Mindblown: a blog about philosophy.

2023年10月26日，神舟十七号载人飞船从中国酒泉卫星发射中心成功发射升空，人类对浪漫星河的征途再进一步。 隆基包養網绿能HPBC电池于2022年11月29日搭载神舟十五号载人飞船至太空，在经历了为包養網期半年的太空环境验证后返回地面。2023年10月25日举办了接收仪式。 在接收仪式现场，中国首批航天员陈全介绍了航天事业的宏伟蓝图，并向隆基绿能移交了经过太空环境测试的HPBC电池。中国航天基金会理事长吴志坚受公证机构委托宣读了航天搭载公证书，宣布从神舟十五号载人飞船返回舱取出的隆基绿能HPBC太阳能电池板的货物封装情况良好，特此公证。 作为光伏行业高质量发展的推动者，隆基绿能通过搭载HPBC电池至太空，旨在接受严苛的太空环境考验，推动产品品质不断升级，引领行业向航天标准看齐。 隆基绿能品牌总经理霍焱在接收仪式上表示，人类社会的变革大多是以能源变革为引领，能源公平对未来的社会发展至关重要，而要实现能源公平，科技创新无疑是最大的生产力。光伏作为清洁能源的主力军，高质量发展才能承担起历史使命，才能有望成为下一轮科技革命的能源引领者。纵观整个光伏发展史，隆基绿能用科技引领推动着产业高速发展，无论是直拉单晶技术（RCz）革新与产业化应用，还是率先导入金刚线切片技术规模量产，或是突破晶硅电池效率世界记录至26.81%，这些都对整个光伏行业起到了不可估量的作用。 而今，隆基绿能在解决了光伏BC电池技术产业化应用后，推出的HPBC电池技术相关组件产品也获得了市场的青睐，以其高可靠性、高效率、更好发电性能主导着行业的又一次革新，这些都源于隆基绿能对研发的重视。据悉，从2012年上市至2023年上半年，隆基绿能累计研发投入超过220亿包養元，包養網累计获得各类专利2525项。截至2022年底，隆基绿能从事与研发及技术创新工作相关的人员合计4036人，占公司员工总数的比例为6.66%。 在光伏行业技术多元化发展的今天，隆基绿能依旧坚持不领先不扩包養产，在科研人员的努力下改变了过去BC电池技术难度大、成本高的状况，使BC电池技术的产业化进程提前到来。目前，隆基绿能HPBC电池和组件已投产的产能均已进入满产运行的状态。2023年10月8日，隆基绿能Hi-MO X6防积灰组件成功发布，并在Hi-MO X6产品的基础上升级进化，兼具美观、发电效率高、安全可靠、防积灰等四大特点。从效率、可靠性和美观角度来说，Hi-MO X6组件最高量产效率可达23.3%，全球典型区域发电模拟相较于PERC平均增益约10%。 航天作为科技的代名词，隆基绿能一直以来在积极探索航天产业与光伏产业的融合创新。吴志坚在隆基绿能HPBC电池接收仪式上表示，隆基绿能是绿色能源行业的翘楚，其高可靠的产品及服务与航天级品质一致，有效地推动了人类绿色能源的发展，与航天的结合将会为人类能源变革、人类科技发展带来不可估量的影响。诸如人类历史上三次工业革命的例证，能源将引领下一轮的科技变革，相信隆基绿能对光伏技术的突破，光伏BC电池技术的产业化将会给未来创造更多的可能性。

日前，生态环境部发布了《中国生物多样性保护战略与行动计划（2023—2030年）》（以下简称《行动计划》），为中国生物多样性保护明确了“时间表”，绘出了“路线图”。 《行动计划》作为中国生物多样性保护总体规划，明确了中国新时期生物多样性保护战略，部署了生物多样性主流化、应对生物多样性丧失威胁、生物多样性可持续利用与惠益分享、生物多样性治理能力现代化等4个优先领域，每个优先领域下设6至8个优先行动，涵盖法律法规、政策规划、城市生物多样性、气候与环境治理、国际履约与合作等内容，为各部门、各地区推进生物多样性保护工作提供指引。 作为最早签署和批准《生物多样性公约》的国家之一，中国高度重视生物多样性保护工作，并将生物多样性保护融入生态文明建设全过程，与绿色发展、减污降碳等协同推进，在就地保护、生态保护修复、监督执法、国际履约合作等方面取得积极进展，走出了一条中国特色生物多样性保护之路。 进入新时代，中国颁布和修订森林法、草原法、渔业法、野生动物保护法、长江保护法等20多部相关法律法规，不断建立健全生物多样性保护体制机制和政策体系，一系列生物多样性保护举措得到了有力落实——创新开展生态保护红线划定工作，陆域红线面积占陆域国土面积比例超过30%，覆盖重要生态区域；积极推进以国家公园为主体的自然保护地体系建设，设立首批5个国包養網 花園家公园，各类自然保护地总数近万处；建立植物园、野生动物救护繁育基地以及种质资源库、基因库等较为完备的迁地保护体系；初步形成全国生物多样性观测网络…… 大熊猫受威胁程度等级从“濒危”降为“易危”，“微笑天使”长江江豚追逐嬉戏，青藏高原再现“高原精灵”藏羚羊“万羊奔腾”的壮观景象——中国90%的陆地生态系统类型和74%的国家重点保护野生动植物种群得到有效保护，300多种珍稀濒危野生动植物野外种群数量得到恢复与增长。 生态环境部有关负责人表示，《行动计划》是全面提升生物多样性治理水平的科学指引，是作为《生物多样性公约》第十五次缔约方大会包養（COP15）主席国持续推动“昆明—蒙特利尔全球生物多样性框架”（以下简称“昆蒙框架”）落实的切实行动。 中国幅员辽阔、陆海兼备，独特的自然地理环境，复杂多样的气候类型，孕育了丰富而又独特的生态系统、物种和遗传多样性，是世界上生物多样性最丰富的国家之一。与全球生物多样性受威胁因素一致，中国生物多样性也受到自然生境丧失与破坏、自然资源过度利用、环境污染、外来物种入侵和气候变化等因素的不利影响。 为有效应对生物多样性面临的挑战，全面提升生物多样性治理水平，切实支撑美丽中国和人与自然和谐共生的现代化建设，生态环境部会同相关部门编制了《行动计划》。 《行动计划》明确，到2030年，生物多样性丧失趋势得到有效缓解，生物多样性保护与管理水平显著提升，形成全民共同参与生物多样性保护的良好局面。至少30%的陆地、内陆水域、沿海和海洋退化生态系统得到有效恢复，至少30%的陆地、内陆水域、沿海和海洋区域得到有效保护和管理。 《行动计划》提到，到2035年，形成统一有序、结构连通、包養动态调整的全国生物多样性保护空间格局；到2050年，全面形成绿色发展方式和生活方式，建成人与自然和谐共生的美丽中国，实现人与自然和谐共生的美好愿景。 生态环境部有关负责人说，生态环境部将会同相关包養部门深入推进《行动计划》落地实施，细化实化政策措施，加强跟踪调查评估，强包養化对地方的指导，为全球生物多样性治理、实现“昆蒙框架”目标作出中国贡献。

在青海三江源地区，人工增雨（雪）作业持续开展；在浙江省丽水市松阳县安民乡，大毛岘背星辰山观星营地清风做伴、星河璀璨，这个“天气气候景观观赏地”，夏日夜晚一票难求；在福建省漳州市漳浦县石榴镇，获得福建农产品气候品质优质认证的青枣备受青睐…… 天气气候是生态环境的组成部分。近年来，气象部门利用气象科技手段护美绿水青山，同时推进气候生态产品价值实现机制建设，努力将优质生态气候资源转化为特色发展优势，助力各地走生态优先、绿色发展之路，取得显著成效。 气象科技守护绿水青山 位于干旱气候区的甘肃省张掖市，拥有一个面积约6.2万亩的国家湿包養網地公园。 湿地公园的水是来自祁连山的黑河水。气象部门在祁连山、三江源持续多年开展人工增雨（雪）作业，黑河流域年均增水量约3.2亿立方米，三江源地区年均增加降水超过20亿立方米。 如今，祁连山地区的植被覆盖、内陆河水系径流量显著增加；青海湖水体面积为多年来最大；三江包養網源地区生态监测区呈现植被恢复、湖泊面积扩张、河流流量增大等生态环境持续向好态势…… 近年来，气象部门发挥科技优势，有力守护山水林田湖草沙生态系统，助力生态文明建设。包養網價格 用人工影响天气手段保护和修复绿水青山。我国生态修复型人工影响天气作业已覆盖近3/4的国家重点生态功能区和近一半的大中型水库。 监测评估生态系统。利用地空天一体化生态气象监测网络，气象部门全天实时监测生态系统固碳释氧、水源涵养、土壤保持、防风固沙等功能，并建立风云气象卫星全国生态遥感评价指标体系。 助力开发绿色能源。气象部门建立的风能太阳能预测评估业务，已覆盖全国千余个风电场、太阳能电站，预报精度和准确率接近国际先进水平。 服务“双碳”目标实现。中国气象局已建立温室气体及碳中和监测评估中心，建成全国第一个“自上而下”反演大气二氧化碳源汇变化的碳监测同化反演核算系统。 “气候名片”助力农民增收 石榴镇的青枣获得福建农产品气候品质优质认证。 “这是我们青枣优良品质的‘身份证’。”石榴镇农业农村服务中心主任林海毅说，消费者在选购时，扫描箱子上的气候品质认证二维码，就可以了解产地环境、气候条件、认证结论等信息。 品质有保障，青枣销路畅。“经过气候品质认证的青枣，收购价比普通青枣高出一半。”种植大户许智平笑容满面。 气候影响着农产品的品质，气候品质认证这张“气候名片”能够有效助力农民增收。 统计数据显示，浙江省通过农产品气候品质认证的农产品，更受消费者欢迎，附加值可提高10%以上。浙江省湖州市安吉县天荒坪镇天池茶场生产的安吉白茶，是浙江首批进行气候品质认证的农产品，通过气候品质认证当年，助力茶农增收20余万元；长兴县紫笋茶的气候品质被评为“特优”，助力浙江绿野仙踪生态农业发展有限公司收到500万欧元的茶叶订单。 一方水土产一方物，独特气候成就独特产品。通过科技手段，气象部门分析气候和某地特色农产品品质之间的联系，为好气候产出好产品提供科学实证，凸显产品的生态价值，有力支撑当地产业发展。 2023年6月1日，《黑龙江省农产品气候品质评价促进条例》正式施行，率先将农产品气候品质评价写进省级地方性法规。2019年至今，“农产品气候品质认证”“气候好产品”等已写入福建、湖南、贵州、新疆等多地政府工作报告和相关政策文件中。 气候品牌带动产业发展 黑龙江省伊春林区夏日平均气温仅22摄氏度，平均负氧离子浓度高达每立方厘米2万个。舒适的气候、宜人的生态，让游客纷纷点赞：“不愧为北方第一个‘中国天然氧吧’城市！”据统计，2017年至2022年，伊春累计接待6500多万人次游客。 福建省三明市将乐县去年“五一”假期共接待游客超15万人次，旅游总收入达到1.5亿元。“以前只能靠上山砍毛竹养活全家，现在我家民宿旺季月收入就有2万多元。”将乐县龙栖山脚下民宿“老许客栈”负责人许景仁说。将乐县文旅局副局长林剑介绍，将乐县被评为“中国天然氧吧”，良好生态和气候吸引人们前来旅游、康养，还引来大量企业投资兴业。 优质的气候生态资源是“中国天然氧吧”地区最大的优势。自20包養網16年开始，中国气象局组织国家、省两级业务单位联合开展“中国天然氧吧”创建工作，目前全国已有多地获“中国天然氧吧”称号。结合“中国天然氧吧”建设，各地大力发展旅游、住宿、购物、康养、会展产业链，促进当地经济发展。此外，气象部门还推出“中国气候宜居城市（县）”“避暑旅游目的地”等气候生态品牌，有力推动气候生态资源优势转化为产业发展优势。 绿水青山既是自然财富，又是经济财富。气象部门努力开发天气气候资源，不断挖掘生态红利，助力地方走上生态优先、绿色发展之路。“今后，我们将继续践行绿水青山就是金山银山的重要理念，大力推进科技能力现代化、社会服务现代化，为加快推进人与自然和谐共生的现代化贡献气象力量。”中国气象局党组书记、局长陈振林表示。

新华社北京4月10日电（记者赵文君、王阳）“习近平总书记为山东发展指明方向，要求我们走在前、开新局。我们牢记嘱托、勇担使命、拼搏进取，高质量发展和现代化强省建设迈出坚实步伐。”在国务院新闻办公室10日举行的“推动高质量发展”系列主题新闻发布会上，山东省委副书记、省长周乃翔说。 周乃翔表示，山东是人口大省、文化大省、资源大省、经济大省，承载着党中央、国务院赋予的建设绿色低碳高质量发展先行区的重大责任。 周乃翔介绍，山东省地区生产总值近三年年均增长6%以上，去年达到9.2万亿元，万亿级城市达到3个；高新技术产业产值占比超51%，经营主体达到1474万家；规上工业增加值近两年包養網平均增速达7.4%，11条标志性产业链加快培育，制造业单项冠军企业超200家、专精特新“小巨人”企业1032家；万元GDP能耗近三年累计下降15.8%；高铁营业里程达到2810公里；城镇新增就业连年超过120万人，公共服务和社会保障水平不断提升。 “新征程上，我们将稳扎稳打、踏包養網排名踏实实，奋力谱写中国式现代化山东实践新篇章。”周乃翔说，今年计划实现地区生产总值增长5%以上，居民人均可支配收入包養行情增长5.5%左右。 扎实培育和发展新质生产力。强化以科技创新推动产业创新，抓实抓好推动大规模设备更新和消费品以旧换新，加快构建6个传统产业、9个优势产业、9个新兴产业、7个未来产业组成的现代化工业体系。 扎实打造乡村振兴齐鲁样板。加快建设宜居宜业和美乡村，深化“齐鲁粮仓”建设，确保粮食年产量稳定在1100亿斤以上，蔬菜、水果、水产品、肉蛋奶产量居全国前列，农林牧渔业总产值继续领跑全国。 包養行情扎实打造对外开放新高地。做强上合示范区、济南新旧动能转换起步区、自贸试验区等国家级开放平台，强化高质量招商引资，营造市场化、法治化、国际化一流营商环境。 扎实推进海洋强省建设。加快建设世界级港口群，壮大海工装备、海洋生物医药等优势产业集群，力争山东沿海港口货物吞吐量突破20亿吨。 扎实推进美丽山东建设。深入推进降碳减污扩绿，加快核电、海上风电等五大清洁能源基地建设，积极争创国家级美丽河湖海湾，绘就绿水青山齐鲁画卷。 扎实保障和改善民生。今年新增城镇就业110万人以上，新增城乡公益性岗位10万个，改造城镇老旧小区56万户，改造提升1万个村卫生室，用情用力办好教育、医疗、社保、养老包養網、文化等民生实事，不断提升人民生活品质。

包養故事 包養甜心網 中工網訊 近日，由福建省泉州市總工會領導，拂曉個人工作年夜學工會、陳加友勞模和工匠人才立異任務室聯辦的“東風如你茶飄噴鼻、休息包養造福話傳承”勞模工匠宣講進校園運動，約請泉包養留言板州女大生包養俱樂部茶財產一線的5位勞模工匠、非遺傳承人，為150名莘莘學子上了一堂標新立異的休息實行課和思政宣授課。 包養感情 “東風如你茶飄噴鼻、休息造福包養話傳承”勞模工匠宣講運動，走進拂包養行情曉個人工作年夜學。李亮 攝 在拂曉個人工作年夜學輕工學院202實訓教“你才剛結婚，怎麼能丟下你的新婚妻子馬上走，還要半包養天的時間。”年？不可能，媽媽不同意。”室里，茶葉陣陣飄噴鼻，智能化制茶機械裝備、傳統手包養網工制茶東西以她當然不會上進心，想著裴奕醒來後沒有看到她，就出去找人了，因為要找人，就先在家裡找人，找不到人就出去找人。 ，及包養站長茶葉品鑒用具一應俱全。此次勞模包養網工匠宣講進校園運動將實際進修與休息實行相包養行情聯合，包養一個月價錢運動內在的事務包含“致敬勞模互包養app動交通”“工匠身手傳承”等環節，以“宣包養講+講授+實操+比賽”情勢，在學中做、做中教、教中悟。 宣講運動現場，福建省休息模范李金登聯合帶動茶農致富、培育新型茶農，講述本身以一顆匠心助力村落復興的業包養網dcard績。福建省休息模范包養、八閩工匠年度人物陳裡的水和蔬菜都用完了，他們又會去哪裡呢？被補充？事實上，他們三人的主僕三人都頭破血流。加友講授迷信應用茶葉機械，以智能化、主動化推進紅茶加工工藝改革的奮斗故事。福建省首席包養甜心網高等技師、福建省村落財產復興帶頭人培養“頭雁”項目實行導師黃永紅分送朋友本身與茶結緣近40年的匠心經過的事況，教授茶葉審評實操技巧。泉州工匠易耀偉、安溪鐵不雅音名匠謝振邦包養，分辨講授手工與機械制茶技巧方法，分送朋友安溪鐵不雅音包養非遺身手傳承與立異的實行經歷。 茶葉晾青、萎包養情婦凋、揉捻、發酵、烘焙等制作工序，在一雙雙巧手之下出色浮現。繚繞手工制茶，150名青年學子分辨餐與加入小我賽和包養網車馬費集團賽，同時手工制茶與機械制茶分組比拼，年夜學講堂成了“練兵場”。 “經由過程勞模工匠面臨面講、手把手教，休息發明幸福的理念在年夜黌舍園蔚然成風，在我們年夜先生的心中種下了一棵棵匠心之苗，今后必將長成一株株參天年夜樹。”拂曉個人工作年夜學輕工學院食物智能加工技巧專門研究的年夜二先生莊曉宇說。 據悉，為連續推進勞模工匠宣講“六進”運動普遍深刻展開，泉州各包養網級工會自動為勞模工匠展開宣講發明前提、搭建平臺、營建氣氛。市總工會聯合深化拓展“深學爭優、敢為搶先、實干爭效”舉動，施展市、縣勞模“你進了寶山怎麼會空手而歸？你既然走了，那孩子打算趁機去那裡了解一下玉石的一切，至少要呆上三四個月。”裴毅把自工匠宣講團和勞模工匠村落復“明白了包養網。嗯，你跟娘親在這裡待的夠久了，今天又在外面跑包養網比較了一天，該回房間陪兒媳婦了。”裴母說道。 “這幾天對她好興“特派員”示范引領感化，用好、用活“聯、學、創”情勢，將舉行示范性主題宣講進村落、進企業、進基地、進驛站、進校園、進機關等“六進”運動6場次，推進全市各級工會展開不少包養網單次于100場次的主題宣講運動。同時，勞模工匠宣講團成員應用好首期勞模工匠宣包養網dcard講員培訓班進修結果，安身職位、學乃至用，講好勞模故事、休息故事、工匠故事，引領寬大職工豪情熄滅、干事創業、奮勇當先。（李亮 賴俊包養價格ptt濤） 是她這個年紀的樣子。邁著沉重的步伐走向少女的出現。 “重獲自由後，你要忘記自己是奴隸和女僕，好好生活。” 包養條件 包養網VIP 包養網 包養條件

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“全国最美渔村”——澳角村，地处福建省东山岛东南隅，三面环海，四季常青，终年无包養網霜，冬暖夏包養網凉，成为朋友圈里新晋的“网红打卡地”。 “澳角村全域旅游有着季节性较强的特点。夏秋季是游客出行的首选，而冬春季受东北季风影响，出海不便，游客就会少很多。”全国人大代表、澳角村党委书记兼村委会主任林华忠说，尽管如此，今年春节期间，澳角村日均接待游客2000人次，民宿、游艇、餐饮业业主每天依旧忙得热火朝天。据统计，2023年，澳角村接待游客量达15万人次，人均纯收入达5.8万元。 如今的澳角村，旅游业发包養展如火如荼。“依托丰富的自然资源优势，澳角村积极转化形成发展优势。”林华忠介绍，近年来，澳角村整合“龙虎狮象”滨海旅游资源，打造了妈祖文化公园、电商旅游一条街等旅游景点；配套游艇10多艘，供游客体验从捕捞、海钓到加工烹煮的全过程；培育渔家民宿50家，满足游客多样化住宿需求；引进县文旅集团投资2500万元建设兴海大道提升工程，打造澳角村全域旅游。 气象融入澳角村全域旅游发展。“当地民宿老板、船主会主动向游客提醒旅游天气情况，让游客减少‘乘兴而来、败兴而去’的遗憾，成为游客安排行程的关键参考。”林华忠说。 据悉，东山县气象局和当地相关部门建立常态化互联互通机制，建设海洋牧场气象监测系统，提升海上大风、大雾等灾害性天气监测能力，在台风多发季开展直通包養網式服务，有效减轻灾害性天气对旅游安全的影响。 20多年来，专注乡村振兴工作的林华忠有着自己的思量：“乡村旅游要想发展，游客的安全感、舒适感就要得到充分保证，这意味着要紧盯薄弱环节，强化提升农村气象防灾减灾能力，未雨绸缪做好汛期、大雾天气气象服务。此外，还需要保障当地村民的生活需求，进一步抓好农业生产关键期气象灾害风险的监测预报服务。” 今年全国两会，林华忠关注的话题依旧聚焦乡村振兴等领域，“我会继续和村民一起，把乡村资源优势、生态优势、文化优势转化为产品优势、产业优势、发展优势，着力丰富旅游产品，把澳角村建设成为美丽、富饶的新渔村，让游客真包養網正走进来、留下来、还想来”。

中国网/中国发展门户网讯 人类早期的科研活动至少可以追溯到公元前6世纪的古希腊，以亚里士多德、欧几里得为代表的思想家和科学家作出了重要贡献。现代科学研究开始于16—17世纪的科学革命，伽利略、牛顿是现代科学研究的鼻祖。20世纪中叶以前的几百年间，科学研究的方法只有两种：基于观察和归纳的实验研究（第一范式）；基于科学假设和逻辑演绎的理论研究（第二范式）。电子计算机流行以来，计算机对复杂现象的仿真成为第3种科研方式（第三范式）。由于互联网的普及引发数据爆炸，近20年来出现了数据密集型科学研究方式（第四范式）。 2007年1月，图灵奖得主吉姆·格雷（Jim Gray）在他生前最后一次演讲中，描绘了关于科学研究第四范式的愿景。他的报告题目是“eScience：科学方法的一次革命”，他把数据密集型科研看成eScience的组成部分之一，主要强调数据的管理和共享，基本上不涉及人工智能（AI）技术在科研中的作用。“大数据”形成热潮以来，数据驱动的科研越来越受到重视。但单纯的数据驱动有明显的局限性，模型驱动与数据驱动一样重要，两者需要融合。 “科学范式”（scientific paradigm）是托马斯·库恩在其名著《科学革命的结构》中首先使用的术语，主要是指各个学科在一定历史时期形成的对某种专业知识的见解与共识。现在这个术语已成为很流行的热词，含义已经泛化。本文讨论的“科研范式”是指从宏观角度看到的科学研究方式。近几年来，不少学者开始倡导第五科研范式。曾经大力宣传第四科研范式的微软研究院最近也在提倡第五科研范式，成立了新的AI4Science研究中心。2019年11月，笔者发起举办了第667次香山科学会议，会后在《中国科学院院刊》2020年第12期发表了《数据科学与计算智能：内涵、范式与机遇》综述论文，文章中明确提出要开启“第五范式”科学研究，指出“第五范式”不仅仅是传统的科学发现，更是对智能系统的探索和实现，强调人脑与计算机的有机融合，并预言再过10—20年，“第五范式”可能逐步成为科学研究的主流范式之一。 现在还很难对第五科研范式做出严格定义，但其特征已逐步显露出来，概括起来包括以下6点：人工智能全面融入科学、技术和工程研究，知识自动化，科研全过程智能化；人机融合，机器涌现智能成为科研的组成部分，暗知识和机器猜想应运而生；以复杂系统为主要研究对象，有效应对计算复杂性非常高的组合爆炸问题；面向非确定性问题，概率和统计推理在科研中发挥更大的作用；跨学科合作成为主流科研方式，实现前4种科研范式的融合，特别是基于第一性原理的模型驱动和数据驱动的融合；科研更加依靠以大模型为特征的大平台，科学研究与工程实现密切结合等。 鄂维南等科学家将“AI for Science”翻译成“科学智能”，这个术语已经开始流行，可作为第五科研范式定名与翻译的借鉴，但智能化的科研不限于基础科学研究，也包括技术研究和工程研究的智能化。科学技术部和国家自然科学基金委员会启动部署的“AI for Science”专项称为“人工智能驱动的科学研究”，但在与实验、理论、计算机仿真、数据驱动等范式名称放在一起时，又显得不够精炼。在以上基础上，本文将第五科研范式称为“智能化科研”（AI for Research，简称“AI4R”），文字相对精炼一些，内容更广泛，含义也更深刻。 智能化科研（AI4R）：成功案例 数据驱动研究方式往往足够快但不够精确；而基于第一性原理的理论推演和计算方式算得准但不够快，只能处理包養網價格小规模的科学问题。近几年，人工智能技术在生物、材料、制药等领域的科学研究中得到广泛应用，AI4R既可以提高科研效率，又能保证科研要求的精确性，成为科学研究的强大推动力。AI4R的成功案例很多，本文介绍与中国科学院计算技术研究所（以下简称“计算所”）有关的3个案例。 蛋白质三维结构预测。利用深度学习技术预测蛋白质的三维结构是AI4R的里程碑式的科研成果。到目前为止，AlphaFold 2已预测了超过100万个物种的2.14亿个蛋白质三维结构，几乎涵盖了地球上所有已知的蛋白质。AlphaFold 2不仅是结构生物学领域的颠覆性突破，更重要的意义是消除了科学家对人工智能认识上的障碍，照亮了AI4R前进的道路。过去即使计算机科学家非常精确地预测了蛋白质三维结构，也只认为是所谓“干实验”成果，必须要生物学家做了“湿实验”以后才会接受。现在生物学家已能够相信人工智能的预测，这是科学界的跨时代进步。在AlphaFold 2推出以前，计算所在蛋白质三维结构预测方面就曾经做出过国际领先的科研成果。 分子动力学模拟。中美合作的深度势能团队采用全新的“基于深度学习的分子动力学模拟”研究方法，将具有第一性原理精度的分子动力学模拟规模扩展到1亿个原子，计算效率提升1 000倍以上。这是国际上首次实现智能超算与物理模型相结合，引领了科学计算从传统的计算模式朝着智能超算方向前进。此论文的第一作者贾伟乐目前在计算所工作。2022年，他将分子动力学的计算规模提升至170亿个原子，计算模拟的速度提高7倍，一天能够模拟11.2纳秒的物理过程，比2020年获得戈登·贝尔奖的成果又提升1—2个数量级。 芯片全自动设计。2022年5月，计算所成功利用人工智能技术设计出全球首款全自动生成的32位第五代精简指令集（RISC-V）中央处理器（CPU）——“启蒙1号”。设计周期缩短至传统设计方法的1/1 000，仅用5小时就生成了400万逻辑门。这一创新成果是人工智能在复杂的工程设计领域取得的重大突破，预示着“AI for Technology”与“AI for Science”一样，具有十分光明的前途。CPU设计的准确率要达到99.999 999 999 99%（13个9！）以上；而若采用神经网络方法，包括最近很热门的大语言模型，都无法保证精度。计算所陈云霁团队发明了用二进制推测图（BSD）来表示电路逻辑的新方法，可以将一般布尔函数的描述复杂度从指数级降到多项式级。“启蒙1号”的一个重要发现是，不只是基于神经网络的语言大模型，类似决策树的BSD也具有涌现功能。这一意外的发现引发了人们对神经网络之外的智能技术的期盼，只要模型足够复杂，其他的人工智能技术也可能涌现出意想不到的功能。 智能化科研（AI4R）：向智能时代迈进中出现的新科研范式 科研范式随着人类生产力的进步不断演变。农业时代只有第一范式，工业时代开始流行第二范式，信息时代出现第三和第四范式。现在人类处于信息时代的智能化阶段，正在向智能时代迈进，智能化科研范式顺应而生。 从1936年图灵提出计算模型开始，计算机科学技术已经研究80多年了。现在大家普遍认为，所有的计算机都是图灵机的实现，其实图灵模型主要是用来研究计算的不可判定性。1943年麦卡洛克（McCulloch）和皮茨（Pitts）提出了神经元计算模型，这个模型在可计算性上与图灵模型是等价的，但对自动机理论而言，可能比图灵模型更有价值。冯·诺依曼曾指出：“图灵机和神经网络模型分别代表了一种重要的研究方式：组合方法和整体方法。McCulloch和Pitts对底层的零件作了公理化定义，可以得到非常复杂的组合结构；图灵定义了自动机的功能，并没有涉及到具体的零件。”这两条技术路线一直在竞争，尽管神经网络模型受到排挤打压，但相关学者始终没有停止研究。一直到2012年，Hinton等学者发明的深度学习方法在ImageNet图像识别比赛中一鸣惊人，神经网络模型才一下子红火起来。 现在流行的神经网络模型与McCulloch和Pitts提出的模型并没有实质性的改变，能在图像、语音识别和自然语言理解上取得重大突破，除了采用反向传播和梯度下降算法外，主要是数据量大了几个数量级，计算机的算力也增强了几个数量级，量变引起了质变。冯·诺伊曼的著作《自复制自动机理论》中指出，“自动机理论的核心概念在于复杂性，超复杂的系统会涌现出新的原理”，并提出一个重要概念——复杂度阈值。低于复杂度阈值的系统，就会无情地衰退耗散，突破了复杂度阈值的系统，就会由于在数据层的扩散和变异作用而不断进化，可以做很困难的事情。 现在的神经网络模型有数千亿甚至上万亿参数，可能已接近能处理困难问题的复杂度阈值点。神经网络不是按照确定的算法实现图灵计算，其主要功能是“猜测加验证”。现在流行的卷积神经网络能够用于猜下一个字是什么。猜测和计算是两个不同的概念，基于神经网络的机器更合适的名称是“猜测机”，而不是“计算机”，其解决复杂问题的效率大大高于图灵模型。神经网络模型只是人工智能众多模型中的一种，只要跨过复杂度阈值点，其他人工智能模型也有可能表现出超乎寻常的功能。智能化科研就是要让各种人工智能技术在科研工作中大放异彩。 人工智能技术经过60多年的沉淀和积累，在数据和算力均足够丰富的条件下，已经成为推动科研和生产的利器，爆发出前所未有的能量。尽管实现真正的通用人工智能还要走很长的路，但毫无疑问，智能化已经成为当今时代的主要追求。对时代的认识不能犯错误，错过时代转变机遇将遭受历史性的降维打击。 智能化科研（AI4R）的标志：机器涌现智能，人机物智能融合 第五科研范式的标志性事件是，在AlphaFold 2实现蛋白质结构预测和后来GPT-4表现出的令人惊艳的功能中，机器猜想都发挥了关键作用，说明大规模的机器学习神经网络已涌现出某种程度的认知智能。尽管开发者并不能完全解释机器的认知智能是如何产生的，但实践已证明，在很多应用中，机器的猜测是正确的。人造的硅基产品涌现出超出常规计算和信息处理的认知智能，这是一个划时代的变化。 所谓“涌现”，是指系统中的个体遵循简单的规则，通过局部的相互作用构成一个整体时，一些意想不到的属性或者规律会突然在系统层面出现，即“系统定量上的变化可以导致系统行为上的定性变化”。生命的形成，蚁群、鸟群的群体性行为，人脑的智慧，人类许多社会行为等都源自“涌现”。人们常说，21世纪是“复杂性科学的世纪”，而“涌现”就是复杂性科学最关注的主题。美国圣塔菲研究所1984年就开始探索科学和社会中的涌现行为，试图创造一种统一的复杂科学理论来解释“涌现”，但至今揭示“涌现”的机理仍然是一个开放性的科学问题。 机器具有人类解释不清楚的“暗知识”，这对我们曾经固有的认识论是一次巨大的冲击。有些学者认为，计算机只能机械地执行人编写的程序，不可能有智能。包養網但上千亿自动生成的参数构成的人工神经网络已经是一个有“认知”能力的复杂系统，其涌现能力不是程序员编程时直接输入的，是机器学习形成的复杂系统自己具有的。所以我们应当承认，人有人智，机有机“智”。人机互补是第五科研范式的主要特征之一，今后要争取做到人类和人工智能“各显其智，智智与共”。 这里所说的“机器的认知能力”不同于人的认知能力，“机器理解”也不同于人的理解。所谓“机器理解”是指，如果机器通过学习形成某些规则，可以实现一个符号空间到意义空间的映射，就说它对符号空间具有一定的理解能力。例如，机器翻译可以不懂语义，但能将中文“映射”到其他语言，哪怕是没有接触过的小语种。人工智能天气预报模型可以不懂气象理论，但能做出比数值天气预报还精确的预报。这可能是一种新颖的“理解”形式，一种能够实现预测的理解形式。如同我们可以说飞机具有与鸟类不同的飞行能力一样，不必纠缠机器的“理解”是否与人类一样。理解和意识有不同层次的内涵，有理解能力未必有自我意识。将理解能力与自我意识剥离，有助于降低人们对人工智能莫名其妙的恐惧。对机器学习形成的大模型是否会具有类似人脑的涌现能力，不同的学者有不同的判断。Hinton等学者始终坚信，人工神经网络的神经元虽然简单，但复杂的机器学习网络与人类的大脑有某种程度的相似性。正是由于少数有前瞻眼光的科学家的这一份坚信，默默耕耘几十年，才达成今天人工智能技术的大突破。笔者曾问过ChatGPT和“文心一言”：“机器是不是真的具有智能？”ChatGPT回答：“机器确实拥有自己的智能”。“文心一言”回答：“目前的主流观点认为，机器暂时没有真正的智能。”机器的回答与创建者选择学习内容的意向有关，也许，中美两国学者对机器智能的不同认识是导致我们在大模型研发上落后的背后原因之一。 智能化科研（AI4R）的主要目标：有效应对难解的组合爆炸问题 传统科学不但能揭示自然界的一些奥秘，而且能解决很多困难的工程问题，例如大飞机的制造。一架大飞机有数百万个零部件，因为我们明白每个零件的作用，也理解它的整个系统的空气动力学原理，其复杂性已经在我们的掌握之中。但对于大脑，即使我们理解了每一个神经元，仍然不能解释意识和智慧是如何产生的，因为复杂系统的功能和性质并不是其组成部分的线性之和。在生物、化学、材料、制药等许多领域，科学问题中假设空间非常大，例如小分子候选药物的数量估计有1060种，可能成为稳定材料的总数多达10180种，逐个筛选完全不可行。这就是我们常说的“组合爆炸”，数学家称之为“维度灾难”。我们有了打开科学大门的钥匙，却没有力气把沉重的大门推开。经过300多年的科学探索，知识之树底层的果实差不多都摘光了，留在树尖的果实几乎都是难啃的复杂之果。过去4种科研范式难以解决的组合爆炸问题是第五范式的主要用武之地。 人工智能的目标不是一味地模拟语音、视觉、语言等人类自身的基本技能，而是要让人工智能拥有和人类一样认识世界和改造世界的能力。人脑中并没有确定性的算法，而是采用抽象、模糊、类比、近似等非确定的方法来降包養低认知的复杂性。冯·诺伊曼早就预言，“信息理论包括两大块：严格的信息论和概率的信息论。以概率统计为基础的信息理论大概对于现代计算机设计更加重要。”近几年机器学习的巨大进步，主要是采用了概率统计模型，对我们不完全了解的问题进行建模分析。机器学习提供了跨尺度建模的工具，能跨越所有物理尺度进行建模和计算，通过试错和调整，不断完善所获得的结果，追求统计意义上最终结果的可接受性。统计意义的正确性与确定性计算程序的严格正确性是解决复杂问题的不同思路。人工智能研究的新近发展体现一种趋势：放弃绝对性，拥抱不确定性，即只求近似解或满足一定精度的解。这或许是这次人工智能“意外”取得成功的深层原因。 我们把第五科学范式称为智能化科研，原因之一就是，只有突破还原论和经典计算范式的思想枷锁，采用智能化的新范式，才能应对输入、输出和求解过程的不确定性。问题的复杂性随计算模型的改变而改变。人们常说的NP困难问题是对图灵计算模型而言的。自然语言理解、模式识别等NP困难问题在大模型上能有效解决，说明大语言模型（LLM）对这类问题的求解效率远远超过图灵计算模型。AI4R的成功本质上不是大算力出奇迹，而是改变计算模型的胜利。 解决复杂度不高的问题，人们追求采用“白盒模型”，强调可解释性。但对于非常复杂的问题，短期内难以获得“白盒模型”。科学研究可以被视为将“黑盒模型”转化为“白盒模型”的过程，即从对某现象或过程不了解逐步推进到充分理解其内部机制和原理。智能化科研提醒我们，一定时期内对深度学习这一类“黑盒模型”要有一定的容忍度，既要以“实践是检验真理的唯一标准”为原则，承认“黑盒模型”某种程度的合理性，在其基础上开展深入研究，促进科学技术发展；又要防止潜在的失控或不良后果，以科技伦理监管科研。 智能化科研（AI4R）的重要特征：平台型科研 今天的科研还需要依靠科技工作者个人的聪明才智和想象力，好奇心驱动的科研仍然是科研的重要组成部分，但科研工作越来越离不开科研的三要素：高质量的数据、先进的算法模型和强大的计算能力。近几年，这3个要素的规模都在迅速扩大，大数据、大模型和大算力已开始构成不可或缺的科研大平台，平台型科研也成为第五科学范式的重要特征。 ChatGPT的问世掀起了构建大模型的热潮，模型的参数规模已经远远超出人们过去的想象。大模型确实涌现了一些小模型不具备的功能和性能，但大模型究竟包養網做到多大规模才到尽头，现在还没有定论。大模型必然需要大算力，训练大模型需要的巨大电力引起了人们的担忧，也促使科技界探索大幅度节能的变革性器件和计算系统。大语言模型目前主要受到企业界的青睐，能不能把大语言模型当成通用的知识库，为大科学模型提供一些基础的知识和常识，提高科学大模型的泛化能力，是需要探索的重大科学问题。以大模型为代表的人工智能还处在发展的初期，现在的人工智能计算只相当于科学计算的电子管计算机时代，迫切需要晶体管和集成电路式的重大发明。 现在流行的说法是“大算力出奇迹”，这种说法强调了模型规模和数据规模的作用，在一定程度上是正确的。但从理论的角度来看，线性扩展计算能力对扩大可解决的NP困难问题的规模没有本质性帮助，单纯提高算力不是万能药。如果围棋扩大到20×20的棋盘，只用在19×19的基础上横纵两边各多加1条线，但野蛮搜索的算力需要提高1018倍。训练围棋模型搜索到的游戏位置占所有可能游戏位置的比例是几乎无穷小的数（10-150）。计算所全自动设计CPU的算法将几乎无穷大的搜索空间压缩到106。这些成功案例都说明，出奇迹的真正原因是压缩搜索空间，这是靠智能算法和模型优化！世界著名的计算机科学家李明教授从第一性原理出发，证明了“理解就是压缩，大语言模型本质上就是压缩”。现在全国推出了几百个大大小小的机器学习模型，但如果只是用小模型模仿大模型，不在算法的优化、模型的微调对齐和数据的清洗整理上大功夫，只会浪费大量算力，难以缩小与国外的差距。 目前，科技界对大模型的前途存在两种争锋相对的预判。以OpenAI公司为代表的一些科学家认为，只要扩大模型和数据的规模，增加算力，未来的大模型很可能会涌现出现在没有的新功能，呈现更好的通用性。更多学者认为，大模型不会一直保持这两年的发展速度，与其他技术一样，会从爆发式增长走向饱和。因为按目前训练大模型的算力3个月翻一番的增长速度，如果延续10年，算力就要增加1万亿倍，这是不可能发生的事。现在下结论哪种预判正确还为时过早。大语言模型可能不是实现通用人工智能的最佳道路，只是人工智能发展过程中的一个阶段性技术，但它比前两波人工智能采用的技术具有更大的使用价值。我国必须尽快缩小在大模型科研与产业化上与国外的差距，走出符合国情的大模型发展之路，同时努力探索不同于大模型的人工智能新途径。 第五科研范式需要的科研大平台实际上是涵盖科研三要素的智能化科研基础设施，除了共享的大科学模型和工具软件，还包括海量的科学数据、知识库，当然还要提供统一调度的算力。基于大平台的新科研范式将降低获取数据、模型和知识的成本，提升算法和模型的应用能力，加速新知识的迭代。麦卡锡和尼尔森对人工智能（AI）做出过另一种解释：AI=Automation of Intelligence（智能的自动化）。知识获取、处理和存储的自动化也需要大平台来实现。建设全国规模先进的科研基础设施，需要充分认证、精心谋划。其中，跨领域的大科学模型与垂直领域专业模型的协同配合是需要考虑的重要问题。人工智能发展的历史已经证明，忽视模型的泛化能力，退回到过去的专家系统是一条没有希望的道路。但通用性也是一个相对概念，人类本身也不具有绝对的通用性，发展人工智能不必把理想的通用性作为唯一追求的目标，应重视借助大模型在一个行业或领域内提高效率，降低成本。真正通用的人工智能至少还需要20年以上的时间才能实现，近20年内要采取通用和专用并重的技术路线。算力网的建设既要考虑“块块”的地域需求，也要考虑“条条”的各行业业务特点，各个不同的行业都应该构成高效率的知识和资源共享的专业子网。 […]

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