为充分发挥高等学校作为基础研究主力军、重大科技突破策源地的作用，营造勇于创新的学术氛围，推动科研工作高质量发展，服务高水平科技自立自强，学校组织开展2025年清华大学最受师生关注的年度亮点成果评选活动，经组织提名、专家评选、师生投票，产生10项亮点成果，并在2025年清华大学科研创新工作交流会上发布。

2025年清华大学最受师生关注的年度亮点成果发布现场

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2025清华最受师生关注十大亮点成果发布！

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入选亮点成果简介如下

01

成果名称：

在百比特量子芯片上实现新奇量子物态（交叉信息研究院邓东灵团队）

成果简介：

对称性保护的拓扑边缘态通常仅存在于零温基态附近，一旦处于有限温度环境，便容易因热激发而失稳，造成量子信息丢失。如何在热扰动下有效保护拓扑边缘态，是凝聚态物理和量子信息领域的重要课题。交叉信息研究院邓东灵团队与合作者提出了基于“预热化机制”的保护方案，在百比特超导量子芯片上实现了稳定的新型有限温度拓扑边缘态，并进一步利用这种稳健的拓扑边缘态编码制备了逻辑贝尔态。该方案无需引入无序，而是依靠系统内部涌现的对称性，为拓扑边缘态提供额外的保护，从而抑制其与热激发之间的相互作用。

推荐理由：

该研究建立了一种可行的数字模拟方法，为在有限温度下探索拓扑物质提供了新的实验手段。此外，它还展示了在非无序系统中实现长寿命、鲁棒边界量子比特的潜在途径，为构建抗噪声的量子存储与操控技术提供了新道路。

有限温度拓扑边缘态示意图

02

成果名称：

亚埃米级光谱成像芯片“玉衡”（电子工程系方璐团队）

成果简介：

光谱是解析物质与宇宙的“光学密钥”，传统光谱成像长期受制于分辨率与通量的固有矛盾。方璐团队首创了可重构计算光学成像架构，挖掘随机干涉掩膜与铌酸锂电光可调特性，研制了高分辨快照光谱成像芯片“玉衡”。“玉衡” 芯片攻克了光谱成像系统的分辨率、通量与集成度难题，仅约2cm × 2cm × 0.5cm，在400–1000nm宽光谱范围，实现了亚埃米级光谱分辨率、千万像素级空间分辨率，并具备88Hz 快照成像能力，可广泛应用于生命健康、机器智能、天文观测等领域，有望将银河系恒星光谱巡天周期从数千年缩短至十年内。相关研究发表于《自然》。

推荐理由：

首创了可重构计算光学成像架构，研制了亚埃米级快照光谱成像芯片“玉衡”，突破了传统光谱成像分辨率与通量的长期矛盾，为高分辨高效光谱成像探索了新路径，在生命健康、机器智能、天文科学等领域应用前景广阔。

亚埃米级光谱成像芯片“玉衡”

03

成果名称：

重塑自激活NLR使植物广谱抗病（生命科学学院刘玉乐团队）

成果简介：

刘玉乐团队开创性地提出并建立了一种简单高效的人工设计植物抗病基因的全新策略，在模式植物和重要作物大豆中成功验证，可使植物对多种病毒完全免疫，有望成为植物抗病毒、细菌、真菌、线虫等病虫害的通用策略。相比现有方法，该策略具有多重优势：构建简单，仅需改造单个NLR基因；可针对不同病原进行定制化设计；抗性广谱持久且抗性强、难以被病原突破；具有高度普适性，适用于所有作物，并可与基因组编辑技术结合，编辑植物内源NLR基因使植物广谱抗病。研究成果发表于《自然》。

推荐理由：

该成果开创性地提出并实现基于自激活NLR的全新抗病基因设计策略，具有显著的原创性与重大突破性，并在模式植物和大豆中成功验证，实现植物对多种病原的广谱、持久和完全免疫。该研究为作物抗病育种提供了革命性技术路径，具有重大科学意义与应用前景。

转定制抗病基因的大豆抗大豆花叶病毒（SMV）WT为野生型大豆，2-T1为转基因大豆

04

成果名称：

AI赋能多源遥感大数据时空融合（水利水电工程系龙笛团队）

成果简介：

遥感水文界长期存在“时间–空间”权衡瓶颈，限制高分辨率、大范围的水文要素连续监测。龙笛团队突破传统局限，构建了融合海量数据与强先验信息的完备体系，提出多源遥感大数据时空融合可扩展框架，将最先进的湖泊遥感监测时空覆盖率由66%提升至近100%，揭示了季节性是主导全球湖泊动态的核心机制，修正了局限于多年趋势、认为季节性主导是局部现象的认知误区。成果发表于《自然》，引领了AI赋能遥感大数据的研究新范式，代表了学科的智能化、融合化发展方向，具有重要社会价值，可为我国新时代水文监测提供技术支撑。

推荐理由：

该成果突破了遥感水文的“时间–空间”权衡瓶颈，提出了多源遥感大数据时空融合框架，实现了迄今为止时空分辨率最高、覆盖范围最广、连续性最强的全球湖泊动态监测，有望将我国水文监测水平提升至新高度。

AI赋能多源异构遥感大数据时空融合，揭示季节性在全球湖泊动态中的主导地位

05

成果名称：

问勇-昆仑戍边报国卫士群像（美术学院马文甲团队）

成果简介：

雕塑作品以陈祥榕烈士为原型，融汇爱国主义精神与纪念性艺术语言，形成前景人物与昆仑山体相结合的立体叙事结构，艺术感染力强。创作历时六个月，涵盖草图、数字建模、泥塑放大、铸铜、石雕、安装等全流程，运用数字扫描与预览技术，探索科技赋能艺术的新路径，充分展现高校艺术创研的系统性与专业性。团队坚持“创研成果育人”，由辅导员带领学生党员和青年创作者共同完成，体现思想政治教育与艺术实践融合的育人实效。作品获新华社等主流媒体报道，社会影响广泛，是以艺术实践服务思政育人、传播当代爱国主义精神的典型成果。

推荐理由：

该成果以爱国主义为主题，运用青铜与砂岩材质对比，结合数字技术，展现了陈祥榕烈士的英雄形象与“问勇”精神，不仅在艺术表现上具有高度的庄重感与象征力，还通过艺术创作与思政教育相结合的方式，探索了高校思政教育的新模式，实现了思想引领与艺术创造的双重价值。

问勇-昆仑戍边报国卫士群像

06

成果名称：

高氢原子经济性的合成气制烯烃（化学工程系骞伟中团队）

成果简介：

本成果面向合成气一步法制备烯烃技术这一近年来国际上新兴的催化技术路线，开发了新型核壳催化剂，原位耦合水煤气变换与合成气制烯烃功能，将过程中产生的水原位转化为氢气，从而将目的产品的氢原子经济性提高至66%-86%，远超传统路线的理论氢原子经济性（50%）及实际数值（43%-47%），并实现了一氧化碳高转化率与烯烃高选择性的多目标协同。比传统路线的总蒸汽消耗量降低、总废水生成量与总CO2排放量显著降低，完全环境因子降低了46%。该技术有望显著推进我国合成气利用和先进煤化工等技术的绿色转型进程，并为可再生绿色氢气的高效利用创造了条件。研究成果发表于《科学》。

推荐理由：

合成气制烯烃是我国“十四五”大力发展的颠覆性化工技术。该团队巧妙地将水煤气变换与合成气制烯烃功能耦合，实现了高转化率、高产品收率、低废水与低CO2排放等多目标协同，并可通过可再生电力制造绿色氢气，降低生产成本，促进其实现规模化应用。

提高合成气制烯烃的氢原子经济性的催化剂结构

07

成果名称：

第三类磁性材料—交错磁体的晶格指纹特征（材料学院宋成团队）

成果简介：

铁磁和反铁磁的特征一直以来被认为是泾渭分明的，而交错磁体兼具了铁磁和反铁磁的双重特征和优势，其独特的晶体对称性是产生交错自旋劈裂和使交错磁体区别于传统磁体的物理根源。然而，与自旋指纹被广泛研究相比，对交错磁体的晶格维度指纹特征的揭示和操控始终未能实现。宋成团队开发出室温交错磁体CrSb，利用晶格畸变引发磁空间群的切换，进而操控读出信号和写入模式；提出了交错磁序全电学翻转的理论判据，利用独特的晶体对称性取代了外磁场，突破了全电学读写技术。本成果首次揭示了“交错磁序=自旋（奈尔矢量）×晶体对称性”，为推动交错磁体成为独立于铁磁和反铁磁的第三类磁体提供了关键的实验证据。研究成果发表于《自然》。

推荐理由：

在以铁磁和反铁磁为代表的常规磁体中，磁矩补偿和自旋劈裂是无法兼容的。交错磁体打破了这一认知，兼具两者优势，成为发展新一代磁存储的理想材料。该成果聚焦交错磁体的物理根源和晶格维度指纹特征的揭示和操控，为推动交错磁体成为第三类磁性材料独立门类和发展新型信息存储奠定了坚实基础。

第三类磁体—交错磁体的晶格指纹特征。使交错磁体区别于反铁磁的物理根源是其独特的晶体对称性。操控晶体对称性，实现了交错磁序的重构和读出信号的产生。

08

成果名称：

自旋构型调制的反铁磁量子反常霍尔效应（物理系王亚愚团队）

成果简介：

MnBi2Te4作为首个同时具有二维结构、本征反铁磁序与能带拓扑性的材料，引起凝聚态物理领域的广泛关注。王亚愚团队和其他团队此前的研究已经观测到新奇的量子态，但器件质量欠佳制约进一步系统深入的研究。王亚愚、张金松团队历经5年攻关，在单晶生长、器件制备和表征等方面做出大量探索，大幅改善器件质量与可重复性。在7层MnBi2Te4器件中，团队成功获得零场量子化霍尔电阻平台，系统揭示二维反铁磁体系特有的多种自旋构型对拓扑输运的调制作用，并发现面内磁场可增强量子反常霍尔效应的矫顽场与量子化水平，为拓扑量子相变和器件应用研究带来新的启示。研究成果发表于《自然》。

推荐理由：

该工作为磁性拓扑绝缘体领域突破性成果，明确AlOx覆盖层的关键作用，揭示自旋构型对量子反常霍尔效应的影响，首次发现面内磁场增强量子反常霍尔效应的新现象。研究突破实验瓶颈、拓展研究参数空间，为拓扑反铁磁自旋电子学应用奠定关键基础，彰显国际领先科研水准。

(a) MnBi2Te4的晶体结构。(b) 引入氧化铝薄膜的输运器件构型示意图。(c) 不同温度下，霍尔电阻和纵向电阻随磁场系统变化的实验数据。(d) (e) 根据c图绘制的霍尔电阻率及其导数随磁场的彩色图谱，展示了与输运数据对应的丰富自旋构型。

09

成果名称：

以存换算：高性能大模型推理系统（计算机科学与技术系武永卫团队）

成果简介：

团队立足系统软件层面的原始创新，提出了“全系统协同”与“以存换算”的大模型推理设计思想，为解决大模型算力难题贡献了重要的“中国方案”。团队攻克了显存墙与传输墙等关键技术瓶颈，与头部企业联合研制了Mooncake、KTransformers等高性能推理系统。该成果大幅提升了推理吞吐量并降低了稀疏模型部署门槛，获系统领域顶级会议FAST 2025最佳论文奖和存储领域全球性大奖“奥林帕斯奖”。目前，相关核心技术已开源（Github社区星标超2万），并被国内多家头部互联网与AI企业采用，在数万张GPU算力集群上实现规模化落地，支撑了万亿参数级模型的超大规模服务。

推荐理由：

该成果紧扣人工智能产业降本增效的需求，在异构计算与存储架构领域取得了突破性进展，不仅在行业龙头企业的生产环境中经过了万卡级别的实战检验，更形成了具有国际竞争力的自主技术体系。该成果与国际主流开源框架及顶尖硬件厂商方案并跑，荣获存储领域全球性大奖及顶级学术会议认可，体现了我国在AI基础软件设施领域的自主创新能力与广泛的产业影响力。

以存换算思想在大模型推理中的落地

10

成果名称：

晶圆级AI芯片（集成电路学院尹首一团队）

成果简介：

在算力成为国家战略性资源的时代背景下，团队立足中国国情，研制了晶圆级大尺寸高算力芯片样机，并提出了国际首个晶圆尺度大芯片计算与集成架构方法学。该成果打通了从计算架构、互连体系到先进集成的完整技术链条，并验证了在国内低世代工艺条件下替代先进工艺算力芯片的全流程可行性。依托这一原创方法学，团队与国内多个集成电路龙头企业深度合作，形成了可复用的晶圆级PDK，推动关键工艺参数和设计规则首次落地产品线，标志着我国在大芯片互连、封装与制造环节具备系统化技术能力，为中国未来的高算力体系建设提供了全新的技术路线与产业基础支撑。

推荐理由：

该成果紧扣国家战略需求，围绕人工智能算力与先进工艺受限等重大问题取得了标志性创新进展。成果在关键技术攻关、体系化方案构建和工程验证方面成效显著，是我国算力提升在短时间内“立即起效”的有效路线，对提升我国核心芯片自主创新能力具有重要意义。

晶圆级芯片样机

来源：清华大学科研院