在人工智能驱动材料设计迅速发展的背景下，如何以科学、可解释且高效的方式从复杂材料结构中提取关键特征，已成为实现智能材料发现的核心挑战。拓扑结构化学作为一种将材料微观结构映射为数学拓扑模型的研究方法，近年来在材料基因组工程、催化活性探索以及能量材料设计等领域，展现出强大的结构表征与性质预测能力。北京大学深圳研究生院新材料学院潘锋教授团队近年来致力于图论/拓扑数据分析方法及其在结构特征提取中的拓展与应用，在该领域取得了一系列创新性成果，包括材料结构的拓扑表示（J. Phys. Chem. Lett., 2023, 14: 954）、材料反向设计（npj Comput. Mater., 2025, 11: 147）、新型固态电解质设计（J. Am. Chem. Soc., 2024, 146, 18535; J. Am. Chem. Soc., 2025, 147, 24）、化学反应路径搜索（CCS Chemistry, 2024, 7, 1）以及催化活性相搜索（Nat. Commun., 2025, 16, 2542）。这些研究系统建立了从拓扑结构表示到性质预测，再到功能材料设计的全链条研究框架，为结构化学与人工智能的深度融合奠定了坚实的理论与方法基础。

潘锋教授课题组聚焦发展结构化学理论与材料表征方法，致力于运用结构化学开展电化学研究和新材料创制，通过材料基因组科学与工程新范式建设，开展产业共性基础科学问题和关键应用技术问题研究。因相关课题研发和产业化需要，团队拟招聘从事"生物质碳负极材料及生物质资源综合利用"研究方向的博士后，欢迎海内外相关专业的优秀人才积极加盟！

量子科技作为引领未来的战略性前沿技术，正深刻重塑全球科技竞争格局与产业发展方向。为进一步整合“产学研用”创新资源，突破量子芯片材料、低温器件、量电融合等关键技术瓶颈，加速量子科技从基础研究向产业应用的转化，北京大学深圳研究生院潘锋教授团队联合中国电科电子科学研究院，依托北大深研院材料学科博士后流动站与量子科技长三角产业创新中心，启动博士后联合培养计划。现面向全球诚邀具备扎实科研功底、创新思维与产业视野的优秀博士人才加盟，携手推动量子科技领域的技术革新与产业落地，助力国家量子科技战略布局。