声音

2023-04-12 10:51张闻
科学中国人 2023年3期
关键词:算力中国工程院航天

戚发轫

中国工程院院士

北京航空航天大学

宇航学院名誉院长

人才是核心竞争力,事业是靠人干出来的。因此,除了做好航天精神的代际传承,我们还要继承、发扬老一代航天人“传帮带”的优良传统。在实际工作中,要多为年轻人创造独立思考积极干事的机会,在少干预甚至不干预的同时,允许他们试错、犯错,出错后帮助他们发现不足、总结经验,让年轻人在实践中不断地成长、进步、成熟起来。

经过60多年的发展,中国已经成为航天大国,正向着航天强国迈进,这需要在空间科学、空间技术和空间应用3个领域全面协调发展。目前,我国在上述3个领域的发展仍然存在不充分、不平衡的地方。比如,在以运载火箭、卫星、飞船、空间站为代表的空间技术方面,我们取得了很大进步,有些领域甚至是世界领先水平,但在以深空探测为重要内容的空间科学领域,我们仍存在短板——现在的太空博弈,已经跨过近地轨道和月球,直接向整个太阳系发展,欧洲虽然没有发展载人航天和登月工程,但通过跨国航天合作已经在深空探测领域积累了先发优势,关于这一点我们一定要保持清醒的认识。再如,中国目前在轨运行卫星的数量位居世界第二,但在应用方面尚未开展充分探索,没有形成大规模的产业效益。空间应用是我们面临的重要挑战,这件事不能只靠国家机关和国有企业,还需要有科研机构、高等院校和民营企业等社会力量共同参与。

王红阳

中国工程院院士

国家肝癌科学中心主任

恶性肿瘤严重危害国民健康。根据世界卫生组织国际癌症研究机构的数据,2020年中国新发癌症457万人,占全球23.7%;同年中国癌症死亡人数300万,占全球30%。病死率较高的恶性肿瘤主要集中在消化系统,包括肝癌、食管癌、胃癌、结直肠癌。

为何中国的新发癌症、死亡人数等相对数持续居高。我认为,主要是因为没有实现肿瘤的早防早治,而发现晚的病人在治疗上响应率很低。通俗来说,当前国内恶性肿瘤的诊疗面临3个方面的挑战:第一是发现晚,第二是分型难,第三是疗效差。3个方面相互作用:因为发现晚了所以疗效差,因为不能精确分型,所以不能对每一个人实行精确的个性化诊疗。

在我看来,“早诊早治”是突破恶性肿瘤诊疗瓶颈的路径。近年来,我牵头开展了“全国多中心前瞻性肝癌极早期预警筛查”,建立了具有我国自主知识产权的肝癌高危人群早筛方案。现如今,我带领团队研发的具有完全自主知识产权的诊断试剂,已成功应用于肝癌诊断和精准免疫治疗的伴随诊断。此外,基于多组学分子标志物的液体活检筛查、分子影像的可视化监测等技术性研发工作,均取得实质性进展。未来,包括肝癌早筛技术在内的一些技术,我们还将以“海南自由贸易港健康医学研究院”为平台,在海南保亭率先推广应用,以造福恶性肿瘤患者。

廖湘科

中国工程院院士

国防科学技术大学

计算机学院教授

人工智能技术的蓬勃发展为我国的数字化和智能化产业带来了前所未有的机遇,但在发展过程中也要注意推动AI技术与各行业的融合、创新等一些问题,尽早确立我国人工智能的整体性竞争优势。

对此,我认为要鼓励和支持科研院所、龙头企业投入发展自主创新的芯片、开发框架等,有序建设国家人工智能技术生态和应用生态,牵引和培育我国人工智能组织技术路线和全栈生态,增强国家人工智能产业韧性,在发展过程中要坚持以自立自强AI技术为基石的发展理念。

数字经济时代,算力已经成为一种新的生产力。全国超过20个城市建设了以昇腾为基础的人工智能计算中心,为区域的人工智能企业、科研院所和高校提供了充分的算力,为保障人工智能政、产、学、研、用五位一体的综合优势,有必要有序推进AI算力网络的顶层设计,优化和统筹布局算力网络,实现算力数据和生态汇聚,奠定中国实现人工智能产业全球领先的基座。

现如今,人工智能技术正处于行业规模应用推广的关键时期,国内AI厂商基于自主技术赋能千行百业,已具备支撑我国自主AI产业发展的条件,应加快推动自主创新的人工智能技术与各行业的融合,推进人工智能的规模应用和创新,尽早确立我国人工智能技术的整体性竞争优势。

徐兵河

中国工程院院士

中国医学科学院肿瘤医院教授

近日,ChatGPT的热度让许多人开始思考人工智能对人类未来生活的影响。数据录入员、重复性办公室工作、工厂生产线上的简单任务、电话销售员、简单的客服工作,都被ChatGPT视为可被自己取代的工作。然而对于技术更复杂的医疗领域来说,ChatGPT能否胜任?面对乳腺癌等症状复杂的恶性肿瘤,人工智能能否一显身手?

事实上,现在国外已经开始将C h atGPT用于一些疾病的诊断。在输入大量病例后,ChatGPT可以通过自我学习来进行判断。可能有时候比医生诊断更好一些。

但是,与此同时我们应该意识到:ChatGPT无法完全取代医生进行诊断。新疾病的发现等,依然需要依靠医生的临床判断。尽管在诊断方面AI可能会介入比较深,但治疗领域的介入仍有难度。

与医生治疗相比,AI治疗难以“个人化”。AI可以根据病例收集给予最佳治疗方案,但对于病人来说,这个效果好的“最佳”方案并不一定是最合适的方案。例如病人会担心治疗方案会不会导致脱发,AI则无法考虑这些因素。

在我看来,治疗不仅是一项技术,更是一门艺术。医生要时刻关注病人的心理活动,在交流中给予病人关怀,这也是AI无法做到的。

(本栏目资料来源于科学网。)

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