北京时间1月29日凌晨
北大共有4篇成果在Nature网站上线
分别是
北京大学化学与分子工程学院雷晓光团队合作解码的
人体内胆汁酸转运机制
北京大学人工智能研究院燕博南团队与合作者研发的
全柔性存算一体人工智能芯片
北京大学计算机学院黄铁军团队与合作者主导的
多模态大模型成果
北京大学物理学院赵宏政团队与合作者
在超导量子模拟平台实现可控预热化
今天凌晨
Science网站发表新一批成果
北大又有2篇在列
北京大学化学与分子工程学院雷晓光团队
实现了酰胺键的变革性生物合成
北京大学化学与分子工程学院彭海琳团队发布的
晶圆级超薄且均匀的范德华铁电氧化物
共计6篇成果
先后在Nature和Science上发表
其中化学学院雷晓光团队实现了两日连发，首次解析人源OSTα/β高分辨率结构
生命体内高效的营养循环体系，离不开关键“物流专员”——转运蛋白的精准协作。其中负责胆汁酸“回收”的OSTα/β蛋白尤为特殊，它必须由α和β两个亚基搭档才能工作，且不消耗能量即可完成转运，这种“双人协作、节能环保”的模式一直是极为重要的科学议题。
北京大学化学与分子工程学院雷晓光团队与合作者在Nature上发表的研究，成功破译了这位“物流专员”的运作密码。研究团队利用低温冷冻电镜技术（cryo-EM），首次解析了人源OSTα/β蛋白的高分辨率三维结构，发现它以一种独特的“2+2”异源四聚体形式存在，其紧密的亚基界面相互作用，大大增强了复合物的稳定性。
该研究回答了长期以来关于OSTα/β组装方式和转运机制的根本问题，为理解胆汁酸的跨膜运输提供了全新的结构框架，也为针对OSTα/β的靶向药物开发奠定了坚实的理论基础。
OSTα/β的结构和转运机制
全柔性存算一体人工智能芯片
当人工智能遇见柔性电子，未来的智能硬件将不再是冰冷的机器，而是能够弯曲、折叠，甚至与人体共融的“第二层皮肤”。然而，在这条充满想象的科技道路上，一直存在一个关键瓶颈：如何为这类柔性系统打造一个既能高效运行AI算法，又兼具超薄、可弯曲、高可靠性的“大脑”？
北京大学人工智能研究院燕博南团队与合作者，在Nature上发表了题为“A flexible digital compute-in-memory chip for edge intelligence”的研究成果，成功研制出世界首款基于量产工艺的大规模全柔性存算一体人工智能芯片“FLEXI”，为这一问题提供了突破性的答案。
FLEXI芯片的核心突破在于其独特的跨层级协同优化策略。团队通过工艺-电路-算法的深度协同，将高性能的数字存内计算技术首次成功引入柔性电子领域。
更令人惊叹的是其卓越的性能表现。这款厚度仅约25微米的芯片可承受超过4万次弯曲，在连续执行百亿次运算后仍能保持零错误。其独特的“一键部署”特性，让训练好的AI模型能一次性植入芯片，运行时无需重复写入权重，大大降低了功耗与延迟。
在实际应用中，仅1kb大小的最小版本FLEXI芯片就能实现心律失常检测（准确率99.2%）和人体活动识别（准确率97.4%）等复杂任务，展现出在可穿戴医疗、柔性机器人等领域的巨大应用潜力。
这项研究不仅攻克了柔性AI芯片的技术难题，更标志着我们向真正意义上的“环境智能”迈出了关键一步，为下一代智能系统的创新发展奠定了坚实的硬件基础。
生成式人工智能路线统一到自回归
生成式人工智能的技术路线之争，正迎来历史性的统一时刻，自GPT以来，“预测下一个词元”的自回归路线统治了语言模型，但在处理图像、视频等多模态任务时，业界长期依赖对比学习、扩散模型等专门路线。一个根本问题悬而未决：自回归是否可以作为通用路线统一多模态？
由北京大学计算机学院黄铁军团队与合作者完成，发表于Nature的研究给出了答案。这项我国科研机构首次主导发表于该刊的大模型成果表明，仅采用“预测下一个词元”这一种核心范式，即可直接训练出强大的原生多模态大模型Emu。它成功统一了文本、图像与视频的理解与生成，其性能可与针对特定任务设计的专用模型媲美。
Nature编辑评价指出，Emu3仅基于预测下一个词元（Next-token prediction），实现了大规模文本、图像和视频的统一学习，其在生成与感知任务上的性能可与使用专门路线相当，这一成果对构建可扩展、统一的多模态智能系统具有重要意义。
研究的突破性更在于其可扩展性。在后续的迭代版本Emu3.5中，通过大规模时序视频训练，模型实现了从“预测下一个词元”到“预测下一个状态”的能力跃迁，展现出对物理世界时空与因果关系的建模潜力，向着通用世界模型与具身智能迈出了关键一步。
这项研究简化了复杂的多模态系统设计，聚焦于统一的训练目标，在训练与推理阶段均展现出显著的扩展优势，为开发下一代原生多模态助手、世界模型及具身智能系统指明了清晰且可扩展的演进路径。
Emu3架构图
量子系统，可控预热化
驾驭量子系统，犹如在风暴中保持烛火不灭。现实中的量子比特极其脆弱，外界任何驱动或扰动都会使其迅速吸收能量、“升温热化”，最终丧失所有奇特的量子特性。这一“加热问题”是量子计算与量子模拟走向实用化道路上的核心障碍。
北京大学物理学院赵宏政团队与合作者在Nature上发表的研究，为这一难题提供了创新的解决方案。研究团队提出并实验验证：通过精心设计驱动场的内部频谱结构，可以为量子系统创造出一个受保护的“能量缓冲带”，从而显著延缓其热化进程。
实验平台及驱动方案设计
相关实验在“庄子二号”超导量子处理器上完成。研究人员跟踪了系统经历上千次驱动周期，并观察到一个持续存在的“预热化”阶段，在这一阶段中，系统能量吸收极慢，却能维持高度有序的量子状态。实验结果还验证了此前的理论预言：这种稳定状态的持续时间遵循普适的物理规律，而不依赖于系统的精细调节。
动力学演化以及热化时间标度率
这项工作不仅加深了人们对非平衡量子多体物理的理解，也为解决量子系统含时操控不稳定这一核心瓶颈问题提供了全新方案，为未来量子技术的发展奠定了重要基础。
全新生物催化策略，开启酰胺键的高效、绿色合成新时代
生物催化技术的演进，正迎来历史性转折。北京大学化学与分子工程学院雷晓光团队在Science上发表一篇研究长文，文章标题为“Engineered aldehyde dehydrogenases for amide bond formation”。他们发明了一种全新方式，通过重写酶的源代码，提出并验证了一种前所未有的生物催化策略，彻底颠覆了制造药物关键部件“酰胺键”的方法。
该策略对经典ALDH催化路径进行了根本重构。天然ALDH催化醛向羧酸转化的过程中，会短暂形成一个与活性半胱氨酸相连的硫酯中间体。该中间体在自然体系中被水分子迅速水解生成羧酸产物。研究团队提出，通过精准改造酶的活性位点结构并引入胺分子这一非天然底物，使胺类底物优先于水分子进攻该中间体，从而直接生成酰胺。基于这一设想，研究人员对ALDH中四个高度保守的关键氨基酸残基进行了理性突变。X射线晶体学结构解析表明，这些突变显著拓宽并疏水化了酶的催化口袋，为胺底物的进入和定位提供了有利条件。正是这一微环境的改变，使得原本天然的生成羧酸的反应路径被重新导向为新于自然的氧化酰胺化反应。
将醛脱氢酶改造为新于自然的氧化酰胺合成酶
在温和的水相条件下，OxiAm能够高效催化多种结构多样的醛与胺底物，展现出良好的底物普适性和化学选择性。与传统化学氧化酰胺化方法相比，该体系无需贵金属催化剂或有毒氧化剂；与已有生物酰胺合成方法相比，则完全摆脱了对羧酸底物、ATP 或高能酰基供体的依赖，代表了一种全新的生物催化反应类型。更具突破性的是，研究团队进一步将OxiAm与醇脱氢酶相结合，构建了两步酶级联反应体系。在该体系中，常见、稳定且来源广泛的醇类底物首先被氧化为相应的醛，随后在同一反应体系中直接转化为酰胺产物。这一设计使酰胺键的构建起点进一步前移至更低活化态的醇类原料，显著拓展了合成原料的选择空间。
新型化学酶法合成伊马替尼关键中间体
基于这一全新的“醇/醛逻辑”，研究人员对以电影《我不是药神》描述的抗白血病明星药物伊马替尼（格列卫）作为代表性的药物分子的合成路线进行了从头设计。与传统以羧酸为核心的合成路线相比，新策略在减少反应步骤、降低副产物生成以及提升整体原子经济性方面均表现出明显优势，展示了其在药物研发与工业制造中的现实应用潜力。
铋基铁电晶体管，实现低耗能新突破
铋基铁电晶体管的出现，使得未来芯片不再受限于传统硅基器件。然而，在这条实现新突破的必经之路上，如何建立一个兼具原子级平整界面、超薄厚度以及超高耐久性的铁电/半导体异质结构？北京大学化学与分子工程学院彭海琳教授研究团队，给出了答案。
彭海琳团队在Science上发表了一篇研究长文，文章标题为“Wafer-scale ultrathin and uniform van der Waals ferroelectric oxide”。他们成功研制出一种名为“α-硒酸铋”的新型高介电常数范德华铁电材料，攻克了兼容现有芯片工艺的晶圆级超薄膜制备难题。
过去的实际应用中，铁电层与半导体层之间的异质界面容易受损，难以完美融合。彭海琳研究团队另辟蹊径，利用自主开发的高迁移率铋基二维半导体Bi2O2Se晶圆材料，开发出一种精准可控的自氧化制备方法，首次建构了具有原子级平整界面和超薄铁电层（单晶胞厚度，~1纳米）的晶圆级铁电/半导体异质结构，巧妙解决了这一难题。
该工作基于研究团队自主开发的高迁移率铋基二维半导体Bi2O2Se晶圆材料，建立了精准可控的自氧化制备方法，首次构筑出具有原子级平整界面和超薄铁电层（单晶胞厚度，~1纳米）的晶圆级铁电/半导体异质结构，并构筑了工作电压超低（0.8V）、耐久性极高（1.5×1012次循环）的高速铁电晶体管，其综合性能全面超越了现有工业级铪基铁电体系。并成功构建出可动态重构的存内逻辑运算电路，在CMOS常规电压以下（＜1V）即可实现可切换的逻辑功能。
该类器件是目前已知工作电压最小、能耗最低且耐久性最优的铁电晶体管，标志着二维铁电器件性能达到了新的高度。此项成果构建了全球首个晶圆级二维铁电材料体系，突破了后摩尔时代非冯·诺依曼架构芯片在新材料合成与异质集成方面的关键技术瓶颈。
二维α-Bi₂SeO₅/Bi₂O₂Se铁电晶体管器件及性能
该研究不仅有力回应了“超越摩尔定律”路线下新型计算架构，与大规模神经形态计算系统在可扩展性、可靠性三维集成等方面的多重挑战，更为开发高能效先进芯片提供了突破性材料基石与技术路径。有望推动人工智能硬件向更高算力、更低功耗的方向持续发展。
信息来源： 北京大学融媒体中心
