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【导语】在科技飞速发展、传统芯片升级遇阻的当下，材料“叛逆者”金属有机框架（MOF）迎来高光时刻——2025年诺贝尔化学奖花落相关研究。曾因稳定性差被视为“丑小鸭”的MOF，如今澳大利亚科学家借助它开发出流体计算机芯片，模拟人脑且具短期记忆特性。其分级MOF纳米流体晶体管实现“三极管”效应，还能构建流体电路，未来或颠覆传统芯片，催生“大(dà)脑(nǎo)芯(xīn)片(piàn)”，推(tuī)动(dòng)强人工智能诞生。

编者按：在科技迅猛发展的当下，从高精尖设备的研发，到对深海、外太空等极端环境的大胆探索，每一项革新与突破的背后，都离不开新型先进材料的支撑(chēng)！“逆(nì)天(tiān)改(gǎi)命(mìng)”新(xīn)材(cái)料(liào)系(xì)列(liè)文章(zhāng)将(jiāng)聚(jù)焦(jiāo)那(nà)些(xiē)材(cái)料(liào)中(zhōng)的(de)“叛(pàn)逆(nì)者(zhě)”。它(tā)们(men)借(jiè)助(zhù)科(kē)学(xué)家们的巧妙设计以及前沿技术的加持，彻底改写了自身的一些固有特性，从而打破命运的枷锁，以全新的姿态，肩负起推动人类文明迈向未来的重任！



分级 MOF 纳米流体器件中存在纳米（nm）级与埃（Å）级的通道  图片来源：该研究论文

2025年的诺贝尔化学奖颁发给了“金属有机框架（MOF）”研究背后的科学工作者。这类研究利用配位化学成键原理，让科学家们得以像搭“乐高积木”一样连接金属离子和有机分子，从而创造出各种各样，具有独特性质与功能的新式材料。但你知道吗？MOF材料在被创造之初，曾广受质疑与轻视。

由于早期的MOF材料稳定性较差，在当时也没显现出很强的应用潜力，所以一度被许多学者看作是没用且脆弱的“丑小鸭”。

然而最近，来自澳大利亚莫纳什大学（Monash University）的科学家在《科学进展》（Science Advances）期刊上发表了研究成果，提出了一种利用MOF的新思路。他们试图开发出一种相当“异类”的流体计算机芯片！

是的，这种芯片的主体部分将不再是固体，而是液体的！它的运作机制在一定程度上模拟了“人脑”，且具备短期记忆特性！

MOF，这类当初不起眼的冷门材料，如今不仅帮助它的研究者们斩获了2025年的诺贝尔化学奖，更是可能在将来颠覆基于传统硅基芯片的研究，催生出下一代“水汪汪”的超级电脑！


看科学家如何在微观世界中“驾驭”离子

我们身边的电子设备，如手机、电脑、汽车中控等，它们的核心都是由硅基材料制成的微型芯片。这些芯片上的晶体管，如同一道道闸门，通过精确控制电子的流动来处理信息。

这种传统芯片的优点是速度快、效率高，并且十分精确！然而随着人们对于计算能力的要求不断提升，以及近些年人工智能领域的研究不断兴起，传统芯片由于在材料固有特性、运作机制、制造工艺等诸多方面的限制，升级速(sù)度(dù)正(zhèng)逐(zhú)渐(jiàn)放(fàng)缓(huǎn)，变(biàn)得(de)愈(yù)发(fā)难(nán)以(yǐ)满(mǎn)足(zú)人(rén)们(men)飞(fēi)速(sù)增(zēng)长(zhǎng)的(de)需(xū)求(qiú)，并(bìng)在(zài)一(yī)些(xiē)领(lǐng)域成(chéng)为(wèi)了(le)技(jì)术发展的瓶颈！


常见电路板及各种芯片都是固体  图片来源：维基媒体 Mister rf

那么，能否另辟蹊径，采用一种全新的方式来传递和处理信息呢？一些科学家把目光投向了自然界的超级计算机——人类的大脑。

在人脑(nǎo)中(zhōng)，信(xìn)息(xi)的(de)传(chuán)递方式之一是通过液体中离子的转移来进行。神经元通过内外钠、钾等离子的跨膜流动，产生电位差，以此来进行电信号传输，继而实现思考、感知、运动控制等功能。那么我们能否也利用类似的思路，制造出一种流体芯片呢？


神经元细胞图  图片来源：维基媒体 LadyofHats

电子计算的本质，是用电信号的通断来实现逻辑判断。在传统的固体芯片中，人们通常以电子的流动为基础来(lái)构(gòu)建(jiàn)电(diàn)路；而对于液体芯片，我们则要换种思路，去想办法在微观层面精确控制离子的传输，这属于另一个领域——纳米流体学（Nanofluidics），同时它也正好是一个可以让MOF材料“大显身手的舞台”。

研究人员的基本思路是，制造一根根极其细小的通道，再向其中注入含有离子的溶液，然后通过巧妙地设计出一道道针对离子的“闸门”，用来“筛选”和“驾驭”特定种类离子的进出，让它们按照我们设定的规则和路径流动，最终实现逻辑计算！

在这个领域，过去的研究主要关注如何实现离子通道的“整流”功能，就像二极管一样，让离子单向流动。但这还远远不够。要真正实现复杂的信息处理，我们需要更精密的“三极管”等“晶体管”，来实现对信号的放大、切换，甚至是记忆功能。

分级MOF纳米流体晶体管的诞生

为了达成这一效果，研究人员设计出一种“分级金属有机框架（MOF）纳米流体晶体管”（h-MOFNT）。简单来说，它是一种主要利用分级MOF材料所制成的器件，具有该类材料代表性的高度有序的孔道结构。

为了实现更为精确的控制，h-MOFNT材料内部不仅具有纳米通道，还通过向聚合物纳米通道中加入分级MOF晶体而制作出“多维离子异质结”（multidimensional ionic heterojunctions）。

这种器件内的孔道可以非常小，甚至达到埃（Å）级别（是纳米的十分之一），而且它们的内部结构和化学性质可以被精确设计，就像是为离子量身定制的“隧道”和“检查站”。

简单来说，这就像是在一个大通道里又嵌套了多个小通道，小通道里还存在着不同尺寸和结构的“微型孔洞”。这种“分级异质结构”赋予了h-MOFNT前所未有的离子传输特性。

传统的固体电子晶体管通常是“三极管”，通过控制一个小电流来开关或放大一个大电流。而h-MOFNT则在纳米流体领域同样实现了类似的“三极管”效应！

研究人员发现，当盐酸（HCl）溶液通过h-MOFNT时，其中的质子（H+）表现出一种独特的非线性传输行为，具体来说：

在低电压（0–0.2 V）时：质子传输顺畅，其流速随电压同步快速增加，使得电流快速增大。在中等电压（0.3–0.8 V）时：电流增大的速度开始放缓。而在高电压（0.9–2.0 V）时：质子电流达到饱和，几乎不再随电压增加而升高，这让材料本身体现出一种类似于“电阻开关”的特性。

更神奇的是，这种三极管效应只对质子（H+）“发难”！而对于钾离子（K+）等金属离子，h-MOFNT则表现出传统的“二极管”效应，也就是线性的整流传输。这就像h-MOFNT能够“识别”不同离子，并对它们采取不同的“交通管制”措施一般。

后来研究人员又尝试了其他浓度以及不同组成成分的溶液，最终证明该材料的这种非线性传导特征对于质子具有普适性。


h-MOFNT实现了稳定的“三极管式”非线性质子(zi)（H+）传输特性  图片来源：该研究论文

流体电路成为可能

利用这个特性，通过将多个h-MOFNT并行设置，我们就可以构建出一个小型“流体电路”，为今后复杂流体电路的设计与制造提供基本雏形。


研究人员利用h-MOFNT搭建流体电路  图片来源：该研究论文

那么，这种奇特的质子非线性传输的机制到底是什么呢？科学家们通过大量的实验和理论模拟，揭示了背后的“秘密”。

在h-MOFNT复杂的内部结构中，跨相质子传导会诱发内建电势，这种电势在通道异质结中会产生自调控（self-gating）效应。当外加电压超过某一阈值，这种效应就会被激活。

通俗地说，当施加的电压超过某个阈值时，一部分质子会从材料内部较大的纳米级通道穿梭到更小的埃（Å）级通道内。在那里，质子（H+）不容易传输，其传导速度将被大幅拖慢，同时在两种通道的界面间形成一个局部的内置电势（ΔE）。

这个内置电势会反向抵消外部施加的电压对质子传输的驱动力，并干扰质子在纳米通道中的格罗特斯机制（Grotthuss mechanism，一种加速质子传输的跳跃式机制），从而导致质子（H+）传输速度下降！

像动物大脑一样具备“短时记忆”

除了三极管效应，h-MOFNT还展现出了另一个令人惊叹的特性——相当于忆阻器（Memristor）的记忆功能。

什么是忆阻器（Memristor）呢？这是一种特殊的电子元件，它的电阻值会根据流过它的电流历史而改变，就像具备了“记忆”功能一样。我们大脑神经元之间的突触，就具有类似的“忆阻”特性。

h-MOFNT在质子传输的过程中展现出了明显的“迟滞回线”，这意味着它的电流-电压曲线会随着扫描电压的方向和历史路径发生相应的变化。

前文已经提到，质子会在MOF内部异质结中积累形成内置电势。当电压反向施加时，这个内置电势并不会立即消失，而是会持续一段时间，从而影响后续的质子传输，形成“记忆”。

这表示，新型流体电路将具备一定的“学习”能力，能够“记住”之前的电压刺激，并影响后续的离子传输，就像具备了短时的记忆能力一般。


在未来的计算机内，硅基固体芯片和新型流体芯片或许将协同运作，优势互补  图片来源：引导AI绘制

当然，目前这种“类脑”芯(xīn)片(piàn)还(hái)处(chù)于(yú)极(jí)为(wèi)基(jī)础(chǔ)的(de)研(yán)究(jiū)阶(jiē)段(duàn)，但(dàn)就(jiù)好(hǎo)像(xiàng)当(dāng)初(chū)不(bù)被(bèi)看(kàn)好(hǎo)的(de)MOF材(cái)料(liào)如(rú)今(jīn)已(yǐ)斩(zhǎn)获(huò)诺(nuò)贝(bèi)尔(ěr)化(huà)学(xué)奖(jiǎng)了(le)一(yī)般(bān)，有(yǒu)潜(qián)力(lì)的(de)研(yán)究(jiū)方(fāng)向(xiàng)，只(zhǐ)要(yào)假(jiǎ)以(yǐ)时(shí)日(rì)，都(dōu)可(kě)能(néng)实(shí)现(xiàn)长(zhǎng)足(zú)的(de)发(fā)展(zhǎn)，继(jì)而(ér)厚(hòu)积(jī)薄(báo)发(fā)，最(zuì)终(zhōng)改(gǎi)变(biàn)世(shì)界(jiè)。

将(jiāng)来(lái)，如(rú)果(guǒ)这(zhè)种(zhǒng)“类(lèi)脑(nǎo)”芯(xīn)片(piàn)能(néng)够(gòu)投(tóu)入(rù)应(yīng)用(yòng)，由(yóu)于(yú)它(tā)可(kě)能(néng)拥(yōng)有(yǒu)更(gèng)小(xiǎo)的(de)计(jì)算(suàn)单(dān)元(yuán)，或(huò)将(jiāng)突(tū)破(pò)传(chuán)统(tǒng)固(gù)体(tǐ)芯(xīn)片(piàn)硅(guī)材(cái)料(liào)的(de)物(wù)理(lǐ)极(jí)限(xiàn)，从(cóng)而(ér)实(shí)现(xiàn)更(gèng)强(qiáng)大(dà)的(de)计(jì)算(suàn)能(néng)力(lì)。

同(tóng)时(shí)借(jiè)助(zhù)这(zhè)种(zhǒng)对(duì)特(tè)定(dìng)离(lí)子(zi)信(xìn)号(hào)的(de)精(jīng)确(què)识(shi)别(bié)与(yǔ)处(chù)理(lǐ)技(jì)术(shù)，研(yán)究(jiū)人(rén)员(yuán)还(hái)有(yǒu)望(wàng)开(kāi)发(fā)出(chū)更(gèng)灵(líng)敏(mǐn)、更(gèng)具(jù)选(xuǎn)择(zé)性(xìng)的(de)生(shēng)物(wù)传(chuán)感(gǎn)器(qì)或(huò)化(huà)学(xué)传(chuán)感(gǎn)器(qì)。

甚(shén)至(zhì)于(yú)，将(jiāng)来(lái)我(wǒ)们(men)还(hái)可(kě)能(néng)利(lì)用(yòng)这(zhè)项(xiàng)研(yán)究(jiū)制(zhì)造(zào)出(chū)“流(liú)体(tǐ)忆(yì)阻(zǔ)器(qì)”，它(tā)们(men)将(jiāng)具(jù)备(bèi)更(gèng)复(fù)杂(zá)的(de)记(jì)忆(yì)与(yǔ)学(xué)习(xí)能(néng)力(lì)，为(wèi)构(gòu)建(jiàn)模(mó)拟(nǐ)人(rén)脑(nǎo)神(shén)经(jīng)突(tū)触(chù)功(gōng)能(néng)的(de)“大(dà)脑(nǎo)芯(xīn)片(piàn)”打(dǎ)下(xià)基(jī)础(chǔ)。

或(huò)许(xǔ)未(wèi)来(lái)的(de)强(qiáng)人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)也(yě)将(jiāng)因(yīn)此(cǐ)而(ér)诞(dàn)生(shēng)，届(jiè)时(shí)它(tā)们(men)将(jiāng)拥(yōng)有(yǒu)更(gèng)接(jiē)近(jìn)生(shēng)命(mìng)的(de)“思(sī)考(kǎo)”方(fāng)式(shì)。让(ràng)我(wǒ)们(men)拭(shì)目(mù)以(yǐ)待(dài)吧(ba)。


参(cān)考(kǎo)资(zī)料(liào)：
1.https://phys.org/news/2025-10-scientists-nanofluidic-chip-brain-memory.html
2.https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adw7882
3.https://english.news.cn/20251010/bbb8f348850e4ec192db3d41e4b887d4/c.html
4.https://www.manchester.ac.uk/about/news/manchester-scientists-achieve-brain-like-memory-in-nanofluidic-devices
5.https://smbtech.au/news/monash-scientists-build-fluid-based-chip-with-brain-like-memory/

作者：宋世超
审核：刘颖 张超 李培元 杨柳
审核专家：薛斌 上海海洋大学副教授，中国化学会《化学通讯》编委、《无机盐工业》青年编委