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未来10年三大颠覆性技术或将相互赋能、迭代突破

2023-07-03 | 来源:上观新闻
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原题:中国科技战略院院长,未来10年三大颠覆性技术或将相互赋能、迭代突破

chatgpt等人工智能大模型的问世,引发了科技变革浪潮。本周末,以“ai 重塑科技创新范式”为主题的“浦江创新论坛——2023科技创新智库国际研讨会”在上海举行,来自国内外一流科技创新智库和产学研机构的专家发表了演讲。

中国科学技术发展战略研究院院长张旭表示:未来10年,是人工智能、量子计算、可控核聚变等颠覆性技术相互赋能、实现群体性突破的重要时期,也是决定大国竞争格局的关键10年。

三大颠覆性技术相互赋能

“最近有两个科技新闻值得关注。”张旭院长在演讲中说,一是今年5月,微软公司与helion能源公司签署购电协议,将于2028年向后者购买50兆瓦电力。第二个新闻与之相关:openai创始人萨姆·阿尔特曼投资helion能源公司3.75亿美元,两家企业将深度合作,用ai大模型加快可控核聚变的实验进度。

openai研发的chatgpt、gpt-4等ai大模型,已为公众所了解。helion能源公司研发的可控核聚变是什么技术呢?据介绍,可控核聚变俗称“人造太阳”,即模拟太阳的核聚变过程,利用氢的同位素——氘与氚的聚变反应释放能量。它被视为解决人类能源和碳排放问题的一种“终极方案”,因为氘在全球海洋中的储量多达40万亿吨,如果全部用于聚变反应,释放出的能量足以让人类无限使用,其反应产物是无放射性污染的氦,也不会产生二氧化碳等温室气体。

虽然应用前景令人向往,但可控核聚变的技术难度极高,一大难题是“托卡马克磁控制问题”。可控核聚变的装置名为托卡马克,其作用是约束高温等离子体,让核聚变反应可以持续并可控。随着核聚变反应堆的增大,托卡马克装置越来越复杂,对其内部配置的运行设置要求越来越高,而且这个控制过程是非线性、实时变化、多变量的,传统的计算方法难以承担。

去年2月,人工智能公司deepmind与洛桑联邦理工学院等离子体中心合作,在《自然》杂志发表了论文《通过深度强化学习对托卡马克等离子体进行磁控》,显示深度学习、强化学习等人工智能技术有助于实现托卡马克装置的高精度控制,让人类的“人造太阳”梦想早日成真。

在量子计算这一前沿科技领域,人工智能也有重要价值。它能优化量子计算应用方面的软硬件设计,提升量子技术应用的效率和准确性。“人工智能和量子计算之间存在相互促进和相互依赖的关系。未来,随着这两个领域的科技发展,这种关系会更加紧密和复杂。”张旭说。

五方面建议抓住历史机遇

展望未来10年,人工智能、量子计算、可控核聚变等颠覆性技术将彼此成就、迭代突破。我国能否抓住这一历史机遇期?作为科技战略专家,张旭提出了5方面建议。

一是统筹能源基地布局和算力布局,形成人工智能发展基础竞争力。与其他国家相比,我国的一个独特优势是西部冷凉的气候和丰富洁净的电力资源。要充分利用这个优势,推进“东数西算”等工程,在西部建设一批算力工厂,形成超算、智算乃至未来量子计算相结合的低成本算力网络,为人工智能等技术发展提供具有竞争力的基础条件。

二是同步支持多样化技术路线,整体形成应对技术快速变化的能力。颠覆性技术的发展具有“涌现性”,很难预测哪条技术路线能胜出、哪家企业能胜出。在路线清晰前,应布局多支不同方向的科技力量,既坚持原始创新,又保持对任何一条技术线路的快速跟进能力。

三是主动设计极富挑战性的场景,引导更具长期性、独创性的科技攻关。我国现代化进程为科学家提供了众多机遇,月球基地、火星探测、深海探索等重大任务将为强人工智能等发展带来激动人心的场景,应设定长远目标和重要里程碑,激励科学家开展长期性、独创性研究。

四是加强以企业为核心的协同,提高颠覆性技术生态掌控力。企业对市场敏感,配置资源能力强大,最能抓住科技革命的机遇。在美国,人工智能、量子计算、可控核聚变的主导力量都是企业。我国也已涌现出一批世界级科技领军企业,要引导企业加强基础研究,形成与高水平大学和科研机构的协同能力,同时加强企业间联合,以领军企业为核心构建颠覆性技术创新生态。

五是千方百计促进国际交流合作,引进更多高水平人才,深度融入国际创新生态,使我国成为颠覆性技术变革的全球枢纽。

《变局之解:全球科技智库思想观察》发布。

研讨会上,还发布了由上海市科学学研究所牵头,联合复旦大学、同济大学、中国科学院、上海科技管理干部学院、莫斯科国立莱蒙诺索夫大学等机构共同完成的《变局之解:全球科技智库思想观察》。本书围绕“全球科技智库到底在研究什么”这一议题展开,分为上下篇,上篇重点介绍全球有代表性的12家科技智库近5年在推动科技发展、促进科技应用、加强科技治理、助力国家间科技竞争等方面的研究成果,下篇重点分析全球科技智库研究的代表性议题,旨在通过对科技智库议题和方案的分析,为我国科技智库的发展和科学决策提供参考。 

(责编:李伦)

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