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在這項前沿發現中，涉及到一些我們在日常生活中不常接觸的物理術語與現象。為了便于理解，我們精選并提煉了其中最關鍵的概念，幫助大家更直觀地理解——

鐵電材料是一類功能材料，即使在沒有外加電場的情況下，也能產生自發的電荷極化。換句話說，這類材料內部的正負電荷會自發地、方向一致地發生偏移，從而形成穩定的電偶極矩排列。

你可以這樣想象：在材料的三維結構中，規則地分布著許多微型“旗幟”，每面旗幟的“旗頭”代表正電荷，“旗尾”代表負電荷。科學上稱這些為電偶極子。在鐵電材料中，這些“旗幟”在沒有任何外力作用的情況下，依然整齊地朝著同一方向排列，這種現象被稱為自發極化。這正是鐵電材料區別于普通材料的根本特征：它們不需要外力推動，內部的電偶極子就能自發對齊，展現出一種“無風旗自動”的微觀秩序。

極化反轉，指的是統一朝向的“微型旗幟”齊刷刷地轉向相反方向。不過，鐵電材料不會無故發生這種反轉。它需要施加一個足夠強的電場，就像給正負電荷施加了一個“推力”，促使它們換位，實現整體反轉。而完成這次反轉所需的最小電場強度就是矯頑場。在數字世界中，信息通常以二進制形式表示，即“0”和“1”。每一次將鐵電材料的狀態從“0”寫為“1”，或從“1”寫為“0”，本質上就是一次極化反轉過程，也就是一次突破“矯頑場門檻”的行為。

人們始終期望新材料不僅具有獨特性質，更能落地應用、推動技術進步。2011年，科學界首次報道了基于氧化鉿（HfO2）的鐵電材料，開啟了對鉿基鐵電材料的研究熱潮。這類材料不僅具備優異的鐵電性能，更重要的是，它能與硅基半導體工藝高度兼容，意味著可以無縫集成進現有的芯片制造流程，用于高性能數據存儲與計算。這一特性，使鉿基鐵電迅速成為信息技術領域的“新星”。

然而，鉿基鐵電材料也存在一個顯著短板：極化反轉所需的電場強度非常高，也就是說，它的矯頑場較大。

延續我們先前的比喻，在某些鐵電材料中，它們內部的旗幟較為“靈活”，輕風一吹便可轉向，對應的矯頑場較低；而在另一些材料中，旗幟則顯得更為“固執”，需要更強的風力才能完成翻轉，對應的矯頑場也就更高。鉿基鐵電材料的問題就在于：它的“旗幟”太難被“吹動”。要想使其極化狀態切換，就必須施加較大的電場強度，這正是當前制約其廣泛應用的核心挑戰之一。

正如古希臘神話中的英雄阿喀琉斯，雖刀槍不入，卻因腳后跟的致命弱點而隕落——高矯頑場可被稱為鉿基鐵電材料的“阿喀琉斯之踵”，已成為限制其廣泛應用的主要障礙之一。

讀過劉仕實驗室成果的讀者可能會有印象（往期報道：AI助力，西湖大學劉仕團隊發現螺旋鐵電），這個團隊始終關注一個核心問題：原子們究竟在“做什么”？他們關注的不是孤立的單個原子，而是由大量原子組成的“集體系統”——?一個隨著時間演化、跨越多個空間和時間尺度的復雜舞臺。

凝聚態物理學家普遍認為：復雜系統的整體行為，并不是其組成部分簡單疊加的結果，而是由這些組成部分之間的相互作用所共同催生的新穎整體特性。換句話說，整體可以展現出部分所不具備的全新屬性。這種屬性被稱為涌現性質（emergent property）。它是系統達到一定復雜度后，由個體之間的相互作用和集體行為自然涌現出的新特性。

以本研究關注的鐵電材料為例，其中的矯頑場就是一種涌現性質。其數值不僅取決于微觀結構，還受到不同尺度的動態過程影響，背后隱藏著復雜的互動網絡。

我們不妨繼續沿用“隊伍與旗幟”的比喻：現實中的材料體系，就像一個龐大而略顯混亂的隊伍，并不是整齊劃一、專業訓練有素的方陣。這個“隊伍”中存在大小不一的陣列，每個陣列的旗幟初始朝向可能不同；同一陣列內，不同旗幟隨風轉向的難易程度也不一致；甚至有些旗幟還彼此纏繞、互相牽制。在這樣復雜的系統中，要預測一個最小“風力”（即最小電場強度）能讓所有旗幟完成轉向，就相當于預測矯頑場的理論下限——這絕非易事。然而，這一理論下限的確定，對于判斷某一技術路線是否具備應用前景，具有關鍵意義。

正是為了探究這種原子們跨尺度的“群舞”如何決定材料的宏觀行為，劉仕實驗室從建立之初，就專注于多尺度計算材料模擬方法的開發與應用。他們將人工智能（AI） 與數值模擬手段結合，在計算機中“看見”原子的動態演化，進而揭示材料性質背后的微觀機制，并為功能材料的設計與優化提供理論支持。那么，在極化反轉的過程中，原子們究竟跳出了怎樣復雜的“舞步”？

自2019年起，劉仕團隊便開始關注鉿基鐵電材料中高矯頑場這一關鍵難題，并由此踏上了試圖“看清”極化反轉過程的研究之路。通過構建基于人工智能的多尺度建模方法，他們首次在計算機中“看見”了鉿基鐵電材料中極化反轉的全過程。具體來說，研究團隊借助一種基于深度神經網絡構建的勢能模型（也稱深度勢能），實現大尺度分子動力學模擬鉿基鐵電，得以揭示原子們在反轉過程中的行為軌跡。

一般認為，鉿基鐵電材料的極化反轉主要有兩種機制：NLS型（Nucleation-Limited Switching）和KAI型（Kolmogorov-Avrami-Ishibashi）。為了幫助理解，我們不妨做一個可視化的想象：面前是一塊由大量原子構成的鐵電二氧化鉿晶體，原本所有的“旗幟”（電偶極子）都朝向同一方向。此時施加一個反向電場，在計算機模擬中，劉仕團隊“看見”了這樣的情形：在NLS機制下，晶體中央首先出現一個極化與周圍方向相反的橢球形“核”——這是一個三維形核中心，內部的電偶極子已經順應了外加電場的方向，而周圍的電偶極子仍保持原方向。隨后，這個“核”逐漸向外擴展，直到占據整個區域，完成極化反轉。

相比之下，KAI機制則依賴于材料內部原本就存在的二維界面——即疇壁，也就是分隔極化方向不同區域的邊界。在這種機制中，材料內部原先就已經存在一部分與外加電場方向一致的電偶極子。劉仕團隊在模擬中“看見”了界面處的這一過程：在電場作用下，疇壁上的電偶極子首先發生反轉，在界面內形成一個“二維核”。這個“核”沿著界面逐漸擴展，當整個界面區域內的電偶極子完成反轉后，疇壁便向前推進了一步。如此反復進行，疇壁一步步向前擴散，最終帶動整個區域完成極化方向的整體反轉。與?NLS?機制不同，KAI機制不依賴在材料內部“重新”形成新的三維核，而是借助已有的界面推進反轉過程，因此更容易發生，所需能量也更低。

然而，能夠“看見”極化反轉的過程，僅僅是邁出的第一步。以?NLS?機制為例，其中的三維形核過程涉及大量原子的協同運動，模擬計算成本極高，而且反轉過程發生在納秒級時間尺度上，難以直接與實驗中測量的矯頑場這一宏觀物理量建立定量聯系。為解決這一問題，劉仕團隊采用了跨尺度材料模擬策略，將從原子動態模擬中獲得的復雜“形核—生長”過程，抽象為一個更加凝練的解析模型——基于朗道自由能理論的能壘計算框架。通過這一模型，他們成功預測了不同電場強度下形核所需克服的能壘，并進一步建立了微觀形核能壘與宏觀矯頑場之間的定量關系。這種方法的關鍵，在于通過抽象與歸納，實現了跨越原子尺度（納米、納秒）與器件尺度（微米、微秒）之間的物理“翻譯”，從而搭建起連接微觀機理與宏觀性能的橋梁。最終，他們得以從理論上預測矯頑場的下限，并首次在理論層面“破解”了鉿基鐵電材料為何具有如此高矯頑場的根本原因。

圖1.多尺度建模預測 NLS機制矯頑場

研究表明，在當前常見的薄膜厚度下，材料中主要激活的是?NLS?機制，而三維形核過程本身就需要克服較高的能壘，因此導致了更大的矯頑場。這一發現也為問題的解決指明了方向：既然?KAI?機制的形核能壘顯著更低且對應的矯頑場的理論下限為?0.1 MV/cm，接近傳統鈣鈦礦型鐵電材料的水平，那么能否通過材料設計，人為提高?KAI?機制發生的概率，從而有效降低矯頑場？

圍繞這一思路，劉仕團隊與哈爾濱工業大學（深圳）陳祖煌團隊合作，提出了一種超晶格結構設計方案：通過交替沉積鉿基鐵電材料層（HfO2）與另一種材料層（ZrO2），構建具有周期性交錯層的結構。這樣的設計在不犧牲鐵電性的前提下，顯著增加了材料內部的界面數量，從而提高了?KAI?機制的發生概率。實驗驗證了這一策略的有效性：所制備的超晶格薄膜，其矯頑場僅為約1 MV/cm，顯著低于傳統鉿基鐵電薄膜（2–5 MV/cm）的水平。

這一系列研究，不僅揭示了鉿基鐵電材料反轉機制的深層物理本質，也展示了通過多尺度建模—理論預測—材料設計—實驗驗證的路徑，有望實現對高性能鐵電材料的精準調控。

至此，鉿基鐵電材料極化反轉的謎題已經逐步揭開。而事實上，劉仕團隊與“矯頑場”這一問題的淵源，遠比這項研究本身更為久遠。

時間回到劉仕的博士階段。當時他在賓夕法尼亞大學攻讀博士學位，開啟了與矯頑場相關的第一個研究課題。這個課題后來延續到他的博士后階段，最終在他博士畢業后的2016年以第一作者身份發表于Nature，成為他科研生涯的重要起點。那項工作打下的理論基礎，后來也成為他進一步探索鐵電材料物理本質的出發點。

2019年，劉仕加入西湖大學后，將研究重心轉向當時新興的鉿基鐵電材料，并啟動了針對其矯頑場機制的系統研究。2020年，本研究的兩位第一作者——楊季元與武靜作為博士新生加入課題組，接手這一課題，并在研究中各自發揮所長，承擔起不同但互補的關鍵角色。

現已在北京科學智能研究院擔任研究員的武靜，于去年博士畢業。她在課題中主要負責基于?AI?的材料建模工作，訓練出適用于鉿基鐵電材料的深度神經網絡力場模型。這個模型如同一臺高精度的“原子攝影機”，使團隊能夠在計算機中“看見”大量原子在極化反轉過程中的動態演化軌跡，從而實現對反轉機制的精準建模與可視化。

圖2.入職北京科學智能研究院的武靜博士

而剛剛完成博士論文答辯的楊季元，則擅長解析復雜數據背后的物理本質。他的研究重點是確定極化反轉過程中的關鍵結構——臨界晶核。這是形核過程中能量達到最高點的狀態，一旦晶核尺寸超過這一臨界值，材料就會像“翻過山頂”一樣進入自發反轉過程。臨界晶核的能量，決定了極化反轉的難易程度。楊季元受到廈門大學孫陽在研究合金固液相變時所發展的方法的啟發，成功構建出能夠高效準確識別臨界晶核的策略，并進一步將模擬數據轉化為可解釋的物理模型。在設計降低矯頑場的方案時，團隊與哈爾濱工業大學（深圳）陳祖煌團隊展開合作，李璟宣進行了極為關鍵的實驗驗證。

圖3.?完成博士學位論文答辯的楊季元（右）與導師劉仕（左）

回顧這項跨越數年的研究，劉仕團隊總結說，其中最大的挑戰來自計算物理與計算材料學中最具復雜性的問題之一：多尺度建模。這一挑戰的核心，在于如何將原子尺度的微觀行為、介觀尺度的界面演化，以及宏觀尺度上可測的物理性質有效銜接起來，實現不同尺度之間的物理映射與信息傳遞。他們形象地將這一過程比喻為描繪一場決定材料性能的“原子之舞”——既要考慮周全，又要化繁為簡，才能看清那場由億萬個原子協同演奏的動態交響。而這場舞蹈得以被完整呈現，不僅依賴跨尺度的理論建模方法，更離不開多團隊的協同合作。

展望未來，研究團隊將繼續以科學興趣為驅動，以真實材料的瓶頸問題為導向，深入挖掘跨尺度物理過程與宏觀物性之間的內在聯系。劉仕說，“我們希望不斷發展面向重要材料體系的跨尺度材料模擬方法，特別是發揮人工智能在建模與推理中的優勢，從具體材料體系中提煉出具有廣泛適用性的物理機制。”

該研究得到了科技部重點研發計劃青年科學家項目，國家自然科學基金國際合作與交流項目、面上項目和浙江省自然科學基金重點項目的資助，并得到了西湖大學高性能計算中心的支持。