人類文明的每一次躍進，幾乎都有著新材料的身影。材料不僅是科技的載體，更是創新的催化劑。每一次新材料的誕生，都可能顛覆舊有的技術范式。在這篇合集中，我們將聚焦五個前沿案例，看看新材料的發現與創新應用如何解決各領域的難題。

用更少的光，拍出更好的圖像

圖源：Empa/ETH Zürich

圖像傳感器通過識別紅、綠、藍（RGB）三種顏色來還原彩色畫面。目前，市面上絕大多數圖像傳感器都是采用硅作為材料而制成的，但為了實現RGB成像，需在每個像素前安裝濾光片。比如，紅色像素使用的濾鏡會阻擋藍光和綠光，造成約三分之二的光被浪費。因此，傳統硅傳感器的光利用率較低。

在一項新發表于《自然》雜志的研究中，一個研究團隊提出了一個新穎的解決方案：利用鈣鈦礦材料來構建圖像傳感器。可在低光照環境下拍攝更清晰、色彩更真實的圖像，分辨率也遠超傳統硅傳感器。這項技術不僅適用于數碼相機，還可用于醫學影像分析、環境監測及農業自動化等領域。

這項創新的基礎是鹵化鉛鈣鈦礦。這種晶體材料與硅相比，它們不僅更易于加工，而且其物理性質也可以通過調控確切的化學成分而變化。具體而言，如果鈣鈦礦中含有更多的碘離子，它就會吸收紅光；如果在鈣鈦礦中添加更多的溴，它就可以吸收綠光；如果添加更多的氯，就可以吸收藍光。

而且與傳統的濾光器不同，鈣鈦礦像素層對其他波長的光保持透明，允許通過，因此紅、綠、藍三種像素層可以垂直堆疊在一起，而不像硅圖像傳感器那樣像素是并排排列的。

這種排列意味著，理論上，同樣大小的以鈣鈦礦為基礎的圖像傳感器，能夠同時捕獲三種顏色的光，提升三倍的光利用率和空間分辨率。

硅圖像傳感器（左）與鈣鈦礦圖像傳感器（右）

圖源：Sergii Yakunin/ETH Zurich/Empa

在早期實驗中，研究團隊使用毫米級單晶體構造出了“超大像素”，初步驗證了鈣鈦礦圖像傳感的可行性。如今，他們首次打造出兩款功能完整的薄膜鈣鈦礦圖像傳感器原型，標志著這項技術從一個粗略的概念邁向實際應用的重要一步。

原油分餾將因為它減少90%能耗

圖源：MIT News

目前，全球6%的二氧化碳排放來自原油分餾過程，這一將原油分離為汽油、柴油和取暖油等產品的工藝需要消耗巨大能量，其中大部分能量用于通過沸點差異實現組分分離所需的熱量。

近日，麻省理工學院的工程師們開發出一種膜，可以根據分子大小過濾原油成分，這一進展可能大幅降低原油分餾所需能量。相關研究發表在《科學》期刊。

這種新型過濾膜有三大技術優勢。其一，能有效分離石油中的重質和輕質成分；其二，克服傳統油分離膜易發生的溶脹現象；其三，該膜采用現有成熟工藝制備薄膜，具備快速規模化應用條件。據估算，若全面替代傳統熱分餾工藝，全球煉油行業年減排量可達數億噸級。

這項創新材料的核心來自于反滲透海水淡化膜材料。自20世紀70年代問世以來，反滲透膜已將海水淡化能耗降低約90%，堪稱工業領域的成功典范。最常用的反滲透膜是通過界面聚合法制備的聚酰胺薄膜（MPD-TMC）：水相中的親水單體MPD與正己烷有機相中的疏水單體TMC在界面處通過酰胺鍵反應形成超薄聚酰胺膜。然而，傳統MPD-TMC膜既不具備合適孔徑，也缺乏抗溶脹特性，無法直接用于碳氫化合物分離。

研究團隊通過三大創新實現技術突破。化學鍵改造：將連接單體的酰胺鍵替換為剛性更強的亞胺鍵，顯著提升疏水性和結構穩定性；交聯化學：引入交聯結構使材料在碳氫化合物環境中保持孔隙穩定；分子篩設計：添加具有形狀持久性的三蝶烯單體，精確調控孔徑尺寸。

研究人員采用甲苯和三異丙基苯（TIPB）混合物作為基準測試體系時，新型膜材料可使甲苯濃度達到原始混合物的20倍。在更具工業意義的石腦油-煤油-柴油混合體系測試中，該膜同樣展現出基于分子尺寸的高效輕重組分分離能力。研究人員表示，若應用于工業場景，可通過串聯多組過濾膜逐步提高目標產物濃度。

修復受損畫作，現在只需幾小時

圖源：Alex Kachkine via MIT News

在漫長的歲月中，藝術畫作常常會受到光照、空氣質量、溫度波動，以及顏料層中化學反應的影響，從而出現裂紋、褪色或顏料剝落等損傷。傳統的人工修復不僅耗時費力、成本高昂，一旦操作不當，更可能對藝術品造成不可逆的破壞。

近年來，數字修復工具為“虛擬還原”畫作提供了新可能。利用計算機視覺、圖像識別和色彩匹配等技術，系統可快速生成一幅“數字修復圖像”。然而，這些修復成果往往只能作為展示品，無法真正用于原作修復。

現在，一項新發表于《自然》的研究打破了這一瓶頸。麻省理工學院的研究團隊提出了一種新方案：通過為畫作覆蓋一張可移除、由數字技術生成的修復膜，從視覺上精確修復受損區域，真正實現了“數字還原的物理化”。

研究者選用了自己收藏的一幅15世紀油畫作為實驗對象。畫作已有600年歷史，表面已有多次修復痕跡。為了還原畫面基礎，先采用傳統方法進行清潔，移除了所有由前人留下的修復痕跡。接下來，掃描畫作全圖，包括許多顏料褪色和開裂的區域。然后，利用已有的人工智能算法分析掃描圖像，重建出這幅畫作可能的原始樣貌。

這張修復膜第一層為彩色圖像，第二層為相同圖案的白色圖層。兩層對齊可呈現完整色譜。為了確保對齊精度，團隊還開發了基于人類色覺機制的算法工具。

在這幅畫作中，系統共識別出5,612處缺損區域，并使用57,314種顏色完成填補。整個流程僅耗時3.5小時——效率約為傳統修復方法的66倍。

這層修復膜完全可移除，并使用可被保護級溶液溶解的材料制成，符合修復倫理對“可逆性”的嚴格要求。同時，系統會保存完整的修復數字文件，為未來的修復工作提供清晰記錄。

不過，這項看似簡單的技術在實踐中并不容易。它對圖像掃描與色彩還原精度要求極高，需要配備專業攝影設備與圖像處理能力。此外，跨學科協作也是關鍵——藝術史學者、修復師與計算機專家需共同合作。

若這一方法日后被驗證為穩定可靠，其流程有望實現標準化與自動化，從而降低技術門檻，推動廣泛應用。

把電子廢料埋到土里，幾周后

竟然完全消失了？

全球每年產生的電子垃圾堆積如山，而且無法降解，最終只能被填埋或焚燒，污染土壤與空氣。

最近一項在《科學·進展》（Science Advances）雜志上發表的研究中，科學家利用豬肉明膠和植物纖維素，制造出了可完全降解的機械臂和控制器。這些材料既保持了足夠的強度完成工作，又能在幾周內像廚余垃圾一樣在土壤中分解。當機器完成使命后，你只需把它埋進后院，大自然就會接手剩下的工作——沒有電子廢料，沒有污染，只留下一捧回歸生態的腐殖質。

通常而言，可生物降解機器人屬于軟體機器人，而多數軟體機器人都是從自然界生命體的柔性結構中獲取靈感的。然而，許多早期軟體機器人原型仍然依賴會造成污染的合成聚合物。

研究團隊以棉漿纖維素為基質，添加甘油以增強柔韌性，并通過干燥來提升強度。接著，他們用一種從豬肉提取的導電明膠制成了傳感器，這種導電明膠的離子流會隨材料形變而變化。隨后，他們將平面薄膜與傳感器折疊成了三維結構。

這樣，控制器和機械臂既能承受高強度使用，也能安全閑置一周。最終，研究者把這些機器埋在校園附近一個20厘米深的坑里，結果發現它們在8周內就能幾乎完全消失。

不過，目前這項技術還處于非常早期的階段。要造出真正可持續的戶外機器人，還需開發可生物降解的電子元器件、電源供應器甚至是電池。

醫美材料新突破：更美麗、更安全

在醫療領域，軟骨移植是一項常見的手術——它既能修復先天性腭裂、矯正耳廓畸形或填補組織缺損，也能改善喉部因癌癥治療造成的結構損傷，甚至常見于選擇性鼻整形手術中。

然而，因為材料的問題，移植效果卻常不盡如人意：外科醫生目前主要依賴硅膠材料或取自肋骨的較硬植入物作為替代方案，但這兩類選擇與人體天然軟骨相比，始終存在明顯差距——它們既缺乏天然軟骨特有的柔韌性與彈性，也無法真正與受體組織實現生物學融合，最終往往淪為“外來物”般的存在。

有望改變上述局面的，是一種藏于動物體柔性部位內的新型軟骨組織，由研究團隊在10多年前研究小鼠耳朵時首次發現。通過顯微鏡觀察可知，它所包含的細胞充滿大型脂質液泡，比通常形成軟骨的軟骨細胞明顯更肥大。

在發現脂肪軟骨后的10年間，研究團隊對該神秘組織的細胞進行了一系列尖端生物學分析。研究團隊把它們稱作“脂肪軟骨細胞”（lipochondrocyte），簡稱LC。這些細胞兼具結構（像軟骨）和天然的柔軟性（像脂肪）。包括人類在內的許多哺乳動物身體里都有LC，而對整形外科醫生來說，LC展現的獨特結構有助于更深刻揭示人臉的材料構成。

這為更高水平的軟骨移植奠定基礎——它有望帶來更柔更彈更可塑的植入物，推動整形手術發展。

新研究表明，脂肪軟骨細胞可以微調人體部分軟骨的生物力學。不含脂質、剛性的軟骨蛋白支架更堅固牢靠，可用于構建頸部、背部和肋骨的負重關節。特別是那些更復雜、需要柔韌性和彈性的部位——耳朵、鼻尖、喉部——脂肪軟骨就可大顯身手。

對于需要改造上述身體部位的手術，研究團隊有這樣一個設想：未來在培養皿里培養出脂肪軟骨類器官，然后通過3D打印將它們做成任何需要的形狀。當然，盡管已積累了三四十年研究經驗，但現在我們還沒那么擅長制備復雜組織。

不過無論如何，至少已經確定，通過胚胎干細胞培養脂肪軟骨細胞并安全分離它們以進行移植是可行的。脂肪軟骨細胞更新了我們對軟骨形態和質感及其深層原理的理解。有朝一日，脂肪軟骨或可成為一種可生長、可移植的組織選項，填補當前的空白，又或者，它能啟發更好的仿生材料。

#參考文獻

1.https://ethz.ch/en/news-and-events/eth-news/news/2025/06/better-images-for-humans-and-computers.html

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3.https://news.mit.edu/2025/restoring-damaged-paintings-using-ai-generated-mask-0611

4.https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.ads0217

5.https://mp.weixinbridge.com/mp/wapredirect?url=https%3A%2F%2Fwww.wired.com%2Fstory%2Fthese-newly-identified-cells-could-change-the-face-of-plastic-surgery%2F&action=appmsg_redirect&uin=MjE0Njk2NDAyNA==&biz=MjM5MzM5NzIxOQ==&mid=2652507996&idx=1&type=1&scene=0

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