周末，参加华北电力大学承办的传热传质青年学术论坛，大咖云集，亮点良多，有必要总结一下。以“一个惊喜，两个热点，三点体会”分享给大家，没参会的朋友可以参考一下，纯个人观点。

一个惊喜

全场最惊艳的报告莫过于清华大学张兴教授的报告《微纳测量何以创新和更有作为》。本以为热物性测量是老生常谈，没想到张老师的研究大大刷新我们的认知。

张老师将热物性常用方法，通过改进，成功解决芯片内部温度测量，固体电池极板温度测量问题，解决华为等高新技术技术企业在产品研发方面遇到的技术难题。张老师说有技术保密，就不放图了。还有一点，一样惊艳，张老师通过对拉曼光谱分析，实现消化道早癌的检测及诊断，这可能是全球首创，早癌容易漏诊，往往发现已到中晚期，早发现意义重大。去年，我也做了一点基于人工智能胃早癌的识别与分类工作，但是都是基于胃肠镜和病理切片图片，没听说有用拉曼光谱分析，据张老师说，目前包括301在内的许多医院的诊断资料都会送到他们那里分析。有科研，有落地，完成闭环，完美。还有一句话刷屏了，张老师介绍有一个评论说，“科研成果有三个层次，一为原创性，二为有用性，三为惊人性。自爱因斯坦后，科研最多只达到前两个阶段，没有惊人性（surprising）”。

金红光院士点评“你的科研成果有点surprising。”

两个热点

a)燃料电池

天津大学焦魁教授的报告也相当精彩，燃料电池设计实验成本太高，肯定需要仿真。燃料电池内部“三传一反”都占全了，各种场之间的耦合机理也不容易解耦分析，原来的仿真软件国外做得比较多，现在他们团队开发了仿真技术，精度高。仿真还有一个问题，就是多场耦合，网格量大，比如笔者做超临界流体的流固耦合分析，网格都千万级。焦老师通过优化部分区域的网格，保存精度的同时，提升计算效率，方法被许多机构使用。而且工程技术领域，能发Nature正刊的不多见啊。

b)人工智能

开通了人工智能专场。人工智能作为一种技术手段，已经用在传热传质的方方面面。比如多空介质导热、辐射、热工水力等。对上海交通大学杨力副教授的《对流传热共性机理及深度学习的融合》报告令人印象深刻，人工智能分析物理问题最大的问题就是可解释性差，知道结果却不能说明为什么。数学方程可以完美描述，但是解析困难。在神经网络中等效嵌入某些重要方程的约束，也许可以在两则间达到某种平衡，上图也说得比较清楚，个人觉得这将是一个非常有潜力的研究方向，看好。