血管信息与健康工程是生命科技时代守护国民健康、破解血管疾病难题的核心支撑，是连接前沿科技与民生福祉的重要桥梁，更是建设健康中国、实现全民健康长寿的战略基石。

热带气旋的路径、强度和结构受到不同尺度大气过程共同影响，往往难以由同一套模型同时准确预测。谷歌DeepMind团队开发的人工智能（AI）模型WeatherNext Cyclones（WN-C），在多项业务化测试中改善了热带气旋路径和强度预报，并将达到同等路径预报精度的时间平均提前1天以上。2026年8月6日，相关研究成果在线发表于《Nature》。

长期依赖珍稀植物提取的抗癌药原料，有望找到新的微生物制造路径。首都医科大学中医药学院胡雅婷团队联合中国中医科学院黄璐琦团队，通过改造酿酒酵母，实现了依托泊苷和替尼泊苷共同直接前体的从头生物合成。2026年7月30日，相关成果发表于《Science》。

森林葱蜗牛能够分泌5种外观和力学性能截然不同的黏液：帮助爬行的润滑黏液、将壳口固定在物体表面的黏附膜、冬眠时封闭壳口的休眠膜，以及受到威胁时释放的黄色黏液和泡沫黏液。德国马克斯·普朗克胶体与界面研究所Mariella Gabler、Franziska Jehle等发现，这些材料并非来自5套不同配方，而是由相近的蛋白质和钙基组分经过浓度调节、交联、矿化及结构加工形成。2026年8月6日，相关成果发表于《Science》。

高能同步辐射光源（HEPS）坐落于北京怀柔科学城，是中国首台、亚洲首个第4代同步辐射光源，被誉为探测微观世界的“超级显微镜”。项目历经6年半建设，HEPS加速器、光束线站顺利完成工艺测试，全部性能参数达到或优于验收指标，综合性能跻身国际同类装置第一梯队。

高产是玉米生产领域中永恒的核心议题，然而，传统高产路径主要依赖增加种植密度，这一模式正逐渐逼近生理极限。中国农业科学院作物科学研究所侯鹏研究员团队在西藏林芝调研发现，玉米双穗现象较为普遍，这为挖掘单株生产潜力提供了启示。

受北极快速变暖影响，西伯利亚地区冻土退化与野火频发导致甲烷排放激增，使其成为全球甲烷排放增长的重要热点。中国科学院大气物理研究所朱思宏、刘毅与英国爱丁堡大学Paul I. Palmer等综合卫星、地面观测和大气反演发现，2010—2023年，西伯利亚生长季甲烷排放增加1200±190万t，平均每年增长约5%，到2023年的排放增幅已超过2010年的2倍。8月6日，相关研究成果发表于《Science》。

肠道上皮不断更新，却能长期维持不同类型细胞的相对比例。华中科技大学同济医学院郭峥团队发现，果蝇肠道干细胞并非完全随机决定子代细胞命运，而是通过表观遗传变化记录自身分裂次数。2026年7月30日，相关研究成果发表于《Nature》。

人工智能已经能够设计单个蛋白质和基因，它能否进一步“写出”一套可以运行的完整基因组?斯坦福大学与Arc研究所团队利用基因组语言模型Evo生成完整噬菌体基因组。在人工合成并测试的285个设计中，16个能够感染大肠杆菌并产生后代。2026年8月6日，相关研究成果发表于《Science》。

美国弗吉尼亚理工大学刘国良团队联合得克萨斯农工大学、加州理工学院等机构，开发出一种低温化学转化方法，可将废聚氯乙烯（PVC）制成高性能聚α-烯烃（PAO）润滑基础油。8月5日，相关研究成果发表于《Nature》。

中国科学技术大学常进团队利用“悟空号”暗物质粒子探测卫星（DAMPE）9年的观测数据，获得10 GeV/n~2TeV/n能段的宇宙线镍核微分通量谱，将镍元素能谱测量首次拓展至TeV/n量级。7月28日，相关研究成果发表于《Physical Review Letters》。

复旦大学等机构科研人员开发出一种高压固相聚合方法，可将双核金配合物直接转化为以金原子为主链的聚合物。材料中的金原子通过Au—Au键首尾相连，平均每条链约含108个金原子。

美国出台了一项新政策，旨在降低联邦资助的危险病原体研究带来的风险。该政策在科学界引发了褒贬不一的评价。即使一些支持加强监管的科学家也担心，其中含糊不清的措辞非但不能明确政府将资助哪些研究，反而可能使相关规则变得更加复杂。西藏林芝调研发现，玉米双穗现象较为普遍，这为挖掘单株生产潜力提供了启示。

近年，全国性极端强降雨事件增多，暴雨诱发的泥石流灾害引起了科学界和社会公众高度关注。传统数值模型能够计算泥石流的路径、流速和流深，却常需较长时间反复求解，难以满足滚动预警需要。中南大学韩征团队及其合作者构建了时空解耦的泥石流动力过程AI代理模型，把真实复杂沟道中的一次140 s过程仿真压缩到8~14 s。

脑机交互（brain−computer interface，BCI）是一种实现脑组织与外部设备之间信息双向传输的前沿技术。广义而言，“脑组织”不仅包括人脑本体，也涵盖体外培养的类脑器官等人工构建的神经组织模型。通过对脑组织结构与功能状态的精准感知与动态反馈，脑机交互正逐步成为推动神经科学实验范式革新与类脑智能探索的重要技术路径。然而，当前类脑器官的体外培养仍依赖人工操作，存在稳定性与一致性不足等问题；同时，主流脑机交互技术多局限于单一模态的数据采集与处理，难以实现复杂神经网络活动的多维度解析。针对上述问题，提出一种集成了闭环全自动类脑器官培养、神经电生理交互、原位基因检测与光学成像4大模块的高通量多模态脑机交互平台。系统阐述了该平台涉及的关键技术与系统整合策略，分析各模块的优势与瓶颈，提出可行的技术融合路径，并展望该平台在类脑计算以及脑疾病的机制解析、药物筛选、精准医疗等领域的潜在应用前景。

人工智能（artificial intelligence，AI）正将材料研发推向“数据驱动”新范式，数据是AI赋能材料（AI for Materials，AI4M）成功的关键基础，当前的最大瓶颈是缺乏“机器随手即用”的高质量数据集。2025年发布的美国“创世使命”（Genesis Mission）专项行动和英国《人工智能赋能科学战略》（《AI for Science Strategy》）均把协同运行的“高质量科研数据集+超级算力”列为国家级战略基础设施。中国《新材料大数据中心总体建设方案》亦明确提出整合全国力量，构建全球最丰富的材料数据基础设施的发展战略，以此支撑AI赋能的原始创新与产业应用。然而，数据集只是更大的信息整体的一个子集，是构建者科学认识的反映，带有天然的局限性。当前有效的数据集，未来不一定适用。系统分析了AI 对材料数据内容与形式的新要求，提出面向AI时代的材料数据基础设施，应以全信息数据池为根、高质量数据集/语料库为叶，构建可持续演进的“数据树”。通过对根资源前置标准化，实现原始数据的多次复用与多用途复用，以满足专用模型与通用大模型不断发展的需求。设计了一种模块化可组装数据模型，提出了相应的标准化原则与路径，以解决由材料数据参量的多样性与多变性带来的标准化难题。建设国家级材料大数据资源基础设施是一项长期性的事业，关系到中国新材料领域的长远发展。须做好前瞻性的规划，既立足当下，做好数据集，解决眼前的急需，更要放眼未来，做好数据源，为未来的发展留出足够空间。因此，具有公益与公共属性的材料数据基础设施应具有“池仓一体”的构架，兼顾数据集与全信息数据池，平衡当下与长远。

随着电动汽车产业快速发展，对动力电池的安全性、能量密度和使用寿命提出了更高要求。然而，时有发生的热失控事故暴露出传统电池管理系统在早期故障预警和主动防护上的不足。智能电池技术因此应运而生，通过集成多源传感器、边缘计算单元与智能算法，实现从被动防护向主动安全的转变。以电动汽车热失控为问题导向，围绕材料本征安全、制造与感知体系、智能管理3条路径，系统分析了智能电池的关键技术，包括高能量密度和高安全性材料研发、长寿命材料优化、精密制造工艺及智能传感架构，并阐述了智能电池管理系统在故障诊断、状态预测和自适应优化中的关键功能。展望未来，智能电池技术将朝着更高智能化与绿色化方向发展，为电动汽车提供安全高效的能源解决方案。

随着全球工业化进程加快及化学品广泛使用，新污染物因其种类繁多、环境行为复杂及潜在生态与健康风险，逐渐成为环境科学领域亟需关注的重要问题。然而，现有检测技术在覆盖范围、灵敏度及风险表征能力方面仍存在局限，难以满足新污染物识别与评估的实际需求。以提升新污染物检测与风险解析能力为目标，系统综述了相关检测技术的研究进展与发展趋势；重点梳理了复杂环境样品前处理、色谱分离及质谱检测等关键技术的最新突破，总结了靶向分析、可疑筛查与非靶向分析相结合的数据解析策略，以及传感器技术在快速检测中的应用；阐述了基于生物效应响应的检测方法及效应导向分析在污染物识别与风险评估中的重要作用，并探讨了大数据驱动下的新型检测范式；在此基础上，围绕未知污染物结构确证、效应归因、暴露表征与风险判定等关键环节，系统分析了当前新污染物检测领域在证据链构建与科学决策支撑方面面临的核心挑战；对未来新污染物检测技术向多技术融合、智能化与标准化方向发展的趋势进行了展望，以期为新污染物的监测与科学管理提供理论依据与技术支撑。

生物气溶胶包含具有感染性和致病性的微生物，大型医院、垃圾处理厂和养殖场等是其排放的重要场所，其从业人员长期暴露在高浓度的生物气溶胶中存在一定健康风险。通过梳理生物气溶胶健康风险评估的相关研究进展，整理归纳现有生物气溶胶健康风险的评估方法，发现非致癌健康风险存在计算方法不统一、照搬国外化学物质评估方法、缺乏本土化暴露参数、参考暴露剂量缺失等问题，导致其结果缺乏科学性且无法进行对比。基于目前研究现状，提出生物气溶胶非致癌健康风险评估需统一风险计算方法、采用本土暴露参数、研究相应剂量效应关系，推导本土参考暴露剂量（RfD），并加快制定相关标准规范，有利于准确评估生物气溶胶的健康风险。

空气污染作为全球可持续发展面临的首要环境健康风险，其相关疾病负担在人口老龄化与快速城市化背景下持续加剧。系统剖析了中国大气污染治理从“快速改善”迈向“攻坚深水区”的时空演变规律、健康风险转型特征及治理范式变革需求。研究发现，自《大气污染防治行动计划》实施以来，重点区域PM_2.5年均浓度虽大幅下降，但治理正面临PM_2.5与臭氧复合污染加剧、传统监测模式难以捕捉个体精准暴露等新挑战。机理研究表明，超细颗粒物（ultrafine particles，UFPs）可跨越多重生物屏障，并通过激活下丘脑−垂体−肾上腺（hypothalamic–pituitary–adrenal，HPA）轴诱发系统性炎症与神经内分泌紊乱，导致健康风险向“隐形化”与“系统化”转型。面对挑战，中国治理体系亟待从以“污染物浓度控制”为核心的1.0阶段，向以“人群健康风险防控”为核心的2.0阶段转型。为此，提出构建“污染—暴露—疾病”智能预警与协同治理框架（intelligent health risk governance framework，IHRG），通过融合全息感知网络、暴露组学大数据与人工智能驱动的数字孪生映射技术，建立覆盖“国家−区域−个体”的多层次智慧治理路径，以期为系统防控环境相关疾病、协同推进“美丽中国”与“健康中国”建设提供科学依据，也为面临类似挑战的其他国家提供参考。

污水流行病学已成为全球公共卫生监测预警的重要手段之一，中国自引入污水流行病学以来，其应用领域已从毒品滥用监测拓展至新污染物暴露评估、病原体预警及人群健康监测等。然而，中国污水流行病学在实际应用中仍面临诸多关键挑战，影响监测准确性与推广应用。系统梳理了中国污水流行病学在成瘾性物质监测、新污染物健康风险评价、传染病预警及生活方式评估等方面的研究进展。剖析了方法学不确定性与隐私伦理等关键制约因素，并基于“十五五”规划需求，提出涵盖监测网络下沉与标准化样本库建设、人工智能驱动的多源数据整合，以及传染病预警与耐药性监测响应提升的未来框架，旨在推动该技术的规范化应用与纵深发展。

微塑料作为全球水环境中广泛存在的新污染物，其潜在的生态风险备受关注。同时，藻类是水生态系统重要的初级生产者，易与微塑料发生异质聚集，进而改变微塑料的环境行为，最终影响其生态效应。系统综述了微塑料—藻类异质聚集的研究方法、形成机制、迁移规律及其关键影响因素。现有研究主要基于微观表征技术和理论计算模型来揭示聚集体的结构特征和形成过程。微塑料与藻类的异质聚集是由物理吸附、化学键合与生物分泌共同驱动的动态过程，聚集体的形成改变了微塑料的密度、表面性质及赋存形态，进而影响微塑料在水体中的垂直沉降与水平迁移。微塑料和藻类的聚集迁移行为主要受微塑料属性、藻类特征及水环境因子的共同影响。未来研究应加强生物–物理–化学过程的耦合建模，发展原位多尺度观测技术，以深化对微塑料–藻类相互作用机制的理解，为水生态系统中微塑料污染的风险评估与生态管理提供科学依据。

空气氧氧化交叉偶联是最重要和经济的偶联反应之一，使用空气作为可持续的外部氧化剂，通过C—H键的氧化偶联能够构建C—C和C—X（X = N, O, S或P）键，可以在杂环化合物中有效地引入新官能团，对开发药物和农用化学品以及功能材料具有实际价值。综述了空气氧参与的C—H键氧化交叉偶联反应研究进展，重点聚焦含氮杂环化合物的合成体系，分别阐述镍、钯、铜、铁等过渡金属催化及无金属、光催化体系下，杂环化合物的C—C、C—N、C—P键构建新方法，总结各类催化体系的反应特征、底物适用性与反应机理，同时梳理稀土催化杂环与醚类偶联、醛基交换酰胺化新反应等研究成果。环境特别友好的空气氧化反应有望在工业生产方面得到进一步应用。

固态锂电池技术是有望突破当前锂离子电池技术发展瓶颈，实现“革命性创新”的新兴技术，是各大国抢占“下一代锂电技术”制高点的关键领域。对全球固态锂电池专利技术进行分析，有助于把握该领域技术的国际竞争态势，识别关键技术壁垒与发展机遇，为中国相关技术、产业实现高质量发展和高水平安全提供支持。基于IncoPat专利数据库的检索结果，综合运用文本挖掘KeyBERT算法、CiteSpace可视化分析与合作专利分类（cooperative patent classification，CPC）分析等方法，从专利数量、质量、技术主题等角度展开深入研究。结果表明：该领域的专利技术主要来自中国、日本、美国、韩国；中国的技术成果数量处于绝对领先地位，但技术集成度、技术影响力仍存在不足，法律保护范围相对偏窄、专利权稳定性有待提升，且中国主体的专利布局主要局限于本国，国际专利布局的充分度以及对全球市场的影响力较为有限；各主要国家的研发主题和路径有着不同的侧重点。最后，从3个方面提出促进我国固态锂电池技术创新发展的建议：明确攻关方向，占领技术竞争的关键阵地；强化专利布局与标准构建，增强国际话语权；拓展合作交流，聚合创新要素。

北京谱仪Ⅲ（Beijing Spectrometer Ⅲ，BESⅢ）是运行在陶−粲（τ−charm）能区的国际领先多功能粒子探测器，依托北京正负电子对撞机（Beijing Electron Positron Collider, BEPC）及其升级装置BEPCⅡ，是中国高能物理研究的旗舰实验装置。本研究采用计量分析方法，系统对比BESⅢ与国际主要高能物理实验的科研产出与国际合作网络。研究数据来源于INSPIRE−HEP和arXiv.org数据库，覆盖2010—2024年期间的论文发表情况。研究结果表明，BESⅢ在陶−粲物理领域具有显著的国际领先地位，贡献了全球61%的相关领域论文发表数量。论文产出呈现稳步增长态势，从2010年的321篇增长至2024年的662篇。在高质量期刊发表方面，BESⅢ在《Physical Review D》（PRD）发表402篇论文，占其总发表量的59.7%；在《Physical Review Letters》（PRL）发表122篇论文，数量位居国际同类实验前列。此外，BESⅢ在国内期刊《Chinese Physics C》发表32篇论文，占其总发表量的4.75%，显著高于国际实验。研究指出，BESⅢ在陶−粲物理领域确立了主导地位，与中国抢占科学前沿、实现技术自主的战略目标高度契合，为中国在基础科学领域的国际竞争力奠定了坚实基础。

在全球气候变化影响下，极端降雨事件明显增加，导致城市内涝风险加剧，暴露出当前排水基础设施的短板。深层隧道排水系统（深隧）作为一种战略性韧性基础设施，凭借其快速输水、大容量调蓄和环境改善功能，为超大特大城市高密度建成区排水防涝能力提升提供了重要路径。国际实践经验表明，在具备适宜受纳水体、泵站能力和系统联调条件的城市，深隧能够显著削弱浅层管网瓶颈，提升排水防涝标准，并在合流制溢流控制、水环境改善和土地集约利用方面产生积极作用。广州、上海、武汉等国内案例进一步显示了深隧的应用潜力。梳理国内外经验，分析深隧基础设施提升排水防涝能力的作用机制，并从减灾、水环境、土地集约利用和长期运维等维度讨论其综合效益，论证了高密度、高风险、高资产暴露区域深隧的战略合理性和工程可行性。在此基础上，分析了深隧规划建设和管理运行中的主要技术难点和政策问题，提出加强顶层设计与分类推进、创新投融资与收益回收机制、完善技术标准与协同运维体系等建议。

以DeepSeek、ChatGPT等为代表的生成式人工智能作为一项新兴数字技术催生了新场景、新业态和新市场，但新兴技术的不确定性风险也对传统治理结构与范式形成冲击，并对治理体系和治理能力提出了新的挑战。面向“善治”的要求，结合敏捷治理理论，提出生成式人工智能敏捷治理的框架，以期为中国未来生成式人工智能治理理念及工具模式选择提供参考。采用理论综述法与案例分析法，从治理理论出发，系统分析了美国和欧盟生成式人工智能治理实践，并从治理目标、治理主体、治理手段和治理关系4个方面，探究人工智能国际治理理念的共识性指征和差异性特点，在此基础上，提出中国生成式人工智能治理的优化思路，即遵循柔性的分层治理原则、构建多主体互动的网络治理关系、采取积极主动的治理思路，以适应新技术的动态特征和不确定性风险，积极推动生成式人工智能技术及产业健康有序发展，实现技术向善。

中国科学院院士洪朝生是中国半导体物理研究和低温事业的先驱之一，也是国际学术界著名的实验物理学家。通过翔实的史料与具体事例分析，剖析了家学渊源与师承传承对其“德、才、学、识”的深刻影响，呈现了洪朝生在锗单晶低温杂质导电现象等领域的重要学术成就，展现他通透率真、质朴无华、低调淡泊的人格魅力，以及严谨治学、爱国奉献的科学家精神。