孫其信

中國工程院院士

中國農業(yè)大學校長

智能育種將生物技術、信息技術、人工智能、大數(shù)據(jù)和工程技術等多個學科深度結合，以應對復雜的農業(yè)問題，它從多方面對學科交叉提出了新要求。

首先是生物學與信息技術的深度結合。智能育種的核心在于處理大量基因組數(shù)據(jù)和作物表型數(shù)據(jù)，而這需要生物學與信息技術的緊密結合。傳統(tǒng)育種主要依賴于基因組學、遺傳學和植物生物學等領域的研究，智能育種則需要將這些生物學知識與大數(shù)據(jù)技術、計算機科學和生物信息學進行深度融合。

其次是人工智能與農業(yè)科學的結合。人工智能在智能育種中的應用越來越廣泛，特別是在基因組選擇、表型預測和育種方案優(yōu)化等關鍵環(huán)節(jié)發(fā)揮著重要作用。人工智能技術可以用于分析海量農業(yè)數(shù)據(jù)，并通過模型預測作物在不同環(huán)境條件下的表現(xiàn)，為科研人員提供決策支持。

最后是物聯(lián)網(wǎng)與傳感器技術的結合。智能育種不僅依賴實驗室數(shù)據(jù)，還需要土壤濕度、氣溫、光照強度等大量實時環(huán)境數(shù)據(jù)。這就要求物聯(lián)網(wǎng)和傳感器技術介入，在田間實時監(jiān)測作物生長環(huán)境，并將這些數(shù)據(jù)反饋給科研人員。

黃震

中國工程院院士

上海交通大學講席教授

2023年我國可再生能源發(fā)電裝機達到14.5億瓦，首次超過全國發(fā)電總裝機的50%，2024年6月我國風光發(fā)電裝機歷史性超過了煤電裝機，正成為保障電力供應的新力量。

但仍有一個問題沒有解決，風光新能源具有波動性和隨機性。要使新能源成為主體能源，儲能不可或缺。除了物理儲能（抽水蓄能、壓縮空氣儲能）和電池儲能（鋰電池、液流電池）之外，燃料儲能同樣重要。必須利用綠電能量的存儲、轉化，克服風、光資源波動性大的天然缺陷。利用綠電制取可再生燃料氫氨、醇醚和合成燃料，實現(xiàn)新能源的有效存儲和非電能源燃料的脫碳。

利用零碳電力制取氫、氨和合成燃料，既提供綠色燃料，又是一種新型儲能方式，在儲能規(guī)模和儲能時間方面具有獨特優(yōu)勢，便于儲存與運輸，可實現(xiàn)跨季節(jié)大規(guī)模儲能與廣域共享。上海交通大學利用零碳電力，電解二氧化碳和水制取一氧化碳和氫，再進一步通過費托合成制取長碳鏈高能量密度的合成液體燃料。這類燃料可以用在車船上，也可以再次發(fā)電上網(wǎng)。預計到2030年，電制燃料會走向大規(guī)模的商業(yè)化應用。

鄔賀銓

中國工程院院士

重慶郵電大學名譽校長

現(xiàn)階段，AI在接入網(wǎng)的應用面臨很大的挑戰(zhàn)，因為無線接入網(wǎng)實時性要求很高，AI大模型的計算處理要占用時間，存在一定延遲，能不能實時響應，是一個很大的挑戰(zhàn)。尤其在城市的馬路上，如果不能實時收斂，可能效果會不太好；其次是一定會增加復雜性，現(xiàn)在單蜂窩的干擾做得還可以，未來希望結合AI把多蜂窩之間的干擾抵消掉，但是在計算多蜂窩的時候，算力的要求很高。雖然能夠想象AI在抵消多蜂窩干擾方面能夠發(fā)揮作用，但實際能不能真正地起到作用也會是一個非常大的挑戰(zhàn)。

需要考慮的一點是，人工智能應用需要投入成本，獲得的回報是不是足以平衡成本，還需衡量。此外，目前的大模型本身存在可解釋性不足，有一些不一定形成可信的解決方案，還需要人為檢驗。目前新的解決方案是通過模型量化、模型剪輯等方式將大模型壓縮到手機上，當這種推理能力包括對應的算力下沉到終端的時候，就可以不必上云，而是通過離線方式以低成本、低時延、高隱私、個性化地應用。這將有助于增強用戶生成內容的能力，帶動新一代信息服務業(yè)的發(fā)展。

梅宏

中國科學院院士

北京大學教授

發(fā)明技術的最終目的是讓人類的生活變得更好，毫無疑問應該充分考慮技術可能帶來的倫理問題。在AI快速發(fā)展的熱潮下，需要對可能的風險進行研判，并提醒科技工作者時刻牢記科技向善、以人為本。

隨著數(shù)字技術的發(fā)展，科技倫理治理也應當跟上。目前應當完善科技倫理治理體制機制，明確數(shù)字技術領域的治理重點和安全護欄，對數(shù)字技術進行分級分類治理，同時建立健全人工智能生成內容（AIGC）的主動披露標注制度并開展相關技術研究。

那么，數(shù)字技術領域是否應該存在研究禁區(qū)？在基礎研究階段一般不做限制，涉及對人的認知能力調控、違背人的自由意志的研究應列為禁區(qū)。在技術和產(chǎn)品應用階段，要根據(jù)具體場景及影響來確定。例如大規(guī)模遠程監(jiān)控、自主決策的社會評價體系、操縱個人意識和行為并造成個人或他人身體或心理傷害的技術，以及以超越或替代人的認知能力為目標的AI技術研發(fā)，應當受到限制。同時數(shù)字技術領域的研究禁區(qū)應該建立動態(tài)調整機制，適時調整倫理審查的復核清單。

我們應該建立生成內容的披露標準機制，建立涵蓋大模型開發(fā)者、創(chuàng)作者、使用者的標注責任機制；鼓勵多條技術路線推進大模型生成內容標注技術研發(fā)；完善大模型內容審核制度規(guī)范和檢測技術開發(fā)；推進相關標準和規(guī)范制定并國際化?？?/p>

（本欄目內容來源于科學網(wǎng)）