原文出自ENGINEERING Transformative Materials期刊

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Yi-Chi Wang, Lin Gu. Transforming TEM Adaptiveness for Transformative Materials Development. ENGINEERING Transformative Materials,2026, 10.2738/ENGTM.2026.0003.

文章DOI：10.2738/ENGTM.2026.0003

文章链接：https://journal.hep.com.cn/etm/EN/10.2738/ENGTM.2026.0003

1. 导读

透射电子显微镜（TEM）长期以追求极限空间分辨率为核心目标，然而实际上变革性材料往往处于复杂、动态、多场耦合的真实环境中，传统高真空、静态成像的理想条件难以揭示其本征构效关系。针对这一矛盾，清华大学谷林教授和北京科技大学王祎驰教授在本文中提出TEM发展的“适应性革命”新范式，从“分辨率革命”转向“材料适应性”与“知识适应性”两大维度协同突破。材料适应性旨在通过全信息成像、时空多维成像及复杂环境成像，将TEM的原子尺度表征能力拓展至更多材料体系与近实际工况。而知识适应性则借助专家知识封装、智能自动化与云端操作，降低技术使用门槛，优化稀缺仪器资源的地域配置。本文还以功能陶瓷、高强结构材料、能源催化材料三类变革性材料为例，展示了先进TEM技术的最新应用，并展望了其适应性革命如何加速新材料发现与开发。

2. 图文解读

图1 TEM发展面临从分辨率革命向适应性革命转变的新范式。当分辨率逐渐逼近理论极限，提升分辨率的边际收益逐渐递减，拓展应用边界将是未来TEM发展的核心驱动力。TEM适应性革命致力于将超高分辨能力推广到更广泛的研究体系，如电子辐照敏感、环境依赖、动态演化材料，并让跨学科研究者都能便捷使用。

图2 TEM适应性发展的系统路线图。以“材料适应性”与“知识适应性”为双重核心，驱动TEM从“定性分辨”向“智能定量”的转变。其中，材料适应性包含三个层级：1）全信息成像，包括探测器、光路与信号融合算法的多重发展；2）时空多维成像，包括从二维投影向三维体积成像，以及从静态图像到动态影像捕捉的转变；3）复杂环境成像，通过多场耦合发展原位工况。知识适应性也包含三个层级：1）专家知识转移，封装复杂知识形成一键式工作流；2）智能自动化，发展高通量筛选和多层级检测评估；3）云端操作，结合云端网络协同资源调配与敏捷开发，建立共享数据库助力材料专家大模型。

图3先进TEM在功能陶瓷研究中的突破性案例。图A以ZrO₂铁电薄膜为例，利用多层电子叠层衍射成像（A i-ii）首次观察到一维带电畴壁，并通过积分差分相位衬度成像（A iii）实时追踪了氧离子迁移驱动的畴壁动态运动，揭示了铁电翻转与氧离子输运的强耦合。图B以AlN-SiC异质界面为例，采用原位加热电子能量损失谱（B i-iii）实现了纳米尺度的非平衡声子成像，发现界面处约2 nm狭窄区域内发生温度突变（B iv-v），且界面声子模式在正反向热流下呈现显著不对称占据。这些工作表明TEM已从纯结构成像升级为多维序参量（晶格、电荷、声子）的综合表征平台。

图4高强结构材料中的原位力学TEM研究。图A展示了La₂O₃陶瓷与Mo金属的异质界面。通过暗场像和原位拉伸TEM（A i-vi）直接观察到金属中的位错束穿越界面并进入陶瓷内部滑移与增殖，使原本脆性的La₂O₃在室温下实现了39.9%的拉伸延展性（A vii-ix），突破了陶瓷的本征脆性瓶颈。图B以Pt双晶为例，利用原子分辨率原位TEM（B i-ii）结合自动原子柱追踪与应变分析，发现了两种晶界滑移模式，包括直接原子滑移和伴随原子面转移的五元环Lomer锁机制（B iii），为理解纳米晶金属的晶界塑性提供了直接实验证据，体现了时空多维成像与自动跟踪算法的协同价值。

图5能源催化材料中的原位TEM追踪动态过程。图A针对锂硫电池中多硫化物的液固转化机制，采用原位液相电化学TEM（A i-ii）实时观察到Mo纳米团簇诱导的聚集效应，由可溶性多硫化物富集形成类液滴密相，进而触发集体电荷转移，瞬间沉积出非平衡Li₂S纳米晶（A iii-iv）。而无活性中心时则遵循传统分步单分子路径。图B聚焦MoS₂化学气相沉积过程，利用原位环境TEM（B i-ii）首次在原子尺度追踪了成核路径。MoS₂并非直接形成晶核，而是经历非晶团簇→二维非晶薄层胚胎→超过临界尺寸后发生面内有序化转变为晶核（B iii-iv），并通过取向附生合并生长，证实了二维材料的多步成核机制。这些研究凸显了液相/气相环境与高时空分辨成像深度融合对催化机理认知的革命性推动。

展望未来，TEM材料适应性与知识适应性的协同发展将推动原子尺度研究从静态结构拓展至晶格-电荷-轨道-自旋多自由度在复杂环境下的动态行为，通过敏捷研发模式和数据驱动发现，加速半导体、高温合金、高性能电池与高效催化剂等变革性材料的开发，并为能源、环境、健康和信息领域的全球性挑战提供底层表征工具。

3. 作者及研究团队简介

谷林，清华大学教授，博士生导师，国家杰出青年基金获得者（2020），从事电子显微学方法研究20余年。近年来在功能材料原子尺度结构与电子结构研究方面取得系列成果。发表SCI论文1000余篇（Nature、Science正刊20篇，子刊120余篇），他引120000余次，h因子>190，多次入选科睿唯安全球高被引科学家。曾获国际电子显微学联合会青年科学家奖(2006);国际锂电池学会青年科学家奖(2012);中国科学院杰出科技成就奖（2013）;基金委优秀青年科学基金和国家万人计划青年拔尖人才(2015);教育部长江学者奖励计划青年学者(2016);中国晶体学会青年科技奖（2018）；第十六届中国青年科技奖特别奖（2020）；北京市自然科学一等奖（2022）。

王祎驰，北京科技大学特聘副教授。2023年入选清华大学水木学者，合作导师谷林教授。2020年博士毕业于曼彻斯特大学，博士导师电子显微学专家、欧洲杰青（ERC Consolidator）获得者Sarah Haigh教授。主要从事原位与多维透射电子显微学研究。主持国家自然科学基金、中国博士后基金等多项项目。以第一/共一作者身份在Nat. Commun., JACS, Angew, Nano Lett., Small, Ultramicroscopy等期刊发表论文14篇；授权国家发明专利1件。曾获国家留学基金委、英国显微学会、英国物理学会、欧洲显微学会等奖励资助。

<Engineering Transformative Materials>期刊简介

<Engineering Transformative Materials>近期发表的论文：

1.Mukun He, Junwei Gu，Tunable Low-Frequency Microwave Absorption and Thermal Management through In-Situ Confined Growth of Alloys within Aramid Nanofibers， ENG. Transform. Mater., DOI:10.2738/ENGTM.2026.0001

2.Yi-Chi Wang, Lin Gu. Transforming TEM Adaptiveness for Transformative Materials Development, ENG. Transform. Mater., DOI:10.2738/ENGTM.2026.0003