傍晚時分,銅陵有色銅冠建安建材公司物理實驗室內燈光通明。研發人員朱延明緊盯電腦屏幕,反覆調試著一座黃金礦尾砂的配方參數。屏幕上跳動的數值背後,是他對「讓固廢成為性價比最高的井下充填料」的執著追求。 這位中國地質大學畢業的90後工程師,正用7年1000餘次實驗積累的智慧,將曾堆積成山的工業固廢轉化為「綠色寶藏」。截至目前,他帶領團隊累計消耗工業固廢140萬噸,協同處置尾礦約1000萬噸,實現營收近4億元,讓「點廢成金」從願景變為現實。 用55次試驗敲開固廢資源化大門 2016年盛夏,剛走出校門的朱延明帶著對材料科學的熱忱,入職銅陵有色銅冠建安建材公司。彼時,公司正籌備30萬噸膠凝材料生產線項目,計劃用膠凝材料耦合尾砂充填礦井。這份與自己所學的專業高度契合的工作一下子激起了朱延明的興趣。2018年,24歲的朱延明被破格提拔為技術部副部長。當時,膠凝材料以水泥和石灰為鹼激發劑,不僅水化熱高、耐久性差,且單位水泥用量大,充填成本居高不下。 「能不能用工業固廢替代水泥?」這個念頭隨即在朱延明心中生根發芽。他從周邊工廠收集來鋰渣、銅冶煉渣、粉煤灰等12種固廢,在實驗室搭起「實驗場」。 一開始,實驗並不順利。8個月裡,54次配比實驗接連碰壁。鋼渣替代水泥時強度不足,粉煤灰比例稍高就影響和易性,這些難題一直難以攻克。 直到第55次試驗,朱延明終於找到平衡點。用5%的鋼渣替代水泥,既保證強度又降低成本,讓膠凝材料的固廢含量從80%提升至85%。這項突破讓《新型膠凝材料》項目摘得2019 年銅陵有色集團科技創新三等獎。 成功填充11座礦山井下採空區 初嘗勝果的朱延明並未止步。「要做就做徹底的全固廢膠凝材料,剔除水泥、石灰和天然石膏這些不可再生資源!」朱延明給自己提出了一個衝刺的目標。 2020年,他帶領7名大學生組建研發小組,向這一行業難題發起衝擊。 沒有現成技術參考,他們就從原料基礎分析做起。鋰渣的活性激發溫度、鋼渣的粉磨細度、鹼渣的 pH 值波動……每一個參數,他們都要經過上百次驗證。 2021年3月,初代全固廢膠凝材料研製成功,可擴大試驗時,充填體強度突然「跳水」。朱延明盯著固廢進貨單沉思:「問題會不會出在新進原料上?」化學分析結果印證了猜測:這批工業副產石膏的三氧化硫含量低了20%,鹼渣的氫氧化鈣含量少了10%。 「固廢成分的細微波動,都可能影響最終性能。」這個發現讓團隊豁然開朗。 此後的無數日夜,他們像「找茬」般記錄各種變量。最終,團隊建立起包含 127 個配方的全固廢膠凝材料資料庫,可精準匹配不同礦山尾砂特性。 這項成果迅速落地:11座礦山井下採空區被成功填充,充填體強度達標且成本降低15%。《有色冶煉渣充填膠凝材料製備理論與技術》獲中國黃金協會科技獎一等獎,2024 年更入選聯合國「無廢城市」減汙降碳典型案例,讓中國技術站上國際舞臺。 讓固廢在公路路基「安新家」 「井下充填能消納的尾砂有限,得給固廢找更大的用武之地。」朱延明又將目光投向基礎設施建設。2023年10月,他帶領團隊嘗試將銅礦尾砂、全固廢膠凝材料與土壤、碎石耦合,研製高速公路路基填築材料。 實驗室裡,他們反覆測試不同配比的抗壓強度、水穩定性,經過上百次優化確定最佳配方。2024年,347國道與330國道的工業試驗驗證了技術可行性。 「每百公裡標準四車道高速公路路基處理,可消耗銅尾礦30萬噸、全固廢膠凝材料5萬噸,節約水泥5萬噸,減少碳排放3萬噸。」朱延明算了一筆「綠色帳」。 如今,團隊參與制定的《銅尾礦作道路材料應用技術規程》已成為安徽省地方標準,填補該領域技術空白,更多「固廢變寶藏」的故事即將上演。 「看著堆積如山的尾礦變成堅實路基,那種成就感無法替代。」朱延明說。這位90後工程師用7年時間證明:青春的力量,既能紮根實驗室的方寸之間,也能撐起生態文明的廣闊天地。
杭州8月13日電 題:人工智慧的全球對話是競爭還是共生? ——專訪國際計算機協會傑出科學家、西湖大學教授齊國君 作者 林波 曹丹 孫琳茹 當前,人工智慧(AI)正以「技術突破—產業融合—社會重構」的鏈式反應重塑人類文明。從基礎研究到場景落地,從實驗室創新到全球治理,AI已從單一技術工具演變為驅動經濟、社會、文化變革的核心引擎。2025年3月,國際計算機協會傑出科學家齊國君從美國返回中國工作,在西湖大學新組建「MAPLE實驗室」。 如何解讀中外人工智慧科研生態差異?人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界?人工智慧的全球對話是競爭還是共生?齊國君近日接受「東西問」獨家專訪,對此作出解讀。 現將訪談實錄摘要如下: 記者:您為什麼選擇回中國? 齊國君:主要是從個人職業發展、大環境兩點考量。 每個人不同的職業生涯周期和階段,對支持資源匹配以及能發揮的場景需求各有不同。結合自身經歷,我認為在AI領域,目前還有一些基礎問題需要解決,且隨著AI基礎模型發展迭代,更多重要成果和產權影響力將在商業場景方面產生。 結合在美國工業界和企業界的工作經歷,從個人發展以及產學結合角度考慮,我認為回中國發展更為合適。 另外,從全球角度看,中美兩國能為AI發展提供良好平臺,中國在市場規模、人口基數、生態環境等方面具有優勢,在應用場景、國家支持力度以及對於產生具有很大商業價值和潛力的產品方面有很多有利條件。 而美國頭部公司如微軟、Meta、Google等在生態中主導性強,馬太效應明顯,新企業或個人在其市場覆蓋下難以脫穎而出,競爭壓力大。 當地時間2022年11月9日,人們在位於美國加利福尼亞州門洛帕克的Meta總部拍照留念。 記者 劉關關 攝 記者:如何解讀中外人工智慧科研生態差異? 齊國君:美國商業化導向明顯。美國在科研上更多以商業化組織為主導,尤其在AI領域,大公司投入比美國聯邦政府層面更多。聯邦政府雖有計劃和研發機構牽頭項目指導,但整體以商業化組織為主。 AI領域經歷多輪周期,從2012年到2022年這一輪,美國商業化組織從資助技術研究開始,逐步尋找商業化途徑。從技術研究到探索規模化,再到商業化與應用研究,美國企業在技術研究上投入較多。 特別是高校科研投入方面,除美國國家科學基金會有投入外,美國軍方投入更多。早期美國的網際網路建設就得到軍方資助,很多高校經費源於此類政府機構。此外,高校與企業合作,多在人才和技術研究層面。 尤為不同的是,美國風投,特別是矽谷風投,對早期AI項目資助力度大。儘管其目前處於飽和投資狀態,即便知道投100個項目可能只有幾個成功,投資人也願意投入。 在中國,頭部IT企業如阿里、騰訊、字節等在AI領域投入大。同時,國家層面給予諸多支持,包括目標設定、基礎設施建設等,有總體規劃。 中國國內也有風投投入,但受晶片和基礎算力制約,投入成本高,為此更多關注應用類、能快速產生商業閉環的投資,創新企業多聚焦應用環節。此外,中國在風投退出機制上,如回購等有效方式方面,與美國存在差異,需進一步完善。 2025年7月26日,2025世界人工智慧大會在上海開幕。大會集中展示3000餘項前沿展品及100餘款「全球首發」「中國首秀」新品,規模創歷屆之最。 圖為青龍機器人在演示物流分揀。 記者 田雨昊 攝 記者:人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界? 齊國君:目前沒有任何充分證據或科學共識表明AI會覺醒並產生自我意識,這更多是基於科幻的猜測。不過,AI發展確實帶來新挑戰,但新技術發展通常都會面臨類似問題,如網際網路技術發展過程中的盜版、不良信息傳播等。 在我看來,AI技術發展對社會總體正面作用遠大於負面作用,在生產力發展、應用場景拓展、就業門類創造、產業結構優化等方面有很大價值,且已出現很多正面案例。 譬如,AI大量應用於客服行業,提高了勞動生產率,雖給就業帶來壓力,但也創造了如數據行業等薪酬更高的新職位;在數字人、動畫製作、美術製作等創意類行業領域,AI取代了90%以上的重複性勞動,廣告行業和數據處理相關行業也發生很大變化。 2024年3月29日,四川成都,第十一屆中國網絡視聽大會現場,虛擬數字人亮相展區。 記者 王磊 攝 展望未來,AI對所有行業的勞動生產率提高產生很大作用,類似網際網路發展第一階段先提高勞動生產率,未來可能過渡到以AI為生態的新企業出現階段。 我預計未來5年內會出現以AI為原生的大型企業,可能對未來二三十年的經濟產生重要影響。 記者:人工智慧的全球對話是競爭還是共生? 齊國君:我認為未來人工智慧的全球對話,既有競爭又有共生,但共生大於競爭。 AI領域速度競爭和開放競爭至關重要。 速度競爭上,AI行業與網際網路行業有共通之處,技術交流頻繁,難以長期獨佔技術。真正形成優勢的是規模效應,比拼的是速度和開放程度。誰能跑得更快,就能吸引更多用戶,獲得更多數據,使模型迭代得更快更好,形成正面反饋,即飛輪效應。飛輪一旦轉動,規模和影響力會不斷擴大。 如果模型僅在小範圍內使用,無法吸引更多用戶形成商業閉環,數據和用戶就無法增長,也就難以理解更多用戶意圖、使用場景,模型也就無法做得更好。所以AI發展要走向更開放,吸引更多用戶使用,以形成正面反饋。這也是AI的開放競爭。 但在我看來,成功的網際網路和IT企業必然是全球化或至少具有跨國影響力,中美網際網路和IT企業皆是如此。在此過程中,各方相互促進,形成共生關係。 例如在數據治理、AI倫理規範等方面展開合作,且AI產生巨大影響力時會作用於實體經濟和日常生活,其正面影響會溢出到全球範圍,技術也會共享。 學術交流促進共生。AI行業極為開放,大量新技術通過學術論文發表在學術期刊、會議以及公開的預印網頁上。大家藉助學術交流,推動知識傳播,分享新的技術思路。 像今年,DeepSeek宣布開源MLA解碼核FlashMLA、DeepEP代碼庫等。其新思路和算法很快在網上傳播,美國企業也借鑑使用。(完) 受訪者簡介: 齊國君。 受訪者供圖 齊國君,2005年畢業於中國科學技術大學自動化專業;2009年獲中國科學技術大學自動化系博士學位;2013年再獲美國伊利諾伊大學香檳分校電子與計算機工程專業哲學博士學位。他曾任IBM T.J. Watson研究中心研究員、華為美國研究中心首席AI科學家,並在39歲時獲得國際電子電氣工程師協會會士(IEEE Fellow)和國際計算機協會傑出科學家(ACM Distinguished Scientist)稱號。
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