随着国家对新能源电池支持力度的加大、民众环保意识的不断增强以及电池成本的降低，电动汽车（Electric Vehicle，EV）市场正在快速扩张。截至2021年底，全球电动汽车库存已超过1600万辆。尽管电动汽车可以为减少碳排放作出贡献，但如何处理数量巨大的“退役电池”是行业和政府面临的重大挑战。由于这些“退役电池”仍具有约80%的剩余容量，通过开发不同的梯次利用电池（Second-life Battery，SLB）的使用场景并后续进行材料回收，不仅可以提高电池的有效利用率，还可以降低新电池的制造成本，从而大大缓解行业和政府处理废旧电池的压力。同时，随着可再生能源技术的不断发展和应用，光伏加电池储能系统的使用越来越广泛，梯次利用电池恰恰是光储系统中“储”的一个很有潜力的选择。将梯次利用电池应用于并网光储系统时，需要对其可靠性、成本、可持续性进行评估。针对上述梯次利用电池评估、应用和回收领域，TBSI张璇、韦国丹、周光敏团队取得了一系列研究成果。图1 2010-2020全球电动汽车销量及市场份额图2 退役电池评估、梯次利用和回收过程研究团队结合快速脉冲测试和机器学习方法，提出了针对锂离子

近日，清华-伯克利深圳学院付红岩副教授团队开发出一种全自动大规模多任务硅基光子器件的逆向设计方法。

近日，清华-伯克利深圳学院李星辉团队与国防科技大学团队合作提出了一种基于反射型二维光栅的外差式三自由光栅干涉仪。

近日，TBSI许银亮团队联合机器学习和优化理论提出半端对端的电力系统运行控制理论和模型，有效提升电力系统运行的经济性和安全性。

清华-伯克利深圳学院（以下简称“TBSI”）2022年终研究研讨会于北京时间12月8日在深圳和伯克利通过线上线下结合的方式成功举办

2022年清华SIGS“迎新杯”游泳比赛暨2022 年“精位智能杯”清北游泳联赛，经过四个多小时激烈的角逐，于11月13日中午在深圳大学城游泳馆圆满落下帷幕

经过11月5日和12日两天的激烈对战，2022年清华SIGS “迎新杯” 羽毛球赛在大学城羽毛球馆落下帷幕。

近日，由市工业展览馆、清华-伯克利RISC-V国际开源实验室、硅谷计算机历史博物馆等单位联合举办的“RISC 40周年芯计展”在深圳市工业展览馆正式开幕

振动传感器广泛应用于基础设施健康、交通安全、生物医学设备、智能电子产品、机械设备振动监测等领域。然而，物联网与无线传感器网络的迅速发展对振动传感提出了新的挑战，尤其是在需要大量传感器部署且缺乏电能供给的场合，以传统传感方案难以实现长期有效的感知监测。解决这一问题的有效方案是开发自驱动的振动传感器。同时，随着物联网的发展，机械设备正朝着高度自动化、智能化、高效率的方向发展。例如，无人船可承担大规模、长期间、低成本的作业任务，在军民领域均具有重要的应用价值。但是，机械设备的长时间稳定运行，需要对其运行状况进行实时监测。一旦运行状态出现异常，需要立即采取维护措施。传感器可能经常暴露在高温、高湿的恶劣环境中。并且，需要考虑到在大范围部署传感网络时传感器的成本与功耗，即使在电力系统发生故障时，传感器仍需要正常工作。因此，自驱动振动传感器具有独特的研究与应用价值。近日，清华-伯克利深圳学院丁文伯助理教授的智能感知与机器人(Smart Sensing and Robotics, SSR)课题组开发了一种基于摩擦纳米发电机（TENG）的高灵敏度自驱动振动传感器。利用柔性介电薄膜与多孔金属材料构建摩擦层

8月8日至9日，清华-伯克利深圳学院（TBSI）第四届学习理论研讨会以线上线下相结合的方式举办