对话中科院院士冯小明:应让一批优秀科学家沉下心来

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2025月07月11日

(原标题:对话中科院院士冯小明:应让一批优秀科学家沉下心来)

对话中科院院士冯小明:应让一批优秀科学家沉下心来
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“国家应该在政策制定时改变管理模式,让一批优秀科学家能沉得下心来。现在,已经有一些部门在这样做。”7月8日,在未来科学大奖十周年庆典期间,中国科学院院士、四川大学教授、2018未来科学大奖获奖者冯小明接受了经济观察报的采访。冯小明谈到甘坐“冷板凳”和科学家精神,也谈到催化剂研究对制药行业的重要意义。

对话中科院院士冯小明:应让一批优秀科学家沉下心来
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冯小明是著名有机化学家,主要从事不对称合成方法学及手性药物和生物活性化合物的合成研究。以他的名字命名的化学反应“Roskamp�CFeng反应”,是首个中国科学家在中国本土所做的工作被国际人名反应专著冠以中国人名的有机化学反应,这一研究工作纠正了国际上通用有机化学教材对该反应获得光学纯产物的片面描述。

以下是经济观察报与冯小明的对话:

经济观察报:你所理解的科学家精神是什么?

冯小明:首先是要有家国情怀,爱祖国、爱民族;第二是学术道德和学术规范要好;第三是要有奉献精神;第四是要有对年轻人的提携和培养。

经济观察报:对于年轻科研工作者,你有什么在保持创新方面的建议?

冯小明:如果要从事科学研究,或为推动社会发展做贡献,最关键的还是要保持好奇心和探索欲,这样做事才会有激情。第二点,还必须有能力,能坚持,有责任感。在黎明前的黑暗中,如果没有定力,就会把机会放弃掉了。

在做科研时,必须要突出研究的原创性、创新性、引领性和有用性。满足了这些,我想都能在这个领域里坚持下去。坚持很痛苦,可能会遇到很大困难,甚至有些人可能会转行。但是,中国科学要真正进步,真正走到世界的巅峰,必须要有一批人在基础研究中甘于坐“冷板凳”、淡泊名利。

同时,国家应该在政策制定时改变管理模式,让一批优秀科学家能沉得下心来。现在,已经有一些部门在这样做。比如,基金委的一些项目可以给科学家好几年的时间去研究,教育部也每年遴选支持一批40岁以下的科学家,给予最长10年的稳定支持。

经济观察报:从扎根新型催化剂研究,到你的课题组真正诞生突破性的成果,中间有七八年的时间。你是怎么把“冷板凳”坐热的?

冯小明:还是靠坚持。有时,即将成功时,正是最黑暗的时候。如果不坚持,放弃了,窗户纸就捅不开了。在坚持过程中,要两条腿走路,创新性强、困难的课题要坚持,一些能够出成果的课题也要做。

很多研究做到一定程度时,就会变得像你的亲人一样,你们互相间会有共鸣。对一个东西真正思考得深了,快要突破时,你的感觉可能会告诉你要往哪边走、要怎么做。当然,最重要的是要经常和学生、同事、老师交流和讨论,讨论的过程中,你会知道困难在哪,进展在哪,可能的突破在哪。

经济观察报:人工智能深度影响了科学家的工作,它会为催化领域的研究带来什么变化?

冯小明:人工智能会为催化领域的研究带来很多变化,尤其是提高效率。比如,我们在设计催化剂时往往是试错式设计,而人工智能可能通过大数据分析找出不少规律,通过规律形成理论,对催化剂的设计和合成带来指导。此外,一些新的反应手段也可以通过人工智能模拟。

经济观察报:为什么催化剂可以用来降低制药成本?

冯小明:制药时,很多时候需要用到催化剂,如果催化效率低,催化剂用量就要大;如果催化效果不好,产率就低。比如,同样投入一吨原料药,如果催化剂效率高,原料药的100%或95%就可以转化成药品,如果催化剂效率低,可能就只有50%能转化成药品,大量原料药会变成废物,不仅产量变少了,还需要花钱处理废物,这样成本就上去了。此外,催化剂本身的价格高低,也会影响成本。

经济观察报:随着催化剂研究的发展和突破,哪些药的成本大大降低了?

冯小明:非常多,比如现在非常火的减肥药,就是靠着催化技术的突破大大降低了成本。再比如他汀类药物,过去,一公斤非天然氨基酸需要几千美元,现在只需要300美元,甚至只需要300元人民币,价格一下子大大下降了。

经济观察报:你对中国创新药行业有什么观察?

冯小明:中国对创新药的投入还不足。最近,我们在合成的新分子中筛选到一个抗痛风的分子,做了药代动力学在内的系列研究,发现它效果很好,且安全性大大超过现在的一线用药秋水仙碱。我们和很多制药公司原本都谈得很好,制药公司让我们准备验证样品,我们准备好了,制药公司又撤退了。他们告诉我,做药风险很大,现在不太愿意投资这种原创的新药。我建议国家加大对原创新药的投入。

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人保护你周全,人保有温度_2024年大模型市场发展分析与投资战略规划 通义千问推出最大尺寸1100亿参数开源模型 2024年4月28日 来源:中研普华集团、央视财经、中研网 824 50 4月28日,通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 4月28日,通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。 Qwen1.5-110B模型继承了Qwen1.5系列的Transformer解码器架构,并采纳了分组查询注意力方法(GQA),使其在推理过程中效率显著提升。这一模型支持长达32K的上下文长度,并具备卓越的多语言处理能力,兼容包括中文、英语、法语、德语、西班牙语、俄语、日语、韩语、越南语以及阿拉伯语在内的多种语言。这种多语言特性使得Qwen1.5-110B模型在全球化的应用场景中具有显著优势。 在性能表现上,Qwen1.5-110B模型在多项基准测评中均展现出卓越的性能,其基础能力可与Meta最近发布的Llama-3-70B模型相媲美。这一成绩进一步证明了通义千问在大型语言模型技术上的实力和突破。 此外,通义千问在开源社区也取得了显著成果。目前,Qwen1.5系列已累计开源10款大模型,通义千问开源模型下载量超过700万,成为最受开发者欢迎的开源大模型之一。这一成就不仅体现了通义千问在开源社区的影响力,也为其在全球范围内的技术合作和生态建设奠定了坚实基础。 通义千问开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,不仅推动了大型语言模型技术的发展,也为全球开发者提供了更多选择和可能性。随着该模型的广泛应用和不断优化,相信未来通义千问将在人工智能领域取得更多突破和成就。 通义千问开源模型具有广泛的应用场景,以下是一些主要的应用领域: 智能对话系统:通义千问大模型能够理解自然语言文本的语义,进行自然对话。这使得它可以被应用于构建智能对话系统,例如智能客服机器人、智能语音助手等,为用户提供更加自然和智能的交互体验。 文本生成和创作:通义千问大模型具有强大的文本生成能力,可以用于自然语言文本的生成和创作。它可以被应用于自动摘要生成、文档自动化生成、创意文案生成等领域,为用户提供更加高效和智能的文本生成和创作辅助工具。 情感分析和舆情监测:通义千问大模型可以对自然语言文本进行情感分析,帮助用户了解文本中的情感倾向和情感态度。这使得它可以被应用于舆情监测、舆情分析、情感智能客服等领域,为用户提供更加全面和深入的情感分析服务。 此外,通义千问开源模型还在多个行业领域得到了应用。例如,中国科学院国家天文台人工智能组基于通义千问开源模型开发了新一代天文大模型“星语3.0”,大模型首次应用于天文观测领域。陕煤建新煤矿等十余座矿山推出了由通义大模型支持的新型矿山重大风险识别处置系统,这是大模型在矿山场景的首次规模化落地。 随着技术的不断进步和应用场景的扩展,通义千问开源模型的应用将会更加广泛和深入,为各行各业提供智能化解决方案,推动社会进步和发展。 据中研普华产业院研究报告分析 大模型行业,作为人工智能领域的重要组成部分,近年来呈现出了蓬勃发展的态势。大模型通常指的是参数规模较大的机器学习模型,它们能够利用大量数据进行训练,以更好地捕捉数据之间的复杂关系。这些模型在计算能力不断提升的今天,已经成为各领域人工智能研究的热点之一。 从应用场景来看,大模型具有广泛的应用前景和商业价值。它们被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等领域。在自然语言处理领域,大模型可以用于机器翻译、语言理解和生成等方面;在计算机视觉领域,它能够实现图像分类、目标检测和图像生成等功能;在语音识别领域,大模型可以提高语音识别和合成系统的精度和流畅度;在推荐系统领域,大模型可以将用户的历史行为和兴趣转化为表达式,为用户提供更精准的推荐内容。 从市场角度来看,大模型行业市场规模不断扩大,吸引了众多企业、研究机构和高校等参与者的加入。这些参与者通过不断优化算法、改进模型架构、提高计算效率和数据处理能力来提升AI模型的性能,同时也在探索和开发新的应用场景和解决方案。竞争格局方面,大型科技公司、初创企业、研究机构等都在积极投入资源,力图在这个领域取得突破。 展望未来,大模型行业的发展前景依然广阔。随着技术的不断进步和市场的持续扩...