科普文章

紧凑型缪子线圈（CMS）。CERN的CMS探测器获取了有关夸克-胶子等离子体的重要信息。（来源：CERN） 欧洲核子研究中心（CERN）的CMS合作组科学家以创纪录的精度测量了夸克-胶子等离子体中的声速。这是理解宇宙极早期物质行为的重要一步。 原子核中的质子和中子本身由称为夸克的基本粒子构成。这些夸克通过强相互作用结合在一起，而传递这种作用力的粒子称为胶子。 当重原子核以接近光速的速度发生高能碰撞时，构成它们的粒子可能彼此分离。由此形成的物质被称为夸克-胶子等离子体，其表现出类似普通液体的集体流动行为。不过，与普通的黏性液体不同，这种近乎理想的流体在流动过程中损失的能量极少。 夸克-胶子等离子体受到研究人员的广泛关注，因为在我们熟悉的物质形成之前，也就是宇宙大爆炸之后不久，整个宇宙都曾充满这种物质。 CERN的CMS合作组科学家经常通过让大型原子核相互碰撞，在极短时间内产生这种物质状态。在这项研究中，研究人员利用声波来探究等离子体的基本性质。 声波是一种纵波，能够使物质沿波的传播方向发生压缩和稀疏。声波的传播速度取决于介质的性质，例如密度和黏度。因此，声波可以用来探测介质的特性。 研究团队证明，他们产生的夸克-胶子等离子体中的声速接近光速的一半。这一测量结果的精度创下了纪录，优于此前的相关研究。 这项研究结果将有助于检验我们关于维系物质的基本相互作用力的理论，使我们能够更好地理解宇宙极早期的物质状态，并为未来粒子对撞机实验的研究结果提供参考。 >>点击此处链接，查看文章原文。 文章介绍 Extracting the speed of sound in quark–gluon plasma with ultrarelativistic lead–lead collisions at the LHC The CMS Collaboration 通讯作者： The CMS Collaboration，欧洲核子研究中心 期刊介绍 Reports on Progress in Physics 2025年影响因子：15.4  Citescore：23.0 Reports on Progress in Physics（ROPP）作为涵盖物理学各分支的权威性综述期刊，长期以来享有盛誉。所有综述均由编委会邀请全球顶尖专家撰写，覆盖物理的经典和热点议题。同时，ROPP现在开始接受原创研究文章投稿。

《物理世界》（Physics World）是世界领先的物理杂志，并以月刊的形式发送给英国物理学会（IOP）的所有成员。《物理世界》的每一期都涵盖了世界各地科学家都关注的时事新闻和关键问题，包括著名物理学家和科学作家的专题文章、综合新闻和分析，以及精辟的观点文章。 我们将不定期精选出其中的优秀文章，供大家阅读。希望您喜欢阅读本期文章！ 文章介绍 没有理解的发现 中国科学院高能物理研究所 阮曼奇 编译自 Claire Malone. Physics World，2026，（8）：25 本文选自《物理》2026年第9期 在《 银 河 系 漫 游 指 南 》中 ，Douglas Adams设想了一台名为“深思”的超级计算机。它花了 750 万年，算出了“关于生命、宇宙以及一切终极问题的答案”：42。 唯一的问题是：没人知道当初具体问的问题是什么。这个笑话的深意在于，任何答案，无论多么精确，如果对问题本身和求解路径缺乏理解就毫无意义。 曾经这只是科幻内容。如今，从结构生物学到粒子物理，人工智能正越来越深地嵌入科学研究。它能识别海量数据中的隐藏模式、生成假说、加速模拟、指导实验，给出精度惊人的结果。但在某些情况下，连AI的创造者也说不清它究竟是如何得出结论的。 一个令人不安的问题随之而来：我们是否正在进入一个“没有理解的发现”的时代？如果真是这样，当科学开始生产属于它自己的“42”，又会发生什么？   AI与加速器粒子搜索 在欧洲核子研究中心(CERN)的大型强子对撞机(LHC)上，这个问题早已不是假设。人工智能特别是机器学习，长期以来就是粒子物理研究的日常工具。 早在2010 年代初，CMS和ATLAS实验就在希格斯玻色子搜索中常规使用机器学习方法：算法将希格斯玻色子衰变为双光子或四轻子的稀有信号从海量标准模型背景中筛选出来。机器学习本身并没有发现希格斯玻色子，但它通过显著提升分析灵敏度加速了搜寻进程。据《自然》综述文章指出，若不借助机器学习，达到同等灵敏度需要多出15% 到125% 的数据，某些测量甚至需要翻倍。 由CERN的ATLAS 实验探测到的候选希格斯玻色子对（与顶夸克对联合产生） 此后，AI的应用范围迅速扩大。神经网络被用来压缩海量数据集、加速模拟、以及在数十亿次碰撞中识别异常事件。曼彻斯特大学物理学家、ATLAS 合作组成员Caterina Doglioni 说：“人工智能的应用正变得越来越难以与粒子物理研究区分开来，它几乎无处不在。它在LHC上至关重要，是因为产生的数据远超可存储的量。” 更值得注意的是范式转变。过去， 机器学习用于“ 寻找已知信号”。算法被训练去识别理论预言的信号特征。如今，研究者让算法学习普通碰撞长什么样，再标记出偏离预期的异常事件。这本质上是一种异常检测： 新物理可能以某种“不同寻常之物”的形式显现，即便我们还不知道它长什么样。2024年，ATLAS 已用Run 2 数据成功部署了无监督异常检测搜索，虽未见新物理，但证明了方法可行。 简而言之：机器学习过去用于“ 我们知道在找什么”， 如今用于“我们还不知道在找什么”。   黑箱与“无法理解的证明” AI 能迅速识别高维数据模式、能看到人类可能忽略的模式，这一能力引发了最持久的担忧之一：黑箱问题。现代机器学习系统能揭示数据中的复杂关系，但研究者可能说不清模型究竟如何得出某一结果。在粒子物理这样“非凡主张需要非凡证据”的领域，这种不透明令人不安。...

恒星和星云。（图片来源：iStock/sololos） 统计方法帮助科学家根据非周期性观测数据了解恒星。 天体的周期性变化能够为天文学家提供大量有关宇宙的信息。恒星亮度的偶发变化可能表明其属于双星系统，也可能意味着有一颗行星正在围绕其运行。而柯伊伯带天体的周期性运动，则能够帮助我们了解行星的形成以及太阳系的发展过程。但这些变化很少完全规律，因此天文学家开发了一系列统计方法，用于描述和分析非周期性观测数据。 如今，来自北卡罗来纳州立大学的数学统计学家首次比较了这些不同方法的稳健性。研究团队利用相同的模拟数据，对四种不同方法的有效性进行了评估，并据此提出了相应的使用建议和局限性，为所有开展观测工作的天文学家提供了重要参考。 >>点击此处链接，查看文章原文。 文章介绍 A statistical primer on classical period-finding techniques in astronomyNaomi Giertych, Ahmed Shaban, Pragya Haravu and Jonathan P Williams   通讯作者： Naomi Giertych，美国北卡罗来纳州立大学 期刊介绍 Reports on Progress in Physics 2025年影响因子：15.4  Citescore：23.0 Reports on Progress in Physics（ROPP）作为涵盖物理学各分支的权威性综述期刊，长期以来享有盛誉。所有综述均由编委会邀请全球顶尖专家撰写，覆盖物理的经典和热点议题。同时，ROPP现在开始接受原创研究文章投稿。

地球的分层结构。（来源：Shutterstock/iStock/AlexLMX） 对引力场进行超高精度模拟，为建立新的引力建模数学基础提供了方向。 地球并不是一个完美的球体，因此，要对地球的引力场进行非常精确的建模并非易事。为了简化数学计算，科学家可以引入所谓的布里渊球（Brillouin sphere）：一个以行星中心为球心、能够完全包围构成行星的全部质量的最小球体。对于地球而言，布里渊球仅在一个点与地球表面接触，即厄瓜多尔钦博拉索山（Mount Chimborazo）的山顶。在球体外部，可以通过结合一系列称为球谐展开（spherical harmonic expansion）的简单方程，对引力场进行精确模拟。 但对于布里渊球内部的引力场——按照定义，该区域包含行星表面——这一方法是否依然成立？来自俄亥俄州立大学和康涅狄格大学的科学家给出的答案是“否”。研究团队开展了分析和数值研究，清楚地展示了球谐展开为何以及如何导致预测误差。 不过，这并不意味着研究陷入了困境。他们对引力场进行的超高精度模拟，为建立新的引力建模数学基础提供了方向。通过升级模拟器，将行星内部的密度变化纳入考虑，研究人员将能够严格检验各种拟议中的替代方法，以表示布里渊球内部的引力场。 >>点击查看文章原文。 文章介绍 Divergence beneath the Brillouin sphere and the phenomenology of prediction error in spherical harmonic series approximations of the gravitational field M Bevis, C Ogle, O Costin, C Jekeli, R D Costin, J Guo, J Fowler, G V Dunne, C K Shum and K Snow...

自2020年推出以来，已有超过7,000名研究人员完成了IOP出版社推出的“卓越同行评审（Peer review excellence）”在线课程，进一步提升了自己的学术资历和科研出版能力。 这门在线课程将帮助您掌握评估科学论文的方法与技巧，并学习如何撰写高质量的审稿报告。更重要的是，课程还将向您介绍编辑在阅读审稿报告时重点关注哪些方面。完成课程的研究人员中有超过50%在提交评审报告后获得了“IOP可信赖审稿人”（ IOP Trusted Reviewer）认证，因此这也是提升同行评审能力、进一步拓展专业技能的绝佳机会。 以下是完成”卓越同行评审”课程的研究人员的一些反馈： “课程内容详实有用、条理清晰、简单易懂。我很喜欢每节课结束时的测试，可以帮助检验所学知识。感谢IOP卓越同行评审课程。” “我认为培训内容丰富，很有帮助。我已经参与审稿很多年，自认为已经积累了比较丰富的经验。但通过这次培训，我仍然学到了很多新的内容，也更加深入地认识到一篇文章评审过程的广度与复杂性。” >>点击此处链接，立即了解更多信息，并加入“卓越同行评审”在线课程吧！

玻璃珠（来源：Shutterstock/Schmidt） 铂包覆纳米颗粒的研究揭示了能量平衡如何控制晶体生长。 许多催化剂采用核壳纳米颗粒制备，其中核心通常由具有重要结构作用或成本较低的材料构成，外部包覆一层薄薄的贵金属，例如铂。由于催化反应发生在颗粒表面，这种结构能够减少铂的用量，从而降低成本。晶体结构通常根据晶体中最小的重复单元——晶胞（unit cell）——进行描述，并采用布拉维晶格体系进行分类。其中三种重要的晶体结构包括面心立方（fcc），即原子位于立方体的顶角和各个面上；体心立方（bcc），即原子位于立方体的顶角和中心；以及密排六方（hcp），即原子以六方结构排列。 不同材料具有不同的晶体结构；例如，铂为fcc结构，许多合金为bcc结构，而镁和锌则为hcp结构。在核壳纳米颗粒中，由于核心与壳层的晶体结构不同，两者的原子无法完全对齐。这种晶格失配会产生应变，并可能显著影响催化性能。在这项研究中，研究人员探究了铂壳层如何在不同晶体结构的核心上生长，这一过程被称为异质外延（heteroepitaxy）。 研究人员分别研究了三种以铂壳层（Pt，fcc）包覆的纳米颗粒，其核心材料分别为钌（Ru，hcp）、钯铜（PdCu，bcc）以及通过特殊方法合成的具有fcc结构的钌。研究发现，不同体系会以不同方式适应核心与壳层之间的原子失配。在hcp/fcc颗粒中，部分区域能够实现相干对齐，而另一些区域则出现了称为位错（dislocations）的缺陷。在尺寸小于10 nm的颗粒中，这些位错会形成网络。在bcc/fcc颗粒中，核心和壳层都会发生拉伸或压缩，以实现彼此匹配。在fcc/fcc颗粒中，由于两种材料具有相同的晶体结构，晶格更容易实现对齐，但同时会形成孪晶缺陷（twin defects），即其中一个区域与另一个区域呈镜像关系。 总体而言，这项研究表明，铂壳层在纳米颗粒核心上的生长方式取决于界面、壳层和核心之间的能量平衡，整个体系会自然趋向于能量最低的构型。这些发现有望帮助科研人员实现原子尺度的界面工程，从而精准调控核壳纳米颗粒的催化、机械和电学性能。 >>点击此处链接，查看文章原文。 文章介绍 Atomic-scale 3D insights into heteroepitaxial mechanisms in hcp/fcc, bcc/fcc, and fcc/fcc core–shell nanoparticles  Xilong Mu, Yao Zhang, Kang’an Wang, Haoyi Tang, Zhiheng Xie, Zezhou Li, Xuemin Cao, Peng He and Jihan Zhou   通讯作者： 何鹏，中国科学院山西煤炭化学研究所 周继寒，北京大学 期刊介绍 Reports on Progress in Physics 2025年影响因子：15.4  Citescore：23.0...

《物理世界》（Physics World）是世界领先的物理杂志，并以月刊的形式发送给英国物理学会（IOP）的所有成员。《物理世界》的每一期都涵盖了世界各地科学家都关注的时事新闻和关键问题，包括著名物理学家和科学作家的专题文章、综合新闻和分析，以及精辟的观点文章。我们将不定期精选出其中的优秀文章，供大家阅读。希望您喜欢阅读本期文章！ 文章介绍 阿尔忒弥斯二号：人类重返月球 中国科学院物理研究所 苟利军 编译自Keith Cooper. Physics World，2026，(6)：30 本文选自《物理》2026年第7期  历经54年的等待、屡屡受挫的开端，以及无数被搁置的梦想之后，今年早些时候，人类终于通过一次为期10天、举世瞩目的壮丽飞行重返月球。阿尔忒弥斯二号任务及其四名航天员——指挥官里德·怀斯曼(Reid Wiseman)、驾驶员维克托·格洛弗(Victor Glover)，以及任务专家克里斯蒂娜·科赫(Christina Koch)和杰里米·汉森(Jeremy Hansen)——在全球地缘政治动荡的阴霾中，给人们带来一抹难得的亮色。 此次任务的首要目标，是搭载乘组绕月飞行，验证和测试支持航天员开展深空探索所需的各项系统。执行任务期间，怀斯曼、格洛弗、科赫和汉森远离地球的距离超过了此前的任何人类，也亲眼看到了此前从未有人见过的月面景象。 地球西沉。2026年4月6日，当“诚信号”准备绕向月球背面时，阿尔忒弥斯二号乘组拍下了月牙状的地球滑入月球边缘后方的景象 尽管乘组没有着陆月面、没有在月球上行走，但人们对这次任务的热情却丝毫未减。借助当今的网络传播，航天员得以把自己的激动与惊叹真切传递给地球上数以百万计的观众；这种亲近感，也让这次任务在历史上留下了鲜明一笔。 更重要的是，他们的航行与安全返回，为后续的阿尔忒弥斯系列任务铺平了道路。这些任务不仅将让航天员自1972年以来首次重新踏上月面，还包括在月球南极建立一座长期有人驻守的前哨站。 2026年4月1日美国东部夏令时下午6点35分(译者注：北京时间为4月2日上午6点35分)，在佛罗里达州肯尼迪航天中心39B发射台，阿尔忒弥斯二号腾空而起——现场观众、网络上的数百万名观看者，乃至国际空间站(ISS)上的乘组，都共同见证了这一时刻。   阿尔忒弥斯二号乘组 阿尔忒弥斯二号乘组不仅以飞得比以往任何人都更远而创造纪录，也因成员构成写入历史：其中包括首位飞出低地球轨道并绕月飞行的有色人种航天员、首位完成这一飞行的女性航天员，以及首位完成这一飞行的加拿大航天员。以下是这四位成员的信息。 里德·怀斯曼——指挥官。他曾是美国海军战斗机飞行员和试飞员，2009年入选NASA航天员，2014年作为第41远征队成员前往国际空间站，并参与了出舱活动。2020至2022年间，他曾担任航天员办公室主任，之后被任命为阿尔忒弥斯二号指挥官。乘组在月面看到的一座环形山，以他已故的妻子卡罗尔(Carroll)命名。 维克托·格洛弗——驾驶员。他于2013年加入NASA航天员队伍，首次进入太空是作为SpaceX“载人龙”飞船首个认证后飞行任务的驾驶员前往国际空间站的。作为第64、65远征队成员，他在空间站期间完成了四次出舱活动。与怀斯曼一样，他也是一名前美国海军飞行员和试飞员。 克里斯蒂娜·科赫——任务专家。2019年，作为第59、60、61远征队成员，科赫在国际空间站上停留了326天，创下女性航天员连续太空飞行时间最长的纪录。其间，她还参与了首次全女性出舱活动。在2013年入选航天员之前，科赫曾在NASA戈达德航天飞行中心担任电气工程师，并在南极的阿蒙森—斯科特南极站(Amundsen-Scott South Pole Station)和帕尔默站(Palmer Station)工作过。 杰里米·汉森——任务专家。作为加拿大皇家空军上校，汉森于2009年成为加拿大航天局的航天员。他的训练包括参加欧洲空间局的CAVES计划(在撒丁岛地下洞穴中生活一段时间)以及NASA为期7天的NEEMO19海底任务。阿尔忒弥斯二号是汉森的首次太空飞行。 发射时，四名乘组成员安然置身于未来10天的“家”中，即他们命名为“诚信号”(Integrity)的猎户座(Orion)飞船。而“诚信号”被安装在NASA巨大的“太空发射系统”(SLS)顶端；这枚火箭的推力比当年强大的“土星五号”还大。SLS高98 m，由4台RS-25液体推进剂发动机驱动，并配有两枚固体火箭助推器，起飞时可产生超过39000 kN的推力。 这只是继2022年阿尔忒弥斯一号之后SLS的第二次飞行。阿尔忒弥斯一号是一次无人绕月任务，用以测试SLS火箭和猎户座飞船。然而，阿尔忒弥斯二号的发射堪称完美——震耳欲聋的轰鸣声让现场观众震撼不已，也令到场媒体叹为观止。 当火箭飞离大气层后，固体火箭助推器、保护板和发射逃逸系统(用于应对上升阶段紧急情况)相继被成功抛离，随后分离的是SLS芯级。接着，启用了临时低温推进级(ICPS，也就是上面级)，它以液氢/液氧混合物为推进剂，由一台可提供110 kN推力的RL10发动机驱动。通过一系列变轨机动逐步抬升轨道高度，最终达到74000 km。 随后，上面级分离；但在把上面级(以及地球)抛在身后之前，航天员还把它用于一系列演示测试，其中包括证明他们能够手动驾驶“诚信号”。在高轨道飞行期间，任务还释放了四颗立方体卫星，用于研究来自太阳以及地球范艾伦辐射带的空间辐射效应，以及电子系统在这类强辐射环境中的表现。 一切准备就绪后，便到了离开地球轨道的时刻。第二天，由欧洲空间局(ESA)建造的服务舱发动机执行了地月转移注入点火——持续约6分钟，将飞船和乘组推离地球轨道、送往月球。阿尔忒弥斯二号并不进入环月轨道，而是飞掠月球后返回地球，所走的路线称为“自由返回轨迹”。这意味着，在地月转移注入点火之后，“诚信号”在太空中惯性滑行4天，只需偶尔进行小幅轨道修正，以保持朝向月球的方向不变。返回地球无需再次点火(这正是“自由”一词的由来)：它利用月球引力自然绕过月球，同时由地球引力把飞船拉回家。在示意图上，“诚信号”的轨迹形如一个“8”字，正是沿着地球与月球之间的引力梯度划出的。 阿尔忒弥斯二号任务飞行轨迹：猎户座飞船由佛罗里达州肯尼迪航天中心的太空发射系统火箭发射升空，在完成绕地球两圈后，以“8”字形轨迹绕月飞行，最终返回地球 近距离飞掠 4月6日，任务仅飞掠月球一次，为乘组提供了长达7小时的观测窗口，可同时观察月球正面和背面。 用指挥官怀斯曼的话说，航天员看到的月面景象“令人惊叹”。“我们四个人一辈子都在仰望月亮，而此刻面对窗外所见，我们的反应活像一群孩子。我们怎么也看不够，”他通过无线电向地球这样说道。 在飞掠的大部分时间里，四位航天员就像“太空摄影记者”，轮流为月球拍照。虽然月球科学并非本次任务的首要目标，他们却拿到了一份包含35个目标的任务清单，需要逐一寻找并记录。这份清单由NASA戈达德航天飞行中心Kelsey Young领衔的阿尔忒弥斯二号科学团队拟定。其中包括观测带有放射状抛射物条纹的撞击坑——它们有助于行星科学家理解撞击坑如何随时间演化；还要观测一处名为“赖纳尔伽玛”(Reiner Gamma)的明亮月球旋涡，那里存在磁异常，是未来机器人探测器可能的着陆点。 航天员还将目标对准了月球背面的部分地区——这些地方在阿波罗任务期间因处于阴影中而从未被人类目睹过。他们借助一款名为“月球瞄准计划”的定制应用程序开展工作，该应用不仅提供了目标详情和需关注的地貌特征，还指导如何正确拍照，甚至内置了引导讨论所见内容的提示。 不过，亚利桑那州行星科学研究所(PSI)所长、同时参与月球勘测轨道器(LRO)项目的Amanda Hendrix并不认同“月球科学不属于阿尔忒弥斯二号任务”这一说法。 “我认为飞掠过程中确实有科学可做，”她说。尽管LRO项目的相机能捕捉到月面上的大量细节，尤其是地貌如何随着月昼中阴影的拉长与缩短的变化，但仍遗漏一样至关重要的东西。“LRO的探测设备是有局限的，”Hendrix解释道，“它的相机没有多少滤光片，所以我们得不到多少颜色信息。” “阿尔忒弥斯二号乘组带来的，是他们用肉眼可见、而LRO无法提供的光谱范围，”Hendrix说道，“此外，我们还能听到航天员讲述，当飞船绕到月球背面时，光照几何关系的变化，以及昼夜分界线(晨昏线)在月面上移动的景象如何令他们印象深刻。所以我确实认为，这里蕴含新的科学信息。”   月球背面 大多数科学目标都位于月球背面，其中包括气势恢宏的东方海撞击盆地。从地球上看，它正处在月球的“月缘”位置。东方海被认为是月球大型撞击事件中最年轻的一个，盆地中央是一片月海，边缘则有一圈壮观的双环结构。外环直径达930...

英国物理学会（Institute of Physics，简称IOP）成立于1873年，是一个致力于提高对物理学理解和应用的知名国际性学术机构，其使命是促进物理学的发展和其在全世界的传播，致力于在全球范围内推动和传播物理学的研究和应用, 以及促进物理学教育的发展。根据专家推荐，学会每年遴选英国及国际上在物理学科学研究领域取得杰出成就和为推动物理学科学发展作出卓越贡献的科学家为其会士。 近日，我们采访了英国物理学会会士、香港理工大学柴扬教授，让我们一起来看看他对成为会士以及领域发展的见解吧。 >>点击此处链接，订阅IOP出版社最新资讯。 访谈详情 1. 成为英国物理学会会士对您来说意味着什么？ 被选为英国物理学会会士（IOP Fellow）是一份崇高的国际学术荣誉，这代表了国际物理学界对我们团队在半导体物理与新型计算范式领域长期深耕的肯定。它为我们提供了一个顶级的国际化平台，有助于我们将基础物理研究与前沿工程应用进一步跨界融合，推动全球物理与材料科学群体的深度合作。   2. 您目前从事的研究工作有哪些？ 我们团队目前的核心研究聚焦于In-sensor Computing以及类脑神经形态工程。通过引入新型低维半导体材料等新结构器件，我们致力于打破传统的冯·诺依曼架构束缚，将存储和计算能力直接嵌入到传感器的最前端。目前我们正全力打造应用驱动、任务自适应的边缘 AI 硬件平台，以解决高速工业检测和智能出行中的高能效、实时感知瓶颈。   3. 您为什么选择从事相关的领域研究？ 我一直对自然界如何以极高能效处理复杂信息感到着迷，例如人类的视觉系统需很低功耗就能完成海量时空信号的解算。面对当今爆发式增长的数据流，传统硅基架构正遭遇严峻的物理与功耗墙。利用新型微电子材料固有的本征物理动力学去模拟生物的低功耗计算效率，这一愿景促使我投身于这个物理学与人工智能紧密交织的跨学科领域。   4. 您能分享一个职业生涯中最令您自豪的项目或成就吗？ 最令我自豪的是在国际上开拓了“in-sensor computing”这一全新范式，将传统的“以计算为中心”推向了“以传感器/数据为中心”的前沿。看到我们的基础物理研究成果在发表于顶尖期刊的同时，能够真正走向硅产线量产落地，是非常有成就感的。特别是近期在香港特区政府 RAISE+的支持下，我们正通过初创企业”，将实验室成果转化为市场原型，为全球的智能制造生态贡献力量。   5. 您认为接下来五年该领域的研究重点将会是什么？ 未来五年，该领域将从“单器件/单功能演示”加速迈向“大规模三维异质集成”。研究重点将在于如何实现多源信号（视觉、事件、红外、深度）在硬件层面的低延时对齐与融合，并直接利用微纳材料非平衡态下的本征物理动力学去解算数学算法方程，从而催生下一代的通用低功耗 AIoT 硬件生态。   6. 您对该领域的青年科研人员有什么建议？ 我的建议是保持跨学科的好奇心并具备科研耐力。微电子与智能硬件的未来位于材料物理、电路设计与算法模型的交汇处，青年学者不要将自己局限在单一的传统学科内。同时，真正的硬件创新链条长、闭环难（从材料合成、紧凑建模到阵列集成），需要耐得住寂寞，紧扣产业界真正的核心痛点，做真正有长远学术与社会价值的研究。 会士介绍 柴扬  教授 香港理工大学 柴扬博士是香港理工大学半导体物理讲座教授，人工智能物联网研究院院长，联合微电子中心主任，半导体纳米技术联盟主席，香港物理学会副主席, ACS Nano副主编。获选IEEE Distinguished Lecturer、IEEE Fellow、Optica Fellow、AAIA Fellow、何梁何利科技创新奖、国家杰出青年科学基金获得者、中银（香港）科技创新奖、裘槎优秀科研者奖、Falling Walls Breakthrough Prize in Engineering...

《物理世界》（Physics World）是世界领先的物理杂志，并以月刊的形式发送给英国物理学会（IOP）的所有成员。《物理世界》的每一期都涵盖了世界各地科学家都关注的时事新闻和关键问题，包括著名物理学家和科学作家的专题文章、综合新闻和分析，以及精辟的观点文章。我们将不定期精选出其中的优秀文章，供大家阅读。希望您喜欢阅读本期文章！ 文章介绍 被遗忘的计算物理学先驱者 中国科学院国家天文台 苟利军 编译自Iulia Georgescu. Physics World，2026，(1)：36 本文选自《物理》2026年第2期当我们回顾计算机发展的早期阶段时，一些熟悉的名字会浮现出来，其中包括冯·诺依曼(John von Neumann)、梅特罗波利斯(Nicholas Metropolis)和费曼(Richard Feynman)。但他们并非孤独的先驱者——他们是一个更庞大群体的一部分。这个群体先使用机械计算机，随后使用电子计算机，完成了此前从未实现的计算。 这些人(其中包括许多女性)是最早的科学程序员和计算科学家。她们精通早期计算设备复杂而繁琐的操作，往往拥有数学或科学领域的学位，是科研工作中不可或缺的一部分。然而，她们所做出的基础性贡献，却大多被遗忘了。 这种被忽视，部分原因在于她们的性别。那是一个性别歧视盛行的年代，女性在结婚后被解雇几乎成了常态。然而，还有一个同样重要、却经常被忽略的因素，即便在今天的科学界也不例外——技术岗位上的从业者仍然得不到应有的重视与认可，尽管正是她们让科研顺利进行。   被忽视的身影。MANIAC是一台可编程计算机，于1952年至1958年间在美国的洛斯阿拉莫斯建造并投入使用。负责运行的是一支由科学家、数学家和工程师组成的大型团队。然而，在关于这一重要项目的记录中，后两类人——其中许多人是女性——却往往被忽略。   人类计算员与机械计算机 最初，“computer”指的是人，是用手工或借助机械计算器来完成计算的人。据信，世界上第一个计算实验室于1937年建立于美国的哥伦比亚大学。但直到第二次世界大战，计算需求才真正爆发。这源于火炮弹道计算、新技术研发以及密码破译的迫切需要。 人类计算机。“computer”这一术语最初指的是用手工进行计算的人。图中，Kay McNulty、Alyse Snyder和Sis Stump正在宾夕法尼亚大学摩尔电气工程学院地下室操作微分分析机，时间约为1942年至1945年。   在美国，曼哈顿计划(1943年成立)期间的原子弹研发，需要巨大的计算工作量。因此，新墨西哥州的研究基地很快就组建了一支手工计算小组。该小组隶属于理论部，称为T-5小组，最初大约有20人。成员中大多数是女性，其中包括其他科研人员的配偶。她们之中有数学家Mary Frankel，她的丈夫是物理学家Stan Frankel；还有数学家Augusta “Mici” Teller，其丈夫是被称为“氢弹之父”的泰勒(Edward Teller)：以及Jean Bacher，她的丈夫是物理学家Robert Bacher。 随着战争的持续，T-5小组不断扩充，新成员包括来自附近城镇的平民，以及美国女子陆军部队的成员。工作人员昼夜不停地工作，每四小时轮班一次，依靠印刷好的数学表和桌面计算器完成计算。但即便如此，仍然无法满足原子弹研发对计算的巨大需求。1944年初春，IBM穿孔卡片机被引入用以补充人力计算的不足。这些机器效率极高，很快便被用于所有大型计算任务，它们全天24小时运转，分三班进行。 计算小组继续壮大，新加入的成员中包括Naomi Livesay和Eleonor Ewing。Livesay拥有数学高等学位，并接受过IBM电动计算机的操作与编程培训，因此成为T-5部门的理想人选。随后，她又招募了Ewing，Ewing同样是数学家，这两位年轻女性负责全天候监管IBM计算机的运行。 T-5小组这种紧张而高强度的工作节奏，一直持续到1945年9月战争结束。原子弹的研制需要极其庞大的计算工作量，而正是通过人工计算与穿孔卡片计算，这一切才得以实现。   电子计算机 二战结束后不久，第一台完全电子化、通用的计算机——电子数值积分计算机(ENIAC)——在宾夕法尼亚大学投入运行。该项目历时两年完成，由物理学家John Mauchly和电气工程师J. Presper Eckert领导。这台机器的运行与编程工作由6位女性承担。 世界第一。ENIAC是世界上第一台可编程的、电子化的、通用数字计算机。它于1945年在美国陆军弹道研究实验室建成，1946年迁至宾夕法尼亚大学。最初负责其编程与操作的6人团队全部为女性，其中包括Betty Jean Jennings(照片左)和Frances Bilas(照片右)。图中她们正在为1946年2月的演示日做准备。   博学多才的学者冯·诺依曼也参与其中。当时，他正在为1947年于美国新墨西哥州成立的洛斯阿拉莫斯实验室寻找更强的计算能力。事实上，尽管ENIAC最初是为解决弹道轨迹问题而设计的，但它运行的第一个计算任务却是“洛斯阿拉莫斯问题”。这是一项由泰勒团队提出的热核可行性计算，用于研究氢弹。 与曼哈顿计划类似，ENIAC项目中也有多对夫妻档共同工作。其中最著名的是冯·诺依曼及其妻子Klara Dán von Neumann，以及数学家Adele...

AI for Science期刊聚焦人工智能与材料科学、化学及计算建模交叉领域的高影响力研究。   得益于与中国科学院东莞材料科学与技术研究所的合作支持，期刊目前实行钻石开放获取模式，所有发表费用均已覆盖。 读者：可即时、免费获取全部前沿研究成果； 作者：可免费发表研究文章。   本期内容包括： 利用机器学习加速拉曼计算，用于研究固态电解质中的快速离子传导； 基于MOSES框架的本体驱动多智能体化学知识推理； 数据驱动的金属玻璃设计，实现实验与理论的更紧密结合； 以及更多精彩内容……   >>欢迎点击此处链接，阅读完整内容。 亮点文章 Letter Revealing fast ionic conduction in solid electrolytes through machine learning accelerated Raman calculations Manuel Grumet, Takeru Miyagawa, Olivier Pittet, Paolo Pegolo, Karin S Thalmann, Waldemar Kaiser and David A Egger Focus Issue on Machine Learning Potentials and Mapping...

Quantum batteries (QBs)—small-scale energy storage devices based on quantum systems—offer the potential for enhanced charging performance through quantum effects such as coherence and collectivity. In this work, we study the collective charging of QBs consisting of N qubits, coupled to a driven qubit charger in a star configuration, with controlled pure dephasing acting on the charger. We...

《物理世界》（Physics World）是世界领先的物理杂志，并以月刊的形式发送给英国物理学会（IOP）的所有成员。《物理世界》的每一期都涵盖了世界各地科学家都关注的时事新闻和关键问题，包括著名物理学家和科学作家的专题文章、综合新闻和分析，以及精辟的观点文章。 我们将不定期精选出其中的优秀文章，供大家阅读。希望您喜欢阅读本期文章！ 文章介绍 即将迈入新阶段的量子计算：纠错、算法与用户生态构建 北京量子信息科学研究院 于海峰 编译自 Philip Ball. Physics World， 2025， (12)： 28 本文选自《物理》2026年第1期 前言 在这篇两部分系列文章的第二部分中 (第一部分：《量子计算：处在商业应用的临界点》，2025年12期858—860页)，Philip Ball 探讨了构建真正实用的量子计算机所面临的纠错挑战、算法需具备的平台无关性，以及早期用户将如何应用。 在构建全功能“容错”量子计算机领域，全球企业与政府实验室正争相率先实现突破。然而，一台具备实际应用价值、能够运行复杂算法的通用量子计算机，必须使数百万个相干量子比特实现纠缠——而这类量子比特极易受扰。受温度、硬件中其他电子系统的串扰、测量误差等环境因素影响，当前的量子器件可能在远未达成该目标前，便会在错误雪崩的冲击下失效。 因此，纠错问题是该领域未来的核心议题。这一问题的产生，源于量子比特的误差无法像经典计算机那样仅通过保留多个副本来纠正：量子规则禁止在量子比特状态仍与其他量子比特纠缠、且自身状态尚未明确的情况下对其进行复制。因此，要运行包含数百万个逻辑门的量子电路，我们需要新的技术方法来实现量子纠错(QEC)。   受保护的量子态 量子纠错的核心原理是将信息分散到多个量子比特上，这样单个量子比特出现的误差就不会造成太大影响。“量子纠错的本质思想是，若想保护一个量子系统免受损坏，就应当将其编码在高度纠缠的量子态中，”加州理工学院量子信息与物质研究所所长John Preskill表示。 然而，实现这种信息分散的方式并非唯一。不同的纠错码取决于量子比特之间的连接性——例如，量子比特仅与相邻的量子比特耦合，还是与设备中所有其他量子比特耦合——而这通常由所使用的物理平台决定。但无论采用何种纠错方式，都必须快速执行。“纠错机制的运行速度需要与逻辑门操作的速度相匹配，”英国国家量子计算中心(NQCC)创始人兼主任Michael Cuthbert表示，“如果一个逻辑门操作仅需1纳秒，而后续逻辑门操作的纠错却要花费100微秒，那么这样的纠错是毫无意义的。” 目前，处理误差的方式主要是补偿而非纠正：例如，通过使用能够剔除部分可能不可靠结果的算法(一种称为“后选择”的方法)来事后修补误差问题。此外，关键还在于从源头制造出性能更优、误差率更低的量子比特。 量子纠错公司Riverlane的商业副总裁Maria Maragkou表示，全面量子纠错的目标对量子计算机的设计产生了深远影响，从硬件到工作流程规划都需适配。“为支持纠错而进行的变革，对量子处理器本身的制造方式、控制与操作方式都产生了深远影响，这需要通过强大的软件栈来实现，而应用程序将运行在该软件栈之上，”她解释道。这里的“软件栈”涵盖了从编程语言到用户界面再到服务器的所有内容。 图1　从多到少：量子比特非常脆弱，其量子态极易受到局部环境的影响，并且很容易通过退相干过程丢失。因此，当前量子计算机的误差率非常高——大约每几百次操作就会出现一次误差。要使量子计算机真正实用，误差率必须降低到百万分之一的水平，尤其是对于更大型、更复杂的算法，误差率需要达到十亿分之一甚至万亿分之一。这就需要实时的量子纠错。为了保护存储在量子比特中的信息，必须将大量不可靠的物理量子比特以特定方式组合：如果某个量子比特出现故障并导致误差，其他量子比特可以帮助保护系统。本质上，通过组合多个物理量子比特(左图)，可以构建出少数几个抗干扰能力强的“逻辑”量子比特 借助真正的容错量子比特，可以在计算过程中控制误差并防止其扩散。理论上，这种量子比特可以通过将多个物理量子比特组合成一个可纠错的“逻辑量子比特”来实现(图1)。但在实际应用中，这会带来巨大的额外开销：可能需要大量的物理量子比特才能构建出少数几个容错逻辑量子比特。随之而来的问题是，能否以比误差累积更快的速度检测所有这些物理量子比特中的误差(图2)。 图2　纠错过程示意图：该图概述了量子处理单元中量子纠错的工作流程。英国公司Riverlane正在构建其Deltaflow QEC软件栈，该软件栈将实时纠正数百万个数据误差，使量子计算机能够实现经典超级计算机无法企及的计算能力 在过去几年中，这种额外开销已稳步降低。2024年年底，谷歌的研究人员宣布，他们的105量子比特Willow量子芯片突破了盈亏平衡阈值——当使用更多物理量子比特构建逻辑量子比特时，误差率会降低而非升高。这意味着，理论上此类量子比特阵列可以实现规模化扩展，且不会出现误差累积的情况。 “容错量子计算是我们的终极目标，”IBM研究中心的研究主管Jay Gambetta表示。他认为，要实现真正具有变革性的量子计算，系统不能仅局限于展示少数几个逻辑量子比特——相反，需要至少包含100个逻辑量子比特的阵列，且能够执行超过1亿次量子操作(108量子操作)。“操作次数是最为关键的因素，”他强调道。 这听起来难度极大，但Jay Gambetta信心十足，认为IBM将在2029年实现这些目标。基于目前在纠错和误差缓解方面取得的成果，他表示“比以往任何时候都更有信心实现容错量子计算机”。IBM实验量子计算小组前负责人Jerry Chow也持同样的乐观态度，他表示：“我们拥有明确的蓝图，计划到2029年构建出这样的量子计算机”(图3)。 也有人认为突破阈值可能会稍低一些：Riverlane首席执行官Steve Brierley认为，第一台纠错量子计算机可能最快在2027年问世，它将包含约1万个物理量子比特，支持100个逻辑量子比特，能够执行100万次量子操作(1兆量子操作)。在此之后，10亿次量子操作(109量子操作)的量子计算机将于2030—2032年推出，而1万亿次量子操作(1012量子操作)的量子计算机将在2035—2037年面世。 图3  IBM的发展路线图   平台无关性 误差缓解和纠错只是量子软件开发者面临的两大挑战。从本质上讲，研发真正的量子算法需要充分利用量子叠加态和量子纠缠等关键量子力学特性。通常，实现这一目标的最佳方式取决于运行算法所使用的硬件。但最终目标是开发出平台无关的软件，使用户无需考虑其中涉及的物理原理。 光子量子计算公司Orca的Richard Murray表示：“目前，许多平台要求用户深入掌握量子物理知识，这是最大化性能的必要条件。”如果试图脱离物理原理对算法进行泛化，通常会降低其运行效率。Murray补充道：“但当用户想要进行机器学习之类的操作时，没有人愿意纠结于量子物理。”他认为，量子软件开发者最终能够向用户隐藏这些专业细节——但Brierley认为，这需要依托容错量子计算机才能实现。 Riverlane的Maragkou补充道：“假以时日，逻辑电路之下的所有内容对应用开发者而言都将是一个黑箱。他们无需知道所使用的纠错方式、量子比特类型等等。”她强调，打造真正高效实用的量子计算机，关键在于培养必要的技能。“我们需要扩大人才队伍，研发更优质的量子比特、更完善的纠错码和解码器，编写能够提升这些量子计算机性能的软件，并以可被广泛采用的方式解决实际问题。”她补充说，这些技能并非仅来自量子物理学家：“我敢说，大多数都不是来自量子物理学家！” 然而，即便是现在，从事量子软件开发的人也不一定需要具备深厚的量子理论专业知识。“即使没有传统的物理专业背景，不了解氢原子能级等知识，也可以从事量子计算相关工作并解决问题，”量子软件公司Phasecraft的联合创始人Ashley Montanaro表示。 另一方面，量子计算领域可以向物理学领域传递新认知：研究量子算法可能会催生新的物理学发现。“量子计算和量子信息领域正在不断拓展我们对当前量子力学的认知边界，”Montanaro补充称量子纠错“已经带来了令人惊叹的物理学突破”。  ...