美国大学科研资金的现状与挑战
在联邦科研资金面临不确定性的背景下，普林斯顿大学（2026USNews美国大学排名：1）等机构通过战略性资源配置，持续维持科研创新能力。这一过程体现了在外部支持波动情况下依托机构策略与多元资金以推动科研发展的路径。
普林斯顿大学近期宣布，通过Eric and Wendy Schmidt变革技术基金对四项具有较高创新性的研究项目提供资助。该基金旨在支持可能带来实质性技术突破的研究，区别于渐进式改进型项目。在联邦资金存在波动甚至阶段性停滞的背景下，此类私有资金的投入为关键科研方向提供了重要支持。
首批受资助项目由计算机科学助理教授Ellen D. Zhong与化学教授Mohammad R. Seyedsayamdost共同牵头，致力于开发用于自动化识别小分子结构的AI系统。小分子广泛存在于激素、维生素和多种已获FDA批准的药物中，其结构解析长期以来依赖耗时的人工分析。该AI工具有望显著提升效率，对药物研发流程可能产生重要影响。
第二项研究由研究生院院长Rodney Priestley和创新副院长Craig Arnold主持，聚焦于开发用于下一代电池和电子产品的柔性材料。该团队致力于研究水凝胶电解质，以提升电池的可持续性、安全性，并拓展其在可穿戴设备、电动汽车及软体机器人等领域的应用潜力。
第三个项目由Catherine Peters教授、Satish Myneni教授和Emily Carter教授共同领导，旨在加速天然氢的生成，为清洁能源提供新的可能。目前工业制氢仍较多依赖化石燃料，而天然氢作为一种地质过程中自然形成的能源形式，如能实现规模化开发利用，可能为国家能源系统脱碳提供重要路径。
第四项研究由Curtis Deutsch教授和Noelle Lucey负责，计划部署名为SeaWASP的水下机器人以监测珊瑚礁生态健康。珊瑚礁被视为海洋生态系统的重要指示体，但因监测成本高、操作复杂，对其系统性认知仍较为有限。该低成本自主机器人能够在恶劣环境下执行高精度数据采集，有助于科学家更全面评估珊瑚礁状态并制定相应保护策略。
这些项目显示出普林斯顿大学在自然科学与工程领域的研究能力，以及其在应对全球性议题方面的科研布局。在当前联邦资金存在不确定的背景下，私有基金的支持为科研活动提供了缓冲，保障了一批前沿项目得以持续推进。这表明，多元化的资金来源对维持高校科研活力具有重要作用。
普林斯顿大学的创新驱动：Schmidt基金的战略部署
这些项目显示出普林斯顿大学在自然科学与工程领域的研究能力，以及其在应对全球性议题方面的科研布局。在当前联邦资金存在不确定的背景下，私有基金的支持为科研活动提供了缓冲，保障了一批前沿项目得以持续推进。这表明，多元化的资金来源对维持高校科研活力具有重要作用。
以下将分别探讨这些项目的技术内容与其潜在社会影响。
首项关于AI识别小分子结构的研究，致力于以计算机系统解读核磁共振（NMR）谱图，并实现小分子结构的自动判定。小分子在生物调控及药物功能中扮演重要角色，传统NMR分析方法依赖专业人员投入大量时间，且对复杂分子存在解析难度。
该项目计划通过深度学习构建大规模NMR谱图数据库，训练AI模型从一维NMR数据中推断分子结构。此前团队已在肽类分子中完成初步验证，目前拟将方法扩展至更广泛的小分子类别，并开发可纳入环境因素的新型算法。若该算法实现并开源，可能对药物发现领域产生显著影响，有望提升新药筛选与优化效率，缩短创新药物研发周期。
在AI辅助药物研发方面，已有其他研究团队发表相关进展。例如，《Communications Chemistry》于5月31日发表的文章指出，结合NMR和AI的方法（NMR-SBDD）能够更精确刻画分子间相互作用，尤其在处理柔性蛋白和动态分子行为时显示出优势。文章强调，将实验NMR数据与计算工具（如分子动力学模拟及AlphaFold等深度学习模型）结合，有助于构建更可靠的结构集合，推进对蛋白质-配体复合物的理解。
《Technology Networks》在6月30日关于“自动化结构验证”的报道也提出类似方向。文章称，自动化结构验证（ASV）正在改变制药研发中化学结构验证的传统工作流程。此前，人工验证单个NMR谱图约需20分钟，而ASV可将时间缩短至1-2分钟，效率提升约90%。一些制药企业已开始采用ASV系统进行质量控制，并探索结合生成式AI与其他分析技术，以实现全自动结构验证。这与普林斯顿大学的研究目标相一致，即通过AI优化传统化学分析流程，提升药物研发的效率和可靠性。
此外，麻省理工学院（MIT）与麦克马斯特大学的研究人员于10月3日在《MIT News》报道中提出，利用生成式AI模型DiffDock在较短时间内确定了新抗生素enterololin的作用机制，该抗生素可特异性抑制与克罗恩病相关的肠道细菌，且对有益菌影响较小。DiffDock能够高精度预测小分子与蛋白质的结合模式，显著缩短药物机制研究周期，同时降低研究成本。这表明AI在药物发现与机制研究中具有广泛的应用潜力。
第二项关于柔性电池材料的研究聚焦于能源存储领域的关键问题。锂离子电池在安全性能、使用寿命及环境影响方面仍存在改进空间。水凝胶电解质因其柔性和安全性，适用于柔性电子设备，但现有水凝胶在机械强度、低温稳定性及与非水体系电池的兼容性方面仍存在局限。
该团队计划采用“深共熔溶剂”（Deep Eutectic Solvent）替代水来制备水凝胶，以提升其结构强度与温度稳定性，扩大其适用环境范围，并将此类改良水凝胶应用于锌基与锂基电池原型中进行测试，评估其商业化前景。如研究成功，可能推动柔性电子设备、电动汽车及软体机器人等领域的技术发展。
其他机构也在开展相关研究。例如，《Nature Communications》于10月21日刊登的一项由深圳大学与清华大学团队合作的研究，介绍了一种无氟凝胶聚合物电解质（PVM-GPE），可提高锂金属电池的稳定性和电化学性能。该无氟设计不仅降低环境影响，还能在锂金属表面形成富含氧化锂的固态电解质界面（SEI），抑制锂枝晶生长，使电池在800次循环后仍保持84.7%的容量。
《Journal of the American Chemical Society》在8月21日报道了南开大学团队开发的“氟化低共熔凝胶电解质”（DEGEs），将锂金属电池的寿命延长至9000小时以上，且在大尺寸软包电池中表现出较高安全性，通过针刺及热失控测试。这些研究表明，通过电解质材料创新解决电池安全与寿命问题具备可行性。
普林斯顿大学的研究以“深共熔溶剂”优化水凝胶电解质，致力于应对现有技术在可持续性、柔韧性与温度稳定性方面的不足。该绿色溶剂的应用符合环保趋势，也为开发更安全、耐用的柔性电池提供了新的可能路径。
第三项天然氢生成研究致力于探索地质来源氢气的开发利用。当前氢能虽被视为清洁能源，但其工业生产仍难以完全摆脱化石燃料依赖。天然氢通过地质作用自然形成，如能实现经济高效的开采，将为能源脱碳提供重要路径。
该研究重点包括：优化铁矿物氧化反应条件以提高产氢效率；从分子水平分析产氢反应的动力学与热力学特性；探索天然氢生成与二氧化碳矿化结合的技术路径，以期实现负碳排放的氢能生产。若成功，该技术可能降低清洁能源的生产成本，并对全球能源结构产生重要影响。
天然氢近年来受到较多关注。《Journal of Petroleum Technology》在9月15日的文章中指出，全球氢能需求预计到2050年将增长五倍，从9000万吨增至5.4亿吨，因此寻找可持续、低碳的氢源尤为迫切。天然氢形成主要通过蛇纹石化作用（水与富铁矿物反应）和热解作用（有机质高温分解）实现，其开采需满足特定地质条件，如生成源、迁移路径、储层及密封层等。
《Live Science》在10月2日的报道中引用美国地质调查局（USGS）地球化学家Geoffrey Ellis的估算，提出地壳内天然氢储量或可满足全球能源需求数万年。即使仅开采其中2%，也可替代现有化石燃料使用约200年。USGS于2025年1月发布了美国本土潜在氢储层分布图，为勘探活动提供参考。
普林斯顿大学团队对天然氢生成与二氧化碳矿化结合的研究体现了较强前瞻性。如能实现负碳排放的制氢过程，将为应对气候变化提供新的技术选项。该研究不仅依赖对地质过程的深入认识，还需配套的工程技术以优化自然反应过程。
第四项水下机器人项目旨在通过SeaWASP系统提升珊瑚礁监测能力。珊瑚礁生态系统面临气候变化与海洋污染等多重压力，但受限于监测成本与操作难度，对其健康状态的系统性评估仍较为不足。
SeaWASP为一款低成本自主水下机器人，可在复杂沿海环境和风暴条件下完成高精度水文数据采集，并通过机器学习算法分析局部环境变化与海洋气象条件之间的关联，绘制珊瑚礁压力源分布图，进一步构建栖息地模型以评估珊瑚礁健康状况并预测未来变化，为保护策略的制定提供科学依据。
其他机构也在开展类似探索。《Tech Informed》在3月报道了澳大利亚采用的微型自主水下航行器（AUV）Hydrus，通过高分辨率3D可视化技术记录珊瑚白化与退化状况。该设备重约7公斤，支持单人部署，将勘测成本降低约75%，并可基于采集数据生成珊瑚礁海底的3D数字模型，支持长时序退化监测。
《GoodGoodGood.co》在10月2日报道了加拿大一名15岁青少年设计的仿生“海龟机器人”，该设备模仿海龟游动方式以减少对水生环境的干扰，并搭载AI视觉系统，能够以较高准确率量化珊瑚健康状况与白化现象。
《IEEE Spectrum》在1月21日介绍了中国开发的一款水下机器人，采用扁平机身与特殊螺旋桨系统，实现在海底上方稳定悬停，避免沉积物搅动，保障成像质量。该设备可在距海底20厘米高度巡航，显著提升图像清晰度。
相比现有技术，SeaWASP系统在成本控制、环境适应性及数据分析方面呈现一定优势。其低成本特性可帮助更多研究机构开展珊瑚礁监测，扩大观测覆盖范围；在恶劣天气与复杂地形下的作业能力解决了现有设备的部分局限；结合机器学习进行数据分析，有助于识别局部变化与宏观条件之间的关联，支持适应性保护策略的制定。该系统综合了工程设计与智能分析能力，为珊瑚礁保护提供了新的技术方案。
科研生态的韧性：创新技术在多重挑战下的发展
尽管普林斯顿大学通过Schmidt基金等私有资金展现了其在科研维持上的适应性，但联邦科研资金的不确定性对美国大学及国家科技发展的影响仍需关注。
首要影响体现在科研人力资源方面。许多博士生、博士后及研究人员的薪酬依赖联邦科研项目拨款，资金波动可能对其生计构成压力，并影响其长期职业选择。在人工智能、量子科学、半导体等国家战略领域，人才流失可能削弱科研延续性与国家技术竞争力。普林斯顿大学校长Eisgruber曾表示，此类不确定性可能构成“自红色恐慌以来对美国大学的最大威胁之一”。
为此，多所大学正积极探索多元化资金渠道，如私有基金、校友捐赠及企业合作等，以弥补联邦资金缺口，保障关键科研项目的延续。然而，私有资金规模通常难以完全替代联邦支持，且过度依赖非公共资金可能对学术研究的独立性与自由度带来潜在影响。Eisgruber校长曾强调“捍卫学术自由”的重要性，并指出政府在资金附加条件中可能构成对学术自由的干预。
应对上述挑战需加强政府与大学之间的政策协同，鼓励长期稳定、可预期的科研资金投入。以CHIPS法案为例，其执行过程中的波动为科研人员带来不确定性，表明政策制定与实施需更具连贯性与前瞻性。此外，在全球性挑战日益增加的背景下，通过国际合作汇聚科研资源，共同应对气候变化、疾病防治等议题，既可减轻单一国家的资金压力，也有助于加速科学发现与技术应用。 在科研资金环境存在不确定性的情况下，普林斯顿大学通过Schmidt变革技术基金等策略性资源部署，支持了一批具有突破潜力的科研项目，显示出机构在应对资金波动时的适应能力与长远视野。创新技术对应对全球性挑战（如气候变化、疾病防治与能源转型）具有重要作用，而大学在科研人才培养与前沿探索中扮演关键角色。
展望未来，政府、私营部门与社会各界可通过协同努力，为大学科研提供更持续与稳定的支持，以保持科技创新能力，并为应对社会挑战提供基于科学的解决方案。
