2021年，Wolfram Pernice教授在《自然》杂志上发表了文章《The rise of intelligent matter》，提出了智能物质的概念。Wolfram希望这些物质能够模拟自然界的智能实体，可以感知环境，可以实现信息的读取和存储，可以进行去中心化的并行计算和决策，可以做出响应性反馈行为，最终实现适应性学习和进化，呈现出不同程度的智能行为。
智能物质是跨越多尺度的、集成信息和控制的物质体系。在小到分子的尺度，分子形成组装体；随着组装体的结构、尺度越来越大，多个分子组装体通过缜密的相互作用形成相对独立的运行单元（如细胞），而这些单元通过相互作用，再进一步整合形成更高尺度的工作模块（如组织和器官）。在每个尺度上，都将涌现出超出其组分简单加和的复杂智能行为。因此，智能物质大致具有以下特点：
（1）复杂：复杂性存在于各个尺度上，并同时遵守该尺度的物理和化学规律；（2）涌现：功能涌现同样出现在各个尺度上，并可进一步转移和放大到更高尺度；（3）信息：智能物质的核心在于其能够感知、存储和处理信息，具有信息属性；（4）集成：通过将实体功能材料嵌入到可重构的回路中，智能物质将信息具身化，实现功能集成。这些特点也可以说是大自然中生命智能的物质基础。
在2023智源大会智能的物质基础分论坛上，来自清华大学、香港大学、哈尔滨工业大学、德国明斯特大学，以及中国科学院深圳先进技术研究院的学者们在论坛主席北京大学张文彬教授的带领下，从多学科背景出发，探讨了智能如何从分子尺度到宏观组织的多层次结构中涌现出来，理想的智能物质将具有什么样的结构、行为特征和功能优势，以及现阶段如何设计、发展和应用智能物质等问题。
生命智能中的高分子效应
刘冬生丨清华大学化学系教育部长江学者特聘教授
生命是一个智能体系，由分子逐级组装而成，涵盖了从磷脂-细胞膜-细胞到组织-器官-生命体等多种的结构层次。细胞由磷脂双层膜界定形状，在生理条件下不会发生融合，尺寸稳定、形状可变。细胞骨架确定膜蛋白的位置，是细胞形状的基础；膜蛋白构成不连续的框架，磷脂以能量最小化的方式填充所有膜蛋白之间的缝隙，最终形成一个连续的多面体。改变该多面体上各个面之间的二面角就可以改变多面体的形状。由于其中每一个面都处于自由能最低的状态，所以细胞非常稳定，并且可以改变其形状。
在理解了细胞塑形的分子机制之后，我们就可以创造各种形状的非天然磷脂囊泡（如立方体形状的、热力学稳定的囊泡），或者把细胞的形状从三维压缩至二维，获得二维的平面组装体。研究还证明这是一种普适性的方法，可以广泛应用于各种两亲性嵌段高分子、小分子等体系。
组织由细胞和细胞外基质构成。细胞外基质有很好的强度，但是白细胞却可以轻易穿行其间，行使任务。如何让细胞外基质既有强度，又可选择性地让细胞穿行，是生命智能的体现，也是材料领域的一个巨大的挑战。从化学家的角度来说，细胞外基质其实是水溶性高分子通过分子间相互作用构成高含水量的分子网络，将水固定在分子网络中，使之不表现出强的流动性质。这些分子间相互作用包括超分子相互作用和共价相互作用，具有不同的动态性和结合强度。生命把弱的结合和解离变得有强度其实是高分子概念的精彩应用。我们借鉴该现象提出了“多基元动力学互锁”原理，利用核酸的序列精确性和碱基的特异识别，调控了共价主链/非共价侧基相互作用的协同，首次实现了在稀溶液中超分子聚合物的表征。通过将此机理引入超分子水凝胶网络，证明了弱相互作用也可以支持较好的宏观力学性质。通过多基元动力学互锁，模拟了生命体系调节响应时间尺度的方式，使得整个体系兼具可逆性与高强度。这些结果再次佐证了高分子是生命智能的基础。通过共价连接把信息编码在主链里，我们可以对其性能进行调控，从而实现具有智能特征的材料行为。
从活性物质到活性材料
唐晋尧丨香港大学化学系副教授
材料是有用的物质。物质可以大致分成平衡态和非平衡态两类，绝大多数物质都处于平衡态，而细胞中存在很多非平衡态物质。我们希望为非平衡态物质或者活性物质找到一些应用，使其变成具有智能特征的活性材料。
我们需要发展新的理论以适用于非平衡态物质，以理解小单元组装成大团簇的过程及大团簇的性质。受自然界种群启发， 我们构建了简单的化学体系，来模拟各化学体系之间的交互作用，产生吸引势和排斥势，形成非对易性相互关系，同时有近程吸引、远程排斥的关系。在相同规则的指导下，这些人工体系就会自发完成决策过程。
涌现是复杂系统的特点。当数目众多的单元之间存在去中心化的相互作用时，就可能在简单规则的基础上衍生出具有复杂行为的物质体系。1977年的诺贝尔化学奖获得者普里高津提出自组织达到临界就发生了相变，而涌现行为和相变行为相似。我们把相变的概念应用于非平衡态材料，成功发展了可编程光致变色墨水。该材料是基于两个粒子之间相互作用与吸光度的关系，吸光越来越强，相互作用也会越来越强，其聚集态也会发生变化。这种涌现行为正是智能物质的功能基础和行为特征。
类生命功能仿生组装及活性材料设计构筑
黄鑫丨哈尔滨工业大学化工与化学学院教授
美国物理学家费曼曾说，“我无法创造，就代表我没有理解。”为了更好地研究细胞的行为和功能，我们尝试组装了一类蛋白质囊泡作为仿生的人工细胞体系。通过设计该囊泡体系，我们展现了酶驱动的运动行为，实现了不同酶催化级联反应的代谢行为调节，还进行了仿人工细胞壁的构建，通过在内部区间构造一个仿细胞支架的结构，提高了整体的稳定性。有趣的是，我们还可以对囊泡空间区域进行不同区室的划分，实现不同的生物分子在内部的装载。此外，通过设计仿细胞的动态行为，我们实现了囊泡的自恢复、出芽、分裂繁殖、膜流动性的调节。不同囊泡之间可以展现出交流、捕获和集群运动的行为。这为我们理解天然细胞的行为提供了很好的模型体系。
一百年多前，前辈科学家提出还原论和活力论。还原论认为，生命和非生命的物质基础没有差别，都是由氮、氧、磷等元素组成的；活力论认为，生命和非生命物质之间存在着严格的界限，构成生命的物质一定会受一种生命活力来控制整个的生命进程。到后基因组时代，我们从仿生细胞功能组装的研究中发现，脂肪酶催化反应可能作为「活力」源之一，驱动惰性脂滴动态行为的发生。
我们可以直接以天然细胞作为构筑基元，仿生构筑一类活性材料，尝试揭示有机体与非生命体之间环境的变化，也可以作为一种「活力」，反馈到对有机体功能的调控。在天然细胞表面进行化学组装修饰之后，外部的化学修饰也可以直接影响内部的细胞功能。
总之， 我们通过由下到上的仿生构筑，尝试揭示生命未知的现象；通过由上到下的组装策略，尝试通过外部环境影响内部细胞产生「活力」，调节内部细胞的功能。这为我们深入理解细胞行为和功能奠定了坚实的基础。
Living fabrications by the engineered bacteria
戴卓君丨中国科学院深圳先进技术研究院研究员
今年是DNA双螺旋结构发现70周年。DNA结构的解析开启了分子生物学的时代。然而，生命的复杂性难以通过个别基因或通路的纵向研究进行解释，由此诞生了系统生物学，希望通过计算机模拟及数学分析等方法来描述生命系统的、整体的过程，例如描绘生命的基因网络及代谢网络。在分子生物学及系统生物学的基础上，合成生物学这一领域于千禧年开启，通过利用我们对基因元件、基因网络，乃至整个生命运行过程的理解，设计或改造基本元件并组装成相应的基因线路，利用工程学的方法改造生命，让生命呈现出它原本不具有的一些特性。
我们利用合成生物学工具，通过中心法则编程生命，把基因线路植入到生物体内，让它们具有原本所不具有的功能；另外，我们结合高分子物理及化学中的工具、方法及理念，利用工程细菌构建可以响应时空变化、具备特定结构及相互作用的活材料。通过这些研究，我们希望可以更好地理解生命过程，例如自然界中材料组装和图案形成的过程及原理等；也希望结合自动化和信息学的工具，更好地对原有的生命进行工程改造，组装及构建功能系统。
Novel computing architectures using intelligent materials
Wolfram Pernice丨德国明斯特大学教授
深度学习革命推动了第三次人工智能浪潮。基于深度学习的工具在图像分类等任务上超过了人类的水平。深度学习的成功依赖于「数据+算法+硬件」。算法模型的规模和计算开销每 3.5 个月就会增长一倍，这对硬件的发展提出了更高的要求。
从计算的角度来说，深度学习主要涉及矩阵-向量的乘法，研究人员设计了一系列矩阵乘法加速器。光学矩阵-向量乘法加速器由如上图所示的部分组成，它通过快速数据移动减少延迟，可以选择提供高速的平台，或利用新自由度平台。在矩阵向量处理器中，光学乘法是一种对功率的度量，输出功率=输入功率*衰减/分裂比。我们可以用相变材料调制振幅，还可以设置光子波导的衰减。这种计算乘法的硬件具有较低的能耗。我们还研发了具有结构可塑性和突触可塑性的光神经网络。其中，光脉冲编码突触对应于结构可塑性，编码PCM细胞神经元对应于突触可塑性。
Q&A
Q1 张文彬：高分子的什么特性让它成为了支撑生命的不二选择呢？是高分子的什么特性使得它可以支撑生命智能这么一个复杂的功能？
刘冬生：一个分子带有的信息量跟分子的大小有关，因为它有不同的排列组合方式。我们可以通过合成一个非常复杂的小分子来定义信息。在最初有机合成的年代，人们定义大于几千分子量的分子为高分子，而现在高分子和小分子之间的界限已经模糊化了。在生命体系里采用高分子的形式是碳基生命在能量和演化上比较简单的一种模式，这种串联的模式与我们现在信息的编码有异曲同工之妙，也就是用简单的主链和序列化的侧链把信息用共价键连接起来，表现出它的性质，进而体现出智能化。所以高分子是信息和物质结合最好的切入点，我认为生命采用了高分子是因为高分子有了共价和非共价两种特性，可以在此基础上进行编程。可以观察生命体系用到的高分子和合成的聚乙烯、聚丙烯，它们还是有区别的。
我们现在能理解的高分子还是最简单的高分子，但是它已经具有了一定的特性，我希望我们将来能在合成上更有突破，能向生命学习，能更好地操控高分子。
Q2 张文彬：从没有生命的化学组分组装成人工细胞是一个巨大的目标，这个细胞实现了部分类生命的功能，最终我们希望它能有很多功能，包括计算、自我繁殖、自我适应等，您觉得离这一天还有多远？中间的障碍是什么？
黄鑫：我有生之年可能都看不见具有真正智能的人工细胞，但这件事是真正需要去做的。要想物质智能能达到一定的程度，就需要学习生命及其搭建的基础，也就是生命的物质基础。我们引入了「活力」这个概念，弄清楚这个概念后，搭建智能物质也就清楚了。
Q3 张文彬：智能物质领域合适的切入点是怎样的？
刘冬生：有生命才有智能。从AI的角度来说，希望找到智能产生的根源。然而，智能不是有了互作网络和各种随机性就一定会产生，也许还有某些其它的推动力在里面。
面对自然界的智能，包括人类的智慧在内，我们需要从自身、或从整个自然界看，尝试着从不同的侧面一点一点解析。这里虽然还存在一些基本原理的挑战，但是大部分的框架都已经构建好。我们要在这些已知框架下解释现在能够看到的一些现象，或者能够看得到但是做不到的现象。从某个角度理解智能，还原出这部分的原理，实现材料或者应用上的突破。这才是化学、材料科研工作者应该追求的目标。
智能的物质基础是什么，包括人工智能、光计算、硅计算，包括中间的逻辑，都是对智能的一种新的思考，要慢慢积累，从不同侧面出发。这些都需要日积月累，水到渠成，我相信最终一定会在社会上产生很大的影响。