香港科技大学（科大）电子及计算机工程学系申亚京带领团队成功研发出一款全球最小的多功能手术机械人。这款微型医疗手术机械人的直径仅为0.95毫米，突破了技术的“不可能三角”。
近日，北京理工大学前沿交叉科学院数据流体团队研发出首个视觉提示遥感多模态大模型——EarthMarker，用“多才多艺”来形容EarthMarker一点儿也不过分。
基于国际科技创新中心网络服务平台科创热榜每日榜单形成的一周科技记忆，我们推出《一周前沿科技盘点》专栏。今天，为大家带来第127期。
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《Nature Communications》丨全球最小微型医疗机械人，突破现有技术“不可能三角”
香港科技大学（科大）电子及计算机工程学系申亚京带领团队成功研发出一款全球最小的多功能手术机械人。这款微型医疗手术机械人的直径仅为0.95毫米，较现有的机械人小60%。使机械人集三大功能于一身，突破现有技术限制的“不可能三角”。它具备高清拍摄功能，有助延伸障碍物检测距离至约9.4毫米，与理论极限相比，这是十倍提升。其移动精确度亦提升至小于30微米，达至更细小、更灵巧，并能大幅扩展其成像区域，超越中心传像束的固有成像比例约25倍。
该『机器人』️可协助医疗人员在人体内取样、传送药物及进行激光热疗手术，其障碍物检测距离表现10倍提升，有助将微创手术应用于人体内支气管末端、输卵管等微小腔道分支，扩大其应用范围。
微型机械人具有多项优点，能进入狭窄腔道，并有助于病人迅速康复，感染风险亦较低。当下，微型机械人已应用在各种疾病的诊疗中，例如在心脏手术中协助置入冠状动脉支架，在胃溃疡和十二指肠溃疡手术中进行腹腔镜切除治疗等。团队计划未来持续改进机械人的性能。
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《IEEE TGRS》丨首个视觉提示遥感多模态大模型问世，技能点拉满
EarthMarker具备多粒度遥感图像解译能力，可实现多任务推理
近日，北京理工大学前沿交叉科学院数据流体团队研发出首个视觉提示遥感多模态大模型——EarthMarker，用“多才多艺”形容EarthMarker一点也不过分。它可实现多粒度（如图像级、区域级和点级）遥感图像解译，擅长于各种视觉任务，包括场景分类、指定对象分类、图像描述、关系分析等。此外，团队提出了首个遥感视觉提示大规模多模态数据集，包含约365万多模态{图像-点-文本}和{图像-区域-文本}配对数据，数据集已全部开源。
开源链接：
https://github.com/wivizhang/EarthMarker
EarthMarker可完成复杂视觉推理任务，尤其在遥感目标关系分析任务中性能超越GPT-4V。EarthMarker展示出分析能力，其首先总结了视觉提示所标识区域分别为机场环境中的不同要素, 接着对相同类别的区域进行了聚类分析，并推理出这些标注区域在机场环境中的不同功能。
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《Nature Communications》丨电化学制备均一单层氧化石墨烯， 工业化方法来了
微液膜电解（LME）方法及其制备的GO
氧化石墨烯（GO）是一类重要的石墨烯材料，具有多种不同于石墨烯的独特性质，是目前应用最为广泛的二维材料，在热管理、复合材料等领域已实现工业化应用，在物质分离、生物医药等领域也表现出良好的应用前景。目前，GO的批量制备主要采用化学氧化方法（如Hummers法），即通过石墨与浓硫酸、浓硝酸、高锰酸钾等强氧化剂的反应来实现GO制备。该反应迄今已有150多年的历史，由于大量强氧化剂的使用，在制备过程中存在爆炸风险、严重的环境污染、成本高等问题，已成为制约GO产业发展的瓶颈。
中国科学院金属研究所沈阳材料科学国家研究中心先进炭材料研究部任文才团队发明了微液膜电解（LME）方法精确控制水的扩散，实现了电解水氧化与水吸附脱插层的动态平衡，进而实现了均一单层GO的工业化连续制备。GO的单层率≥99%，产率可达~180 wt.%，而成本仅为Hummers方法的1/7。利用LME方法可以实现对GO氧化程度和尺寸的有效控制以及利用纯水电解制备GO。该工作不仅为电化学制备GO提供了新的认识，而且提供了一种低成本、高产率、可持续制备均一单层GO的方法，为GO的工业化生产和应用奠定了基础。
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《Nature Electronics》丨借鉴人脑提出“存内稀疏”架构，二维『半导体』在AI领域潜力逐步释放
“存内稀疏”架构设计
稀疏性 (Sparsity) 是人脑中的神经突触的本征属性。在大脑发育过程中，超过一半的突触会以细粒度和非结构化的方式被剪枝，这是人脑具有高能效的关键因素。受此启发，稀疏神经网络早在上世纪90年代就被提出，已成为人工智能轻量化的主流路径。虽然稀疏神经网络中90%的权重可以被剪枝，但剪枝过程中需要反复与外部存储设备进行索引，消耗了整个系统90%以上的能耗和时延。类比于分离计算和存储的冯·诺依曼瓶颈，索引过程成为稀疏神经网络硬件的瓶颈。目前产业界主流方案为『英伟达』自A100『芯片』开始提出的大粒度、结构化剪枝，其本质是通过一定程度的精度牺牲来减轻索引开销，并未在根本上解决索引瓶颈。
为了解决稀疏神经网络软硬件不适配的问题，南京大学王欣然及合作团队受人脑启发，借鉴了神经生物学模型，他们发现，稀疏性信息在位置上也需要尽可能接近权重信息，并直接参与稀疏运算。
由此，团队首次提出稀疏神经网络的“存内稀疏”计算架构，并基于二维『半导体』铁电晶体管技术进行了免索引单元开发和阵列级片上演示，打破了稀疏神经网络硬件技术瓶颈。其工作也充分展示了二维『半导体』等新材料、新器件技术赋能人工智能硬件的潜力，二维材料具有低温后道工艺兼容的特点，可以与成熟的硅基电路进行三维单片集成，突破先进封装技术在互联密度方面的局限，进一步提升近存、存算『芯片』的能效。
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《Nature Reviews Clean Technology》丨为什么说闪速焦耳热技术未来可期？
闪速焦耳热技术在金属循环回收、污染修复、固废升级利用等领域的应用。
闪速焦耳热技术是近年来被广泛研究的新型直接电热技术，具有宽控温范围、超快处理、高能效、低碳排放等特点。近日，清华大学环境学院邓兵课题组系统评述了闪速焦耳热技术的规模化进展，及其在废物增值利用、环境污染修复、固相材料制备等领域的广泛应用，对典型应用进行了定量的生命周期分析和技术经济分析，并探讨了未来发展方向。
2025年，科学家首次提出闪速焦耳加热（Flash Joule heating）这种全新的直接电阻加热形式，其原理是通过对目标物料施加高功率、短时电脉冲，使热量直接在材料内部快速生成，而无需通过加热介质进行热传递，具有极高的能源利用效率（电能转化为热能效率可达近100%）。与其他热处理方法相比，闪速焦耳热技术在高效率、超快处理、高能效、低碳排放等方面表现出显著优势。
研究团队阐述了闪速焦耳热技术的基本原理，电力系统设计，反应器设计，及规模放大过程；介绍了闪速焦耳热技术在材料制备领域的应用，尤其是石墨烯、碳纳米管等高质量碳材料的制备，及无机固相材料合成和相态控制；详述了闪速焦耳热技术在资源回收和废物增值利用领域的应用，包括战略关键金属分离、电池回收、无机固废增值利用，以及富碳固废（塑料和生物质）增值转化制备功能碳材料的应用；讨论了闪速焦耳热技术在环境污染修复领域土壤污染修复等应用；对闪速焦耳热技术的典型应用进行了技术经济分析和生命周期分析，证明其在降低能耗和碳排放领域，节约过程成本的显著优势。作为一种清洁、高效的热处理技术，闪速焦耳热已成为固废资源化利用、污染修复、材料低成本制备等领域的科技热点和学科增长点。
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《Nature Methods》丨10万细胞高通量“狂飙”， UDA-seq升级单细胞多组学测序技术
通用型高通量单细胞多组学技术UDA-seq 流程图及应用场景
近日，国家生物信息中心计算生物学部蒋岚团队自主研发新型单细胞多组学测序技术UDA-seq。该技术基于组合标记技术路线优化升级广泛使用的液滴微流控平台，成功实现细胞通量和假单细胞率的“解偶联”，从而突破了通量限制。
该技术是广谱型的通量提高策略，支持常见的单细胞多组学，例如同一细胞的RNA和VDJ共检测、RNA和ATAC共检测，以及RNA和CRISPR扰动共检测等。在兼容多模态的同时将单通道细胞通量提高到刷新记录的10万细胞以上，比现有技术提升了10-20倍。同时，利用遗传多样性结合生物信息学拆解，以免标记的方式实现了单通道20-40例人类样本的多路复用，大幅降低单例样本的数据成本。
该工作突破现有技术的瓶颈，在兼容多模态的同时大幅提高了单细胞测序的通量，在真实世界样本中证明了可靠性和高质量，实现了低成本的高效数据生产。开发了新算法鉴定临床表型相关的关键细胞亚群、调控网络和关键因子，为人群尺度健康队列和疾病（例如癌症，自身免疫，感染等）队列细胞图谱大规模研究建立了一个新型研究范式。此外，该工作集成液滴微流控平台改造提升，有望大规模推广，填补多模态、扰动前后单细胞数据集的匮乏，为下一代的多模态虚拟细胞基础大模型提供数据支撑。
