探微求索，荣膺佳绩！国科大三位导师获中国物理学会奖项
近日，中国物理学会发布2026年奖励公告。经中国物理学会各项物理奖评选委员会评审、中国物理学会物理奖基金委员会审议决定，10位物理学工作者获得奖项。其中，中国科学院大学博士生导师、中国科学院理论物理研究所研究员郭奉坤荣获2025-2026年度中国物理学会吴有训物理奖（原子核物理）；中国科学院大学博士生导师、教授郑阳恒和中国科学院大学博士生导师、中国科学院高能物理研究所研究员温良剑荣获2025-2026年度中国物理学会王淦昌物理奖（粒子物理和惯性约束核聚变）。
中国物理学会设立上述奖项，旨在奖励在相关物理学领域作出突出贡献的物理学工作者，激励科研创新，推动我国物理学事业发展。
中国物理学会吴有训物理奖（原子核物理）
郭奉坤（右二）
郭奉坤，中国科学院大学博士生导师，中国科学院理论物理研究所研究员
郭奉坤研究员主要从事强相互作用物质微观结构的理论研究。他与合作者系统研究并揭示S波相互作用与近阈结构之间的普遍联系，成功解释粲偶素能区大量实验现象，并预言多种强子分子态，部分预言已获实验验证；利用色散关系方法，模型无关地确定了核子的引力形状因子，表明胶子主导的标量迹密度半径显著大于已知的质子电荷半径，并勾勒出核子内部质量与应力分布的图像；提出利用三角奇点精确测量近阈粒子束缚能的方法，可突破传统方法限制。
中国物理学会王淦昌物理奖（粒子物理和惯性约束核聚变）
郑阳恒（左二）温良剑（右二）
郑阳恒，中国科学院大学博士生导师、教授
郑阳恒教授主要从事粒子物理实验和辐射探测技术研究。他与合作者首次在实验上通过中子-原子核散射直接观测到了1939年理论预言的米格达尔效应，为轻暗物质探测突破阈值瓶颈提供了关键支撑；发现了一系列形成谱系的四夸克奇特强子态，为理解强相互作用的非微扰性质和奇特强子结构提供了关键实验依据；系统研究了粲重子Lambda_c的产生与衰变性质，刷新了多项国际测量数据精度纪录，显著提升了粲重子理论预言能力。
温良剑，中国科学院大学博士生导师，中国科学院高能物理研究所研究员
温良剑研究员在中微子振荡及中微子马约拉纳属性的实验研究中取得了原创性成果：他是大亚湾反应堆中微子实验物理分析的主要完成者，发现中微子混合角θ13非零并精确测量该参数；他是江门中微子实验的提出者之一，领导合作组物理研究，精确测量了中微子振荡参数sin2θ12、Δm221、Δm231，发现了中微子质量顺序为正序的迹象；在EXO实验分析中取得了无中微子双贝塔衰变的最灵敏寿命限制，并发展出江门中微子实验探寻该衰变的新方案，领导研发了关键技术。
祝贺以上三位导师获奖！
“知所从来，方明所往”——中国科学院大学物理科学学院20260302团支部参观校史馆
2026年10月31日15时，中国科学院大学物理科学学院20260302团支部集体前往校史馆参观学习。在讲解员的带领下，支部成员依次参观了校史馆的“校史沿革”“科教育人”与“两院院士”三个展厅。
“校史沿革”展厅回顾了国科大的历史沿革，从创建中国第一个研究生院到2014年正式开办本科教育，支部成员深入了解了学校与国家科技教育事业同频共振的发展历程。“科教育人”展厅介绍了学校雄厚的师资队伍、丰富的图书资源及先进的实验室资源，让支部成员对学校“科教融合”的办学特色有了更直观的认识。
在两院院士墙以及“两弹一星”专栏前，同学们驻足良久。老一辈科学家隐姓埋名、科技报国的事迹深深触动了大家。“热爱祖国、无私奉献，自力更生、艰苦奋斗，大力协同、勇于登攀”的“两弹一星”精神与“博学笃志、格物明德”的校训一脉相承。知所从来，方明所往——站在新的历史起点上，这份精神薪火正由新一代国科大人接续传递、发扬光大。
通过此次参观，支部成员全面了解了国科大的发展脉络与深厚底蕴，对“博学笃志、格物明德”的校训精神有了更深的理解与感悟。
2026-2027学年“悟理书院”首场活动顺利举办
为帮助同学们了解人工智能在科研中的应用，拓展跨学科学术视野，2026年10月30日晚18点，悟理书院首场讲座在中国科学院大学雁栖湖校区东区教二楼113教室举行。本次讲座作为“他山青年TED”、datawhale“AI+X碰个头”与“国科大悟理书院”的联名活动，邀请中国科学院大学材料学院硕士毕业生、他山协会副社长周远航，以《人工智能在科研应用中的演进与未来趋势——从AI4S到Agent4S再到AI Scientist》为题进行分享。活动同步开设腾讯会议及“他山学科交叉”微信视频号线上参与渠道，围绕人工智能参与科研的现状、能力边界与未来发展展开交流。
讲座第一部分，周远航从科学研究范式的演变出发，介绍人工智能如何嵌入科研流程。他以蛋白质结构预测、机器学习势函数和材料逆向设计等应用为例，说明AI4S如何提高计算与预测的效率，使一些原本计算成本较高的问题迎刃而解。
在此基础上，他进一步介绍了Agent4S，即面向科学研究的智能体。与完成特定任务的算法工具相比，科研智能体能够规划步骤、调用工具，并根据执行结果调整研究路径。他指出，从AI4S到Agent4S，关注点也从单个模型的精度与泛化能力，拓展到任务规划、工具协同和失败后对路径的调整。原有的科研算法则可以成为智能体工具箱的一部分，继续发挥作用。
讲座的第二部分围绕AI Scientist展开。周远航结合自动生成科研论文、自动化实验等案例，介绍了人工智能在文献综述、创新点生成、实验设计与执行、科学写作等环节中的探索。他强调，把研究步骤串联起来，只是实现科研自动化的基础；系统能否根据实验结果修正甚至放弃原有方案，才是判断其是否形成科研闭环的依据。
随后，他区分了三种“闭环”：逻辑闭环关注想法能否接受证据检验，并据此更新方案；物理闭环关注人工智能能否连接真实实验，让研究设想接受现实世界的检验；时间闭环则关注系统能否积累研究中的改进，提升后续任务中的研究能力。
对于当前科研智能体的能力，他认为，其工程执行能力与科学判断能力之间仍存在差距。人工智能能够更高效地落实已有想法，但什么问题值得研究、什么证据足以支持结论，仍需要研究者认真、慎重地判断。论文通过评审，也不意味着其结论已经得到充分验证。
面向未来，周远航从结果验证、多智能体协作、真实实验以及科研评价等方面展开讨论。他认为，随着人工智能生成能力不断增强，研究结论能否追溯、能否被独立验证，将更加重要；研究者与人工智能之间的分工，也将随着技术发展不断调整。
讲座现场，同学们认真聆听，并展开交流。学长的分享将技术进展与科研实践联系起来，也为刚进入研究生阶段的同学们提供了思考自身科研学习方式的机会。
本次讲座为本学年悟理书院系列活动拉开序幕，也通过联名交流的形式，让同学们接触到不同学科的研究视角。
