為充分發揮高等學校作為基礎研究主力軍、重大科技突破策源地的作用，營造勇於創新的學術氛圍，推動科研工作高質量發展，服務高水平科技自立自強，清華大學組織開展2023年清華大學最受師生關注的年度亮點成果評選活動，經組織提名、專家評選、師生投票，產生10項亮點成果，並在2023年清華大學科研創新工作交流會上發布。

2023年清華大學最受師生關注的年度亮點成果發布現場

入選亮點成果簡介如下

一

成果名稱：

　　千億參數對話大模型ChatGLM(計算機係唐傑團隊)

成果簡介：

　　團隊是國內最早從事千億級基礎大模型研究的團隊之一。該成果全方位對齊Open AI的GPT係列模型，研發了對話模型ChatGLM (chatglm.cn)、文生圖(CogView)、圖生文(CogVLM)、代碼(CodeGeeX)，模型適配華為升騰、寒武紀、摩爾線程等十多款國內芯片，同時提出高效參數微調P-Tuning算法和高質量可控內容生成方法，實現了模型架構自主化、訓練推理國產化和內容生成可控化。ChatGLM係列開源模型在Github上累計獲得5萬餘星標(超過LlaMA兩代模型獲得的星標之和)，Hugging Face(HF)全球下載量超過1,000 萬，團隊也被HF評為年度點讚數最多的5個機構(國內唯一上榜機構)。

推薦理由：

　　ChatGLM連續兩個月在中文模型榜單C-Eval上取得第一，在國際40餘項評測榜單上名列榜首，已在校內外平台上線使用用戶超過300萬，成果對實現國家在基礎模型上全棧自主創新的戰略布局具有重要意義。

千億參數對話大模型ChatGLM

二

成果名稱：

　　γδ T細胞免疫識別機製(藥學院張永輝團隊)

成果簡介：

　　T細胞可以分為αβ T細胞和γδ T細胞。αβ T細胞在疫苗接種、自身免疫疾病治療以及細胞治療等醫療技術方麵有著豐富的基礎。然而，圍繞γδ T細胞的醫學技術發展一直受到其免疫識別機製不明確的限製。團隊通過10年的研究，詳細闡釋了腫瘤和病原體產生的一類名為“磷抗原”的脂類代謝產物，以及這些物質如何被γδ T細胞受體感知的分子機製。這項最近發表在《Nature》上的γδ T細胞免疫識別機製研究，為開啟超越傳統αβ T細胞框架的醫療技術路徑帶來新的可能性。

推薦理由：

　　該成果是T細胞研究的突破性進展之一，有望為疫苗、自身免疫性疾病及免疫治療帶來嶄新的醫療技術路線，具有重大的學術和臨床價值。

γδ T細胞對腫瘤及病原體的捕獲原理

三

成果名稱：

　　揭示宇宙早期星係演化–對星係循環內流的首次成像觀測 (天文係蔡崢團隊)

成果簡介：

　　利用國際上的全波段大型觀測設備，通過深場光譜觀測，直接探測到早期宇宙中，星係周圍氣體進入星係的詳細過程。證實了“循環內流”是驅動星係內部恒星形成的關鍵，為理解星係“生態係統”及其演化邁出重要一步，啟發了下一代光譜巡天望遠鏡的相關科學目標。研究成果發表於《Science》雜誌上。

　推薦理由：

　　證實了“循環內流”是宇宙早期大質量星係形成的關鍵，是國際上首次對宇宙早期星係“內流”進行的直接清晰成像，拓展了未來巡天的科學目標。

“循環內流”的直接探測 -- 揭示宇宙早期大質量星係獲得氣體之細節

四

成果名稱：

　　HTR-PM安全性試驗(核能與新能源技術研究院張作義團隊)

成果簡介：

　　2023年8月13日至9月3日HTR-PM兩個反應堆模塊分別完成了兩次重要安全性試驗，一次在1號反應堆進行：反應堆在200MW熱功率下穩定運行，切除外電源後，反應堆自動停堆。後續觸發反應堆保護係統，控製棒下落。反應堆剩餘發熱通過反應堆內部結構的儲存以及壓力容器表麵的散熱，自然地傳遞到艙室表麵的冷卻係統及外界大氣，不需要操縱員幹預。一次在2號反應堆模塊進行：人為按下緊急停堆按鈕，停堆後的剩餘發熱不需要應急冷卻係統，通過自然散熱即可實現固有安全。

　推薦理由：

　　世界首次商業規模核電站的自然冷卻試驗，驗證了模塊式高溫氣冷堆的固有安全特性，得到業界的廣泛關注和認可。

華能山東石島灣核電廠高溫氣冷堆核電站示範工程(HTR-PM)

五

成果名稱：

　　揭示植物感受重力的分子機製(生命學院陳浩東團隊)

　成果簡介：

　　重力作用於地球上所有的生物，生物體如何感知重力是廣受關注的科學問題。120年前提出的“澱粉-平衡石”假說認為植物特定細胞中澱粉體的沉降可起始重力感受，然而其作用機製長期未知。該成果揭示了澱粉體沉降過程中，其表麵的TOC蛋白可攜帶並引導LAZY蛋白在細胞膜上形成新的極性分布，進而調控植物的向性生長。由此，該成果解析了重力這個物理信息轉變為植物體內生理生化信號的關鍵機製，揭開了120年未解之謎。該成果發表於學術期刊《Cell》，被評價為“植物重力感應領域具有裏程碑意義的工作”。

　推薦理由：

　　該成果闡明了重力這個物理信息轉變為植物體內生理生化信號的關鍵機製，是植物重力感應領域具有裏程碑意義的工作。

揭示植物感受重力的分子機製

六

成果名稱：

　　半導體黑磷的超快瞬時能帶調控(物理係周樹雲團隊)

成果簡介：

　　利用飛秒脈衝激光，首次在半導體材料黑磷中實現了光場誘導的瞬時能帶調控，並發現奇異的贗自旋選擇定則。研究成果發表在《Nature》，並受到國內外同行的高度認可及媒體和公眾的關注。《科技日報》和《光明日報》以“清華團隊探微揭秘：飛秒激光或可改寫材料‘基因’”為題報道，《Nature》同期評述文章指出“該發現為固體材料中奇異電子態的動態調控開辟了新的道路”。該文入選ESI高被引論文和熱點論文，研究成果入選2023年中關村論壇十項重大科技成果。

　推薦理由：

　　該成果是光致弗洛凱能帶調控在半導體材料中的首個實驗範例，為探索瞬時物態調控及新器件研發奠定科學基礎。

飛秒脈衝激光誘導的黑磷超快瞬時能帶調控

七

成果名稱：

　　人工智能設計鋰電池電解液(化工係陳翔/張強團隊)

成果簡介：

　　針對鋰電池先進電解液設計研發難題，團隊提出了“人工智能設計鋰電池電解液”的新方法：開發了具有自主知識產權的電解液高通量計算軟件，構建了全球最大的鋰電池電解液數據庫;開發了電解液性質預測機器學習大模型，建立了電解液溶劑化模型的新認識;以人工智能方法預測了具有潛在應用前景的新電解液。基於上述成果，發表了行業高影響期刊論文並申請了軟件著作權，第一完成人陳翔入選了2023《麻省理工科技評論》“35歲以下科技創新35人”;第二完成人張強獲得了首屆“可持續發展青年科學家獎”(全球僅3人)。

推薦理由：

　　該成果建立了“人工智能設計鋰電池電解液”的全新方法，開發了具有自主知識產權的電解液計算軟件，構建了全球最大的鋰電池電解液數據庫，指導設計了新型電解液，在行業中實現了初步應用。

人工智能設計鋰電池電解液

八

成果名稱：

　　支持片上學習的存算一體芯片(集成電路學院吳華強團隊)

成果簡介：

　　研製了國際首顆支持片上學習的憶阻器存算一體芯片，提出了一種適於憶阻器實現高效片上學習的新型通用神經網絡算法和STELLAR架構，有效克服了器件非理想特性對精度的影響，大幅降低了電路、係統的設計複雜度和運行開銷，成功演示了圖像分類、語音識別和控製任務等多種片上增量學習功能，展示出高適應性、高能效、高通用性、高準確率等特點，為發展高算力芯片探索出了一條創新路徑。該成果發表在《Science》期刊上，被《人民日報》《科技日報》等媒體專題報道。

推薦理由：

　　在國際上首次實現了可片上學習的憶阻器存算一體芯片，其架構原理的創新對高性能芯片的發展具有重要意義。

國際首顆支持片上學習的憶阻器存算一體芯片

九

成果名稱：

　　甲基化指引的染色質去乙酰化動態與多模態機製解析(醫學院李海濤團隊)

成果簡介：

　　表觀遺傳是確保表型多樣性的關鍵機製。組蛋白去乙酰化酶Rpd3是一類全局基因調控和共抑製因子，人源Rpd3S複合物的功能異常與腫瘤、心血管疾病發生相關，是重要的藥物靶點。團隊通過化學生物學手段構建人工修飾核小體，利用冷凍電鏡技術解析了酵母Rpd3S與H3K36me3核小體的複合物結構，並結合酶活分析以及酵母遺傳學等功能實驗，係統全麵地對Rpd3S複合物的組裝模式、底物識別催化，以及修飾調控等過程進行了分子機製解剖，揭示出甲基化指引的染色質去乙酰化動態和多模態模型。論文成果以長文形式發表在《Nature》雜誌。

　推薦理由：

　　首次揭示類型I-HDAC複合物發揮功能的結構與生化基礎，展示出大自然通過形成多亞基複合物來增強調控潛力的精巧分子設計，凸顯了表觀遺傳調控的精妙複雜性，並為基於結構和機製的靶向藥物開發鋪平了道路。

Rpd3S介導的染色質甲基化與乙酰化動態調控

十

成果名稱：

　　貿易爭端與產業政策競爭：解讀中美經濟衝突(五道口金融學院鞠建東團隊)

　成果簡介：

　　該成果已經在線發表在宏觀經濟學領域最好的期刊《Journal of Monetary Economics》上，是全球學術界通過量化貿易模型研究產業政策競爭的第一篇文章，在中美貿易爭端、製度競爭、產業政策等當代經濟學重大學術領域取得突破，為這些領域的進一步研究，以及相關國際政策合作與競爭奠定了理論基礎。這篇文章所發經濟學期刊也是中國學者在中美貿易爭端領域至今為止學術文章所發表的最好的英文經濟學期刊。

　推薦理由：

　　該成果是全球學術界通過量化貿易模型深入探究產業政策競爭的第一篇文章，是中國學者在中美貿易爭端、製度競爭、產業政策等當代經濟學重大學術領域發出中國聲音的重大理論突破。

特朗普關稅與中國的應對