《Nature Physics》：液态水或存在两种分子结构

水，可能一直都不是我们以为的那个样子

你每天都会喝水。

它无色、无味，看起来再普通不过。可偏偏就是这种最普通的物质，几百年来一直让物理学家和化学家头疼。

水有一个奇怪的地方。

几乎所有液体，温度越低，体积越小，密度越大。可水偏偏不按套路出牌。

当温度降到4℃时，它的密度达到最大值；继续降温，体积反而开始膨胀，所以冰才能漂浮在水面上。

除此之外，水还有一长串让科学家至今都没完全解释清楚的"怪脾气"。

它异常耐热，比绝大多数液体更难升温，也更难降温；在某些压力下，它的黏度变化方式也完全不像普通液体。

过去几十年，人们陆续发现了几十种类似的反常现象。

问题来了。

这些现象到底有没有一个共同原因？

一种存在了三十多年的猜想认为，有。

这个猜想叫做双态模型（Two-State Hypothesis）

它认为，液态水并不是所有水分子都采用同一种排列方式。

相反，每一个水分子周围，都可能出现两种不同的局域结构。

一种排列更加紧密，密度更高。

另一种排列更加松散，密度更低。

这两种结构不会各自独立存在，而是在普通液态水中不断互相转换。

换句话说，你手里这一杯水，每一秒钟都在进行着无数次微观重组。

只是过去，人们一直没有真正看到这种转换。

所以不少科学家始终把它当作一种漂亮的理论，而不是已经被证实的事实。

直到最近，一项发表于《Nature Physics》的研究，让事情出现了新的变化。

来自香港城市大学等机构的研究团队，没有继续沿用传统分析方法，而是让人工智能直接去"观察"水分子的运动。

他们先进行了大规模分子动力学模拟。

几十万个水分子同时运动。

相互碰撞。

形成氢键。

断裂。

重新连接。

整个模拟最终产生了数千万组数据。

如果靠人工去分析，可能需要很多研究生花上十年时间。

于是，他们把这些数据全部交给了一套无监督深度学习模型。

这里的"无监督"，意思是科学家没有告诉AI应该寻找什么规律。

它只能自己去发现隐藏在数据里的结构。

结果，它真的找到了。

AI最终提炼出几个关键变量。

利用这些变量，研究人员第一次把水分子从一种局域结构变成另一种局域结构的整个过程描绘了出来。

更重要的是，他们还发现，这种转换并不是固定只有一种方式。

在大多数情况下，两种结构之间只需要跨越一道能量屏障，就能完成转换。

但当水处于某些特殊状态，比如接近冰和液态水共存的条件时，转换路线会突然变得复杂。

原本只需要翻过一座山。

现在却必须连续翻越三座山。

研究人员把这种情况称为"完整环路"，而平时则属于"半环路"。

这意味着，两种局域结构之间的切换机制，比人们过去想象得复杂得多。

很多媒体把这项研究解读成：

"科学家发现水其实是两种液体。"`

这种说法并不准确。

真正发生变化的，并不是一杯水变成了两种液体。

而是组成这杯水的无数水分子，在微观尺度上不断采用两种不同的排列方式。

你可以把它想象成一个广场。

广场上的人没有变。

只是他们一会儿站得密一点，一会儿站得松一点。

整个广场看起来还是同一个广场，但内部结构却一直在变化。

过去，人们知道这种情况可能存在，却始终没有真正看清楚它是怎么发生的。

而这次，研究人员第一次把这条"变化路线"找了出来。

为什么这件事重要？

因为水几乎参与了生命中的一切。

人体百分之六十以上都是水。

细胞里的蛋白质折叠、DNA复制、药物溶解、离子运输、生物化学反应……几乎都发生在水里。

如果我们对水本身的认识存在偏差，那么很多生物过程的理解，也可能需要重新修正。

研究团队希望，未来能够把这种双态模型与密度、黏度、温度等宏观性质联系起来。

如果这一理论最终得到更多实验验证，它或许能够统一解释几十年来困扰科学家的众多"水之谜"。

当然，目前距离真正盖棺定论还有一段距离。

这项研究主要依赖的是高精度计算模拟和人工智能分析，研究人员也坦言，还需要更加灵敏的实验手段，在真实液态水中直接观测到这种微观转换。

水，是地球上最普通的物质。

但越研究，人们越发现，它也是最不像"普通液体"的液体。

或许有一天，我们会发现，真正神秘的从来不是黑洞，也不是暗物质，而是每天喝下去、却始终没有真正理解的一杯水。

（Li, L., Zhong, J., Zhang, J., Wang, Z., & Zeng, X. C. (2026). Evidence for the generic existence of two local structures in liquid water.

Nature Physics

https://doi.org/10.1038/s41567-026-03301-8）