在西安交通大学，教授、医生、工程师合力攻关医学难题——

跨界团队的创新“突围”

八月二十六日，在西安交通大学仿生工程与生物力学研究所实验室，徐峰团队成员在制备纳米颗粒。 记者 郭诗梦摄

8月24日，在西安交通大学仿生工程与生物力学研究所（以下简称“研究所”）的讨论区，一名临床医生与一名工程师在讨论科研课题。

在这里，教授、医生、工程师一起办公，收集临床医学难题，在实验室集中攻关，再将解决方案应用到医疗实践中。

该研究所由西安交通大学生命科学与技术学院院长徐峰带领团队成立。“我们立足力学基础，交叉融合生物、医学、材料、化学、机械与人工智能等学科，以促进人类健康为目标，逐步搭建起从仪器到基础研究再到临床验证和产教融合的完整链条，把一门叫‘力医学’的学问一步步推向‘数智力医学’的新阶段。”徐峰说。

基础研究对接临床需求

交通事故、自然灾害引发的多组织复合创伤——肺、肠、皮肤、骨同时受损，向来是急救中的难题。

“面对不同组织的不同力学特性，传统方法适配性差，急救时间被拉长。”团队成员、西安交通大学副教授贾渊博解释。

近日，华南理工大学、西安交通大学仿生工程与生物力学研究所、中日友好医院三方合作，找到了解决这一难题的突破口。

团队以4种聚氨酯预聚体和2种交联剂为基础模块，借助机器学习模型，建立了一个“材料组成—力学性能—组织适配”的数据库，突破传统生物胶水难以兼顾“多组织适配”与“力学动态响应”这一瓶颈，设计出“力自适应生物胶水”，实现多组织创伤的一站式密封与固定。

“我们这款胶水，软的能粘肺，硬的能粘骨。”贾渊博说。

团队用微流控芯片模拟肺组织的周期性拉伸、骨组织的压缩应力，在体外搭建了“力学战场”，专门测试胶水在动态载荷下能不能粘得住、会不会脱落，打通“从实验室到病床”的临床转化关键环节。

该成果刊发于《自然·生物医学工程》。但在徐峰看来，比论文更重要的是这次协作本身：机器学习团队负责计算，研究所开展测试，临床团队推进应用，三方形成闭环，这才是成果真正的价值。

“研究所的核心能力之一，是把力学问题引入医学场景，推动不同学科交叉碰撞，让基础研究能够对接临床需求。”徐峰说。

青年科学家当“主角”

在研究所，记者注意到一个现象：该团队研究人员学科背景多元，有学生物的，有学医的，还有不少人是机械专业、材料专业出身，涉及多个研究领域。

团队成员张浩卿是典型代表。他的科研起点是机械工程，结构设计、加工制造、系统控制、仪器实现等是他的老本行。

加入研究所后，张浩卿一头扎进生物医学工程领域，探究一个问题：一项高灵敏的检测技术如何从实验室走出去，变成真正能用、可推广的仪器系统？

他盯上的是数字PCR。“这项技术是核酸检测领域的‘放大镜’和‘计数器’，也是继传统PCR和荧光定量PCR之后的第三代分子诊断技术，不仅能精准捕捉极微量的病原体DNA，还能确定其数量，让流感、乙肝等病毒检测既看得清又数得准。”张浩卿表示，与普通PCR相比，数字PCR能实现痕量目标的高灵敏检测和绝对定量，精度高出一大截。

但是市场现状是相关的高端仪器长期被国外垄断，设备价格贵、体积大。最关键的是检测时间——基本都在2小时以上。临床急诊等不了，基层也很难负担这项费用。

围绕这些痛点，张浩卿突发奇想：能否在保持数字PCR高灵敏优势的同时，让检测时间显著缩短？

他做了一个大胆判断：数字PCR之所以慢，不是因为仪器跑不快，而是因为“不会思考”。传统系统沿用的是固定热循环程序，每一轮都按预设时间执行，即使目标核酸已经完成有效扩增，仪器仍然会机械地跑完所有循环。

于是，张浩卿把人工智能技术引入检测过程——让仪器实时“读懂”扩增反应进展，根据反应状态动态调整热循环参数。“系统会自动判断当前循环是否已完成有效扩增，然后自动调整恒温时间、减少无效循环。”张浩卿介绍，“简单地说，就是把一个固定程序驱动的检测工具变成一个数据反馈驱动的数智生物传感系统。”

结果很直观：检测时长从2小时压缩到15分钟。

这项技术帮张浩卿拿下了陕西省博士后创新创业大赛生物医药与大健康赛道银奖，他个人获评西安交大医工交叉十大创新新人。

医工融合结硕果

采访中，徐峰向记者梳理了研究所的逻辑，即科学仪器研制、基础研究、临床验证、产教融合4个环节串成一条链。

“以临床需求为牵引，医生提问题、工程师做仪器、AI专家建模型，形成的成果通过产教融合落地，落地的过程中又发现新问题，再送回实验室。”徐峰说。

研究所收获的远不止科研这一面——

人才培养方面，徐峰领衔的交叉学科团队拿到中国侨界贡献奖创新团队奖，培养出3名国家级人才、10名国家级青年人才，他也获得首届“卓越青年研究生导师奖励基金”奖励。

平台建设方面，研究所依托国家医学攻关产教融合创新平台、生物医学信息工程教育部重点实验室等国家级平台，近年来新增、升级了几十台关键仪器。这些设备大多由团队自主研发。原因很简单——市面上的仪器要么“可用但不适配”，要么没有成熟方案，与其“跟着仪器走”，不如“带着问题开发仪器”。

成果转化方面，研究所产出多项硬核成果：“力学重编程”子宫损伤修复临床有效率85.7%；发现激活Piezo1通道可逆转肺癌肝转移免疫耐药，已在14家三甲医院开展合作验证；孵化企业研发的超声力学破壁仪跻身国内领先梯队；16分钟出报告的牙周炎椅旁快速诊断系统已取得医疗器械注册备案；便携式数字超快核酸检测技术与装备亮相第四届香港国际创科展。

“实践证明，产教融合绝非一纸协议、一块牌匾，而是从机制上打通创新全链条。只有科研、临床、产业人员聚在一起、齐心协力，成果转化的‘最后一公里’才能真正打通。”西安交通大学相关负责人表示。

记者 郭诗梦 通讯员 任娜

西安科技大学能源与矿业工程学院培育智能采矿时代新人——

千米矿井下的“青春答卷”

今年暑假，西安科技大学能源与矿业工程学院多支师生科研攻关团队奔赴矿区，开展研学活动（资料照片）。 受访单位供图

“坐在明亮的地面集控中心，轻轻按下启动键，千米之外的井下工作面便传来采煤机滚筒截割煤壁的轰鸣声。这跟我想象中的煤矿完全不同。”8月20日，刚从榆林巴拉素煤矿研学归来的西安科技大学能源与矿业工程学院学生张泽坤说。

为期两周的矿区研学中，张泽坤和20余名同学沉浸式体验了5G智能综采工作面、数字孪生系统、无人驾驶矿卡等前沿技术。他们将笔记和照片带回校园，同时感受到了强烈的紧迫感：“‘人工智能+矿业’不是未来时，而是现在进行时。”

这正是这所高校人才培养改革的生动注脚。作为西部能源安全领域人才培养的主阵地，西安科技大学能源与矿业工程学院以特色育人模式，回答着智能采矿时代“培养什么人、怎样培养人”的时代命题。

一次转换，闯出一片新天地

2018年，该校大二学生朱浩宇做了一个决定——从传统采矿工程专业，主动申请转入首届智能采矿工程班。“大家都不理解，‘智能采矿’有什么不一样？”他回忆说。

转专业后的第一个学期，朱浩宇接触了Python编程、矿山大数据分析、智能感知与决策等全新课程。“原来采矿还可以这样——矿压数据可以实时传回地面，井下设备可以远程操控，整个矿井就像一个有‘大脑’的智能体。”他说。

如今，朱浩宇已跟随导师团队参与了国家自然科学基金项目，负责智能开采工作面多源数据融合分析。他的成长轨迹，折射出学院专业迭代的“加速度”。

近年来，学院在传统采矿工程专业基础上，增设智能采矿工程、新能源科学与工程、能源与动力工程3个专业，形成“老牌优势专业”与“新兴特色专业”互为支撑的新格局。采矿工程智能开采特色班、创新班、露天开采班相继设立，“强矿压智能监测技术”“智能矿压可视化控制”等AI方向微专业陆续推出，“专业主渠道+特色班拔尖+微专业补能”的多层次培养格局已然成形。

“传统采矿工程教育已难以适应时代需求，必须把‘人工智能+’从选修课变成必修课。”西安科技大学能源与矿业工程学院党委书记赵玉龙表示，学院系统整合学工体系、重点实验室与社会实践三大平台资源，逐步构建起“学科筑基、科创赋能、实践淬炼”三位一体的智能采矿人才培养体系。

一门课程，重塑传统思维

如何让两个差异显著的学科领域从“物理叠加”走向“化学反应”？学院的破题思路是：不搞“两张皮”，将“人工智能+”全要素嵌入课程体系每一环。

“我一个学采矿的，学AI干什么？”《人工智能概论》课程刚开设时，该校2022级学生郭天乐有这样的疑问。

第一节课，老师没有讲算法、没有敲代码，而是放了一段视频——画面里，一座智慧矿山的数字孪生系统实时模拟着井下采掘进度、设备状态和人员定位，每一台采煤机、每一条输送带的运行数据都在屏幕上跳动。“那一刻我才意识到，未来我们面对的不是煤壁，而是一块屏幕；手里的工具不是镐头，而是数据。”郭天乐说。后来，他主动辅修了通信工程专业，并顺利完成全部课程。

郭天乐的转变，源于学院课程体系的系统性重构。在人才培养方案中，学院将统计学、大数据分析等数理基础课程比重显著加大，持续充实AI相关交叉学科课程。专业核心课层面，“矿山机械与智能化”等必修模块相继推出，AI素养与场景应用能力在课堂中同步生根。

实践出真知。依托教育部西部矿井开采及灾害防治重点实验室、省部共建西部富油煤绿色低碳开发国家重点实验室等高端平台，学院吸纳优秀本科生深度参与国家级科研项目，通过多源感知数据采集、AI模型训练、现场系统调试等提高学生的智能技术工程应用能力。

千米井下，论文写在生产一线

罐笼垂直下降500多米，耳膜被气压压迫得嗡嗡作响，西安科技大学能源与矿业工程学院学生张益搏下意识攥紧了手中的记录本。“之前也去过校内实训基地，但亲临矿井，带来的冲击远超想象。”张益搏说。

在巴拉素煤矿智能综采工作面，采煤机依据煤层厚度自主调节截割参数，液压支架自动跟机移架协同作业，偌大的工作面仅需少量巡检人员值守。张益搏向矿区工程师道出心中困惑：“智能化设备如此先进，我们采矿专业的学生能干什么？”

“设备突发故障时谁来检修？谁能发现海量数据背后潜藏的安全隐患？这些核心工作终究还是要依靠专业人才来完成。”工程师回答。

这番话，让张益搏和同学们对自己的专业有了更深的理解。

西安科技大学能源与矿业工程学院搭建“校内仿真—矿区实训—现场攻关”三级实践体系，与延长石油可可盖煤矿、陕煤红柳林矿业等10余家智能化标杆矿井共建实践基地，每年组织300余名学生分赴山西、新疆、内蒙古等地，在千米井下感知“人工智能+矿业”的实践价值。

每年寒暑假，多支师生科研攻关团队奔赴矿区，学生深入井下布设传感器、采集矿压数据、优化控制系统，推动AI模型在实战中迭代优化。学院院长崔峰介绍，2026届学生毕业设计中83.6%的选题源自企业真实需求。三年来，学生累计发表学术论文30余篇、获得国家授权专利40余项，智能巡检机器狗等成果已在合作矿山试点应用。

据了解，西安科技大学2026届采矿工程专业本科毕业生去向落实率达98.22%，深造率达42.6%，超65%的就业学生选择到陕西煤炭企业基层一线建功立业。

记者 侯燕妮