做出“颠覆性”

创新，可能需要一个更具体的、能连接其他领域的“抓手”

。

·拓扑物态的分类与新材料设计：这是数学（拓扑学、k理论）与物理（凝聚态）、材料完美交叉的典范。

目前理论已能预测和解释许多拓扑绝缘体、外尔半金属等。

但瓶颈在于，理论预测与实际材料合成之间还存在鸿沟，尤其是对更复杂、更奇异的拓扑物态（如高阶拓扑绝缘体、非阿贝尔任意子平台）的材料实现，缺乏系统性的理论指导。

数学上对更复杂对称性保护下的拓扑分类是否已经完备？

·机器学习与科学计算中的数学基础：深度学习的“黑箱”

问题、新型算法（如几何深度学习、等变神经网络）的理论解释与突破。

这里充满机会，但感觉上更偏向工具性创新，要达到“开创子领域”

的层面，可能需要一个更核心的数学洞见。

·物理（聚焦凝聚态与量子材料）：

·高温导机理：这无疑是凝聚态物理皇冠上的明珠，也是最大的泥潭。

各种理论（如反铁磁涨落、赝能隙、streta1）竞争激烈，但缺乏一个统一、且能被关键实验证伪的框架。

问题的核心在于强关联电子体系中，多种自由度（电荷、自旋、轨道、晶格）的复杂纠缠。

·摩尔晶格（oiréper1attice）与关联物态：这是当下的绝对热点。

通过旋转二维材料（如石墨烯）形成摩尔条纹，可以人工制造出极强的电子关联，实现导、磁性、拓扑绝缘体等多种新奇物态。

但目前的研究很大程度上依赖于“试错”

式的实验探索，理论预测能力不足。

如何从第一性原理出，真正理解和预测摩尔体系中的涌现现象？

·量子计算纠错与新材料平台：与他之前参与的科大项目相关。

除了算法，物理载体本身至关重要。

寻找具有更高容错阈值、更长相干时间的新颖量子比特材料平台（如拓扑量子比特），是一个极具挑战性的方向。

·化学（侧重理论与计算、材料合成）：

·复杂反应机理的多尺度模拟：如何准确、高效地模拟从电子转移、键断裂形成到宏观反应率的全过程？尤其是涉及激态、催化剂表面反应等，目前的密度泛函理论（dft）等方法存在精度与效率的瓶颈。

·精准合成与人工智能驱动：如何实现原子级精度的材料合成？如何利用ai预测合成路径、设计新型分子和材料？这需要将化学直觉、反应规则转化为机器可学习和优化的模型。

·新型化学键与奇异分子：在极端条件（高压、强场）或特定结构中，可能存在尚未被认知的化学键类型或稳定分子，这可能会颠覆传统的化学教科书。

·材料学（核心焦点）：

·“材料基因工程”

理念的深化：目前更多是数据库和高通量计算，缺乏真正意义上的“基因”

级底层原理，来指导设计具有特定（甚至多重）功能的全新材料。

·多功能自适应材料：能够根据环境（温度、压力、电场、磁场）智能改变自身性能的材料。