1.天晟新材专利纠纷案一审胜诉，维赛新材诉求被驳回
2.OPPO “意图识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质”专利公布
3.清华大学集成电路学院刘玉玺团队提出基于图神经网络的超导量子电路参数设计算法
4.华中科技大学甘棕松教授团队成果近红外四光子光刻实现分辨率突破
5.锂电池热失控预防研究获进展
1.天晟新材专利纠纷案一审胜诉，维赛新材诉求被驳回
7月29日，天晟新材发布公告称，保定维赛新材料科技股份有限公司（以下简称“维赛新材”）诉公司因恶意提起知识产权诉讼损害责任纠纷一案目前处于一审判决阶段，公司近日收到山东省青岛市中级人民法院出具的《民事判决书》。
法院判决，驳回原告维赛新材的诉讼请求；案件受理费442,800元，诉讼保全费5,000元，共计447,800元，由原告维赛新材负担。
此前，公司就威海维赛新材料科技有限公司、维赛新材、望都维赛新材料科技有限责任公司、维赛（威海）科技发展有限公司、维赛（江苏）复合材料科技有限公司的侵害发明专利权纠纷，对其提起诉讼。但维赛新材认为公司上述诉讼请求导致维赛新材丧失上市条件和审核门槛，最终导致维赛新材错过了上市窗口期、被迫终止上市，因此对公司提起诉讼。
公告称，截至公告披露日，除已披露的诉讼、仲裁事项外，公司连续十二个月内累计发生的其他未达到披露标准的诉讼事项涉诉金额合计约404.18万元。公司及子公司银行账户实际被冻结金额95.41万元，但该银行账户不属于公司主要生产经营实体的主要经营账户，不影响公司主要生产经营活动，不会对公司造成实质性影响。
另外，本案件尚在上诉期内，公司暂时无法合理估计其对公司本期利润和期后利润的可能影响。公司将持续跟进案件进展，积极采取相关措施，维护公司和股东利益。
2.OPPO “意图识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质”专利公布
天眼查显示，OPPO广东移动通信有限公司“意图识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质”专利公布，申请公布日为2025年3月14日，申请公布号为CN119622327A。
本申请公开了一种意图识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取历史行为数据，其中，历史行为数据包括交互数据、用户属性和应用属性，且交互数据为目标用户操作包含目标应用的目标终端所产生，目标用户与用户属性相对应，目标应用与应用属性相对应；对交互数据进行滤波处理，得到处理后的交互数据，并对处理后的交互数据进行特征提取，得到用户行为表征；对用户属性、应用属性和目标终端的终端属性进行特征提取，并将得到的特征表征与用户行为表征进行拼接，得到历史行为表征；根据历史行为表征对意图识别模型进行训练，得到训练好的意图识别模型。基于交互行为进行意图识别，提高了意图识别的准确性。
3.清华大学集成电路学院刘玉玺团队提出基于图神经网络的超导量子电路参数设计算法
近日，清华大学集成电路学院刘玉玺教授团队提出“基于图神经网络的超导量子电路可扩展参数设计”(Scalable Parameter Design for Superconducting Quantum Circuits with Graph Neural Networks)，于7月22日发表在国际著名期刊《物理学评论快报》（Physical Review Letters）杂志。
量子计算被视为下一代计算技术的重要方向，尤其是超导量子计算系统，因其快速发展和出色的表现，成为量子计算的主要候选平台之一。然而，随着超导量子芯片规模的快速增长，芯片参数的传统手动优化设计变得极为复杂，亟需新的自动化设计方法。
针对这一挑战，清华大学集成电路学院刘玉玺教授研究团队创新性地提出利用图神经网络的可扩展特性，开发了一种被比喻为“三阶梯扩展（three-stair scaling）”的算法。该算法涉及三种不同规模的超导量子电路。在大约包含6量子比特的小规模超导量子电路上，研究团队通过数值模拟产生数据集，继而，根据该数据集通过有监督学习的方式训练误差评估模型（evaluator）；由于超导量子电路误差的局域性质和误差评估模型的特殊结构，该模型可以直接应用于更大规模的超导量子电路。接下来，在包含大约50至100量子比特的中等规模超导量子电路上，研究团队利用误差评估模型得到的误差，采用无监督学习的模式训练了参数设计模型（designer）；参数设计模型是基于图卷积神经网络的，因而可以直接被应用于大规模超导量子电路。
图1. 算法总览。可以看到，论文提出的算法通过两个神经网络模型，实现了小规模-中等规模-大规模超导量子电路的“三阶梯放缩”，最终实现对大规模超导量子电路的参数设计。
研究成果表明，相比现有的国际先进算法，本研究新提出的算法在优化性能、设计效率和扩展能力等方面均表现出显著优势。例如，在包含约870个量子比特的大规模超导量子芯片上，所提出的算法能在27秒内达到Snake算法51%的量子串扰误差，而后者需耗时90分钟。Snake算法是量子计算的全球引领者Google公司开发和使用的算法，被用于其2019年宣称实现“量子优越性”的著名超导量子计算机“Sycamore”中。
图2. 结果对比。图a为最终得到的误差，蓝色代表的本算法取得了良好的效果；图b为所消耗的时间，蓝色代表的本算法有着巨大的效率优势。两图均在对数坐标上绘制。
这一创新算法不仅为超导量子计算的实际应用提供了强有力的工具，还为人工智能技术在量子计算硬件层面的应用开辟了全新路径，推动了超导量子计算芯片设计的进一步自动化和智能化。相关代码已在GitHub上公开，为国际同行提供了重要的参考和共享资源。
论文的第一作者是清华大学集成电路学院2021级博士生艾浩，通讯作者是刘玉玺教授，清华大学集成电路学院是论文的唯一单位。该项目得到科技创新2030—“量子通信与量子计算机”重大项目的支持。(来源： 清华大学集成电路学院）
4.华中科技大学甘棕松教授团队成果近红外四光子光刻实现分辨率突破
由于飞秒激光超短脉冲所导致的瞬时双光子和三光子吸收是当前激光三维微纳制造应用中使用最为普遍的原理。尽管飞秒激光多光子光刻被广泛提及，并且其分辨率值反比于光子数的开根号，但是其同时要求的瞬时高激光功率使得基于飞秒激光的四光子光刻鲜有提及且难以实用。
基于连续激光的步进光子吸收上转换多光子光刻在理论上也具有飞秒激光多光子光刻的分辨率效果，但是要实现高分辨率步进四光子光刻目前仍然存在多个方面的挑战。其中主要的挑战来自于两个方面：一、基于稀土的上转换体系虽然有能力实现四光子甚至更多光子上转换，上转换后的能量高效传递并供给光刻所需要的光物理和光化学反应尚无法保持高度局域供给，这使得将稀土纳米颗粒掺杂到光刻胶中，试图实现步进光子吸收上转换光刻的研究中，均遭遇了分辨率的困难。比如基于稀土Tm/Yb三光子或四光子上转换光刻的工作中，典型特征尺寸为50微米，均无法进入到亚微米。二，基于连续激光的步进光子吸收上转换效率太低，在小尺寸稀土纳米颗粒的上转换过程中，典型的上转换效率低于5%，一般都在1%以下，而且随着光子数的增加，多光子的上转换效率也随之下降。
图1级联上转换与传统铥镱纳米粒子上转换光刻的对比
在这个工作中，我院甘棕松教授团队发明了级联上转换的新策略，成功解决了上述两个问题，并最终实现近红外高分辨率四光子光刻。为了确保上转换后能量高效局域传递，将稀土上转换后的能量，再通过三线态上转换进行局域，从而有效避免了长行程的上转换发光吸收。同时为了实现高上转换效率，我们制备了总体尺寸最小为11纳米的高上转换效率稀土核壳壳纳米颗粒，是目前文献报道的用于稀土上转换光刻的最小尺寸，并且实现了高浓度和单分散光刻胶掺杂。在此基础上，并通过研究稀土能级和分子电子态，找到了将稀土上转换能量再通过三线态上转换进一步进行上转换的能级耦合系统，在高上转换效率的前提下（高到足够实现触发光刻过程中的光化学反应），实现了弱光四光子高分辨率上转换光刻，其效果媲美于飞秒激光绿光双光子光刻。
图2钬镱稀土纳米粒子性质与光刻胶体系中的分布
级联上转换策略将应用于红外等长波长光化学（太阳能转换，光催化，红外光触发化学反应等），上转换高分辨率显微成像，生物3D打印，光学数据存储等领域。在光学数据存储领域，无论是单光束飞秒激光数据写入，还是双光束超分辨数据写入，飞秒激光的使用带来了方便的三维空间写入能力，但是都受到了写入速度慢，并且激光器价格高等方面的质疑。级联上转换策略将为解决这些问题提供了新途径，甘棕松教授团队正在将级联上转换策略应用于超分辨光存储中，结合团队已经研发成功的双连续激光超分辨光存储样机，以实现投影式双连续激光超分辨数据三维写入，预计将能解决超分辨光存储长期以来的写入速度难题。
图3级联上转换光刻成品展示
长期以来，采用缩短波长方法提升光刻分辨率被奉为金科玉律，采用长波长光源实现纳米光刻受到诸多质疑。经过团队不懈努力，不断解决各种科学和工程难题，先后自主研制了飞秒激光双光束超分辨直写光刻，双连续激光超分辨直写光刻，双光束超分辨投影光刻等设备，甘棕松教授团队所倡导的基于长波长光源的新原理光刻正在得到学术界和产业界越来越多的认可。此次实现的近红外四光子光刻，结合双光束超分辨光刻技术，通过双连续激光的方式，有望将超分辨光刻的分辨率提升到1纳米，并同时借助于连续激光弱光上转换，将实现大面积双连续激光超分辨投影光刻。
图4激光直写光刻机原理以及3D结构软件自动化分析与路径规划
这项工作以“级联上转换：弱光四光子上转换光刻新策略”为题近日发表在Nature Communications上（Nature Communications volume 16, Article number: 6449 (2025)，2025年7月12日发表，https://www.nature.com/articles/s41467-025-61533-3）。该项工作得到了国家重点研发计划(项目号：2024YFB4607404，华中科技大学为项目课题负责单位)和中国博士后资金（2024M761004）的支持，参与单位包括华中科技大学和广西民族大学。近年来，围绕新原理光刻及其在大数据光存储领域，甘棕松教授团队取得多项进展，除了本项工作之外，还发表了Laser & Photonics Reviews论文2篇，ACS Photonics论文1篇，ACS Applied Materials & Interfaces论文2篇。除了论文发表之外，团队还努力实施科技成果转化，所开发的设备和光刻胶材料除了助力其他科研团队发表Nature和Nature子刊高水平论文之外，还直接应用于企业芯片制造环节，创造产业价值。（来源： 华中科技大学）
5.锂电池热失控预防研究获进展
随着电动汽车与储能电站的发展，锂金属电池虽有望突破500Wh/kg的能量密度极限，却面临严峻的安全挑战。高镍正极在200℃时即分解释放氧气，金属锂负极与电解液反应生成氢气、甲烷等可燃气体，正负极气体在密闭空间相遇易触发剧烈反应，导致电池热失控甚至爆炸。因此，开发兼顾高能量与高安全的电池技术成为行业的迫切需求。
近日，中国科学院化学研究所研究员白春礼、郭玉国与副研究员张莹，基于前期电池热安全机制和聚合物电解质设计的研究成果，提出“阻燃界面用于智能气体管理”设计策略。该团队在正极内部构建阻燃界面（FRI），通过温度响应机制实现双重防护：当电芯温度升至100℃时，FRIs释放含磷自由基并迁移至负极表面，猝灭电解液热解产生的H·、CH·等活性基团，使可燃气体生成量下降63%，同时抑制正极49%的氧气释放，从源头切断爆炸反应链。
进一步，在热滥用测试中，研究实现0.6Ah锂金属软包电芯零爆炸。在0.6Ah锂金属软包电芯的热安全测试中，该策略展现出优异的防护效果：热失控峰值温度从1038℃降至220℃，升温速率降低40000倍，实现电芯零热失控。气相色谱-质谱分析证实，电芯内部整体产气量减少63%，其中可燃气体占比由62%降至19%，缓解了电池内部压力积聚，并降低了电池爆炸风险。
上述研究为开发高比能、高安全的电池技术提供了新思路。
相关研究成果发表在《美国国家科学院院刊》（PNAS）上，并被New Scientist报道。研究工作得到国家自然科学基金委员会和中国科学院等的支持。
正极阻燃界面抑制电池热失控产气实现锂金属电池高安全
（来源： 中国科学院化学研究所）
