编者按 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。入选亮点成果简介如下（展示顺序按成果第一完成人的姓氏拼音排序）：

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

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。研究为在有限温度下探索拓扑物质提供了新的实验手段，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。

亚埃米级光谱成像芯片“玉衡”

电子系方璐团队

传统光谱成像长期受制于分辨率与通量的固有矛盾。为攻克该难题，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2厘米×2厘米× 0.5厘米，在400-1000纳米宽光谱范围，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88赫兹快照成像能力，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。

重塑自激活NLR使植物广谱抗病

生命学院刘玉乐团队

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，可使植物对多种病毒完全免疫。该策略在模式植物和重要作物大豆中成功验证，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，该策略构建简单，抗性广谱持久且抗性强、难以被病原突破，具有高度普适性，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。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。

AI赋能多源遥感大数据时空融合

水利系龙笛团队

团队突破遥感水文的“时间–空间”权衡瓶颈，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。该成果引领了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。

问勇—昆仑戍边报国卫士群像

美术学院马文甲团队

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作品，体现思想政治教育与艺术实践融合的育人实效，作品社会影响广泛，实现了思想引领与艺术创造的双重价值。

高氢原子经济性的合成气制烯烃

化工系骞伟中团队

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。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条件。

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

交错磁体是目前发展新一代磁存储的理想材料，但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。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。该成果首次揭示了“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。

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

团队在7层MnBi₂Te₄器件中成功获得零场量子化霍尔电阻平台，系统揭示了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。该成果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，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。

以存换算：高性能大模型推理系统

计算机系武永卫团队

团队提出了“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。目前，相关核心技术已开源，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。

晶圆级AI芯片

集成电路学院尹首一团队

团队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。团队还与国内多家企业合作，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。

（本版图文由科研院提供）