入选理由：专注于生命数字化研究，通过整合 AI 和系统生物学等研究方法开发前沿性的数字生命框架，并应用于合成生物学和生物医学领域。
数字孪生模型（digital twin）是实体对象的精确虚拟模型，也是最新一代技术变革的先锋。其可显著提升人们对复杂生物系统的理解和干预能力，有潜力广泛应用于细胞工厂设计、工业发酵条件优化、药物开发及个性化诊疗等。
李斐然的研究围绕生命数字化展开，并取得了多项重要进展。针对数字生命模型构建中酶参数实验测量缓慢的瓶颈，她开发了首个深度学习预测酶参数的方法——DLKcat，加速推进理解蛋白序列-结构-功能关系，也为酶设计及酶改造任务提供了通用的下游功能表征方法。
随后，她基于 DLKcat 构建了超大规模的开源酶数据库——GotEnzymes，其涵盖超过两千万个酶-底物对的酶活参数，为基础和应用生物学领域表征了海量的酶元件。
她还开发了多生命学过程耦合模块，实现了数字生命从代谢到多生命学过程建模的跨越，包含详尽的蛋白分泌模块，模型涵盖的反应数从 4000 增长至 37000 个，并提供了理性设计方法。
后续，李斐然提出了模型自动化构建和迭代方法，率先实现了模型的可追溯性和可重复性，为非模式生物建模提供了自动化方法，进而助力从微生物建模转向更为复杂的人类细胞建模。
她目前正在与企业合作，推动现有数字生命模型和垂直领域大语言模型在代谢工程、医学和生物制药领域中的应用。
入选理由：通过开发化学驱动的组学技术系统描绘生物分子的交通图谱，为挖掘疾病标志物提供新思路。
秦为开发了针对蛋白质空间动态转运的新型邻近标记技术 TransitID，并利用该方法首次描绘了细胞内不同细胞器之间蛋白转运图谱，同时鉴定了通过不同途径从癌细胞转移到巨噬细胞中的蛋白。此突破填补了研究蛋白转运领域的技术空白，为研究细胞间通讯等动态过程提供了有力工具。
目前，秦为成立课题组，带领团队致力于在化学生物学、分子探针和时空蛋白质组学等多个领域深入研究，进一步开发多维度的化学蛋白质组学技术，来探索重要的基础生物学难题和挖掘重大疾病的新型分子靶标。
其长期目标是推动蛋白质组学从一维到四维的技术革新，从而描绘出细胞内每一个蛋白质在时间、空间、功能和相互作用四个维度中的生命轨迹，精确理解蛋白质功能的动态调控。
未来，秦为计划将开发的技术应用于肿瘤免疫领域，探索肿瘤细胞和微环境中免疫细胞间的不同通讯机制，为发展新型肿瘤免疫疗法提供新的思路。
入选理由：致力于精确构建原子级别限域通道并在实验上揭示其中的物质输运过程机理及新奇现象，以及利用所开发的新型限域膜分离技术解决能源、环境等领域面临的高能耗、低效率等分离共性问题。
一直以来，孙鹏展的研究主要集中在开发新型二维分离膜，以及解决涉及二维薄膜分离相关研究的基础科学问题。
他利用石墨烯密封单晶微腔的全新器件结构来探测气体的跨膜传输，成功地将气体传输的测量精度较此前领域内最高水平提高了 8 至 9 个数量级，可探测每小时低至几个氦原子穿过微米尺寸薄膜的极弱输运现象。
以该测量精度为基础，他发现了氢分子反常穿透石墨烯晶格，而其他任何气体均无法穿透的新奇现象，颠覆了关于石墨烯不透性的常规认知。
他还制备出单个石墨烯原子空位孔道，并基于上述器件的高精度，揭示了所得石墨烯原子孔对不同气体分子的指数级别筛分能力及输运物理机制。对于氢气、甲烷等尺寸差别仅为 25% 的不同气体，其输运选择比高于所有已知薄膜。
他通过设计精巧的实验，来揭示氢分子的反常输运机理。他发现石墨烯表面的纳米尺度波纹具有强催化活性，并且它催化裂解氢分子的能力与金属和其他已知的催化剂相当。这一结果为调控二维材料的催化活性，提供了一个全新的视角。
这些关键的科学成果不仅对物理化学领域的基础研究极其重要，而且对于发展涉及氢能源、分子筛分、催化等新技术，进而应用于能源、环境、化工等领域具有重大意义。
入选理由：主导开发的硅基量子点光电技术解决了硅光集成的核心光源问题。该技术具备高温鲁棒性、低阈值电流和强抗反射性，为高速大容量光通信、光计算及量子通信提供了高性能和高集成度的解决方案。
万雅婷专注于硅基量子点光源的研究，并将其与硅互补金属氧化物半导体制造流程结合，推动下一代光芯片技术的发展。
她的研究团队创新性地开发了多种硅基激光器和光电检测器，包括高性能的微腔激光器、集成大量通道的多波长锁模激光器、具有优异暗电流性能的光检测器以及无需隔离器的芯片系统，这些技术极大地推动了高速硅基收发器技术的进步。
此外，她与英特尔合作，在异质片上集成领域取得突破，成功地将未图案化的三五族量子点薄膜键合到硅晶片上并完成光子集成电路的制作。
该技术不仅提升了器件性能，而且增加了经济可行性，最终目标是将这些高性能光源扩展到 300 毫米晶圆。这将为光通信带来新的可能性，并将催生集成量子技术和下一代光计算的创新。
针对硅基光电子学中硅基光源和硅基集成技术两大核心问题，万雅婷实现了高温鲁棒性的高性能光源及硅光片上集成技术的突破。她将继续与半导体研究机构及工艺流水线合作，以期这些技术能够在实际应用中发挥更大的价值。
入选理由：通过将深度学习与原子分辨率扫描透射电镜结合开发出超分辨透射电镜成像技术，揭示了锂电层状氧化物正极的失效新机制，并将其用于指导下一代电池正极材料的设计和研发。
层状氧化物是锂离子电池中应用最为广泛的商用正极材料之一，深入揭示其失效机制对于开发下一代高性能锂离子电池正极材料至关重要，这将有助于解决全球能源危机。
为应对全球电池领域的这一重大挑战，王春阳与合作者通过结合深度学习与原子分辨率扫描透射电镜成像技术，开发出超分辨率透射电镜成像技术，并利用该技术揭示了锂离子电池层状氧化物正极材料中的复杂相界面结构、相变失效机制和力学失稳机制。
该成果揭示了影响层状氧化物正极结构退化的重要因素，对下一代锂电正极材料的设计和开发具有重要理论和实用价值。
近两年，他对电池的研究兴趣也从正极逐步扩展到其他电池材料，比如锂金属负极和电解液/固态电解质。在这方面，他基于原位透射电镜技术和冷冻电镜技术，从纳米-原子尺度揭示了锂金属的形核、生长与剥离机制。
并且，还通过结合冷冻电镜电子层析技术与传统电子衍射技术，实现了锂金属的三维晶体学成像。这一重要技术突破将在未来更广泛地应用于金属或合金负极材料的研究中。
人工智能技术与先进透射电镜表征技术的结合是电子显微学未来的重要发展方向。王春阳也计划将人工智能更广泛地应用于多维透射电镜技术的开发，以解决材料中的核心科学问题。
入选理由：聚焦于“可信赖的图基础模型”这一领域，在推荐大模型方向实现了对人类行为和价值观的可信建模与对齐，在生化大模型方向实现了对化学分子和蛋白质的可信理解与生成。
得益于 AI 技术的迅猛发展，图基础模型在多个前沿领域获得了广泛应用。但是，它仍然存在决策不可靠、模态不对齐、价值不以人为本等诸多可信任危机。着眼于“可信赖的图基础模型”这一前沿领域，王翔的研究致力于解决上述问题。
模态不对齐问题是指，多模态数据之间往往存在信息表达方式的差异，这会导致现有的大语言模型难以有效理解和融合图结构数据。
为此，他设计了一种面向模态对齐的微调方式，并开发了多模态 AI for Science 大模型，实现了对化学分子与蛋白质等图数据的处理和生成，可应用于药物发现、材料科学等领域。
“价值不以人为本问题”是指，现有的大语言模型往往和人类的价值观有一定的偏差，可能导致决策过程中的偏见或不公正。
为此，他设计了一种鲁棒偏好学习方法，能够优化大模型的训练过程，从噪声数据中寻找符合人类价值和行为的偏好数据，让大模型在做出预测或决策时，能够更好地与人类的价值观和行为对齐，从而促进大模型在社会科学、智慧金融等领域的可信应用。
接下来，他计划探索由大模型驱动的智能体博弈技术，帮助智能体理解并模拟复杂的博弈场景，如经济市场、战略游戏、社会互动等，进而提高模型在现实应用中的准确性和可靠性，以给人类决策带来可信性辅助和有效性推演。
入选理由：开发一系列柔软聚合物化学电池，兼具高生物安全性和高能量密度，推动可穿戴设备和植入式医疗器械的应用落地。
张晔通过设计和制备聚合物电极材料，构建出一系列新型柔软聚合物化学电池。这类电池力学性能与软组织相匹配，具有高度生物安全性。她通过设计新型反应路径，构建以体液为电解质的新型电池体系，大幅提高能量密度。
她提出网络重构的制备方法，创制了柔软、高导电的聚合物电极；合成具有高度生物相容性的电池材料，实现高生物安全性；开发了柔软的薄膜和纤维聚合物化学电池，实现了与生物软组织相匹配的力学性能和优异的电化学性能。
她设计新型反应路径，开发以体液为电解质的新型电池体系，构建与人体环境适应的生物医用电池。此外，张晔还阐明了聚合物化学电池与生物软组织相互作用的基本规律，建立稳定的器件/组织界面，实现了生物体内稳定的能量输出。
她通过发展普适性集成方法，开发生物医用电池与具有检测、修复、通讯等功能器件的高度集成系统，并将其用于生物医学领域。
入选理由：研发了极端条件强磁场红外光谱技术，并基于此发现一维外尔费米子和三维量子霍尔效应，在新的空间维度中实现了重要的拓扑量子科学突破。
在不同的维度下，科学规律具有本质不同。例如，在三维空间中，引力随距离成平方反比；在二维空间中，引力将与距离成反比；在一维空间中，引力甚至不随距离改变。
基于此，探索不同维度下基本粒子的科学规律，是十分重要但却充满挑战的基础科学问题之一，也是袁翔多年来的研究兴趣所在。在该方面，他克服了红外兼容的困难，提出并实现了外置探测方案，自主发展了磁红外测量技术，为探索强磁场科学问题提供了重要的技术基础。
借助上述磁红外测量技术，他在强磁场下构建新维度拓扑准粒子，发现了一维外尔费米子。具体来说，他观察到拓扑绝缘体在强磁场下，先后进行了三次拓扑相变，因为拓扑绝缘体独特的能带反转和零级朗道能级自旋极化的特征，其零级朗道能带在强磁场下发生交叉，同时引起拓扑 Lifshitz 相变。
这让他在发现一维外尔费米子的同时，还实现最低维度外尔费米子，进而验证了记录在教科书中的百年理论。
袁翔还在强磁场下发现三维量子霍尔效应。量子霍尔效应是 20 世纪以来凝聚态物理领域最重要的科学发现之一，被认为只能存在于二维体系。而他通过给出强磁场下三维量子霍尔效应的实验证据，突破了量子霍尔效应只能存在于二维系统中的认知。
入选理由：运用冷冻电镜和 AI 辅助原子建模，明确纤毛类细胞器核心骨架的分子组成，构建纤毛相关遗传病的候选致病基因库，并用于指导临床分子诊断和疾病机制研究。
纤毛病是一大类遗传病，涉及因纤毛功能障碍引起的生殖不育、反复呼吸系统感染、内脏异位等全身多器官的异常，其临床分子诊断和治疗一直是难点。
利用传统方法仍有大量致病基因未被发掘，且基因突变引起纤毛组装和运动缺陷的机制尚不清楚。这些困难背后的关键点就在于，纤毛这种大型细胞器的具体分子组成和组装机制尚未被解析。
为解决这一难题，桂淼从结构生物学角度出发，转变传统研究思路，以蛋白质为切入点，深度解析纤毛复杂的分子组成和组装机制。
他建立了一套基于冷冻电镜结构解析和 AI 结构预测的快速精准蛋白质鉴定和原子模型搭建方法，近乎完整地解析了包含 400 万个原子的纤毛轴丝的三维结构，成功鉴定出了 200 余种纤毛组成蛋白质，极大丰富了纤毛病的候选致病基因库。
这些研究一方面回答了从原子水平理解纤毛组装和运动的细胞生物学基本问题，另一方面提出了原发性纤毛运动障碍等纤毛相关遗传病诊断的新思路。建立独立实验室后，他继续关注不同细胞和物种纤毛结构的差异，鉴定了多种精子特异的微管内结合蛋白，并结合临床分析定义了一类新的弱精症亚型。
这些工作建立了纤毛病研究的新范式——基于结构导向的遗传病致病基因的鉴定，也对未来其他疾病的研究具有推广意义。
入选理由：成功鉴定 HIV-1 囊膜蛋白上影响构象、稳定性及抗原性变化的关键氨基酸位点，为疫苗设计提供帮助；深入研究新冠突变株、分离鉴定多株新冠高效中和抗体和评估新冠 mRNA 疫苗的免疫效果等，助力新冠防疫策略的调整和疫苗的更新迭代。
王茜解析了艾滋病病毒囊膜蛋白在体内的进化与变异、膜蛋白构象变化与免疫逃逸的分子机制，同时深入探究关键氨基酸位点突变对囊膜蛋白的构象和免疫原性的影响，为艾滋疫苗设计提供新方案。
并且，她利用在膜蛋白方向的研究经验，开发了非中和抗体在细胞内干扰病毒颗粒组装的策略，从而拓宽了其在基因治疗艾滋病方面的潜在应用。
自 2019 年新冠疫情暴发以来，王茜投入新冠病毒相关研究。她主要研究新冠各个突变株膜蛋白的各种理化性质，其研究的突变株涵盖了主要的 Omicron 突变株。
这一项系统性工作为疫情防控提供了详实的科学数据，帮助政府和民众第一时间了解 Omicron 突变株逃逸宿主免疫压力和提高受体亲和力的能力，及时调整疫情的防控策略。此外，她还评估新冠 mRNA 疫苗的免疫效果，为疫苗的更新迭代提供指导。
她还在各种突变株流行早期评估临床抗体中和能力，及时帮助调整新冠治疗手段，并深入分析各个突变株所携带的刺突蛋白突变位点在逃逸不同表位中和抗体、改变受体结合能力上的作用，不仅为揭示病毒进化方向提供了分子水平的解释，同时为后续判断新发突变株的流行趋势提供科学依据。
入选理由：从多个层面阐明了阿片类药物与受体的作用机制，为设计更加安全的新型阿片类镇痛药提供了精确模板和创新途径，助力应对全球蔓延的“阿片危机”。
全球 20%-40% 成年人受慢性疼痛困扰，阿片镇痛药成为治疗疼痛的主要手段之一。传统阿片类镇痛药在发挥治疗效应的同时，也伴随系列严重的毒副作用，包括呼吸抑制和成瘾等，极大限制了其临床使用。
庄友文致力于对阿片受体的活性和信号传导调控分子机制展开深入研究，以期为高效低毒的新型阿片镇痛药的合理设计和发现提供新思路。
他首次揭示了吗啡和芬太尼分别与阿片受体 μOR 结合的精准结构，澄清了领域内对吗啡和芬太尼结合模式混乱的认识，并明确了芬太尼衍生物与 μOR 的构效关系，对未来更安全的阿片类镇痛药的设计提供了模板。
他还发现不同药物分子可以激活 μOR 产生多种构象和活性状态，揭示了配体介导 μOR 产生偏向信号的新机制，并设计了新型的信号偏向性分子，为后续 μOR 的 G 蛋白偏向性药物定向设计和进化明确了方向。
他系统地阐释了内源性阿片肽选择性识别和激活阿片受体的机理，提出了阿片受体遵循一套保守的激活机制，发现了多个新的阿片受体潜在可成药口袋，将有效促进新型阿片药物的开发。
他的研究解决了积淀在阿片受体药理领域长期未解决的多个问题，在完善对阿片受体生物学和药理特性认知的同时，明确了新型阿片药物设计开发的底层思维逻辑，为新一代阿片药物的发现指明了方向。
入选理由：在常温常压下实现氮气还原耦合氢气氧化的连续流电化学合成氨，创纪录地实现产氨法拉第效率 61%，并首次实现钙介导的绿氨合成新途径。
针对传统合成氨方法高碳排放和高温高压反应条件的问题，付先彪提出利用可再生能源驱动的氮气还原耦合氢气氧化的创新思路。
通过常温常压下的连续流电化学合成技术，极大提高了流动电解池的运行稳定性，并且解决了反应物传质限制的问题，创纪录地实现了产氨法拉第效率 61%。
付先彪理性设计并成功制备了铂金合金催化剂，其高活性和高稳定性也得到了验证。使用这种阳极催化剂，阳极电位得到了极大降低，从而避免了有机溶剂的氧化。并且，深入研究了催化剂结构演变和催化反应机理，建立了质子穿梭剂的理性设计原则和构效关系。
他还首次发现并实现了钙介导氮气还原电化学合成氨的新途径。这一发现不仅突破了该领域原有的科学认知，还为开发高效、低成本的绿氨合成技术提供了新方向。
付先彪希望通过开发新绿氨合成技术路线，将绿氨用作能源存储和运输的载体，作为一种零碳燃料。
该绿色且可持续的合成氨方法在减少碳排放的同时，还能显著降低化肥生产成本，对全球尤其是发展中国家的农业和环境具有深远影响，有望推动绿色能源和化工行业的可持续发展。
入选理由：开发类组织支架生物电子传感器，打破人造电子传感器与活体组织的物理壁垒，为植入式脑机接口避免排异反应提供了新方法。
生物电子传感器在尺寸、力学、结构上与活体组织大相径庭，二者物性的失配会导致生物电子传感器在植入活体组织后引起排异反应，这是限制电子-组织稳定融合的主要瓶颈。
戴小川致力于解决生物电子与活体组织的理想界面问题。他提出了一种模仿组织支架的生物电子传感器概念，将生物电子器件完美地“隐身”于活体组织之中，并通过微纳加工技术使其特征尺寸、弯折刚度、多孔结构均与天然组织支架相当，打破了人造电子传感器与活体组织的物理壁垒。
这种类组织支架生物电子能够与活体组织在三维空间中交织在一起并长期融合，在不改变活体组织本身的生存微环境的前提下，构建出生物-电子双向信息交流界面。
在此基础上，戴小川将类组织支架生物电子应用于能够免疫逃逸的脑机接口，实现高植入精度、低植入损伤、长期稳定的神经界面，并与多模态神经技术相结合，建立多模态融合脑机接口技术体系。
2023 年，戴小川作为首席科学家创办公司将相关技术商业化，致力于打造一套高度集成且易用的脑机接口基础设施技术平台，持续推进类组织支架生物电子学在脑科学研究、脑疾病诊断与治疗、脑机接口与人机混合智能领域绽放光彩。
入选理由：引领基于薄膜铌酸锂光子平台的光电融合芯片研究，实现对片上光子高速、高效的光电调控，为实现未来全光电融合芯片提供全新发展路线。
近几十年来，光学领域的突破和创新，给人类生活带来了极大改变。基于光电融合的耦合微腔，则被认为是下一代颇具发展前景的微纳光子器件。
为推动该领域的发展，胡耀文在过去几年中聚焦并成功地构建了基于薄膜铌酸锂的电光耦合微腔平台。该平台能够提供光子多能级系统，并可以在强耦合尺度下通过电光效应施加跃迁。
基于该平台，2021 年，他通过在多能级系统与连续谱耦合的系统中应用广义临界耦合理论，实现了超越世界最高水平的电光频移器。
该器件能够将光频率改变 10 至 30 吉赫兹，拥有大于 99% 的平移效率和仅仅 0.45 分贝的片上损耗。另外，他还展示了级联频移这一在之前的光子器件中完全不存在的现象。
2022 年，他将耦合微腔和广义临界耦合应用在电光频梳领域，创造出具有超高性能的光学频梳。与此前世界最高水平相比，该频梳的转换效率提高了 100 倍，带宽提高了 2.2 倍。此外，他还将上述平台应用于光学合成维度的领域，展示出四维的频率晶体和频率空间的合成镜面（反射率>0.9999）。
上述成果充分证明，薄膜铌酸锂所具备的优势，恰恰是耦合微腔所需要的。而胡耀文的相关研究，也推动了薄膜铌酸锂这一新兴光子芯片平台的突破，促进下一代信息技术的存储、传输、计算和探测发展。
入选理由：通过将微电子器件与光水解制绿氢的学科交叉融合，开发出低成本、低碳排的新型晶硅光伏技术及制绿氢技术，为全球能源短缺和气候危机提供新的解决方案。
季力致力于微固电子学与新能源领域的交叉融合及应用拓展。他设计并制备了金属铝覆盖的热氧硅保护硅晶圆，通过单步退火反应即可获得低成本、可自发生成的高密度高导电通道的硅基光催化电极，具有极好的效率和稳定性。该方法与主流微电子工艺及传统光伏工艺完美兼容，有望推广至工业级试制生产。
他与合作者相继克服了无法成膜、薄膜不连续、厚度瓶颈、高杂质浓度等一系列科学和工程上的挑战。
季力首次在熔盐电化学体系中通过单步沉积工艺，制备出（99.9999%，6N）纯太阳能级纯硅膜，并通过第三方验证，得到 3.1% 的太阳能电池转换效率，对于全新技术路线的太阳能电池具有极大的应用潜力。
在进一步对该技术进行详尽的成本分析和技术可行性分析后他发现，该技术可将太阳能电池硅衬底生产成本占比从 43% 降至 5%。该技术可极大地降低未来晶体硅太阳能电池的生产成本并降低能耗，使未来光伏技术在碳中和大背景下更具竞争力，并可进一步在光催化制氢中拓展应用。
在新型微电子器件与工艺和光催化制氢的交叉融合探索方面，季力成功实现了可进行原位 P 型掺杂调控的二维过渡金属二硫属化物薄膜，在 8 英寸晶圆上的大面积均匀生长。基于此制备的 N/P 型晶体管具有优良的电学性能，亦可用于新型晶体管中。
此外，将新型钙钛矿光伏材料通过精确控制材料的微结构和光学特性，成功集成了多种光子功能组件，如微激光器、光波导、调制器和探测器，为实现高度集成的光子电路和芯片提供了新的可能性。
有效利用二次电池储存清洁能源代替传统化石能源，是践行基于“双碳”目标的可持续发展战略的重要保障。针对全固态电池面临的世界性技术瓶颈，开发突破 400Wh/kg 大容量高安全性全固态软包电池，具有风向标意义。
针对固相离子传导行为等关键的科学问题，李晓娜以实现高稳定性和高离子电导率共有的电解质材料及高能量密度、与高性能共存的全固态电池为突破口，从电解质材料、金属锂负极及高能正极、全固态电池新体系三个方面着手，取得了一系列创新成果。
在固相传导行为方面，她基于对固态离子传导模型的解耦，提出传导过程中迁移熵效应。在固态电解质材料方面，她绘制了卤化物电解质材料体系的结构相图，全面厘清阴离子密堆积型卤化物电解质材料的成相规律与离子传导规律，开发了多款具有商业应用价值的超低成本卤化物固态电解质材料。
目前，iPSC 已在疾病模型、药物筛选、以及细胞治疗和再生医学等领域发挥了重要作用。然而，人体细胞重编程技术还面临着诱导效率低、表观遗传记忆以及潜在成瘤性风险等问题，这很大程度上也阻碍了这项技术的转化应用。
为了解决这些难题，刘晓东一直致力于深度剖析重编程的底层分子机制，并取得了一系列成果。他建立了不同阶段多能干细胞状态的直接诱导方法，并发现命运转换核心调控转录因子，该研究首次揭示了在重编程过程中细胞命运被调控至早期胚胎发育的状态。
他还基于对重编程细胞命运调控的单细胞水平转录组和表观组解析，建立了滋养层干细胞直接诱导方法及消除表观遗传记忆和异常的重编程新方法，有望解决 iPSC 产业化中面临的挑战。
掺铒光纤放大器（EDFA，Erbium-Doped Fiber Amplifier）、激光器是塑造现代互联网、光通信、相干传感技术的重要发明之一，它们的微型化将为下一代信息通信技术带来小尺寸、低功耗、阵列化、稳定性高等一系列巨大优势。然而，高性能的掺铒光源芯片仍是一个技术空白。
刘阳与团队一起开发了世界首个高功率光子集成电路铒波导放大器（EDWA，Er-Doped Waveguide Amplifier），输出功率创下了纪录（超过 145 毫瓦），比已报道的器件提高 2 个数量级。并且，在输出功率、增益、噪声系数上同时接近了商用 EDFA 的性能。
通过充分利用铒掺杂材料的独特性质，将其无缝集成到硅基光子芯片中，可以在紧凑、高效、可扩展的方式下保证高速数据传输速度和高信号质量。该研究使全集成的下一代硅基有源光子芯片成为可能，为下一代光通讯、激光雷达、集成微波光子系统等应用领域提供了一项突破性的技术基础。
为展示 EDWA 技术的巨大潜力，刘阳及团队与美国诺基亚贝尔实验室合作，成功地将掺铒波导放大器应用于先进的高速相干光通信系统中，首次实现了 16×1.6Tb/s 的相干传输。
最近，他们利用 EDWA 作为核心增益介质，成功实现了硅基集成掺铒激光器，接近光纤激光器的相干性。这种新型集成放大器、激光器正在被团队用于激光雷达、微波光子雷达等系统应用中。
