量子技术发展中的材料创新与AI应用-新东方前途出国

量子技术的发展正在重塑医疗与工业领域的未来图景。从技术演进的角度看，该领域不仅推动了一系列技术突破，也带来了相应的市场机遇和对跨学科人才的广泛需求。

在医疗成像方面，量子技术的应用正逐步展开。据Precedence Research报告，全球量子传感医疗成像市场预计将从2025年的3.4423亿美元增长至2034年的6.6107亿美元，复合年增长率（CAGR）为7.52%。量子传感器因其较高的精度和灵敏度受到关注，有望实现更早期的疾病诊断，从而影响治疗策略与预后效果。例如，量子传感技术可用于癌症和神经系统疾病的早期识别，或通过无创方法进行三维心脏成像，以替代传统心电图和核磁共振检查。随着量子传感器逐步微型化，便携及无创检测设备有望提升医疗服务的可及性与患者体验。北美地区，尤其是美国，在量子技术应用方面处于相对领先地位，2024年占据39%的市场份额，其发展得益于较早的技术布局、充足的研发资金及科研基础。亚太地区则以9.2%的CAGR成为增长较快的市场，推动因素包括对量子医疗研究的持续投入及先进成像系统的推广。例如，GDQ Labs Pct Ltd于2025年8月开发出可检测人体心脏超微弱磁场的技术，OT Sense于同年2月获得600万美元融资以推进单细胞量子传感技术，这些进展表明该领域在精准医疗和个性化治疗方面具有潜力。

在工业材料领域，量子技术也展现出广阔前景。IDTechEx发布的《2026年-2046年量子技术材料：市场、趋势、参与者、预测》报告显示，超导芯片、光子集成电路和金刚石等关键材料预计到2036年将形成33.8亿美元的市场规模，到2046年可能达到189亿美元，CAGR约为23.1%。这一数据表明，量子技术正从理论研究阶段逐步进入产业应用阶段。

超导芯片作为量子计算和量子传感（例如SQUID和SNSPD）的核心组件，需通过微加工技术在半导体晶圆上实现超导金属或化合物的沉积。光子系统则借助光学与光子集成电路（PICs）操控单光子，在量子网络、光子量子计算及离子阱等领域具有重要作用。IDTechEx报告指出，新兴PIC材料平台如氮化硅、薄膜铌酸锂和钛酸钡，可能突破传统材料的性能限制，有助于开发更高性能、低能耗的设备。此外，纳米材料与金刚石（特别是人工金刚石中的点缺陷）也在商业量子传感器和计算机中显示出应用潜力。碳纳米管、量子点及二维/2.5D材料的研究正逐步扩展其在量子技术中的使用范围。

这些材料创新有助于改善量子计算、传感与通信设备的效率、能耗和噪声抑制能力。高校作为科研的重要推动力，在相关技术商业化过程中发挥作用。不少量子技术企业源自高校实验室，致力于将研究成果转化为实际应用。对于相关领域的从业者而言，理解关键材料的特性、应用背景以及高校在技术孵化中的作用，具有实际意义。未来，性能更高、能耗更低的量子设备可能带来多方面变革，其背后依赖的是材料科学的持续进展。

材料科学的交叉融合与可持续发展

在量子技术发展过程中，材料科学通过跨学科合作，为可持续发展和工业转型提供支持。该领域的发展也对具备多学科背景的人才提出进一步需求。

例如，宾夕法尼亚州立大学（2026USNews美国大学排名：59）材料研究所（MRI）设立的跨学科种子基金，鼓励开展具有较高风险和潜在影响力的合作研究，涉及生命科学、生物工程、材料与设备集成、极端环境材料及人工智能辅助材料发现等领域。这类基金通常用于支持早期探索性研究，有助于促进不同院系和研究所之间的协作，为科研人员建立合作关系及争取更大规模项目提供初步数据。

类似机制也在其他美国高校推行。犹他大学研究基金会（UURF）推出的“跨学科研究倡议”，支持以应用为导向、针对国家优先事项的研究，以提升全球竞争力并促进经济发展。该项目强调跨部门协作，鼓励早期职业教师参与，并引入与行业或外部合作伙伴的资金配套机制，以促进成果转化。哥伦比亚气候学院的种子基金则聚焦于气候变化，资助领域涵盖土地管理、生态系统服务、城市可持续性和灾害评估等。这些举措反映了美国高校在推动跨学科研究、激励创新以及应对全球性议题方面的努力。

材料研究如何推动可持续工业解决方案，也受到广泛关注。麻省理工学院（MIT）利用机器学习框架，探索水泥的替代材料，以降低建筑行业的碳排放。水泥生产是全球温室气体排放的主要来源之一，年排放占比超过6%，主要源于石灰石煅烧和熟料生产过程的高能耗。MIT研究团队通过自然语言处理（NLP）技术分析科学文献，筛选出超过14,000种候选材料，并借助神经网络模型预测其反应活性。研究表明，一些未被充分利用的材料，如建筑拆除废料、城市固体废弃物焚烧灰烬和部分矿山尾矿，理论上可替代全球高达68%的水泥产量。此外，研究还识别出25种天然岩石类型，经机械活化后具备类似水泥的反应活性，为缺乏工业副产品的地区提供了可行方案。

工业界也在通过材料创新应对气候变化。例如，埃克森美孚投入研发资源推进碳捕获、低排放燃料和先进材料开发，其研究重点包括基础科学和工程问题，以推动可规模化应用的解决方案。该企业的科学家致力于新催化与分离材料、低能耗工艺、高性能材料以及二氧化碳捕获和储存技术的改进。埃克森美孚与全球80余所高校、多个能源中心及国家实验室合作，共同推进甲烷排放检测与建模、二氧化碳捕获与储存、工艺电气化等能源转型相关领域的研究。例如，在碳管理方面，该企业与三菱重工合作部署二氧化碳捕获技术，并开发新一代碳酸盐燃料电池；在性能材料方面，研究新型热固性材料、热塑性材料、润滑剂以及电动汽车电池负极所需的合成石墨。这些案例表明，跨学科合作在加速材料发现与应用、推动可持续工业发展方面具有重要作用。

人工智能在材料发现与芯片设计中的影响

人工智能技术的发展正在改变材料科学与芯片设计的研究范式。这一趋势不仅体现为技术手段的升级，也反映在研究方法的转型中。

近年来，出现了一批以人工智能为驱动的材料发现实验室。Lila Sciences、Periodic Labs和Radical AI等初创企业致力于通过自动化实验提高研发效率。传统材料研发周期长、成本高，而人工智能技术可在一定程度上加速新材料的合成、测试与优化流程。例如，Lila Sciences在研究人员指导下使用AI设计实验、分析结果并提出优化方案；Periodic Labs则侧重通过大型语言模型整合计算与实验数据，为化学家和物理学家提供化合物配方及测试建议。

人工智能在识别新型电池材料、碳捕获技术、绿色氢制备、高温超导体以及量子计算与AI硬件所需的先进半导体等方面展现出潜力。DeepMind的AlphaFold2在蛋白质结构预测方面的进展，以及ChatGPT的成功，推动了人工智能在科学领域的应用热情。尽管存在对部分研究成果实际价值的讨论——例如2023年有关“数百万种新材料”的发布被指包含大量理论结构或微小变体——但这也促使更多企业将计算与实验方法结合，通过自动化及AI辅助的高通量合成，系统性地开展实验与数据分析。劳伦斯伯克利国家实验室的科研人员指出，人工智能的价值在于整合科学文献与实验数据，捕捉研究中的隐性知识，以优化实验策略。对于从业者而言，熟悉人工智能工具及跨学科知识将有助于适应这一趋势。

在芯片设计方面，人工智能与材料科学的结合正在帮助克服传统硅基器件的限制。随着摩尔定律逼近物理极限，以及AI、5G/6G通信、电动汽车与物联网对高性能、低功耗设备需求的提升，新材料逐渐受到关注。

宽禁带半导体（如氮化镓和碳化硅）、二维材料（如石墨烯）和铁电材料等，正在推动电子设备性能的提升。氮化镓适用于高频开关和快速充电场景，碳化硅则用于高功率应用如电动汽车和可再生能源。这些材料可实现更高的电子迁移率、更好的散热与更低的能耗，满足AI芯片、通信设备和电动汽车的需求。

二维材料如石墨烯和过渡金属二硫化物（TMDs）具备优异的导电性和可调性能，可用于超高速晶体管、柔性电子和量子计算。铁电材料则为非易失性存储与低功耗逻辑器件提供可能。这些材料的进展不仅提升了芯片性能，也拓展了电子设备的功能，如柔性显示、高性能传感器和高频通信系统。

人工智能通过加速材料模拟、实验规划与数据分析，在新材料研发中发挥重要作用。例如，劳伦斯伯克利国家实验室利用人工智能算法推荐新材料组合，再通过机器人进行制备与测试，缩短了电池与电子材料的验证时间。未来，芯片设计可能呈现异构集成趋势，结合硅、氮化镓、二维材料与铁电材料等多种技术，以持续提升设备性能。关注半导体领域的新材料进展与人工智能应用，有助于把握行业技术发展方向。

高校在材料与量子科学研究中的作用

美国高校在材料科学和量子技术研究中发挥着重要作用，成为推动创新生态发展的关键力量。斯坦福大学、杜克大学、耶鲁大学、哈佛大学等机构在量子信息处理、新材料、先进传感与工程等领域持续产出研究成果。例如，斯坦福大学通过Q-FARM等计划促进量子领域的跨学科合作；杜克大学量子中心专注于囚禁离子量子技术；耶鲁大学量子研究所在量子信息、材料与传感方面处于较领先地位；哈佛大学量子倡议获得较多资金支持，并与工业界保持合作，培养了众多科研人员。

这些高校通过设立研究中心（如芝加哥大学普利兹克分子工程学院和芝加哥量子交易所），吸引联邦与行业资金，为量子科学的长期发展提供支持。一些高校还推出针对早期职业教师的资助计划，例如加州大学圣迭戈分校雅各布斯工程学院的“二二二”项目，资助来自两个不同实验室的两名研究生进行为期两个季度的合作，以促进跨学科研究和青年学者的职业发展。这类机制有助于科研人员在跨学科环境中建立合作，为后续争取研究资金奠定基础。从行业角度看，此类投入有助于培养具备多学科背景的创新人才，支持科研竞争力的提升。未来，材料科学与量子技术预计将继续向更高效、更精细和更智能的方向发展，高校仍将在相关技术孵化与人才培养中扮演重要角色。