非法移民船在義大利海域沉沒 至少27人死亡
2025-11-23 20:14 1,745次浏览8月7日電 據工信部網站消息，工業和信息化部、國家發展改革委、教育部、 國家衛生健康委、國務院國資委、中國科學院、國家藥監局近日發布關於推動腦機接口產業創新發展的實施意見，全文如下： 工業和信息化部 國家發展改革委 教育部 國家衛生健康委 國務院國資委 中國科學院 國家藥監局關於推動腦機接口產業創新發展的實施意見 各省、自治區、直轄市及計劃單列市、新疆生產建設兵團工業和信息化、發展改革、教育、衛生健康、國資、藥監主管部門，中國科學院院屬各單位，有關中央企業，各有關單位： 腦機接口通過在腦與機器之間建立信息通道，實現生物智能與機器智能的協同交互，是生命科學和信息科學融合發展的前沿技術。當前，腦機接口創新成果持續湧現，產業加速壯大，正孕育顛覆性突破，已成為科技創新和產業創新深度融合的重要領域。為把握新一輪科技革命和產業變革機遇，推動腦機接口產業高質量發展，加快形成新質生產力，高水平賦能新型工業化，有力支撐現代化產業體系建設，制定本實施意見。 一、總體思路 以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，深入貫徹黨的二十大和二十屆二中、三中全會精神，立足新發展階段，貫徹新發展理念，推動構建新發展格局，統籌發展和安全，以提升腦機接口產業創新能力為主攻方向，以生命科學與信息科學協同發展為驅動，以開拓應用場景為牽引，以打造高性能整機產品為抓手，加強前瞻謀劃和政策引導，加快培育形成未來產業新賽道。 到2027年，腦機接口關鍵技術取得突破，初步建立先進的技術體系、產業體系和標準體系。電極、晶片和整機產品性能達到國際先進水平，腦機接口產品在工業製造、醫療健康、生活消費等加快應用。產業規模不斷壯大，打造2至3個產業發展集聚區，開拓一批新場景、新模式、新業態。 到2030年，腦機接口產業創新能力顯著提升，形成安全可靠的產業體系，培育2至3家有全球影響力的領軍企業和一批專精特新中小企業，構建具有國際競爭力的產業生態，綜合實力邁入世界前列。 二、加強基礎軟硬體攻關 (一)創新腦信號傳感元件。研發麵向硬腦膜上、硬腦膜下、大腦皮層內等不同區域的植入式電極，探索腦血管介入式電極，強化材料的穩定性和可靠性，研製專用製備和封裝工藝，提升電極通道數、生物相容性、空間解析度和信噪比。加快高可用、自適應調節的非植入式電極研發，發展低阻抗、薄介質的新型電極材料，提升電極便捷性、舒適性和易用性。創新基於光、電、磁、超聲、化學的新型腦信號傳感器，突破單模態信號局限，提高腦信號感知能力。 (二)突破關鍵腦機晶片。發展高通道、高速率腦信號採集晶片，強化模數轉換、通道管理和噪聲抑制，增強腦信號採集放大能力。研發高性能、超低功耗腦信號處理晶片，強化並行處理能力，推動感知、計算和調節等功能的一體化集成。研發超低功耗、高速率、高可靠的通信晶片，提升腦信號傳輸和抗幹擾能力。 (三)夯實軟體工具底座。完善腦信號編解碼軟體，降低編碼過程的認知負荷，應用人工智慧技術強化解碼能力和任務迭代優化能力，提升編解碼準確率、響應速率和場景通用性。開發專用控制交互軟體，提升設備控制和神經調控的精準度，增強多任務協同處理能力。構建專用作業系統和通用軟體平臺，實現多模態數據集成、編解碼算法兼容和交互軟體可編輯功能，優化用戶使用體驗。 三、打造高性能產品 (四)加快植入式設備研發突破。探索集成高密度神經記錄傳感器、超低功耗植入式晶片的新型產品，創新腦意圖識別功能，提高控制精度和響應速度。完善單向和雙向深部腦刺激器、反應式電刺激器、人工耳蝸等成熟產品，提升信號採集和功能調控準確度，強化神經刺激功效。 (五)推動非植入設備量產迭代。創新額貼式、耳貼式、入耳式、髮夾式等產品形態，推動非植入產品向輕量化、高速率、低功耗發展。研製頭盔、頭顯、眼鏡、耳機等集成式腦機接口產品，通過與已有生活消費產品融合發展，支持非植入產品的迭代應用和規模化推廣。 (六)發展輔助設備。研發輔助生理信號設備，通過腦信號與肌電、眼電、心電、近紅外等多模態信號的融合，提升交互控制和感知覺評估的精準度。研發用於植入腦機接口的高精度手術機器人，突破亞微米級精度控制與動態調整技術，提升區域精準實時成像與三維重建能力。 四、推動技術成果應用 (七)推廣產業創新成果。組織開展重點任務揭榜掛帥，支持優勢單位舉辦高水平賽展會，全面發掘創新成果。定期遴選技術先進、成效顯著、可複製推廣的典型案例，發揮引領帶動作用，推動腦機接口應用形成規模化效益。組織產業供需對接活動，打造行業賦能對接平臺，打通行業應用壁壘，加快創新成果落地。 (八)提升檢測和中試能力。支持檢測評估機構發展，建立產品測試規範，研發腦信號檢驗檢測專用儀器，完善評測配套工具，搭建腦機接口器件和系統的試驗環境，加強試驗驗證平臺建設，提升產品應用檢測能力。布局建設產品中試平臺，加速新產品研發和產業化應用，增強信號採集處理與算法驗證能力，提高產品的互操作性和易用性，提升產品質量。 五、壯大創新主體 (九)培育優勢企業。發展壯大腦機接口領域領軍企業，支持組建產業創新聯合體，牽頭承擔國家科技重大專項等任務。促進腦機接口中小企業創新供給，加快培育科技和創新型中小企業、高新技術企業、專精特新中小企業、專精特新「小巨人」企業、製造業單項冠軍企業以及瞪羚企業、獨角獸企業等，實施啟航企業培育工程，完善企業梯度培育體系。推動大中小企業融通創新，鼓勵領軍企業開放算法框架、公共數據和共性技術，為企業共同成長營造良好環境。 (十)完善創新載體。支持建設國家製造業創新中心、國家技術創新中心、國家新興產業創新中心、國家產業技術工程化中心、全國重點實驗室、國家臨床醫學研究中心，凝聚產學研各界優勢力量，提升腦機接口關鍵共性技術供給能力。依託產業聯盟、行業協會等組織，促進腦機接口技術交流、供需對接、國際合作，深化創新鏈產業鏈資金鍊人才鏈融合。建設開源社區，加強對重點開源項目的支持力度，匯聚全球開發者協同創新。 (十一)推動產業集聚。引導創新要素向基礎好、潛力大的地區匯聚，立足各地特色和產業優勢，分級分類建設孵化器和產業園等，打造創新能力強、應用場景佳的優勢集聚區，推動產業鏈上下遊集聚發展。推動腦機接口與人工智慧、新材料、機器人等領域企業合作，開展技術應用聯合攻關，構建跨領域協作的創新環境。 六、提升產業支撐能力 (十二)強化標準引領。建立腦機接口技術標準體系，布局標準化發展路線圖。各部門依職責組織制定技術標準、產品標準、服務標準、測試標準，結合產業發展需求加快重點標準研製。深入開展標準宣傳推廣，促進標準落地實施。積極參與國際標準制定，大力推動我國標準「走出去」。 (十三)健全安全保障。持續推動倫理研究，建立健全部門協同、社會參與的治理體系，促進技術創新和科技倫理協調發展。建立數據治理框架，規範對用戶信息的收集、存儲、使用等行為，防止腦隱私洩露，提升生物數字信息安全防護能力。 (十四)優化人才培養。加強相關學科專業人才培養，布局建設未來技術學院、現代化產業學院等特色學院。鼓勵企業與高校、科研院所、醫療機構等合作，共同培養跨學科的複合型工程型人才，增強高水平人才供給。建設卓越工程師實踐基地，加強職業教育和技術培訓，大力培育產業應用型技能型人才。加強海外人才交流引進，健全人才服務體系，確保人才引得來、留得住。 七、保障措施 (十五)強化統籌協調。在中央科技委領導下，強化部門協同，統籌推進技術攻關、產業發展、行業應用、安全治理等工作。深化央地協作，優化產業布局，鼓勵地方結合實際制定針對性、可操作的政策舉措，因地制宜推動技術創新和產業發展。 (十六)加強政策支持。加強腦機接口技術攻關和應用示範，推動布局實施一批重大項目，強化協同攻關能力。推動國家製造業轉型升級基金、國家中小企業發展基金等加大投入，實施「科技產業金融一體化」專項，發揮國家產融合作平臺作用，帶動更多資本投入。對植入式腦機接口醫療器械等重點產品加大註冊指導，給予優先支持。用好首臺(套)、首批次保險補償政策，加快產業化落地。 (十七)深化國際合作。匯聚國內外創新資源，加強技術研發和產業交流，鼓勵國外企業和機構在國內設立研發中心和製造基地等，加速產業國際化發展。支持開拓海外市場，推廣優秀產品和解決方案，打造國際化的產業發展模式。支持我國企事業單位參與國際會議，積極貢獻中國產品、中國方案和中國智慧。 工業和信息化部 國家發展改革委 教育部 國家衛生健康委 國務院國資委 中國科學院 國家藥監局 2025年7月23日
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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