t7创新者会在合肥举行-w66利来

w66利来首页  ››   ›› 

t7创新者会在合肥举行

2021-12-24 17:23:30 来源:国际金融报 作者:魏来

12月23日,tech 7创新者新年报告会(简称“t7创新者会”)以“走向科技与产业的新地平线”为主题,在安徽合肥召开。

t7创新者会由中国科学技术大学长三角科技战略前沿研究中心与安徽长三角数据感知与治理研究院等有关方共同发起,旨在链接科技和产业界人士,助力跑好前沿科技与未来产业创新的“两个一公里”。

各位产业界、投资界代表进行了热烈交流与讨论,专家指出科技赋能产业需要做到以下几点。

第一,产业资本要和科学要互相支持,科技引领产业方向,资本帮助推动科学家将科学方法应用到产业领域。

第二,希望科学界充分理解产业投资“先生存才能发展”的经济诉求,帮助产业界在材料端、工艺端等降低生产成本。

第三,在科技成果转化过程中,政府发力、市场主导、各方积极配合,共同实现科技供给端与产业需求端的精准对接。

超导体四个应用方向

“材料是所有制造业和核心器件的基础以及高技术支撑,新材料的发现将推动科学发现和技术进步,改变人类文明。” 中国科学院院士、国家自然科学一等奖获得者陈仙辉指出。

陈仙辉认为,未来支撑人类发展的将是量子材料。作为一项重要的量子材料,超导体用武之地无处不在,有四个重要的方向。

一是超导成为医学发展的重要技术支撑。超高场磁共振成像磁体在脑科学研究、早期脑部疾病、早期心脏疾病、早期癌症诊断等领域获得广泛应用,随着磁场强度的增大,其分辨率越来越高,符合超高场mri系统分辨率高的要求。

二是超导磁体成为高能量粒子加速器的关键。例如欧洲核子研究中心(cern)建造的大型强子对撞机(lhc)采用了1734个大型超导磁体,其中lhc使用了1200吨超导线,并利用130吨液氦提供磁体低温环境。新的高能量粒子加速器需要更高磁场的超导磁体,因为环形粒子加速器对撞能量等很多参数都与二极磁体场强成正比,而高温超导材料是进一步提高场强,同时控制造价的唯一选择,比如超导船舶推进电机效率高、体积小、重量轻、噪声小,是舰船推进的未来选择。

三是超导集成电路将成为后摩尔信息技术的重要方向。当前,半导体集成电路已进入亚十纳米技术节点,在速度、功耗与制造等方面都正遭遇发展瓶颈,基于超导逻辑和低温存储器的计算机可以解决功率、空间和冷却等高性能计算问题。

四是室温超导体成为超导领域物理学家们的最终理想。超导输电、超导限流以及大功率超导感应加热等技术,能够利用超导体高载流、低损耗特性实现节能降耗,尤其是超导输电技术低压大电流、传输损耗小、输电走廊占地少的特征,对城市规划以及“双碳”目标有重要作用。超导支撑的可控核聚变和室温超导体的实现成为科学家们解决能源问题的绝美之路。

打造“长三角光子科学与应用走廊”

“同步辐射是科技的灯塔,是各国家实验室和国家级科创中心的旗舰装置,目前全世界有10万用户在依托50余台同步辐射工作。”中国科学院院士、国家同步辐射实验室主任封东来指出,同步辐射光源不仅在科学界大放异彩,在工业界也得到广泛应用。

国家同步辐射实验室也致力于发展先进的散射、谱学及成像能力,聚焦量子材料与器件制造、动力电池、关键轻质材料等关键领域,助力科技产业创新。未来,国家同步辐射实验室将争做长三角协同发展的加速器,结合上海大科学装置与江浙沪皖的基础研究与产业聚集优势,共同打造“长三角光子科学与应用走廊”。

工业软件行业亟待突围

“数字化时代计算无处不在,先进的计算可以赋能先进生产力。智能制造离不开行业软件,特别是工业软件。”中国科学院物理学研究所研究员、“国家杰出青年科学基金”获得者张文禄指出,中国工业软件市场规模2000亿人民币,在核心工业软件领域中的cae仿真软件市场领域,欧美巨头公司占据了95%以上的市场份额。因此,需要中国主导、自主可控的行业软件作为支撑,打破外企垄断行业软件市场的现状。

张文禄认为,实现中国在数字孪生工业软件领域的突围是关键,而科学仿真犹如人体血液循环系统,不仅对单一科学和技术发展提供支撑,强有力的科学仿真更是增强创新生态系统、加快成果转化、缩短研发周期与减少研发成本的重要保证。

数据时代迎来新机遇

“物质科学的数据时代孕育着颠覆物质时代的魔力。”中国科学技术大学教授、“国家杰出青年科学基金”获得者江俊提出,目前主流的材料开发遵循传统的试错模式,只能通过“猜测—尝试—错误—再猜测”的反复循环实验进行。

“例如,爱迪生寻找灯丝材料花费了整整十年,尝试了1600种矿石、3000种植物、3000种金属。这种低效的试错模式已经沿用了上百年,数据时代迎来了新的机遇,以大数据和人工智能为驱动力的材料研究新范式将颠覆试错模式。”江俊说。

江俊进一步表示,基于源头创新和学科交叉的新范式,构建大规模材料数据库、开发材料知识图谱,从大数据中提炼规律进行材料设计,将解决材料领域构效关系过于复杂与理性设计极其困难的行业痛点。他研究的具备“科研智慧”的机器科学家,将基于量子力学底层规则建立数据关联,从高维度、高复杂度的数据中建立面向复杂对象的模型,开发预测算法,构建机器智慧核心,解决数据驱动的科学智能及其高科技产业化问题。