对话 Tao Institute 创始人陶锦辉博士：从浙大到伯克利，在“规则”之外，重返科学的好奇心

小满书简

陶锦辉博士

2009年 浙江大学 化学专业博士

2010年1月–2013年6月 博士后研究员，劳伦斯伯克利国家实验室 (LBNL)

2013年6月–2016年6月 博士后研究员，太平洋西北国家实验室 (PNNL)

2016年6月–2024年12月 扫描探针显微镜（SPM）实验室创建人及高级科学家

2025年6月–至今 创始人/CEO，Tao Institute LLC

陶锦辉博士，从浙江大学起步，在劳伦斯伯克利国家实验室（LBNL）与太平洋西北国家实验室（PNNL）深耕十五年界面科学研究后，于2025年选择了一条非典型路径：离开传统科研体系，在硅谷创立 Tao Institute。
3月18日，科技自媒体「小满书简」与陶锦辉博士围绕原位表征技术的颠覆性，以及科学应回归发现与思辨的本质，展开了一场深度对话。Part 01

Tao Institute: 在独立探索中回归科学纯粹

Q：陶博士，您从浙大到伯克利国家实验室，再到太平洋西北国家实验室，这段十五年的国家实验室经历，对您最大的影响是什么？陶锦辉：2009年我在浙大获得博士学位，研究生物矿化。随后在劳伦斯伯克利国家实验室开展博士后研究，在那里我初步建立并运用了现在的核心技术体系。2013年加入太平洋西北国家实验室后，我的一个重要任务是构建“原位动力学”的原子力显微镜研究平台。这段经历让我形成了三点最重要的认知：第一，科研的价值不在于数量，而在于是否真正触及关键问题，并产生实质性的创新。第二，团队协作至关重要。在国家实验室环境中，重大科学问题往往需要跨学科、跨机构的深度协同，而不是单打独斗。第三，也是最核心的一点，是始终回到问题的本源——不依赖既有结论，而是从最基本的物理出发，构建对机制的第一性理解。Q： 那为什么选择离开实验室体系，在2025年在硅谷创立 Tao Institute？陶锦辉：2024年底，我决定离开已经工作十五年的国家实验室体系。在经历了约五个月对不同科研路径的系统思考后，我选择不再沿用传统模式，而是在2025年5月于硅谷创立 Tao Institute。创办 Tao Institute，本质上是对科学传统的一次回归。我希望打破机构壁垒与行政流程的束缚，建立一个集基础研究、企业服务与青年人才培养于一体的综合平台。我们不仅追求科学问题的本质理解，也通过解决真实世界问题来实现科研的可持续发展。例如，在过去的体系中，与企业建立合作往往需要经历数月流程；而在 Tao Institute，一个项目通常可以在一到两周内启动。我希望建立一种更灵活的科研机制：通过解决真实问题创造价值，再反过来支持基础研究与人才培养。某种意义上，这更接近于一种“以兴趣驱动、以价值支撑”的科学模式。Q：那Tao Institute 的核心竞争力是什么？陶锦辉：我们的核心竞争力在于溶液环境下的原子力显微镜（AFM）技术。这项技术能够在亚纳米尺度上直接观测材料与溶液界面的精细结构，并实时捕捉其动态演化过程。通过将精密表征技术与AI结合，我们正在推进数据采集自动化和高效分析方法，为生物制药、能源、环境、金属材料及半导体等领域提供关键技术支持。例如：

• 在生物制药领域，可以直接观察分子与界面的相互作用；
• 在能源与半导体领域，可以获得亚纳米尺度的结构与动力学信息。

目前我们已与多家企业展开合作，并在持续拓展全球客户。Part 02
原位探测，捕捉微观世界的“实时演化”
Q：原位探测相比传统表征的本质突破是什么？陶锦辉：原位探测的核心优势，在于能够持续观察同一位置随时间的变化。传统表征往往是“离位”的：不同阶段测量不同样品，这隐含了一个假设——样品之间差异可以忽略。但实际上，材料在不同位置的行为可能完全不同。原位探测的优势主要体现在三点：1.就像记录同一个孩子的成长过程，而不是拼接不同个体的照片。2.能够记录传统方法难以捕捉的短暂中间状态。3.在真实工作环境中观察材料演化，减少制样带来的干扰。这使我们能够基于更准确的数据建立物理模型，并提取可靠的物理化学参数。Part 03
统一成核理论：揭秘“三聚磷酸钙”团簇
Q： 您曾通过原位 AFM 与冷冻电镜，揭示了磷酸钙体系中的“三磷酸钙络合物”，关于“三磷酸钙团簇”的发现，对学界意味着什么？陶锦辉： 这是一个长期存在争议的基础问题。传统理论认为成核是离子直接形成晶核，但我们的研究发现，在这一过程中存在中间态——离子形成的配合物或团簇。这些团簇降低了成核能垒，使成核过程更加容易。更重要的是，这一发现改变了我们对添加剂作用机制的理解：添加剂不仅影响单个离子的活度，还会调控团簇之间的相互作用。这为材料尺寸、结构与生长路径的调控提供了新的理论依据。Part 04
极致的设备定制：延续实验室的创新基因
Q： 您在国家实验室期间曾将一台旧设备发展为拥有5台先进系统的综合平台。在创立 Tao Institute 后，您会延续这种极致的设备定制化能力吗？陶锦辉：会的。我对仪器本身有相当多的改造意愿，这是根据实际工作需求和客户样品的挑战来决定的。从一台旧设备起步，通过不断购置、扩展应用功能来构建平台，这本身就是我一直亲自做的事情，技术上有天然的衔接性。未来，我们会根据需求对仪器进行个性化设计和改造，包括与仪器供应商合作定制。这种极致的定制化能力，是应对极具挑战性样品（如2D材料、复杂生物界面）的关键。Part 05
牙釉质再矿化：从基础科学到生物医药应用

Q： 您在牙釉质再矿化和蛋白调控方面有非常原创的贡献，这些基础科学的发现，在医疗健康和仿生材料领域有怎样的前景？

陶锦辉： 基于原位测试的基础研究为我们打开了认识世界的窗口。以牙釉质为例，我们研究了控制牙釉生成的蛋白。这个蛋白有180个氨基酸残基，正常的蛋白能促进磷酸钙成核，但如果180个氨基酸序列中只改变一个，蛋白的习性就会大变，甚至由促进变为抑制。

在实际的生物矿化过程中，这种控制机制往往不是单一蛋白实现的，我们可以提取相关蛋白，用原位AFM评估单个或多种蛋白复合的作用。这为生物医药（如蛋白相互作用）和先进材料（如高性能力学材料、储能材料）提供了方法论支撑。

一旦基础研究攒够了案例，就能大量服务于工业界的相关的研发课题。虽然体系变了，但研究所需的技术和方法是通用的。这种“恰到好处”的蛋白调控逻辑（Goldilocks效应），可以直接借鉴到工业中，去探索合成高强韧仿生材料的最佳条件，研究某种蛋白突变导致的病变，或者开发生物修复技术。

Q： 您提到的“Goldilocks（恰到好处）”蛋白调控逻辑，能否借鉴到高强韧仿生材料的工业流程中？Tao Institute 是否有计划开发生物修复或药筛平台？陶锦辉： 完全可以。最佳结构一定是对应于各个参数都比较优化的状态，这需要原位AFM监测来寻找最优化的“点”。目前 Tao Institute已经有合作者在开展这方面的研究项目。Part 06
精准测量学：骨骼生长的“定量化”
Q： 您利用动态力谱技术，在纳米尺度精确测量了胶原蛋白与骨矿物质的结合。这种定量化手段对理解人类骨骼生长有什么意义？陶锦辉：“没有测量学就没有现代实验科学”，因为没有定量就无法对体系进行深入研究。 我们首次精确测出了两者的相互作用能、势垒宽度以及化学键的平均寿命。 这些参数很有意义：骨疾病的源头，往往就是胶原蛋白与矿物质的相互作用出了问题——太强或太弱都不合适。我们的AFM是测试分子间力最可靠、最通用的手段。通过这种技术，我们可以研究不同溶液环境比如离子强度和pH值、不同添加剂如何改变这种相互作用力，从而在分子层面解释生理和病理过程的成因。Part 07
能源痛点：加速电池研发的“监视器”
Q： Tao Institute 提供 Operando 电化学 AFM 等技术。在电池循环、腐蚀控制等能源领域，这项技术如何帮助企业缩短研发周期？陶锦辉：传统电池性能评估主要依赖长时间的充放电循环测试，通常需要数百至数千次循环，甚至在实际应用中达到上万次，整个过程往往持续数周至数月。这种基于宏观性能的测试方法难以提供界面过程的实时信息，也限制了对材料退化机制的本质理解。
我们的Operando电化学 AFM 的装置可以对材料进行亚纳米级的逐一跟踪，快速识别哪种材料的可逆性更好。这种精密的微观评估相当于一种“快速筛选”，帮企业优化出性能最好的几种候选材料，再进行后续的长周期充放电循环测试。这样就不需要盲目地投入大量样品做长时间的充放电循环，从而显著加速研发进程。Q：关于电池的“诊断报告”， 您建立的电化学AFM能提供哪些肉眼不可见的诊断？陶锦辉：人的眼睛极限在100微米左右，我们的仪器能看到纳米以下，差了5个数量级。我们能提供的报告包括：1.可逆性：充放电过程中，材料能否回到原来的状态？这直接影响循环寿命。2.动力学过程：参数改变后，状态恢复有多快？副反应监控：实时跟踪是否有不好的副反应发生。 这种精密测试能像“眼睛”一样帮企业快速筛选出优秀材料，而不必等大量的循环测试结束，大大缩短研发周期。Part 08
半导体表征：关键在“人”与“技术”的结合Q： 针对半导体领域的薄膜分析、表面缺陷等问题，Tao Institute 提供哪些数据支撑？这与传统实验室有何区别？陶锦辉： 我们能直接测量材料的模量、粘附力、表面粗糙度等物理量。对于原子级缺陷，则需要极高的分辨率。真正的区别不在于仪器，而在于“人”与“技术”的结合。很多传统实验室很注重仪器的购买，但仪器在整个研发过程中只占一定比例。最重要的是专业人员必须具备对底层技术的深刻认知，能够把仪器测得的数据正确地“翻译”成真实的材料状况。这种专业深度是需要大量的一线的工作积累得到的。Part 09
AI 时代的产学研新模式
Q：Ai时代，您认为理想的产学研合作形态是怎样的？陶锦辉：AI 在我们的领域主要用于加速数据分析和自动化参数优化调节。但 AI 必须与数据分析、仪器深度结合。我们的研究涉及微观世界，与自动驾驶等宏观 AI 不同，它需要科学家对物理机理的深刻洞察。理想的产学研合作应该是三个维度的良性互动：1.基础研究：拓展认知边界，发表学术论文。2.企业服务：我们的研究所合作机制非常灵活和高效，能无缝对接企业的研发需求，通过解决真实研发问题获取资源。3.人才培养：吸引有兴趣的学生（从高中生到博士生）接受实战培训，在原位研究大量材料体系的过程中成长。这三个维度既保持独立性，又相互整合，形成一个健康的科研与产业生态。Q：在 AI 时代，您如何看待人才培养和现在的创业趋势？陶锦辉：我最看重两点：好奇心与动手能力。创业本质上是认知、方法与执行力的综合过程，也是一个不断自我提升的过程。Q：最后谈谈Tao Institute 的愿景？陶锦辉：我始终认为，科学应回归发现与思辨的本质，教育应致力于激发与启发。Tao Institute 承载着我二十年的科研积累，也代表一种“不依附、不设限”的科研探索方式。我期待与更多志同道合的同行一起，在独立探索中见证科学的真实价值。如对该项目感兴趣，请扫码交流：
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