛋白質注射等外源性治療方式後，患者身體出現排斥反應時，該工程納米抗體還能保護人體細胞和器官。
他專注于研制新型廉價金屬催化劑，並設計出高效且可持續發展的推助化學合成方案。
隨著地殼中可獲取的過渡金屬越來越少，研制鐵、鎳等廉價金屬制成的催化劑以推助化學合成可持續發展成爲了一項有待發展的課題。許民瑜致力于開發新合成方案，使用可持續的過渡金屬催化劑來提升化學合成效率。
自 2018 年起，許民瑜在新加坡國立大學帶領團隊開啓了鐵催化（IC）、鎳催化 （NC） 和單原子催化（SAC）三個有關打造可持續過渡金屬催化劑的研究。
在鐵催化研究中，許民瑜團隊研制出一種基于鐵的均相催化劑，用于將廉價烯烴轉化爲更高價值的烯烴産品，或將化學領域中的其他廉價原料轉化爲珍貴的有機硼化合物。在鎳催化方面，他們通過使用均相鎳基催化劑，設計出了促進交叉偶聯和烯烴/炔烴功能化的新方案，並將其應用到生物活性分子和藥物的制備中。在單原子催化研究中，他們采用多學科方法設計出多種多相單原子金屬催化劑，這些催化劑可以多次反複回收，在促進化學可持續生産方面具有巨大潛力。
她開發出可自愈電子材料，以緩解每年數以萬噸計的電子垃圾汙染問題。
隨著電子産品的更新叠代和不斷上漲的銷量，舊設備被丟棄後産生的電子垃圾大量堆積。這些電子垃圾中包含重金屬、不可降解的塑料等諸多有毒物質，它們最終多被填土掩埋、投入深海或被焚燒處理。這些過程不僅會加重溫室效應，還嚴重威脅著野生動物和人類的健康。
陳毓君和她的同事仿照水母皮膚，研發出一款防水的可伸縮透明自愈電子材料。該材料可廣泛應用于智能手機屏幕、外科手術機器人以及義肢當中，一定程度上延長産品壽命並降低成本，從而減少電子垃圾。此外，這些技術在應對環境不可預測性和對機器自主操作性等方面同樣顯示出巨大潛力。
2018 年，陳毓君和她的同事還開發出一種新型透明自愈離子導體。在離子偶極相互作用下，該材料可以在無需人工幹預的情況下實現自主修複。使用該材料，他們制作出觸摸傳感器、壓力傳感器和應變傳感器，並通過 3D 打印制成了柔軟可自愈的離子印刷電路板。
他融合多種人工智能技術打造即時、有效的虛擬心理咨詢師，幫更多人解開心結。
精神障礙和心理疾病已成爲全球公共衛生機構關注的重要問題，世界各地的科學家和企業家都在競相尋找有效且可擴展的解決方案。
在人工智能的幫助下，西湖大學助理教授藍振忠博士正在嘗試以獨特的方式解決這個問題：通過整合多種人工智能技術，構建一個虛擬心理咨詢師，可以提供即時、有效、低成本、可擴展的咨詢服務。
藍振忠原本計劃博士畢業後在谷歌繼續他的科研之路，然而就在畢業前夕，他發現身邊許多朋友和同事都飽受心理問題困擾。從那時起，他開始研究心理健康問題，並渴望做一些事情來減輕他們的孤立感。
藍振忠于 2020 年 6 月加入西湖大學，他希望利用自己的專業知識幫助中國的精神障礙患者。
他正在進行的一項研究是訓練對話型 AI 獲得長期記憶。通過這種方式，AI 系統可以更好地理解上下文，甚至可以“記住幾天前的對話內容”。
目前，藍振忠團隊創建了一個由AI 驅動的微信小程序 ——“心聆”，爲使用者提供免費的心理咨詢。據他介紹，該平台已爲 3,000 多人提供過咨詢服務。
他以嶄新思路來克服植入式柔性電子系統在腦機接口應用的相關技術難題，實現柔性高密度全腦維度的放大微電極陣列，爲未來高性能生物神經接口電子系統做出突破性貢獻。
近年來，各類面向腦內電子移植的創新型器件發展迅猛。然而，目前的腦機接口技術存在剛性結構與信號采集面積、分辨率不足的局限。
宋恩名對此創新了納米薄膜的半導體器件柔性轉移技術，建立了基于數以萬計硅納米薄膜晶體管的全腦尺寸和密度可控的皮層腦電前放電極陣列。該技術可應用到實時監測腦電信號成像（如猴、幼鼠等），預計可面向相關腦疾病的診斷與治療（如癫痫）。
植入式柔性電子封裝失效同樣會帶來嚴重問題，傳統封裝材料因其力學性能與柔軟的腦組織不匹配容易造成腦損傷。目前，國際大多數植入式柔性電子設備在人體內的壽命有限，腦脊髓液滲透還會導致電流泄露。因此研發性能穩定的超薄封裝材料的需求尤爲迫切。宋恩名對此開發了基于熱氧化 SiO2 的納米封裝材料，使得能夠進行皮層腦電圖成像的植入式器件能夠穩定工作數年之久同事植入器件。
另外，針對傳統電極材料功能與穩定性的瓶頸問題，宋恩名還提出了基于高密度重摻硅薄膜電極陣列的生物兼容性腦電信號成像，實現了信號放大與刺激並存的低幹擾腦機接口系統。
他專注于開發廉價、高效的非金屬納米材料，應用于新型綠色、智能水處理技術。
在當今世界，隨著生活消費品和工業生産的日益激增，各種新的化學物質和材料不斷湧現。這一過程中産生的廢水對環境及人類健康造成了巨大危害。
傳統水處理技術主要依靠過渡金屬或貴金屬作爲催化劑來去除水中的有機汙染物。然而，這種方法非但成本較高，還會造成二次重金屬汙染，這類問題長期困擾著廢水處理行業。
段曉光首次發現了基于納米碳基催化劑的非自由基氧化體系，開辟了廢水處理的新型技術。在此基礎上開發的綠色氧化體系可以對複雜水體中的微汙染物保持極佳的選擇性。與傳統的金屬催化劑相比，非金屬材料表現出了優異的汙水處理效率，從而有效地解決了傳統方法在處理生活及工業廢水等複雜水生系統時的效率低下及二次汙染等問題。
段曉光的研究爲采用綠色安全的納米技術進行水處理開啓了新的時代，並在水體修複領域開辟了全新的研究方向。其成果顯著賦與了先進制造、水安全保障和清潔環境的可持續發展。
她開發了多種人工智能平台，用于優化藥物劑量或加快尋找治療癌症和其他疾病的藥物。
作爲目前治療癌症的最成熟方式之一，化療帶來的毒副作用可能會給患者帶來難以承受的痛苦。爲了將化療藥物的療效發揮到最大，並最大程度降低其毒副作用， Agata Blasiak 及其團隊開發了人工智能平台 CURATE.AI，協助新加坡當地醫生優化化療藥物劑量，減輕病人痛苦的同時提高療效。目前，CURATE.AI 正在進行臨床驗證並用于治療血癌和實體瘤。
2020 年春天，她迅速轉變工作重點以投身于對抗新冠病毒的研究。前期，Agata與合作者完成了一系列新冠藥物設計實驗，並指出了在臨床上可行的治療方案。在此基礎上，他們研發出藥物組合優化平台 IDentif.AI 。
利用該平台，他們發現若將瑞德西韋與抗艾滋病藥物相結合，可以使瑞德西韋在對抗新冠病毒中的效果增強六倍。通過嚴格設計和實驗測試小部分藥物組合，IDentif.AI 能夠在有限時間和醫療資源條件下，快速提供在臨床上可以執行的疾病解決方案。
Agata 的這些發明在幾個月內獲得了專利，目前正在進行商業化。下一步，Agata 和她的團隊正在努力將其成果推向市場，並有可能將其應用于新冠肺炎診斷以外的其他疾病。
他是卷積神經網絡架構 DenseNet 的發明者之一，他將密集連接引入深度學習網絡，從而巧妙緩解梯度消失問題，開啓卷積神經網絡架構新階段。
黃高參與構建的 DenseNet（Densely Connected Convolutional Network）是深度學習領域中的又一裏程碑，被頂級會議 CVPR 2017 評爲最佳論文獎。該架構一改卷積神經網絡（CNN）幾十年來一直使用的遞進層級結構，並將密集連接引入深度學習網絡，從而巧妙地緩解了反向傳播時的梯度消失問題。
DenseNet 的核心思想在于建立不同層之間的連接關系，該架構通過讓網絡中的每一層都直接與其前面層相連，實現特征的重複利用；同時利用瓶頸層（bottleneck layer）、轉換層（translation layer）等來使網絡變窄，即網絡的每一層只學習非常少的特征圖（最極端情況下每一層只學習一個特征圖），達到降低冗余性的目的，一定程度上減少了參數數量，以此節省計算成本並有效抑制過擬合。
黃高發明的 DenseNet 已作爲標准 CNN 模型被 TensorFlow 和 PyTorch 等流行深度學習平台使用。在智能醫療領域，該架構被應用在基于 X 光圖像的肺炎診斷、腦部核磁共振、肝髒腫瘤等醫學影像檢測中。DenseNet 低內存占比和較高的計算效率優勢使其在爲移動端和邊緣性設備提供人工智能産品上具有巨大潛力。
他的研究大幅拓展了人們對群組測試背後的數學算法和理論認知，有助于提升磁共振成像、DNA 測序等複雜任務的執行效率。
群組測試（group testing）是一種醫療領域廣泛使用的快速檢測技術，可用于血樣檢測和鼻腔 PCR 檢測中。在新冠肺炎疫情大流行高峰期間，全球的測試資源出現短缺且成本高昂，群組測試因此成爲了一種特別受歡迎的強大病毒檢測手段。
新加坡國立大學助理教授 Jonathan Scarlett 多年來致力于更好地理解群組測試背後的數學算法和理論。在加入新加坡國立大學之前，他在洛桑聯邦理工學院 (EPFL) 擔任博士後研究員，並在劍橋大學完成了博士學位。他的主要研究方向爲機器學習、信號處理和信息論。
通常來說，群組測試問題是根據對整個群組的測試，從一大堆目標集裏確定一小部分有缺陷的目標（例如在醫學測試中抽象地表示受感染的個體）。這可以被視爲是類似稀疏推理的組合搜索問題。Jonathan 的工作用新的方式精確描述了算法和不可能結果的性能界限，即該問題的基本數學界限。
此外，他還在部分樣本恢複（容忍樣本出現少量誤報或漏報）、出現相變行爲所需測試次數的證明、噪聲下群組測試算法的可實現性的證明等問題上做出貢獻，以此擴大了該領域的研究範圍。
Jonathan 還將他對群組測試的數學研究應用于其他看似不同的信號采集問題，比如應用在磁共振成像（MRI）上。
“他的新發現可以減少患者在 MRI 機器中停留的時間，使一台機器可以診斷更多患者。它還使我們能夠更有效地重建圖像，從而降低整個成像過程的總成本，” 洛桑聯邦理工學院的 Volkan Cevher 教授表示。
除了研究群組測試之外，Jonathan 還在機器學習領域做出了貢獻。他在貝葉斯優化和多臂老虎機方面的工作已在 NeurIPS、ICML 和 COLT 等機器學習頂級會議上發表。他還是多篇調查文章和專著的合著者，其中兩篇發表于 Foundations and Trends in Communications and Information Theory 上。
他發明出“碳化法新型濕法冶金技術”，創造性地將碳排放與固廢物處理兩大環境問題的解決相結合，並將技術成果有效轉化，推動綠色可持續發展。
周小舟所研究的“碳化法新型濕法冶金技術”可應用于鋼鐵廢渣的回收處理環節，有效針對目前中國鋼鐵渣近 20 億噸的存量市場，解決環保産業鏈中固體廢物防治問題。
該技術將鋼鐵冶金後産生的鋼鐵渣和排放的二氧化碳進行特殊處理，處理後生成的鐵礦粉和低純度的碳酸鈣可再次作爲冶金原材料供應鋼鐵廠。此外，該技術還可以定制化生産填料級高純碳酸鈣，應用于造紙、塑料、塗料、橡膠等行業。
該方法有效避免了傳統濕法冶金技術中使用強酸會帶來的二次汙染問題，並巧妙地將工廠排放的二氧化碳和余熱進行回收再利用，用于固體廢物的處理環節，減少碳排放的同時提高了鋼渣循環利用率。此外，鋼鐵冶煉原材料的采購成本以及堆放固廢的土地成本也一並降低，進一步實現了綠色可持續發展。
周小舟不僅在技術上有著創造性的開拓，他還積極推動該技術工程化落地，真正將科研成果應用到中國的環保産業鏈中。他創辦的瀜礦科技（上海）有限公司/ Greenore Cleantech LLC 在 2016 – 2017 年間完成了一年 10 噸鋼渣的處理，後與包頭鋼鐵集團合資建成並運行了全球首套三千噸級中試示範工廠，目前在包頭鋼鐵正在建設年鋼渣處理 10 萬噸、二氧化碳礦化量 2 萬噸量級的全球首套商業化工廠。
她將傳熱和光學結合起來，發明了可以控制熱能傳輸的方式，極大地擴展了傳熱設計的自由度。
熱能，這種最常見的能量形式，其實是出了名的難以控制，尤其是具有擴散性的熱傳導。奠定了量子理論基礎的普朗克輻射定律，將熱輻射描述爲了一種全光譜過程：物體的對外熱輻射覆蓋著一個很大的波長和角度範圍。
然而，正如馬克斯·普朗克本人（輻射定律就是以他的名字命名的）所指出的，全光譜輻射的實現也有例外：如果發出輻射的物品的尺寸小于熱輻射的波長，輻射能量分布將大大偏離該定律。
前加州大學聖地亞哥分校博士生、現新加坡國立大學助理教授 Sunmi Shin 發現了一種使普朗克預言成真的方法。她設計了一系列新穎的裝置，其中包括發射功率極低的納米級發射器，能夠增強並測量低溫到室溫相幹熱輻射，並加強了對輻射方向性的控制。
換句話說，她制造了一根“熱線”，並以類似于光纖的方式控制了熱流的方向。
他的研究對單晶鹵化物鈣钛礦産生了革命性的影響，可以從根本上加速這類新興半導體材料單晶的工業化。
他在鹵化物鈣钛礦外延薄膜中首次實現了可控應變工程，證明了鹵化物鈣钛礦外延中的可控應變技術和外延穩定效應。
陳怡沐開發了一種新的高性能單晶鹵化物鈣钛礦器件的制備方法，其中包含用于器件集成的單晶鹵化物鈣钛礦薄膜的轉移方法。
此外，他還解決了鹵化物鈣钛礦與半導體微納制造之間的不相容性，並制作了第一個鹵化物鈣钛礦單晶 micro-LEDs。他創新地采用致密的聚合物爲鹵化物鈣钛礦單晶提供額外保護，使其在微納加工藝制程中免受水分的損傷。
陳怡沐 2020 年于美國加州大學聖叠戈分校獲博士學位，同年回國任教于哈爾濱工業大學（深圳校區）。
他專注于生物應用激光器的研究及相關生物信息學編碼技術，爲生物學研究和醫學研究開辟新賽道。
陳又誠最具影響力的創新之一是開發出一系列“具有智能功能的微納米生物激光器”, 通過激光發射爲生物醫學分析和生物信息學開拓了一條新道路。這種微型激光器可以與活細胞、組織或身體結合，以檢測關鍵的生化或物理信號。其中，陳又誠開發了第一個采用 DNA 和活體細胞控制的微型激光，並用于解決生物傳感和生物醫學成像問題。
另一方面，與生物激光器相關的生物信息編碼技術也同樣重要，它使我們能夠區別複雜且重要的生物大分子信號。陳又誠與其團隊采用界面能量共振傳輸原理實現了生物響應動態激光條形碼，能夠檢測液滴中的生物大分子。
在陳又誠諸多成果中最令人矚目的是，他開發出首款 3D 打印活體激光芯片，爲活體生物（病毒、細菌、細胞）的高通量芯片激光分析開辟了新的可能性。這些突破標志著使用微納激光器，傳感和成像已經可以實現智能功能 。
陳又誠于 2017 年從美國密歇根大學安娜堡分校獲博士學位，之後留在密歇根大學危重病護理及醫學中心擔任博士後研究員。2018 年，他前往新加坡南洋理工大學任教。
他是世界著名消費級無人機背後的“最強大腦”，爲機載智能系統的小型化做出了重大技術貢獻，使它們變得智能、創新且易于使用。
在消費級無人機領域，大疆（DJI）的名字可謂是無人不曉。
在大疆標志性的消費級無人機産品背後，數以千計的頂尖工程師傾注了他們的智慧和努力，其中就包括周谷越。他于 2012 年在香港科技大學讀博期間加入大疆實習，是推助 Phantom 4 和 Mavic Pro 等熱門産品誕生的功勞者之一。
周谷越以創造了消費無人機自主駕駛系統而聞名，特別是無人機的機載系統架構、多傳感器感知算法和應用級功能。他曾是大疆核心團隊的成員和領導者之一，先後創建並負責計算機視覺、智能制造、入門級無人機和 STEAM 教育等技術和産品團隊，領導數百名工程師。
周谷越曾帶領團隊研發出無人機的核心視覺導航系統，還在系統架構和計算算法上爲機載智能系統的小型化做出重大技術貢獻。
在科研方面，周谷越在國際學術會議和期刊上發表論文 10 余篇，擁有國內外授權專利 60 余項，這些成果已應用于大疆無人機全線産品中。
2020 年 11 月，周谷越加入清華大學智能産業研究院 （AIR） 任副研究員兼副教授，主要研究方向爲機器人、計算機視覺、先進制造和人機交互。
她利用數據科學和物聯網技術來降低能耗並改善空氣質量。
建築物裏，室內空間的熱舒適性和良好的空氣質量，是由供暖、通風和空調系統保證的。這些設備比住宅中的任何其他電器都消耗著更多的能源。如果可以對建築的通風設備進行准確的實時監測和運行優化，便能將能耗大幅降低。
化學工程博士 Natalia Mykhaylova 是加拿大創業公司 WeavAir 的首席執行官，她通過將數據科學和物聯網概念應用于建築領域解決了這個問題。他們的解決方案用到了最先進的傳感器技術、算法和實時分析技術，但使用和操作過程卻非常簡單：只需要在通風設備上安裝空氣質量監測設備。
通過測量設備性能、監測空氣質量、跟蹤入住率，甚至新冠病毒的傳播風險，其方法所收集和分析的數據可以節省建築通風系統 60% 以上的能源成本。在改善空氣質量的同時，維修和維護成本也可以大幅降低。這種可擴展的成熟技術解決了建築管理的基本需求，可惠及住宅、商業建築、旅遊業等多個行業。
他開發出新型可穿戴機器人設備並革新外骨骼技術，以營造積極社會影響，改善殘障人士的生活質量。
近年來，外骨骼技術一直在突飛猛進，它正在成爲人們可以依賴的新型可穿戴技術，有望改變許多殘障人士生活體驗。
遠也科技（Yrobot）創始人兼首席執行官丁也多年來致力于開發外骨骼等新型可穿戴機器人設備，以提高老年人和殘疾人的生活質量。他目前還擔任北京大學人工智能創新中心的顧問和複旦大學附屬華山醫院運動醫學科雙聘專家。
丁也于 2018 年取得哈佛大學博士學位。他研究的重點是設計新一代可穿戴機器人設備以增強人體運動表現，同時開發智能算法使外骨骼設備能夠自動適應穿戴者的步態。
2019 年，丁也成立了遠也科技。該公司目前正在研發一種智能肌肉外甲。據丁也介紹，這套外甲能夠“知曉穿戴者的意圖”。它不同于傳統的外骨骼設備，因爲它讓穿戴者可以自主活動，在增加肌肉力量方面更有效，並且重量輕且體積小，足以在日常生活中使用。
丁也將遠也科技設想爲一家幫助老年人進行日常活動、幫助殘疾人（如神經損傷患者）加速康複的公司。在他的領導下，遠也科技在過去兩年中發展迅速，融資超過 2000 萬美元，估值達到 8000 萬美元。
“作爲一名工程師，我一直在考慮如何有效地利用技術來幫助人們。借助超過 15 年的機器人研究背景，我希望將越來越多的科學發現轉化爲積極的社會影響，”丁也表示。
作爲跨越機器學習、細胞生物學和應用數學領域的研究人員，他熱衷于利用數學模型揭示細胞的內在決策機制。
作爲一個自然的複雜微系統，細胞的內在決策過程仍待人們探究。曹志興正致力于探索這一課題。他采用了多學科交叉的方法，通過量化研究來破譯細胞的決策機制，從而爲癌症治療、新藥研發、疫苗研制等提供新觀點、新思路。
他設計了一種線性映射近似方法，將非線性基因調控網絡映射到線性網絡上，實現了大規模求解基因表達的隨機動力學和高通量分析單細胞數據。
近期，他開發了一個基因表達解析模型，其中包含迄今爲止最完整的細胞生理細節如細胞生長、細胞分裂等，從而使得精確解讀細胞生理和基因表達的耦合機制成爲可能。
針對細胞內生化反應規模大、反應物數量多的維度災難問題，曹志興提出了非馬爾可夫的建模方法來降低系統維度，並開發一種微分機器學習方法來高效求解非馬爾科夫模型，並將建模所需的數據量顯著減少到經典方法所需樣本的 1/30。
責任編輯：李躍群