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未来产业原创科技待突破******

　　近日，预见未来·把握未来——“未来产业展望”活动在京举行。来自战略界、科技界、企业界的专家学者围绕“未来产业——新时代首都高质量发展重要引擎”议题，探讨未来产业的未来可能。

　　与会者认为，未来产业已初具发展条件，但仍缺乏重大原创性成果，而补齐这块短板需要科技界与企业界的共同努力。

　　战略家说：

　　未来产业已初具发展条件

　　针对未来产业背后的技术逻辑、投资机遇和技术应用场景，中科院科技战略咨询研究院院长潘教峰表示，未来产业发展呈现3个态势。从产业创新方向看，全球主要创新型国家产业布局集中在智能、低碳、健康等前沿方向；从产业转型趋势看，注重未来产业与传统产业融合创新；从产业组织模式看，形成从技术、生产、产品到商业的全产业创新链。

　　“目前我国未来产业初具发展条件，但同时存在重大原创性成果缺乏，企业对源头技术基础研究投入较少，产业基础能力‘长板’优势亟待培育，科技成果产业转化率、知识产权价值较低等挑战。”潘教峰说。

　　他表示，未来一个时期是重塑产业竞争优势、推动制造强国建设迈出实质性步伐的关键时期，要通过提升科技创新能力、发展未来产业，挖掘创造更多新兴增长点。

　　中国宏观经济研究院产业经济研究所创新战略研究室主任姜江表示，未来产业带有明显的阶段性、时效性特征，就我国当前经济形势而言，新能源、人工智能、生物制造、绿色低碳、量子计算等前沿技术及其应用推广衍生的大量新业态新模式新产业，无疑是未来产业的主要构成。与此同时，能够发挥我国龙头平台企业优势、巨大应用场景优势的数字经济、生物经济等，也是我国未来产业当前及未来较长一个时期发展的重要方向。

　　科学家说：

　　三大未来产业领域研发机遇可见

　　一直以来，新一代信息技术、新能源、生物医药被视为最具前景的未来产业。

　　“今天的数字化就是100年前的电气化，是一个新时代的开始。从电气化到数字化，为我们提供了一个可持续发展的新引擎。尤其是电气化和数字化的融合，将为我们创造很多不同的机会和发展可能性。”中国工程院院士、阿里云创始人王坚说。

　　对于如何推动新一代信息技术高质量发展，王坚认为，数字化有3个非常重要的技术基石，即互联网、数据、计算。互联网是国家经济社会发展的基础设施，打破传统时空界限；数据是新的生产资料，成为国家、社会和企业的战略资源；计算是新的公共服务，成为国家、社会和企业的能源动力。

　　对于新能源领域的未来发展，中国工程院院士、生态环境部环境规划院院长王金南认为，气候变化治理将引发一场广泛而深刻的经济社会系统性变革，并促进绿色低碳产业及技术投资快速增长。我国的碳达峰碳中和是国际上排放压力最大、中和降幅最快、转型任务最重、投入成本最高的复杂系统工程。

　　王金南预判，电气化与智慧电网、光伏和风能发电、氢能、CCUS等负碳技术将成为全球及中国实现碳中和的优先发展领域。这些领域的投资预计占全球及中国应对气候变化总投资的70%以上。

　　在生物医药领域，中国工程院院士、国家新药（抗肿瘤）临床研究中心主任徐兵河表示，当前抗肿瘤药物研发呈现四大趋势，小分子靶向治疗药物仍为研发主流，免疫治疗药物迅猛增长，细胞/基因治疗方兴未艾，ADC、双抗等新型药物层出不穷。

　　他认为，中国抗肿瘤创新药研发取得很大进步，但仍面临挑战，如靶点同质化、源头创新储备不足、临床研究能力有待提高等。

　　企业家说：

　　加大研发投入，死磕硬核技术

　　在此次活动上，不少企业人士分享了他们对新技术新产业新业态新模式的预测。

　　北京能源集团有限责任公司党委书记、董事长姜帆认为，最具成长性的未来产业是新能源产业，现在集中爆发的是新能源汽车产业，下一轮迎来高速发展的将是新能源发电和新能源材料。

　　北京神州细胞生物技术集团股份公司董事长谢良志认为，生物医药行业可能是永远性的未来产业、朝阳产业。产业发展单靠资本支持远远不够，这既需要重视基础研究，也需要重视产业成果转化和政策扶持，同时在监管上应进一步扩大投入、更具灵活性，最终形成各方密切配合的市场环境。

　　北京金融控股集团副总经理李岷认为，全要素生产率边际增长点的关键在于数据要素，未来数据最重要的价值在于推动形成经济增长预期，这需要把更多资金资源配置到新兴的数字经济领域。

　　“未来产业是个永恒主题，有巨大的想象空间。但不管环境、产业技术、政策怎么变化，唯一不变的是企业的内在价值。”启迪之星（北京）投资管理有限公司总经理、主管合伙人刘博说。

　　小米集团高级副总裁兼手机部总裁曾学忠表示，坚持技术为本，坚定不移加大研发投入，坚持死磕硬核技术创新，坚持打造浓郁的工程师文化，是优秀创新企业必须保有的底色。

　　“做好未来产业投资，有赖于社会形成尊重企业家精神、增强技术科研人员与商业主动结合的意识、培育和重视创业资本力量的氛围。”洪泰基金创始合伙人、董事长盛希泰说。（倪思洁）

人工智能，如何妙笔“生”画******

　　核心阅读

　　输入一段话，“绘”出一幅画——人工智能的绘画本领，吸引众多职业画师和零基础用户尝鲜。人工智能绘画的本质是计算，接受“语言描述”指令后根据自身的理解还原出图像。未来，人工智能技术应用于艺术创作等领域，还要注意防范潜在风险，让技术进步更好地造福社会。

　　不用画笔、颜料，输入一段描述性文字，计算机就能自动解析，生成相应的画作。2022世界人工智能大会上，人工智能绘画的展示令观众惊叹。

　　一些过去专属于人类创作的领域，比如绘画、书法、写作、作曲，如今人工智能也已开始涉足。人工智能是如何绘画的？当前沿技术与艺术相遇，将碰撞出怎样的火花？在内容、版权等方面又是否存在问题？

　　从文本到图像，人工智能绘画本质是计算

　　人工智能绘画是一个从文本到图像的生成过程，输入一段话，生成一幅画，本质是计算。简要地说，计算机通过大量学习，能识别特定图片元素和文本之间的关联。同理，人工智能程序在收到“语言描述”指令后，可以根据自身的算法还原出图像。

　　设定计算机程序作画的想法由来已久。早在20世纪70年代，就有艺术家开发了操作机械臂的电脑程序，让机械臂按照指令在画纸上作画。近些年，人工智能技术日新月异，科研人员尝试设计自动作图的计算机程序。但过去很长一段时间，人工智能“画”出的作品普遍不够好，往往只是一些模糊的图像元素的组合，还称不上是完整的画。

　　今年以来，人工智能画技迅速“进化”。谈及技术突破原因，百度文心一格总架构师肖欣延认为，这是预训练大模型的兴起、大数据的训练和扩散模型的出现3方面共同作用的结果。

　　具体来说，预训练大模型增强了人工智能的通用性，成为人工智能技术及应用的新基座；大数据的训练中，通过在众多高性能GPU(图形处理器)算力资源中进行并行学习，计算机能够在短时间内完成大量的数据学习。近年来，几乎所有人工智能的技术发展都受益于这两方面的进展。而对人工智能绘画来说，扩散模型的出现至关重要。

　　扩散模型的原理是，通过人为逐步添加噪声，让图像逐渐变“模糊”，再不断学习去噪过程，如此人工智能就能从完全是噪声的图片中逐渐还原出清晰的图片，即“画”出图像。

　　“这一过程与人类学习相似。通常，人们学画从临摹开始，机器也是如此。它最初生成的图像可能很模糊，但计算机会不断修正，从而输出越来越清楚、层次越来越丰富的图像。”肖欣延说。

　　扩散模型让人工智能绘画技术实现跨越，不仅作画质量快速提升，生成时间也缩短到几秒钟。

　　众多用户尝鲜，大量应用加速“画技”进化

　　汤林杰是某互联网公司的运营人员。工作中，他需要借助一些图片来丰富文案，而网络上找到合适的配图并不容易。今年10月，了解人工智能绘画程序后，他尝试自己“画”图。现在，人工智能绘画工具已经是他工作的重要辅助。

　　随着算法模型对公众开放以及训练数据成本的下降，人工智能绘画门槛越来越低，一些简易化操作平台在国内外兴起。如今，不仅一些职业插画师尝试用人工智能绘画程序辅助作画、激发灵感，许多没有绘画基础的用户也开始尝鲜，并“晒”在社交平台上。

　　大量需求的涌现也加速了技术的更新迭代。“用人工智能绘画的人越多，算法就越能理解输入的描述文本，画作质量就越高。”肖欣延表示，当前人工智能绘画水平与今年初相比，已经有很大进步。

　　不过，目前的人工智能绘画技术并不完美。首先，可控性仍然不高，即计算机不能很好理解人类指令的含义，即便是输入“画两个苹果，左边红色，右边绿色”这样的简单描述，生成的图像也可能有很大偏差；其次，细节呈现能力还不够。比如，对空间、透视和光影的刻画就很不如意。不少人工智能渲染出的画作，初看上去惊艳，认真观察问题却不少。

　　但肖欣延认为，人工智能绘画在技法上的缺陷未来有望得到弥补。比如，基于跨模态大模型和强大的深度学习框架，百度开发的技术一定程度上已经缓解这些问题。此外，未来人工智能不仅能作画，还能根据文本描述生成视频，并直接配上解说文字，“可以把视频生成看作是维度更高的绘画，从技术层面看，这是可以实现的。”

　　防范潜在风险，守住法律和伦理底线

　　人工智能进入绘画领域，计算机会取代人类画师吗？

　　在肖欣延看来，好的绘画与构图、设计语言、视觉情绪息息相关，即使人人都可以用人工智能技术作画，但通常只有高水平的画师才能制作出优秀的人工智能绘画作品，“人工智能只是作画的辅助工具”。此外，虽然有的人工智能绘画语言娴熟，也包含细腻的情感，但并不意味着机器有意识、情感，它不过是学过类似的作品，又恰好呈现出来了。“优秀的艺术作品往往是人的思想的投射，目前机器并没有真正具备思考能力。”肖欣延说。

　　不少业内人士认为，不妨以开放的心态拥抱人工智能绘画，接受新事物。可以预想，将来绘画中一些繁琐、重复性的工作可能由计算机完成，创作者能腾出更多时间去构思想法与创意，调整构图、色彩、光影氛围等。

　　“人工智能可能会激发绘画创造的活力。”肖欣延表示，20世纪前后，照相技术让传统肖像画失去市场，促使一些画家向非写实方向创新。与人工智能技术融合，或许能激发画家创作出别开生面的作品。

　　不过，由于人工智能绘画发展刚刚起步，技术发展也引发关于版权、内容把控等问题的争议。比如，有人认为，未经授权人工智能画作模仿原画的内容、构图和风格等，侵犯了原作者的版权，有违法嫌疑。也有人认为，“机器学习”过程是一种类人化的创作行为，同样体现了创造者的思想和劳动，应当获得版权保护。此外，还有人担忧，人工智能绘画技术若被滥用，可能滋生暴力等令人不适的图像。面对新技术发展，有必要前瞻潜在的风险，只有守住法律和伦理底线，技术进步才能更好地造福社会。

　　不只是绘画，写作、作曲、生成短片，人工智能日益强大的深度学习能力，让它与不同艺术门类发生着奇妙的碰撞。展望未来，业界专家认为，人工智能与艺术融合，一方面会降低一些艺术门类的创造门槛，让更多人参与到当代的审美创造中来；另一方面新技术会带来新的审美风格，人们或许能从中扩展对自身和世界的认识。

　　记者 喻思南

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）