声音

程津培（中国科学院院士、清华大学基础分子科学中心教授）

不管是做文科还是自然科学方面的原创性研究，你可能需要有这样一个思想准备：在你认定为重要的领域，做上10年、20年……一直做下去。坐“冷板凳”虽然有点清苦，但这就是做原创性基础研究必需的一种品格——把“冷板凳坐热”。

中国四大发明中，造纸术和印刷术是“术”，可归为目前所说的技术类；指南针和火药曾经有可能发展成为“学”，即科学。但力学、物理学、化学以至磁学等学科，却没有在中国产生。这是不是罗兰所说的，我们从来没有追问过原理？

追求原理，其实就是打破砂锅问到底，是前辈们反复叮咛过的。在我看来，国人在实践过程中，“打破砂锅问到底”的精神确实还不是十分普遍。有的可能“浅尝辄止”，有的可能“问了一部分”，没有一步步地追根寻源。

于是，传统上的实用主义哲学，使得先人们没能够从中提炼出真正意义的学术，与重大科学的产生、重大的发明创造以至数次产业革命失之交臂。我认为，要让中国成为真正的科技强国，必须大力加强基础研究，特别是原创性基础研究。不管做什么方向，只要定标于原创，就要有“坐冷板凳”的品格，要有专心做学问、不慕荣誉、淡泊名利、甘于寂寞、不跟风的境界。

李德毅（中国工程院院士、国际欧亚科学院院士）

自动驾驶量产对人工智能发展具有举足轻重的作用，推动无人驾驶量产，需要颁布中国安全标准，并抓好产业链的关键环节。

因为长期掣肘于成本，自动驾驶的量产“泡沫”已经过去，目前自动驾驶行业走过了探索期、孵化期，正在经历规模化发展期，力图完成10到10n的转变，但最后一公里很难走。

自动驾驶有四个应用场景，包括自主泊车、定点接送、快速公交，以及有限地域的无人驾驶出租车。这四个应用场景中，三个是商用车，一个是乘用车，所以我认为，无人驾驶量产应该从商用车入手，而不是从乘用车入手。

自动驾驶的产业链非常长，边际成本高，上游产业发展也不完善。我建议，科学家应该把自己专业的事情做好，而不是把产业链拉长。所以，最好把东西聚焦到一个点上，做到一流水平，否则很麻烦。自动驾驶领域三个产业很重要，一是自动驾驶地图，二是机器驾驶脑，三是线控底盘。量产线控底盘，既是传统车厂的护城河，也是鬼门关。如果这一方向搞不好，造车新势力搞好了，就会被颠覆。

詹启敏（中国工程院院士、北京大学常务副校长）

精准医学一直是医学界的热门话题，其本质是通过影像组学、基因组学、蛋白质组学等生物医学前沿技术，对于大样本人群与特定疾病类型进行生物标记和特征的分析与鉴定、验证与应用，从而精确寻找到疾病的原因和治疗的靶点，并进行针对性治疗。

精准医学总体上服务于大健康，不仅是临床诊疗，也包括疾病预防。我认为肿瘤方面的研究是精准医学目前最有进展的、有突破点的方面。

肿瘤是世界医学难题。在世界范围内，肿瘤每年的新发病例是1500万个左右，到2020年肿瘤导致的死亡人数可能要超过1000万人。现今的肿瘤治疗前沿领域，主要包括比较火热的靶向治疗和免疫疗法，从本质上来说都是精准治疗的范畴。

我认为：精准是医学发展的必然需求，必须要对其进行精准了解。现如今，我们谈精准是在一个整体观的基础上，不是把人变成一个单分子，或者变成一个组织，变成一个器官，既要有整体的观念，同时又要从分子层面上，强调精准的角度。

潘云鹤（中国工程院院士，国际欧亚科学院院士）

人工智能是让机器能像人那样认知、思考和学习，即用计算机模拟人的智能，让计算机变得更聪明的技术。计算机过去只能够进行计算、分类、数据库操作，人工智能让计算机做逻辑推理、语音、图像理解等更复杂的事，能解决更广阔的问题。

发展人工智能的根本目的是为人类服务。未来，在计算机擅长的领域，计算机将做得比人更好。计算机能记得很牢也很广；在计算能力方面，人肯定远不如它；计算机的逻辑推理能力也很强，所以人以后在这些方面的工作，我认为也许会逐步被人工智能替代。

但是，我们的大部分工作并不是纯逻辑推理或纯记忆、纯计算的，大量工作是既有逻辑推理又有形象思维，既要靠记忆，又要靠创造力的，甚至靠灵感，这样的状态下，将来最容易出现的状况就是大部分基础工作，计算机做了；最后创造性的、决策性的工作，由人来进行。比如记者写稿子，你把素材给计算机，它会给你一个初稿，但最后的加工润色、画龙点睛、观点提炼等需要人来完成。这叫“人机混合增强智能”。

未来，人工智能也许会代替一小部分人的工作。但更多的是，一个人加上人工智能，能顶过去5个人、10个人的工作，而且做得更好。这是最有可能实现的，而且，这会让我们的生活更美好。