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该综述首先回顾了石墨烯纤维的主要制备方法，包括湿法纺丝、限域水热合成、化学气相沉积以及干法纺丝、“湿—干”混合纺丝、电泳拉伸、电纺和溶剂触发融合/分裂等新兴策略。随后，该综述围绕“从材料到器件”的逻辑，重点讨论了石墨烯纤维在能量采集方向的应用。最后，该综述从实际应用角度总结和展望了石墨烯纤维可穿戴能量采集器的发展方向。

采用定向冷冻技术，以氧化石墨烯（GO）为无机桥联剂，制备了具有垂直取向多孔结构的高导热碳纤维（CF）骨架。随后，将聚二甲基硅氧烷（PDMS）浸渗到该骨架中，制备了CF-GO/PDMS复合材料。GO的引入有效地将单个CF连接成连续的热传输通道，并降低了界面热阻。

Skeleton Technologies推出了GrapheneUPS，这是一款高密度双转换UPS系统，专为需要持续电源保护且必须符合日益严格的电网接入规范的AI数据中心而设计。该系统将负载邻近式备用电源与电网稳定功能相结合，并依托 Skeleton 固有的安全、快速循环的储能技术，为在现代 UPS 架构中使用大功率超级电容器和 SuperBattery 级储能设备的工程师提供了极具参考价值的案例研究。

她又将目光投向福建沿海海上风电领域。面对高湿、高盐环境带来的腐蚀和渗水难题，她带领两岸团队持续攻关。2017年，团队将纳米石墨烯用于风电防护涂层，开发出兼具防水、防腐蚀、阻燃、绝缘等多重功能的新材料，有效降低了设备维护成本。

这两项工作共同表明，混合堆垛多层石墨烯是传统伯纳尔和菱方堆垛之外的重要石墨烯体系。通过堆垛工程调控晶格对称性与多平带结构，有望为探索关联绝缘态、量子霍尔态以及非阿贝尔拓扑序等前沿问题提供新的实验路径。

GrapheneChat针对石墨烯研究中专业知识门槛高、实验设计复杂和文献数量庞大的问题，构建了集领域知识问答、实验辅助和文献分析于一体的智能科研助手。该模型以Llama-3.1-8B-Instruct为基础，通过石墨烯领域数据集训练，使通用大语言模型能够更好地理解石墨烯合成、表征、性能和应用等专业问题。GrapheneChat以较小参数规模的开源语言模型为基础，专注于石墨烯这一高度专业化研究方向，能够提供更加聚焦、准确、可验证且符合科研语境的专业回答。

这是国际上首款成功实现射频测试功能的势垒晶体管。研究团队首先在锗衬底上通过化学气相沉积外延生长了晶圆级单晶单层石墨烯，随后将单晶硅膜精确堆叠于石墨烯之上，构筑了高质量的硅-石墨烯-锗垂直异质结构。

武汉辉墨科技、武汉量科芯国、武汉喜猫生物、湖北省纵恒光电、武汉垚鑫新材料、武汉世隆科技、武汉云千帆智能机器人等科创企业代表围绕项目技术亮点、商业模式、当前运营成效及发展诉求展开介绍，不少项目展现出鲜明的“产学研用”融合特征：华中科技大学肖菲、孙义民教授团队领衔的辉墨科技，深耕石墨烯储能新材料赛道，已打通研发到市场化销售全链条