声音

李崇银（中国科学院院士、国防科技大学气象海洋学院教授、中国科学院大气物理研究所研究员）

当前，传统科技领域的技术不断进步，新兴科技领域的技术成果加速扩展，这些既改变着人类的生产生活方式，也深刻影响着世界军事的发展与走向。尤其是如今的“国家安全”已经超越了传统的领海、领土、领空安全范畴，扩展到全球经济利益安全，并向深远海、太空、网络、生物、新能源等渗透，使其成为世界各国军事科技力量争相抢占的领域。这些新兴领域的一大特征就是军事和经济高度的共通性、适用性，具备极大的军民共用、共享空间，不仅是战略性新兴产业的增长极，也构成未来战斗力生成的重要领域。

在很多学科技术领域，军用和民用都是紧密相关的。以气象科学为例，军事气象一直是在军民融合中发展，又同时为军、为民服务。中国是气象灾害比较严重的国家，极端天气及天气气候灾害威胁人民的生产生活，也威胁军事活动和军事装备，是军民共同面对的挑战。现代化高科技战争，已没有前线和后方之分，保卫国家整体安全是军队和全国人民的共同任务。因此，气象（也包括海洋和空间）环境的预测预报需要军民共同努力，不仅要考虑为我方的军事行动提供环境保障服务，还要考虑如何避免敌人利用改变气象条件来威胁我们的军事行动。面对当前的国际环境，大气、海洋和空间科学及其环境保障业务必须在军民深度融合中进一步发展，为国家的战略安全提供最佳环境条件保障。

夏佳文（中国工程院院士、中国科学院近代物理研究所副所长）

创新是引领发展的第一动力，而原始性创新则是最根本的创新，是智者和强者的创新。环顾当下，我国经济进入新常态、经济下行压力大、供给侧结构性改革进入攻坚阶段，要实现从经济大国走向经济强国的目标，就需要依靠科技创新，激发发展活力，增强核心竞争力。建设创新型国家，实现创新驱动战略，更需要提升我国原始创新能力，推动我国基础性、前沿性、战略性基础研究的发展。

放眼国际，新一轮科技革命和产业变革正在到来，基础研究和原始创新也在加快突破，广大科研工作者只有勇立世界科技创新潮头，强化基础研究和原始创新能力，提升国家科技整体实力，不断发掘科技创新的潜力，才能在世界性的科技竞争中赢得发展的主动权。

要成为创新者，不仅需要智慧、眼光、韬略，更需要推动系统中各要素协同发展。科学研究是一个复杂系统，从“跟跑”到“并行”再到“超越”的每一步，都意味着这个复杂系统中的各个要素要齐头并进、有效衔接。例如，要推进我国原始创新能力提升，既需要增加总的科技投入，又要加大基础研究投入，特别是推进国家实验室建设；既要调整东中西部科技资源配置比例，又要引导、激励科研工作者积极投身不同区域的科技创新活动中去。

桑凤亭（中国工程院院士、中国科学院大连化学物理研究所研究员）

一直以来，民技军用都是世界主要国家的一贯做法。让技术成果转化为国之重器，同时让军事技术走出军队大院，在加快转变战斗力生成模式的同时推动产业转型升级，是实现中华民族伟大复兴的必由之路。因此，我们必须走军民融合深度发展之路，探索经济建设和国防建设相互促进、协调发展的有效途径。

在全方位、多领域深度融合的基础上，我们需要从实际出发，找准军民融合的重点和突破口。特别是在研发阶段，更要考虑融合的双重性，既要坚持军事优先、兼顾经济，在强兵的同时富民，还要侧重国家安全需要，把融合重心放在战斗力生成上，在强化军事需求牵引的基础上，最大限度实现民为军用。

坚定不移地贯彻创新驱动和军民融合战略，就要自主创新、跨越发展，推动科技发展由跟踪模仿为主向自主创新转变；要努力实现科技军民融合体制机制的新突破，显著提升科技军民融合的引领作用；要进一步加强军民科技基础资源双向开放共享，推动军民科技成果双向转化运用，在人才机制、试点示范、多领域融合等方面不断实现创新与突破；要深化改革、激发活力，以强军目标为导向，全力推动武器装备的研发建设实现跨代跃升，为中国强军梦提供强大支撑。

孔德兴（浙江大学应用数学研究所所长、浙江大学求是特聘教授）

我国人工智能领域真正搞算法的科学家凤毛麟角。如果这种情况不改变，我国人工智能应用很难走向深入、也很难获得重大成果。在人工智能领域，基础算法和应用算法都很重要，拥有基础算法将更有助于应用算法的丰富与深入。AI要应对的现实生活是复杂、多变的，当能够“应对自如”时，才能够促成产业的“繁茂”。

目前在政策引导方面，国家已经在加大这方面的扶持，例如科研基金上的设置等。针对这一问题，我认为，行业企业在进行科技创新时，应有意识将数学学者纳入进来。如果通过算法的开发，最终产品落地了，企业应该将算法开发时的数学学者纳入到成果分享中来。目前，社会对于数学科学等“软实力”的认可程度不足，行业或法规层面应该做好数学研究成果的产权保护工作。

除此之外，数学家本身应该积极参与到人工智能发展的浪潮里。由于目前仍处于“弱人工智能”时代，AI的实现主要是依赖计算机的巨大算力和巨大的存储能力，底层算法的问题或许并不突出，但在未来的发展，AI将可能融入逻辑、思维等智慧的内容，这些都需要数学科学的原始创新，有大量的基础问题亟待数学家攻克。实际上深度学习的应用已遇到了天花板，我们需要新的数学技术，让计算机变得聪明起来。这些工作都需要数学家的参与。

（本栏目资料来源于科学网）