静心探索重要的基础科学问题不求“短平快”70后物理学家翁红明******

　　翁红明在讲解电子运输理论。

　　田春璐摄

　　人物简介：

　　翁红明，1977年出生，现为中国科学院物理研究所凝聚态理论与材料计算实验室研究员、博士生导师。主要致力于凝聚态物理计算方法和程序的开发以及新奇量子现象的计算研究，成果入选2015年度中国科学十大进展、英国物理学会《物理世界》2015年度十大突破、美国物理学会《物理评论》系列期刊创刊125周年纪念文集等。

　　在中科院物理研究所（以下简称“物理所”）的年轻人里，研究员翁红明是小有名气的一位。就在刚刚过去的2022年，他因在数学物理学领域的杰出贡献，获得第四届“科学探索奖”。

　　在国际计算凝聚态物理研究领域，翁红明成果颇丰。其中最为人称道的，是他和同事们合作首次在固体中观测到外尔费米子和三重简并费米子的准粒子。这是国际上物理学研究的重要科学突破，对拓扑电子学和量子计算机等颠覆性技术的诞生具有非常重要的意义。

　　自由思考、厚积薄发，真正对人类文明有所贡献

　　1928年，英国物理学家保罗·狄拉克提出了描述相对论电子态的狄拉克方程。1929年，德国科学家赫尔曼·外尔指出，当质量为零时，狄拉克方程描述的是一对重叠的具有相反手性的新粒子，即外尔费米子。这种神奇的粒子带有电荷，却不具有质量，因而具有确定的手性（指一个物体不能与其镜像相重合，如我们的双手，左手与右手互成镜像，但不能重合）。

　　但是80多年过去了，科学家们一直没有能够在实验中观测到外尔费米子。直到2015年1月初，中科院物理所方忠研究员带领的研究组与普林斯顿大学研究小组合作，从理论上预言了在以砷化钽为代表的一批材料中存在着外尔费米子。此后，这个理论预言经过实验得到了进一步验证。

　　在研究过程中，翁红明发挥了至关重要的作用。他从发表于1965年的一篇实验文献中受到启发，并通过第一性原理计算，初步认定砷化钽晶体等同结构家族材料可能是无需进行调控的、本征的外尔半金属。这类材料能够合成，没有磁性，没有中心对称，是实验制备、检测都非常便捷的绝佳材料。

　　翁红明说：“这一发现的难度在于，从众多材料中找到合适的对象犹如大海捞针，必须对外尔费米子和材料物理特性都有相当认识才行。”

　　在外尔费米子被发现的一年后，翁红明和同事们又进一步“预言”：在一类具有碳化钨晶体结构的材料中存在三重简并的电子态。

　　2017年6月，这个新预言被实验证实，三重简并费米子被首次观测到。这是物理所科研团队继拓扑绝缘体、量子反常霍尔效应、外尔费米子之后，在拓扑物态研究领域取得的又一次重要突破，引起国际物理学界广泛关注。

　　成绩源于多年的深耕积累。翁红明很享受在物理所工作的经历：“这无关荣誉，我找到了更感兴趣、更加深入的研究领域和方向。”

　　自由思考、厚积薄发，一直是翁红明喜欢的学术氛围。他所追求的不是多发表文章，而是能攀登科学高峰，真正对人类文明有所贡献。

　　科研仅靠一个人或一个小组的力量是不够的

　　作为理论物理学家，翁红明专攻量子材料的计算和设计。

　　物理学通常分成两大类，即理论物理和实验物理。理论物理通过理论推导和公式推算得出的结论被称为“预言”，“预言”必须通过实验验证才能成为国际公认的科学事实。

　　在翁红明看来，他接连获得的几次重大发现，都离不开与同事们的通力合作。这，也是他做科研一直特别重视的一点。

　　“理论预言、样品制备和实验观测，这三个环节缺一个都不行。”翁红明说，“在当今科学领域细分程度非常高的情况下，科研仅靠一个人或一个小组的力量是不够的。当有重要任务目标时，我们几个小组紧密合作，在理论、样品、实验等环节实现了环环相扣、无缝对接。”

　　在许多人的想象中，理论物理学家的工作，就是每天独自埋头在稿纸堆里计算推演，然后坐着冥思苦想、灵光乍现。

　　但翁红明认为，计算推演的确要做，思考分析也不可少，但和同行们的交流也非常重要。他每天上班的第一件事就是查看和了解国际上最新的科研进展，然后分析、思考、计算，再把自己的想法跟同事们交流。“很多时候，我的一些想法，或者说突然的一些灵感，其实都是在思考、交流和工作过程当中产生的。”

　　“发现三重简并费米子”这一成果，就源于翁红明和石友国、钱天两位同事一次喝咖啡时的思想碰撞。

　　物理所的咖啡厅在学术界享有盛誉，不但因为咖啡好喝，也因为常有科研人员汇聚在此畅聊科学、各抒己见，聊着聊着，灵感经常“火花四射”。

　　和大家一样，翁红明、石友国和钱天工作之余也喜欢在咖啡厅一聚。翁红明有什么新想法会第一时间告诉他俩；石友国和钱天在实验过程中有什么新发现或疑惑，也会第一时间反馈给翁红明。

　　“闲聊中就能交换信息，我们的交流是完全敞开的，毫无保留地让大家知道彼此做了什么。”翁红明说。

　　翁红明告诉记者，在科研道路上，自己非常珍视的成功秘诀有两个，一个是注意总结和积累，另一个就是跟别人多交流。

　　“目前我努力发展基于大数据和人工智能的凝聚态物质科学研究，其实也是基于这两点考虑，因为所有人的知识积累都体现在这些数据当中。”翁红明说。

　　做研究应该抓住一些更新奇、更本质的问题

　　1977年，翁红明出生在江苏泰兴一户普通人家。他的父母都是农民，家里还有一个姐姐。

　　初中开始，翁红明第一次接触到物理，从此便沉迷其中。“物理让我对周围的世界有了更深入的了解和认识。”翁红明说。

　　兴趣是最好的老师。对物理的热爱，指引着翁红明叩开了物理科学的大门。

　　1996年，翁红明参加高考。在填报志愿时，他毫不犹豫地将所有的志愿都填上了物理。最终，他如愿被南京大学物理系录取。

　　南京大学的物理系在凝聚态物理领域积淀很深。翁红明在这一领域进行相关知识的学习与研究，一学就是9年，直到博士毕业。毕业后，他去了日本的东北大学金属材料研究所做博士后研究，主要研究各种材料的导电性质。

　　到日本一年半后，翁红明萌生了转换研究方向的想法。

　　“我想要转到计算方法和程序的发展上，这是凝聚态物理领域中一个最基础也是最具有核心竞争力的方向。”翁红明说，“如果想要在这个领域有长远发展，就要在这个方向上有一定的积累。”在他看来，静下心来探索重要的基础科学问题，要比做一些“短平快”研究更有意义。

　　想归想，但真正下定决心，翁红明也经过了一番纠结。

　　他坦言：“当转到一个更基础的方向，也意味着你在未来的几年甚至是更长的时间里都需要耐得住坐冷板凳。所以必须做好思想准备，去做一些积累性的工作。”

　　2008年，翁红明的人生又有了一次重大转折。

　　那一年，物理研究所研究员、博士生导师方忠到日本访问交流，翁红明跟他进行了深入的交谈和讨论。

　　翁红明告诉记者：“他跟我介绍了当时做的一项很有意思的工作。虽然我那时并没有很深刻的理解，却受到很大的启发——做研究应该抓住一些更新奇、更本质的问题。”

　　在方忠的影响下，2010年，翁红明决定回到国内，入职物理研究所，成为方忠团队的一名成员。

　　翁红明说：“每个人在一生当中可能会跟很多人交往交谈，但在人生重要转折时刻能够给你启发的却不多。能有这样的机遇去跟方忠老师交流并受到启发，我觉得这是非常宝贵和幸运的。”

　　在新的一年里，翁红明说自己有很多研究工作要做，尤其是如何在拓扑电子学器件研究方面取得突破，促使拓扑电子态理论变成可落地应用的技术。而这，需要跟器件和应用等方向的研究人员进行交流和讨论。

　　翁红明相信，拓扑时代的黎明时分正在临近。（记者 吴月辉）

今年春运 “AI医生”看护这座跨海大桥******

　　◎本报记者 矫 阳

　　杏林公铁大桥是进出厦门岛的唯一跨海铁路通道。从远处眺望，大桥犹如一条巨龙卧于海面之上，连接岛屿与大陆。进出鹭岛的铁路客货运输，都要通过这座大桥。

　　桥梁安全维护是重中之重。“即便几毫米的测量误差，都会成为影响铁路安全的巨大隐患。”中国铁路南昌局集团有限公司厦门工务段桥隧检测小组桥梁工安少帅说。

　　2023年春运，这座跨海大桥的维护用上了“AI医生”。

　　立在海上的桥墩，时刻经受着海浪冲刷。“冲刷面过深会影响桥梁安全，必须按时测量河床断面变化，对比历年数据，保障运输安全。”作业时，安少帅与工友格外小心谨慎。

　　每天上午10时，安少帅和工友们都会穿好救生衣，带齐作业设备，登上船只，驶向杏林公铁大桥。

　　高速航行的船上，迎面吹来的海风直钻衣领，湿冷彻骨。

　　到达作业地点后，安少帅即刻将一艘如模型般的小船放入水中。“这是用来测绘河床断面的‘神器’——无人测绘船。”安少帅说。

　　以往，检测小组开展测绘，都是借助水深探测仪，人工探入水中进行断面测量。“铁路桥大多架于江海之上，受环境影响，测量不确定因素太多。”安少帅说，有时风大，上船后人都站不稳，更别提操作设备了。

　　2022年，厦门工务段开始运用无人技术进行桥隧维护。

　　通过卫星定位系统，按既定测线巡航，无人测绘船分别测量3条测线河床断面，并同步采集三维坐标，通过数据算法绘制河床断面图，实现“肌理脉络”一目了然。

　　有了直观图示，便能综合分析河床断面变化，制定精准的养护维修方案。

　　鹰厦铁路蜿蜒于崇山峻岭、河山峡谷之中，且坡度陡峭，山上浮石众多。除了对河床断面进行测量外，桥隧检测小组还要翻山越岭，排查山体护坡和水下桥墩的安全隐患。

　　在山体巡检中，“AI医生”再一次“大展身手”。

　　山脚下，一阵“嗡嗡”声响起，只见安少帅熟练操纵着无人机环绕飞行，悬停在病害山头。随着不断调整的摄像角度，通过三维视角，危岩等潜在隐患一目了然。

　　以往人力爬山巡查，检测小组队员每天只能翻两座山，不仅效率低，排查也不够全面。“现在仅半天就能全方位无死角地完成两座山的查危工作。”安少帅兴奋地说。

　　山体检查完成后，安少帅与工友又带上“新型蛙人”，马不停蹄地前往篁渡桥进行水下探测，重点对铁路桥墩裂痕、孔洞、基础掏空等病害进行细致检查。“水下机器人安全性高，既可以实现全天候持续作业，又避免了传统蛙人在恶劣环境下作业的高风险。”安少帅说。

　　春运期间，铁路运输任务繁重。

　　“有了‘AI医生’帮忙，工作更快捷，和家人团聚的机会也多了。”说起无人技术，安少帅十分喜悦。(科技日报)