2022未來科學大獎周科學峰會圓滿落幕
吳文隆整理編輯
11月26日，為期兩天的2022未來科學大獎周科學峰會圓滿落幕。在第二日活動中，來自北京大學、杜克大學、香港科技大學、北京林業大學等國內外高校院所，以及中國科學院、國家天文臺FAST（中國天眼）、鵬城實驗室、澳大利亞坎培拉CSIRO、國家應對氣候變化戰略研究和國際合作中心科學研究機構的傑出科學家與領域專家，分別圍繞“天文：大設備–大科學”、“氣候變化”及“電腦科學：人工智慧與大資料”三大領域分享最新科學發現與科研成果，以科學突破未來邊界。
本次活動中，多位青年科學家、青年學子們與學術大咖展開專業領域的對話交流，在思想碰撞中激發科學靈感，拓寬科研思路。另外，在科學峰會舉辦前夕，還特別邀請青年科學家分別針對專場研討會進行了科普知識講解。
大設備有大科學
為人類逐夢太空按下快速鍵
在【天文】大設備–大科學專場中，未來科學大獎周Steering Committee委員、中國青少年科技教育工作者協會理事長、中國科學院國家天文臺研究員武向平在致辭中表示：“進入二十一世紀以來，自然科學研究逐步進入全球化時代，未來天文學領域的重大發現，有賴於龐大的望遠鏡設備與國際間的協同合作，一個全新的科學研究範式已經到來。”
同時，武向平院士對本場演講嘉賓的研究方向進行了介紹。他表示，葛健教授長期從事實測天文、天文技術和儀器研究，是中國科學院空間先導地球2.0科學衛星背景型號研究的創始人和首席科學家、也是全球首位找到系外行星的華裔科學家。鄭倩教授是中國平方公里陣列望遠鏡SKA專項宇宙黎明和再電離探測專案負責人，研究方向包括：宇宙黎明和再電離時期探測，低頻射電干涉陣列資料處理等；李菂教授是觀測天文學者，他提出並發展了利用傅立葉轉換求逆解塵埃溫度分佈的新演算法，命名了氫氣窄線自吸收（HINSA）方法，並首次測量HINSA塞曼效應，並以《自然》封面文章形式進行發表。
中國科學院上海天文臺研究員葛健教授，以《用詹姆斯•韋伯望遠鏡打開宇宙紅外寶藏》為題進行學術報告，介紹了詹姆斯•韋伯望遠鏡的概況和所獲得的初期科學成果。他指出，要研究宇宙在大爆炸後的早期歷史，需要在空間利用紅外波段進行細緻觀測，所以韋伯望遠鏡應運而生。與哈勃望遠鏡相比，韋伯望遠鏡具有更大的口徑和更深的觀測視場。利用韋伯望遠鏡，我們已經發現了之前從未觀測到的早期宇宙的星系和化學成分、銀河系中分子雲塊內部的恒星、恒星和行星的形成盤、熱星吹走塵埃之後留下的空洞等等令人驚奇的現象，除此以外可以利用紅外光譜儀研究行星的大氣成分等科學。未來韋伯望遠鏡也可以和中國目前在研的地球2.0科學衛星聯合研究宜居的類地行星和它們的大氣成分，以及探測上面的生命跡象。
中國科學院上海天文臺研究員鄭倩，在以《平方公里陣列射電望遠鏡：SKA》為題的學術報告中介紹了SKA的發展歷史、概況和所做的一些科學。她提到，衡量一個射電望遠鏡需要四個指標：靈敏度、解析度、視場大小和巡天速度。而目前借助於射電干涉綜合孔徑技術和數位相控技術，多國參與正在建造的SKA能很好地滿足這些指標。她指出，SKA陣列分為三大部分：低頻陣列、中頻陣列和碟狀天線，預計在2029年底會完成10%的建設。SKA陣列一期完成之後有兩個重要的科學目標：研究宇宙中第一批發光天體的產生和形成的過程與脈衝星探測。中國的SKA的工作組目前確立的研究方向也是與國際SKA優先科學目標高度契合的，中國在未來參與SKA的思路是在國內要立足單口徑FAST，在國際上積極參與SKA相關合作，走一條自主研發與國際合作相結合的路線。
國家天文臺FAST（中國天眼）首席科學家李菂以《天文的勇氣》為題，介紹了天眼FAST的發展歷史和迄今所取得的科學成就。他指出，FAST的概念是由老一輩學者南仁東研究員等最早提出來的，經過多年的努力在2016年9月FAST正式竣工。不同於天眼的前身-著名的阿雷西博望遠鏡，基於原創的高時頻雜訊注入技術，FAST是世界上第一個能夠同時進行脈衝星搜索、中性氫成像、氣體星系搜索和快速射電暴、地外生命信號搜索的巡天的設施。FAST目前已經完成了15%的“多科學目標同時巡天”，取得了一系列成就，包括發現了超過160顆脈衝星、發現了人類已知的第一個持續活躍的重複快速射電暴和首次測到了中性氫窄線自吸收塞曼效應等。他總結指出，中國天眼的提出和建設是幾代人的努力，是中國過去這幾十年科學、基建和整個國力高速發展過程的體現，我們既是這一過程的受益者也是建設者。
對話問答環節，武向平教授與葛健、鄭倩、李菂三位嘉賓圍繞“宜居星球”、“ SKA與地外文明發現”、“FAST信號接收”等話題展開交流與對話。同時，四位嘉賓也與線上觀眾互動，圍繞觀眾提出的“我國大科學裝置資料使用與科研產出”、“天文領域的青少年科普”以及“天文大設備對其他學科的影響”等話題進行了互動、探討與解答。
能源轉型+生態系統碳匯
助力應對全球氣候變化挑戰
在【氣候變化】專場中，2022未來科學大獎周 Program Committee 2022聯席主席、北京大學前校長、北京大學未來教育管理研究中心首創主任林建華對演講嘉賓進行了介紹：方精雲主要從事植被生態學、生物多樣性、全球變化生態學、生態遙感等方面的研究。他構建了我國第一個國家尺度的陸地碳迴圈框架，揭示了我國植物物種多樣性的大尺度格局及形成機制，創造性地提出了生態草牧業的理論體系並應用於生產實踐。Pep Canadell 擔任“全球碳計畫”的執行主任，他致力於為全球生物地理化學迴圈和生態系統變化提供最全面的理解，從而支持政府、企業和非政府組織的政策發展及變化進程，以及國際氣候變化的談判進程。李俊峰長期從事能源經濟和能源環境理論的研究，先後組織並主持了我國可再生能源法、國家中長期能源規劃的起草工作，參與了國家中長期科技發展綱要、能源法草案、國家應對氣候變化方案等重要文件的研究和起草工作。
北京大學博雅特聘教授、雲南大學校長、中國科學院院士、發展中國家科學院院士方精雲以《中國的碳排放與生態系統碳匯》為題，從生態學的角度介紹了碳達峰、碳中和的含義及實現碳中和的途徑，指出減排和增匯是實現碳中和目標的決定因素。他表示，在當前技術水準下，生態系統碳匯是碳中和的關鍵因素，而碳捕獲、利用與封存技術仍相對處於輔助地位。通過比較我國和全球主要經濟體的碳排放情況，儘管我國目前碳排放量位居世界第一，但人均累計碳排放還遠遠低於歐美國家。同時，方教授探討了我國陸地生態系統碳匯的過去與未來，發現我國陸地碳匯呈逐漸增加的趨勢；並預測未來我國的陸地生態系統碳匯仍具有較大的潛力，2060年可達11-18億噸CO2, 相當於近10年我國年均排放量的11-18%。
澳大利亞坎培拉CSIRO首席研究科學家、“未來地球”計畫和世界氣候研究計畫執行主任 Pep Canadell，在以《穩定全球氣候的淨零排放之實現——基於地球系統的視角》為題的學術報告中指出，過去從來沒有一項基於實現地球系統的特定狀態的，即管理我們所生活的地球整體，以促進社會和環境繁榮的全球性條約。其目標是:穩定氣候系統，基本要求是溫室氣體源不應大於溫室氣體匯，也就是達到淨零排放。在演講中，Pep Canadell 博士分解了實現淨零排放的要求，包括二氧化碳(CO2)和非二氧化碳排放，自然匯的作用，剩餘的碳預算，達到淨零排放後會發生什麼，並闡述了管理地球系統以避免氣候變化所面臨的挑戰和機遇。
國家應對氣候變化戰略研究和國際合作中心首任主任、中國能源研究會常務理事李俊峰，進行了以《零碳增長背景下能源轉型的邏輯》為題的學術報告，介紹了雙碳背景下通過能源轉型減排溫室氣體的邏輯。他指出，能源轉型的本質是推動增長方式、能源系統和生活方式的發輾轉型，其基礎是能源系統的綠色低碳轉型。實現轉型的路徑包括大幅提高能源利用效率，以及大力發展非化石能源，尤其是構建以新能源為主體的新型電力系統。然而，在轉型的過程中存在各種挑戰，包括持續增加能源供應，電力系統儲能方式等。因此我們需要破立並舉，持續創新，堅定不移地打好能源轉型的持久戰！
北京林業大學環境科學與工程學院教授、院長王強主持對話問答環節，與方精雲、李俊峰等嘉賓分別圍繞“碳中和與森林種植規劃”、“二氧化碳轉化為高價值化學品的可行性”以及“生態系統碳迴圈的變化”等話題探討交流及回答線上觀眾的提問。
AI催生科學研究新範式
引領人類社會發展變革
香港科技大學電腦科學與工程系教授陳凱擔任【電腦科學】人工智慧與大資料專場的主持嘉賓，與電腦專家、中國工程院院士、鵬城實驗室主任、北京大學博雅講席教授高文一起分別對演講嘉賓的研究領域與科研方向進行了介紹：鄂維南教授是在應用數學領域做出重大原創性工作的數學家，特別在機器學習演算法的分析和應用、多尺度建模、稀有事件建模和隨機偏微分方程等方面做出了許多重大貢獻。楊強教授是人工智慧領域的專家，是國際人工智慧界“遷移學習”技術的開創者 ，同時提出“聯邦學習”的研究新方向。裴健教授的研究重點是資料科學、大資料、資料採擷、資料庫系統和資訊檢索。他長期致力於為新型資料密集型應用開發高效靈活的資料分析技術，並將他的研究成果轉化為行業產品和商業實踐，是該領域世界領先的學者。
高文在致辭中表示：“過去的人工智慧是靠人設計出來的，當前的人工智慧是從大資料中學習出來的，是習得智慧，是過去所不能比擬的。要做最好的人工智慧研究，一定要有最大的大資料。中國擁有世界上最大的資料量，發展人工智慧具有獨特的優勢，讓大資料與相關產業相融合，將產生巨大的社會效益。”
北京大學教授、普林斯頓大學教授、中國科學院院士鄂維南，以《演算法時代》為題進行了學術報告。他指出，隨著科學計算、大資料和人工智慧的發展，演算法已經成為推動科技創新和社會進步的核心工具。從科學研究的角度來看，機器學習與科學知識的有機結合，為科學和工程研究打開了前所未有的巨大空間。從技術創新的角度來看，人工智慧的進一步發展不僅將改變以製造業為代表的實體經濟，同時也將對社會治理和人們的日常生活帶來巨大改變。支撐這些新的發展空間的底層邏輯是演算法創新，可以說，人類正在邁入演算法時代。在演講中，鄂維南教授還探討了演算法創新研究給工業製造、人工智慧和科學研究等領域提供的新的發展機會和路徑。
香港科技大學電腦科學和工程學系講席教授和前主任、微眾銀行首席人工智慧官楊強，在《可信聯邦學習》的學術報告中，以AI發展史為切入點，闡述了機器學習過度依賴中心化資料的問題。他指出，聯邦學習基於“資料可用不可見”思想，用於解決分散式、多源異構、極端隱私限制的建模問題，將人工智慧推向分散式2.0階段。可信聯邦學習范式具備安全可信、高效可用、決策可解釋、模型可監管，且普惠的特點。結合相關領域的研究熱點，楊強教授對領域發展做出展望。
杜克大學教授、加拿大皇家學會院士、加拿大工程院院士裴健，以《資料市場定價》為題進行學術報告。裴健教授提出，完備的資料市場應當是動態的生態系統，各種應用可以從資料市場獲得資料，同時應用產生的新資料也能夠注入到資料市場中為別的應用系統所使用。資料市場定價的成本、利益以及供求關係是維護資料市場的公平、高效、規模化以及保障資料安全及隱私的重要因素。裴健教授結合資料市場定價涉及到的真實性、銷售最大化、公平性、隱私保護、計算效率等一系列問題進行分析，並指出後續研究方向。
對話問答環節中，陳凱與鄂維南、楊強等嘉賓共同圍繞“未來5年人工智慧與產業的融合趨勢”、“ 機器學習與偏微分方程的求解”、“人工智慧在消除就業性別歧視方面的應用”等話題交流探討，並回答線上觀眾的提問。（未來科學峰會組委會提供）
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