1 月 22 日，由 DeepTech 携手络绎科学举办的“MEET35：创新者说”论坛暨“35 岁以下科技创新 35 人”2021 年中国线上发布仪式成功举行。

来自科学界和产业界的人士在云端共同见证了新一届中国青年科技领军人物登场。

作为“远见者”入选的胡嘉仲主要专注于量子计算和量子模拟的研究。其因开发出一种新的激光冷却方案，实现了只通过激光冷却技术就使得原子达到玻色爱因斯坦凝聚，成功入选“创新 35 人”。

获奖时年龄：33 岁

获奖时职位：清华大学物理系副教授

获奖理由： 2017 年，攻读博士期间，胡嘉仲发明了一种全新的激光冷却方案，优化了各项激光的频率选择和构形设计，实现了只通过激光冷却技术就可以使得原子达到玻色爱因斯坦凝聚，解决了困扰物理学界三十年的难题。

2019 年，回到清华大学建设新的量子计算和量子模拟研究团队，并专注于利用冷原子实验平台进行量子调控技术的研究和开发工作。同年 2 月，胡嘉仲成功将机器学习的技术应用到量子模拟之中，并且通过图像识别的手段分析出了量子多体现象。同年 5 月，胡嘉仲通过使冷原子实验体系和极端相对论加速环境达成同构，成功观测到了霍金辐射和对应的量子关联现象。

2011 年，胡嘉仲毕业于清华大学，并荣获清华大学最高荣誉“特等奖学金”，后又在麻省理工学院读博深造，学业导师为 2001 年诺贝尔物理奖得主沃夫冈·克特勒（Wolfgang Ketterle）。

2019 年，他回到清华大学创建了新的量子计算和量子模拟研究团队。

胡嘉仲目前聚焦于量子计算和量子模拟的研究，具体方向为利用冷原子实验平台进行量子调控技术的研究和开发工作。2019 年 3 月 27 日，他首次提出了一种全新的量子模拟方式，并以第一作者兼通讯作者身份，将题为《安鲁辐射的量子模拟》（Quantum simulation of Unruh radiation）的研究成果发表在 Nature Physics 上[1]。

他所提出的量子模拟方式，之所以被称为“全新”的量子模拟方式，主要因为他为量子计算和量子模拟方向创造了一个新的可能性。

在此之前，大部分研究者的量子模拟思路是研究某个材料的性质或一个物理问题时，就去构造一个人工的系统，这个系统的描述形式与其要研究的对应物理问题以同一套物理机制来描述，然后对这个人工合成的结构直接做实验观测，进而了解这种模拟结果。

“那么，我们这一次做的是不再将量子模拟体系的时间演化想成一个真实系统随着时间发生变化的动力学过程，而是把动力学演化想象成类似于一个空间坐标变换的过程。

也就是让原先的一个平滑空间随着它的动力学演化，它所对应的空间度规或者曲率半径就会不断的增大，它的描述形式就会对应成一个具有时空曲率的弯曲空间。”胡嘉仲说。

因此，这使得研究人员可以使用冷原子实验平台去量子模拟曲率时空，或者强引力场下的量子物理效应。在这样的实验平台上，胡嘉仲观测到了霍金辐射和其对应的量子关联现象。

相比使用宇宙学或高能对撞机的手段，胡嘉仲的量子模拟方案可以使物理学家在一张 2 平米的桌子上，就能研究高能物理或者强引力作用下对应的量子物理现象。

同年，胡嘉仲就使用图像识别算法应用于量子多体物理系统。根据图像识别的指引，胡嘉仲团队成功发现了物质波的高谐波产生效应，同时也在特征图像的指引下观测到了高阶非平庸量子关联性。这是首次尝试将机器学习的想法和量子模拟的实验进行了结合和交叉发展，也是首次由算法进行指导量子物理的研究和技术开发。

胡嘉仲这一发现为很多量子模拟研究工作者提供了一些新的启发，该研究工作出来之后，受到颇受人们欢迎，很多研究工作都在引用胡嘉仲的研究成果。

向困扰学界30年余难题发起挑战，发明“新的激光冷却方案”

胡嘉仲一直坚信，“作为一名量子物理学的研究者，首先要敢想，其次是敢做。”正是这种敢为天下先的科研精神，胡嘉仲选择了一条艰难的路，向困扰学界30年余难题发起挑战。

其实，激光冷却方案的发展历史可以追溯至19世纪80年代末或90年代初，当时科学家们希望用激光冷却的方案让原子达到玻色爱因斯坦凝聚，即在非常低温的环境底下形成了一种新的量子物态，但是科学界一直没有成功达到目标。

到了 1995 年，科学家们换了一种完全不同的方案，通过蒸发冷却方案才使得原子达到玻色爱因斯坦凝聚。

也就是说，原先的那条技术路线在科学界走了很长的时间，但是一直没走通，换了另一条路线后，才实现了玻色爱因斯坦凝聚。

因此，2001 年，诺贝尔物理奖颁发给了玻色爱因斯坦凝聚。

后来，又有科学家提出，希望用激光冷却方案来解决此问题，一直未能如愿。为了解决上世纪 80 或 90 年代遗留下的难题，胡嘉仲希望能在此基础上做一个创新。他分析了一些过往研究失败的原因，主要对原子和原子之间碰撞的分子能级，进行了更加详细的测量和扫描。

然后，对原先研究者尝试的多种冷却方案的一些参数进行了优化，胡嘉仲表示：“相当于我们在原来的参数上寻找了自己新的参数空间，并且在测量精度上以及调控精度上，我们也做了更准确、更精密的测量，之后选择了更合适的方案，最终克服了 30 余年的难题。”

通过激光冷却的手段在 200 毫秒内，可让制备冷原子的速度提升

结合前人的经验，胡嘉仲开发了一种新的激光冷却方案，优化了各项激光的频率选择和形状设计，从而实现了只通过激光冷却技术就使得原子达到量子简并状态。

胡嘉仲以第一作者兼通讯作者身份，将题为《通过激光冷却产生 87Rb 的玻色凝聚气体》（Creation of a Bose-condensed gas of 87Rb by laser cooling）的相关研究成果发表在 Science 上。

胡嘉仲所提出的新的激光冷却方案，可以使得冷原子量子模拟这样的体系，在制备冷原子的时候周期更快。

胡嘉仲表示：“原先的蒸发冷却通常需要10秒才能使得原子碰撞不断地降温，但我们通过激光冷却的手段可以在 200 毫秒，就能让制备冷原子的速度提升约 100 倍，来制备这个样品，这样也使得我们在实验的时候重复的周期也更快。”

新的激光冷却方案其实是抑制了两个原子之间的一个分子碰撞，这一项技术还被应用学术研究，为目前分子的激光冷却的操纵以及抑制它的损耗提供了一种新思路。

也就是说，人们可以通过选择合适的几何构型和一些合适的技术参数或者激光频率来抑制这些损耗，使得分子也可以通过激光来进行一些冷却。

对于入选“创新 35 人”，胡嘉仲表示，“非常荣幸入围，让我有这么一次机会与更多优秀的青年科研工作者同行，一起深入沟通，借此平台也了解到他们在做什么事，也让我认识到更多的技术发展与科学之进步。”

未来，胡嘉仲的主要研究方向将聚焦以下两个方向：

一是冷原子的量子输运性质以及该方向是否存在一些新奇物态，在微重力环境下了解新奇的或者从来没有见到过的一些量子物态，研究它们究竟是什么样的形式，如何产生的以及具有什么样的物理性质。

二是想要以原子为载体让它去存储具有量子性的信息，使得量子信息相互之间进行携带，然后进行相互之间的处理，甚至转化到光子身上，进行远距离的传递，从而产生或进行对量子信息的处理。

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