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突破2021上海科创6大期待

Admin - admin 于2022年01月22日发表  

  盼望着,盼望着,2021年的第一缕晨光,终于跃出地平线!无论是身在地球哪个角落的你,都会渴盼,新年的阳光足够热烈,彻底刺破病毒的阴霾;科技之光足够明亮,照亮穿越“百年之大变局”的创新征途。

  “赛先生”,从来没有像今天这般充满魅力,让人翘首以盼。站在新一年的第一天,来自基础数学、类脑科学、人工智能、区块链技术、集成电路、生物医药等各个前沿领域的科学技术大咖们,即将带我们奔向2021年最为美丽耀眼,也最值得去追的科技之光。

  类脑研究:实验室里还原梦中场景

  ——***大脑奥秘,为实现人工智能“自我思考”奠定基础

  理解大脑的结构与功能是21世纪最具挑战性的前沿科学问题,复旦类脑研究院正在揭开大脑运作的神秘面纱,***大脑奥秘,力争在全球智能产业革命中抢占先机。


  图说:脑疾病诊疗技术突破来源:采访对象供图

  睡眠时长较长的儿童在认知能力与心理健康方面总体要比睡眠时长较短的儿童要好;早期越严重的多动症症状将引发后期越多的睡眠问题。这是复旦类脑智能科学与技术研究院去年取得丰硕成果,皆源于最前沿的科研:***大脑奥秘。

  复旦类脑研究院院长冯建峰教授进而解析,人们许多的生理行为均与大脑有关,通过大脑的惩罚与奖赏机制,可以寻找出根源所在,他说,“这不仅是医疗领域的突破,更重要的意义在于,它为实现人工智能的‘自我思考’奠定基础。”

  记者实地走访该研究院重要平台——张江国际脑影像中心。首先映入眼帘的,是建筑中部下沉庭院,和从中升起的“大伞”,“伞”纵横交错的纹理,像是大脑的纹路,又恰似一颗生根发展的大树。来到地下一层,只见5台世界上最先进的磁共振机在工作,研究人员介绍,“这是亚洲唯一的3T机,可以清晰展示人脑的灰质区域;这是一台7T机,人脑内部最细微的血管,均一览无遗......”通过一次次实验,人脑的一个个功能被挖掘出来——

  比如,“吸烟有害健康”“小酒怡情、大酒伤身”“一醉解千愁”,此类俗语在现代社会早已耳熟能详。然而,香烟与酒精究竟如何影响人的大脑和健康?冯建峰团队的研究结果表明,吸烟人群的脑功能连接呈现整体减弱的趋势,主要涉及外侧眶额皮层、额下回以及楔前叶等脑区;而饮酒人群的脑功能连接呈现整体增强的趋势,主要涉及内侧眶额皮层、扣带回皮质等脑区。研究发现吸烟组对脑惩罚功能的敏感性降低,而饮酒组对脑奖赏功能的敏感性升高。无论是对惩罚失敏,还是对奖赏过于兴奋都会导致人对某种物质的依赖。

  抑郁症何以通常伴有睡眠问题?在这里也得以***。研究结果显示,外侧眶额皮层、楔叶以及背侧前额叶皮层等脑区共同构成抑郁问题与睡眠质量关系的脑神经环路基础。这一研究首次发现了抑郁症与睡眠问题的共病病理机制,有望为改善大众尤其是抑郁症患者睡眠质量问题,甚至治疗抑郁症带来革命性突破。

  在这里,甚至是“解梦”这种玄而又玄的东西,也可以通过科技来还原梦中的场景。科研人员为记者现场模拟,果然如此。当至于7T磁共振内的被试进入睡眠状态时,采集被试脑部功能磁共振信号,对信号解码可以还原出被试梦中的事物。比如梦中出现一条河流,人脑中就会出现与河流相关的信息,就有河流的编码。当所有的编码合成一起,就有一幅完整的梦中场景。

  记者在这个实验室还发现一些产业应用成果方面的展示:与国家电网合作研发的智能电网系列机器人,与上汽合作研发智能物流规划管理系统,及与一汽集团成立人工智能联合实验室的相关展示。其中一项步态识别的算法展示吸引了记者的注意力,人脸识别众所周知,应用日益广泛,但人脸识别存在误差率,而人的行走姿式受大脑控制,各不相同,如指纹一般准确。这项应用技术占领了身份识别的国际制高点。

  冯建峰介绍,“现在的人工智能,仍停滞于机器概念。也就是机器人所拥有本领,都是人们赋予的。很快,我们要***更多大脑的秘密,让人工智能自己思考。”

  "上海树图":破区块链上隐私难题

  区块链瓶颈技术难题有望在2021年“跨前一步”——提高共识算法,为打造高效区块链系统贡献从“0”到“1”的创新之光。

  ——龙凡,上海树图区块链研究院院长,毕业于清华大学姚班,被称为区块链前沿领域“华人四杰”之一。


  图说:智能算法辅助城市治理来源:本报记者孙中钦摄(下同)

  区块链就是“挖***”?殊不知,这里是未来信息科技发展的必争之地。在区块链的技术创新中,中国的千万技术人已经走在了世界的前沿。位于徐汇西岸AITOWER里的树图研究院,更是其中的杰出代表。2021年,龙凡将率领树图研究团队,在区块链瓶颈技术难题中“迈前一步”——提高共识算法,为打造高效区块链系统贡献从“0”到“1”的创新之光.

  长期以来,在区块链底层技术领域,一度被认为没有中国人甚至华人什么事,直到“树图”(Conflux)出现,才让全世界认识到了华人对区块链底层技术的研究与贡献。“我们要做一个真正好用,能够解决当前区块链使用瓶颈的下一代公链。”作为上海具有代表性的新型研发机构之一,龙凡领导的树图研究院正在开拓着信息科技最前沿的“希望田野”。

  位于徐汇西岸智塔AITower的39楼,树图研究院聚集了区块链领域最顶级的华人科学家龙凡博士就是其中之一。他告诉记者,公有链很有可能会成为未来底层信息技术的基础设施之一,和互联网的地位相当。目前,区块链正处于一个技术迭代的阶段,面临很多瓶颈。例如,流行的区块链公链“以太坊”,每秒只能处理10多笔交易,Visa、MasterCard信用卡网络,每秒则可以处理几千笔交易。

  理论上,我们首要专注的是就是区块链系统的性能,因为性能决定了使用区块链技术的成本。只有区块链的使用成本降下来,才能真正的赋能各行各业。去年,上海区块链底层系统完成主网上线,正是以“树图”为核心。Conflux希望在不牺牲去中心化的情况下,能够把现在区块链的性能提升1000倍以上。目标实现后,将带来区块链行业的“公链革命”,给区块链应用落地带来无限可能。

  “2021年,我们会带来更多重磅的研究成果。在持续提升区块链技术的功能和效率的同时,还将帮助解决区块链上的隐私难题。”龙凡还透露,在区块链底层网络上,可验证与不公开是一直充满矛盾,目前从算法上解决这对冤家,已经初露曙光。而区块链技术在上海赋能行业的“超前”探索也在继续,继建筑、金融行业之后,航空产品与区块链技术的“混搭”之旅,也将在上海起飞。

  应用数学:联合攻关解“卡脖子”难题

  “若干年前爱因斯坦研究时空,运用数学中的黎曼几何,创立了广义相对论这个新的科学理论。现在我们每天都会用到的GPS定位,正是这些基础研究的应用。面向现实问题的应用数学将迎来发展的春天,将作为服务国家重大战略、提升产业能级、助力社会经济发展的工具和手段发挥作用,而同时因此而新生的问题也将驱动中国应用数学的发展,产生更大的、引领性的科学价值。”

  ——金石,上海应用数学中心联席主任、上海交通大学自然科学研究院院长


  图说:上海交大金石教授

  2020年,科技部公布首批13个国家应用数学中心名单,其中就有复旦大学和上海交通大学联合组建上海国家应用数学中心。中心成立以来,一项项直面社会现实问题的科学研究项目陆续启动,将重点解决产业发展和生产实践中的共性基础问题,重点针对大规模集成电路、民用航空、新一代信息技术与人工智能、金融及生物医药大数据等上海优势产业的发展需求,探索搭建新时代应用数学与现代产业发展广泛交叉、深度交融的有效平台。

  基础研究要落地解决实际问题,要从现实产业场景“卡脖子”困境中抽象总结出科学问题,产生创新成果,通过新模型、算法,开发新软件、产品产学研协同。这需要创建新机制,突破现有体制框架,组建以数学为核心同时多学科、多领域联合的团队集中攻关。例如在上海交通大学分中心,重点建设方向有“航空制造中的数学应用”“新一代人工智能的数学基础理论”和“分子动力学与药物设计“,已与多家重点企业,智能制造和医疗机构的科技研发团队召开多场联席会议讨论,全面布局应用数学新的研究和落地方向建设,并新成立人工智能数学基础中心,从全球引进相关研究团队,开展机器与深度学习的基础算法研究和其他相关数学基础前沿问题研究。

  数学家们都感到欢欣鼓舞,不仅是因为研究成果将对国家社会发展、经济建设、人民生活改善发挥作用,同时也带来新的工作方式——从实际问题中找出、提炼科学命题,这些问题也可以驱动基础研究的原始创新。“一直以来,交流是数学家工作的方式之一,而现在这种交流将从学术领域延伸至产业。”金石教授表示,中心将成为连接学界和产业的“桥梁”,汇聚促进应用数学及新型、新兴产业大发展的多方资源,建立数学家与企业、产业专家交流机制,凝练队伍、聚焦问题、深化合作、持续研究,使得数学成为支撑上海市、长三角乃至国家创新发展的源头动力。

  群智融合:“无人车”组队上未来街头

  协同智能取得突破。什么是协同智群?打个比方,我们现在拥有了无人汽车,特斯拉一直在进行无人车试验,但还停留在单车概念。而在未来,街道上不仅只有一辆无人汽车,如果10辆无人车在同一街道上行驶,就需要无人车与无人车之间、人工智能与人工智能之间的协同,需要群智的融合。


  图说:张江人工智能岛

  张江人工智能岛的16号楼和17号楼前,一块醒目的牌子上写着“上海自主智能无人系统科学中心”。它是由同济大学领衔、集聚多学科优势、致力于解决人工智能重大前沿科学难题的基地。今年以来,中心定位人工智能中的“自主与感知”“协同与群智”等作为要害科学问题,取得突破。

  不久的将来,上海自主智能无人系统科学中心的原创成果纷纷落地,将带着我们进入一个全新的“无人世界”。首先是出行领域,作为传统交通工具的汽车正在面临一场彻底的智能化革命。通过给车辆装备智能软件和多种感应设备,车辆就能够自主控制车辆的转向和速度,实现车辆自动、高效和安全地驾驶。

  其次,医疗领域,人工智能正在疾病的诊断和治疗中凸显优势。例如,人类研究人员可能要花费十数年时间研究和反复试验,才能总结出一种诊断或治疗疾病的方法,而用AI技术可能在很短的时间内就能完成。

  上海自主智能无人系统科学中心所创造的”无人世界“还将包涵制造领域、建筑领域、零售领域等。不过,该中心还有项工作属重中之重,即人工智能的基础理论研究。当下我们熟悉的机器视觉、指纹识别、智能搜索、自动程序设计等人工智能技术皆源于西方的理论基础。能不能我们自主发现一个不同的人工智能理论?拥有基础理论,就能获取新的路径,在行业竞争中获取先机。为此,该科学中心开启建设“智能科学与技术”上海市高峰学科,着力进行基础研究。同济大学也同时致力于以“人工智能+”,赋予传统学科新的发展动能,培养具有人工智能基础研究和交叉应用能力的优秀人才,首批将培养80名人工智能博士生。

  生物医药:多个“第一”列队出炉

  进入创新“井喷期”的上海生物医药产业,在新的一年里,产业增长会快速恢复至两位数,常听到的关键词很可能是“第一”、“首个”、“I类新药”......

  ——傅大煦,上海生物医药科技产业促进中心主任,长期从事上海生物医药科技和产业发展规划的编制及生物医药的项目管理工作


  图说:全球首创新药在沪研发

  傅大煦告诉记者,“我国第一个,世界第四个,CAR-T细胞治疗产品已经箭在弦上。”它就是来自药明巨诺的首个领先产品瑞基奥仑赛注射液(“relma-cel”),是针对复发或难治(“r/r”)B细胞淋巴瘤的抗CD19CAR-T疗法。它是基于美国细胞治疗领军企业Juno的JCAR017,由药明公司自主创新和研发的国家一类创新生物药,且境内外均未上市的治疗用生物制品,属于创新型生物制品1类。2018年6月获得了中国首个以CD19为靶点的CAR-T细胞治疗产品的IND临床批件(四个适应症,临床试验I期、II期),也是国内开展在IND批件下临床研究入组病人数最多的在研产品。

  2019年6月,成功获得国家重大新药创制专项的支持。2020年,完成瑞基仑赛队列A(弥漫性***细胞淋巴瘤DLBCL)的II期关键性临床研究,并于6月30日正式获得新药上市申请受理通知,同年8月、9月获得优先审评与突破性疗法的认定,有望在2021年正式获批上市。瑞基奥仑赛注射液也是唯一的CAR-T细胞治疗药物同时获得了重大新药、优先审批、突破性疗法认定的三项殊荣。

  药明巨诺联合创始人、董事长兼首席执行官李怡平医生表示:“关键性临床研究结果进一步凸显了relma-cel在中国CAR-T市场的显著竞争优势,包括其极富竞争力的安全性和疗效。我们相信,研究数据将为relma-cel正在中国进行的新药上市申请(NDA)提供强有力的支持,并期待早日将创新的CAR-T产品带给亟需病患。”

  集成电路:期待“于无声处听惊雷”

  “目前状况下我还是不希望我们有太多突出的突破。因为集成电路是全系统的产业,某个单点突破并不说明问题。虽然,某一项技术突破可能引起大家关注,但是整个产业的发展不是以个别点的技术突破为代表的。”

  ——魏少军,国家科技重大专项(01)专项专家组总体组组长,清华大学教授,中国半导体行业协会副理事长


  图说:集成电路产品不断更新升级

  集成电路自带流量,大众从未像今天这般渴望着集成电路产业的好消息。日前由上海市科协主办的2020中国(上海)集成电路创新峰会“院士圆桌论坛”上,国家科技重大专项(01)专家组总体组组长、清华大学微电子研究所所长魏少军说,新的一年里,我国集成电路“肉眼可见”的好消息,应该是产业连续多年保持两位数的增长。毕竟,2020年受到各种外部环境影响,集成电路产业还是保持了超过16%的增长。

  “集成电路产业的突破与增长,应该是于无声处听惊雷式的。我更希望看到这个产业在默默无闻当中,逐渐发展、逐渐突破。”如果每年保持百分之十几、二十几的增长,再过三五年,我国集成电路的产业规模翻一番,在全球占有率可以达到20%或25%,甚至到30%,这是真正意义上的突破。

  回顾中国集成电路技术的发端,中国工程院院士、浙江大学微纳电子学院院长吴汉明说,“从研究角度看,我国集成电路技术不说领先,但是没有那么落后过,曾经也和世界第一梯队一起搞过。不过,随着集成电路技术进入蓬勃的产业化进程,我们一步步落后了。”对此,上海华虹(集团)有限公司董事长张素心很赞同。“产业链的创新不必只限于先进工艺迭代,还要解决具体的应用问题”。他建议,要以产业为导向,并重视提升集成电路的系统化能力

  魏少军指出,我国集成电路的希望之路,在于通过产业发展,坚持产业发展规律和半导体科学规律发展。”而不是寄希望于某个点上的突破,就可以使我们翻身,这个发展不现实。”(记者马亚宁张炯强者易蓉)


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2023-10-04 03:27:45重新编辑
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