热点聚焦 | 《集成技术》“中国科学院深圳先进技术研究院建院20周年”专刊上册正式发布！

定量合成生物学视角下的细菌肿瘤疗法
张祥¹，董宇轩¹，卢伟琪¹，王舒¹，臧中盛¹，王晓佩¹　李扬²，陈茜²，周晓语³，罗楠^1*，刘陈立^1,4*

1.中国科学院深圳先进技术研究院

2.深圳市生葆生物科技有限公司

3.澳门科技大学　中医药学院

4.中国科学院大学

摘要：细菌肿瘤疗法已有近160 年的研究历史，尽管多个抗肿瘤合成活菌药物(指经遗传工程改造的活菌) 已进入临床试验阶段，但迄今尚无产品获批上市。深入理解这一研发困境的成因是实现该领域临床突破的关键前提。本文系统梳理了合成细菌肿瘤疗法在底盘菌株选择、基因线路设计及给药途径等3 个核心环节的研究进展与现存挑战，进而指出当前范式的主要局限在于对合成细菌体内行为的定量观测与解析能力不足，从而制约了对其动态功能的精准设计与有效调控。结合近期针对工程化沙门氏菌(一种代表性底盘菌) 体内抗肿瘤免疫机制的定量研究，本文提出以定量合成生物学为核心的实体瘤治疗研究新范式：即运用多层次定量工具系统表征合成细菌与肿瘤微环境及宿主免疫系统之间的互作动态，借助数理建模将观测数据转化为具备预测能力的机制性认识，并以此指导下一代合成细菌的理性设计，形成“构建-测量-建模-设计”的迭代闭环，推动合成细菌肿瘤疗法从经验性试错向可预测的理性工程范式转变。

从模型服务到 Token 服务：Agent 时代生产智能的新型基础设施
郑纬民
清华大学
摘要：人工智能正在从能力展示走向规模化任务执行。这一转变使产业竞争的焦点发生迁移：过去主要比较模型能力，未来更取决于智能能否被稳定、低成本和高质量地持续交付。本文提出 TaaS 这一基础设施形态，围绕 Token 成为智能时代基本单位的原因和支撑 TaaS 落地的全系统异构协同、以存换算的存算协同和面向服务等级目标(SLO) 的智能调度等3 项底层能力展开论述。

分子聚集发光赋能前沿集成技术

陈嘉婷^1,2，宋婷婷^1,3，张鹏飞^1*，陈继红^2*，唐本忠^4*

1.中国科学院深圳先进技术研究院

2.深圳市宝安区人民医院

3.中国科学院大学

4.香港中文大学(深圳)

摘要：在光物理学与材料科学的交融发展过程中，分子聚集发光现象的发现与研究标志着人们对物质发光机理与光学行为认知的里程碑式转变，也是多学科交叉推动集成技术创新的一个典范。本文系统回顾了聚集诱导发光、簇发光及余辉发光等核心机制的理论演进与完善过程，聚焦于其在环境检测、食品安全与生命健康等传统优势领域的集成应用，以及信息处理与储存、先进探测与指示、能源利用与转化等3 个创新方向的前瞻性应用。在信息领域，分子聚集发光的多刺激响应特性正推动防伪加密由静态图案识别向动态、高维智能化安全体系迭代升级，展现了材料与信息技术集成的巨大潜力；在探测领域，分子聚集发光的高灵敏度与可视化优势与传感、成像技术深度融合，催生了适配痕量爆炸物、毒品到潜指纹的现场快检新技术；在能源领域，其高效的光热转换与光谱调控能力为太阳能海水淡化及光合生物固碳增效提供了新技术路径，实现了光-热-化能量转换的系统集成。展望未来，分子聚集发光领域将超越单一功能材料的开发，迈向诊疗一体化的动态精准医疗、四维动态信息加密、人工智能赋能的阵列传感，以及光-生物耦合的合成细胞工厂等跨学科融合新纪元。

人工智能时代的碳中和转型
孙源淼，成会明*
中国科学院深圳先进技术研究院
摘要：碳中和转型是一个跨尺度、跨领域耦合的复杂系统工程，其核心在于低碳能源材料的突破与创新。面对材料设计空间高度非线性、多目标冲突与研发周期冗长等结构性挑战，人工智能正在重塑材料科学的研究范式。从计算加速、知识挖掘到闭环决策，人工智能逐步由辅助工具演进为支撑低碳能源材料创新的基础技术。本文围绕人工智能在碳中和转型过程中所扮演的角色，系统分析其在能源生产、存储与转化三大核心体系中的应用进展，并揭示数据融合、物理约束人工智能建模与自动化实验集成等关键技术路径。未来人工智能时代的碳中和突破将聚焦于可解释与可信人工智能框架、多目标自适应优化、智能化实验与制造和科技伦理与制度治理。人工智能与材料科学的深度融合将推动低碳能源技术由经验驱动向智能决策驱动演进，为实现碳中和目标提供结构性技术支撑。

数字孪生细胞：从静态图谱到动态生命的演进

廖祥云¹，丁玉连^2*，苗秋成²，臧泽林³，潘毅^1,2*

1.深圳理工大学　计算机科学与人工智能学院

2.中国科学院深圳先进技术研究院

3.中国科学院香港创新研究院

摘要：数字孪生细胞通过多模态数据融合、几何建模与可视化、仿真预测、闭环优化与控制等关键技术，在虚拟空间构建物理细胞的数字镜像，并对细胞生命活动进行模拟、预测与闭环调控。本文系统梳理了数字孪生细胞在可视化、仿真、预测、优化与控制方面的研究进展，提出了以交互深度与自主性为标尺的数字孪生细胞5 级成熟度模型，刻画了从静态图谱到动态生命的演进过程。然而，数字孪生细胞仍然面临生物保真度低、模型泛化瓶颈、计算成本高等挑战。人工智能与生物机制的深度融合、新型测量执行技术的开发及开源生态的构建将推动数字孪生细胞走向虚实共生，实现数字孪生细胞从静态图谱向动态生命的演进。

肿瘤坏死因子α 诱导蛋白8 家族在肿瘤免疫治疗中的作用与机制

乔航^1,2,3，李萍^1,2*，魏静^1,3，陈有海^1,2,3*

1.中国科学院深圳先进技术研究院　癌症免疫研究中心　

2.深圳理工大学　药学院

3.中国科学院大学

摘要：肿瘤免疫治疗虽已显著改善多种恶性肿瘤的预后，但其临床疗效仍受限于肿瘤内在的生存程序及免疫抑制性微环境。近年研究表明，免疫治疗响应的异质性不仅取决于免疫检查点表达和抗原负荷，更受细胞内信号转导强度、代谢稳态与命运决策的精细调控。肿瘤坏死因子-α 诱导蛋白 8(TNFAIP8)，又称TIPE 家族，是一类高度保守的胞质蛋白，兼具脂质信使转运与信号调控双重功能，在固有免疫与适应性免疫中发挥“胞内免疫调谐器”的作用。本综述系统整合了 TIPE 家族成员在免疫检查点阻断、溶瘤病毒疗法、过继性细胞治疗、抗体药物及癌症疫苗等多种治疗模态中的情境依赖性作用。综合现有研究，TIPE 家族通过协同调控脂质通路(如 PI3K-AKT 轴)、炎症感知信号与细胞骨架动力学，系统性地塑造了免疫应答的阈值与持续性。本文探讨了靶向TIPE 信号轴在克服免疫耐药中的潜在转化策略，旨在为开发下一代精准免疫治疗策略提供新理论框架。

基于几何不变性表征的磁共振深度重建方法综述

朱瑜亮^1,2，程静¹，梁栋^1*

1.中国科学院深圳先进技术研究院

2.宁波诺丁汉大学

摘要：近年来，基于模型驱动深度学习的加速重建方法已成为磁共振快速成像的重要技术路径，其关键在于利用神经网络学习表达能力更强的图像先验，以约束欠采样条件下的病态逆问题。除了稀疏性和低秩性等常规先验外，磁共振图像中还存在解剖形态、组织边界、空间对称和运动形变等几何结构信息。这类信息在个体差异、成像条件和运动状态变化中具有相对稳定性与一致性，可概括为几何不变性表征。显式引入并有效利用几何不变性表征，能够为磁共振图像重建过程提供结构约束，提升重建结果的解剖合理性、鲁棒性和跨场景泛化能力，已成为磁共振深度成像先验建模中的重要研究方向。因此，本文围绕几何不变性表征的建模与利用，系统梳理了等变卷积网络、参数化卷积和形变卷积等方法的研究进展，总结其在网络结构、卷积核表示和采样机制层面的几何先验引入方式，以期为磁共振深度成像中的结构先验设计提供参考。

从外骨骼到人机共身系统：研究进展、主要问题和未来方向

王向阳，陈春杰*，马跃，孙健铨，吴新宇

中国科学院深圳先进技术研究院

摘要：外骨骼系统作为直接作用于人体的可穿戴机器人，在运动功能重建、体能增强与作业辅助等方面具有重要应用价值。本文围绕结构形态、意图感知与控制方法，系统梳理外骨骼研究进展，总结刚性、柔性及典型产品的发展特点，分析传统物理传感、生物电信号与多模态融合感知等现有的人体运动意图识别方法，以及模型驱动、数据驱动和智能驱动控制策略的应用现状。针对当前外骨骼在人机相容性、穿戴便捷性、跨个体泛化能力、复杂环境适应性及安全可靠控制等方面的关键问题，提出其未来将向刚柔融合、智能感知、闭环协同和人机共身方向发展，并拓展至海洋、深空等极端环境应用，为康复、工业、养老及特种作业等领域研究与应用提供参考。

动态非结构化环境下建筑机器人技能学习研究综述

刘笑¹，邓霄¹，卢德维^1,2，黄天仑^1,2，冯伟^1,2,3*

1.中国科学院深圳先进技术研究院

2.中国科学院大学

3.深圳理工大学

摘要：动态非结构化施工环境中的场地开放、工况时变、材料离散及人-机-物混场交互，使建筑机器人难以直接沿用制造业固定工位和确定流程下的发展路径。本文围绕建筑机器人由单任务自动执行走向复杂现场自主作业的需求，聚焦施工直接操作任务中的技能学习方法，梳理深度强化学习、模仿学习、迁移学习和多智能体学习的研究进展、任务适配逻辑及工程化瓶颈。研究表明，建筑机器人技能学习已由固定程序执行转向基于反馈的策略优化、示范驱动的技能获取、跨场景技能复用和多主体协同。其中，砌筑装配任务更适合“模仿学习初始化＋强化学习局部优化＋建筑信息模型语义先验”路径，混凝土连续作业更依赖“强化学习控制＋多模态过程反馈”路径，拆除、维修与土方作业则更强调安全约束、示范先验和机理模型协同。然而，现有研究总体仍处于由概念验证走向工程部署的过渡阶段，普遍面临样本效率低、仿真-现实迁移困难、技能泛化不足和长周期验证缺失等问题。未来研究应重点发展具身智能驱动的任务建模、少样本安全学习、多模态状态表征和语义-动作协同推理方法，以支撑复杂施工现场中的稳定应用。

聚合物基先进封装材料的应用与技术挑战

滕龙¹，肖彬²，么依民²，孙蓉^1,2*

1.中国科学院深圳先进技术研究院

2.深圳先进电子材料国际创新研究院

摘要：后摩尔时代，集成电路产业转向“系统集成优化”，先进封装成为提升芯片性能的核心路径，而聚合物基先进封装材料是先进封装工艺可行性与可靠性的关键支撑。全球市场中，日本企业垄断高端领域，德美占据细分优势，中国虽加速追赶，但行业自给率不足10%，供应链自主可控能力薄弱。技术制约始终是国产材料发展缓慢的根本原因，如关键封装材料光敏聚酰亚胺面临低温固化与高分辨率、低介电损耗的协同难题，高端环氧塑封料需破解低热膨胀系数、高填料填充与低黏度的矛盾，积层绝缘胶膜则受限于细线路适配与介电均匀性的平衡，加之聚合物与硅基芯片热膨胀系数悬殊、异质界面调控困难等共性问题，严重阻碍产业进阶。因此，深入剖析聚合物基先进封装材料的各项严苛技术指标，破解共性根本问题，才是打破国外高端垄断、提升国产材料自给率与供应链自主可控能力的根本路径。

基于NIR-Ⅱ荧光成像引导的Ⅰ型光动力疗法用于三阴性乳腺癌治疗

Michael Ngozi OKEKE^1,2，姜婷¹，李超¹，蔡林涛¹，　向春柏^3*，石碧华^4*，龚萍^1,2*

1.中国科学院深圳先进技术研究院

2.中国科学院大学

3.广州医科大学附属清远医院(清远市人民医院)

4.清华大学深圳国际研究生院　生物医药与健康工程研究院　

摘要：光动力疗法因依赖氧气和组织穿透深度不足而受限。为此，本研究基于给体-π 桥-受体结构，构建了一种具有聚集诱导发光特性的Ⅰ型光敏剂DHSTPA。其纳米颗粒(DHSTPA NPs) 具有近红外吸收和近红外二区荧光发射特性，在660 nm 光照下能高效产生超氧阴离子与羟基自由基。体外和体内实验均证实DHSTPA NPs 能够有效杀伤乳腺癌细胞并抑制肿瘤生长，且未观察到明显的系统毒性。综上所述，DHSTPA NPs 是一种兼具近红外二区发射、高效Ⅰ型光动力疗法活性及良好生物安全性的潜在光敏体系，为乳腺癌光动力疗法提供了新策略。

基于多模态大模型的细粒度动作识别研究

熊婷^1,2，乔宇^1,3，王亚立^1,3*

1.中国科学院深圳先进技术研究院　深圳市机器视觉与模式识别重点实验室

2.中国科学院大学

3.上海人工智能实验室

摘要：动作识别是视频理解的重要任务之一，其中细粒度的动作识别任务比传统的动作识别任务更具有挑战性。多模态大模型方法虽在视频理解任务上取得了较好效果，但对视频时空维度的细粒度信息关注不足，导致目前的多模态大模型方法在动作识别任务中仍然存在一定的识别偏差。针对这一问题，本文提出一种基于通用视觉大模型InternVideo2 的视觉编码器改进的细粒度信息对齐和特征融合方法。首先，利用感兴趣区域特征对齐的方式，将感兴趣的局部细节区域的特征进行细粒度特征对齐和提取；其次，增加单独的视觉编码分支，根据提取出的细粒度特征对分支编码器进行微调；最后，编码过后的细粒度特征将作为补充信息，参与到后续的动作分类的分数计算中。通过以上步骤，有效提高了多模态大模型对包含细粒度信息的视频动作的识别准确率。在一系列细粒度动作识别的实验中，本文方法分别在Something-Something V1/V2 数据集上取得了 68.2%/73.1% 的Top-1 准确率，相对基准模型取得了有效提升。

面向科技成果转化的天机星智能服务系统关键技术研发及应用

李烨*，毕亚雷，张睿，曾锐，王枫飞，郑致达

中国科学院深圳先进技术研究院

摘要：科技成果转化是连接科技创新与产业创新的重要环节，也是促进“科技-产业”链深度融合的重要路径。当前，我国高校和科研院所科技成果转化规模和专利产业化水平持续提升，但成果转化与产业需求之间仍存在对接不畅、发现不易、匹配不准和服务效率不高等问题。面向新型研发机构成果转化业务，传统工作方式比较依赖人工经验，企业难以匹配合适的科技成果和研发团队；需求沟通与理解成本较高，专家遴选与资源配置缺乏有效的智能化技术支撑。针对上述问题，本文围绕中国科学院深圳先进技术研究院的成果转化业务实践，研发了“天机星”智能服务系统，融合大语言模型、知识图谱和人才画像等关键技术，实现了多源科技资源组织、企业需求理解、成果检索推荐和专家团队匹配等关键业务的突破。该系统已在成果转化业务中完成落地应用，截至2024 年12 月，相关模式已累计服务企业1 253 家，推动新型研发机构科技成果专利转移转化108 件，并在成果检索、专家匹配和转化服务流程中形成应用验证。

解码骨衰老：从细胞衰减到信号网络失衡

于志成¹，孙榕榕^1,2，龙晶¹，姚振宇¹，赖毓霄^1,3,4,5*

1.中国科学院深圳先进技术研究院　转化医学研究与发展中心

2.中国科学院大学

3.医学成像科学与技术系统全国重点实验室

4.广东省生物医用材料增材制造工程实验室

5.国家高性能医疗器械创新中心

摘要：骨衰老是机体衰老在骨骼系统中的核心体现，其根本特征在于骨形成与骨吸收间的动态平衡进行性失调，进而引发骨量进行性丢失与骨微结构退行性改变。本综述系统阐述了多层次细胞与分子调控网络共同驱动的骨衰老进程。在细胞层面，骨衰老主要表现为成骨细胞和骨细胞的功能衰退，以及骨髓间充质干细胞成脂分化倾向增强，最终导致骨形成能力下降和骨髓脂肪异常积聚；在分子机制层面，线粒体功能障碍在骨衰老中起着核心作用，线粒体损伤引发的能量代谢紊乱、活性氧累积及质量控制失调不仅直接损害细胞功能，还通过cGAS-STING 等通路加剧骨髓中的局部慢性炎症微环境。与此同时，多条关键信号通路的失衡与功能衰减共同决定了细胞的代谢重编程与衰老表型。上述改变相互交织，彼此放大，形成从胞内能量代谢紊乱到局部免疫微环境失调，最终发展为器官水平结构与功能衰竭的恶性循环。

基于质谱的自上而下完整蛋白质分析

石铭清，杨致一，邓卡，严斌，罗茜*

中国科学院深圳先进技术研究院 科学仪器研究所(筹)

摘要：解析蛋白质及其变体结构是阐明其生物学功能与分子调控机制的核心前提。质谱技术凭借其高灵敏度、高准确度及高通量优势，能实现对蛋白质的大规模精准鉴定。基于质谱的自上而下蛋白质组学以完整蛋白质作为分析对象，规避了传统自下而上蛋白质组学酶解步骤导致的肽段信息被割裂等问题，从而能够在蛋白质变体水平上保留多种结构变异和修饰之间的组合关系，弥补自下而上蛋白质组学在完整蛋白质变体解析方面的不足。本文系统总结了自上而下蛋白质组学的完整分析流程，涵盖样品制备、电离技术、串联质谱和数据处理等主要环节，并重点讨论了串联质谱解离技术。不同解离/离子活化方式，如ECD/ETD、AI-ETD 和UVPD 等，具有不同的碎裂机制和碎片离子类型，互补使用有助于提高蛋白质序列覆盖度、翻译后修饰定位可信度和复杂蛋白质变体的表征深度。基于上述技术进展，自上而下蛋白质组学在解析疾病相关蛋白质变体、揭示病理机制以及发现新型体液诊断标志物方面展现出了独特优势，本文也对其在肿瘤标志物、神经退行性疾病及临床诊断中的应用进行了整理介绍。

跨数据中心大数据分布式计算研究与展望

孙旭东¹，王圳炯^1,2，何玉林²，尹剑飞¹，黄哲学^1,2*

1.深圳大学　计算机与软件学院

2.人工智能与数字经济广东省实验室（深圳）

摘要：随着数据量呈指数级增长，集中式数据分析模式已难以适配跨数据中心分布式存储场景下的大数据分析与建模需求。传统MapReduce 分布式计算模式存在灵活性不足和效率受限等问题，已成为新型计算架构迭代升级的核心瓶颈。本文系统总结了近年来非MapReduce 分布式计算范式的研究成果，重点梳理了基于随机样本划分的分布式数据表示模型和基于随机样本划分数据块抽样的近似计算方法，以及依托该数据模型构建的LOGO 计算框架与算法库的技术特征。最后，结合算力网络“高效协同、跨域调度”的发展趋势，展望非MapReduce 范式在多场景大数据计算中的应用前景，并探讨其在算力互联互通和异构资源适配等方面面临的技术挑战，为新型分布式计算架构优化提供参考。

RISC-V 指令集的设计决策简析

余子濠^1*，樊建平²，包云岗¹

1.中国科学院计算技术研究所

2.深圳理工大学

摘要：RISC-V 自2010 年诞生以来迅速发展并普及。它是一款与众不同的指令集，不仅因为它诞生时间晚，更因为它完全开放。作为一款新兴的指令集，RISC-V 的架构设计者充分吸取了过去数十年各类指令集架构的经验教训。本文将介绍RISC-V 的核心设计决策，对比探讨RISC-V 与传统指令集的差异，以此阐明RISC-V 如何承袭各类架构优势、规避固有短板。