近期,在國新辦召開的新聞發布會上,有關部門負責人介紹「十四五」時期經濟社會發展成就時,一大批大國重器被重點介紹。例如,第一艘國產電磁彈射航母福建艦下水、第一艘國產大型郵輪「愛達·魔都號」建成運營、第一艘規模最大LNG(液化天然氣)運輸船交付使用、全球首座第四代核電站投入商業運行、首座中國空間站「天宮」全面建成運營、「嫦娥六號」實現全球首次月球背面無人採樣返回、首架國產大飛機C919實現商業飛行,等等,令人振奮。 一個國家的科技創新能力和綜合國力,往往在大國重器中得到集中體現。大國重器,是指擁有高度自主智慧財產權、具有戰略意義的核心裝備或重大工程,是一國現代製造業綜合實力的代表作。以大國重器、大國工程為代表的自主創新能力,關乎一個國家的強盛之基和安全之要,是我們發展新質生產力、推進中國式現代化的重要驅動力。 黨的十八大以來,以習近平同志為核心的黨中央始終堅持把創新作為引領發展的第一動力,把科技創新擺在國家發展全局的核心位置。一個個國之重器、一項項重點工程不斷亮相,見證了中國從製造大國向製造強國的躍升,成為科技強國建設的生動註腳。我們看到,我國高鐵技術從引進、消化、吸收到自主創新,實現了從無到有、從追趕到引領的跨越,中國高鐵不僅在國內形成了龐大的高速鐵路網絡,還走向了國際市場,成為「中國速度」的象徵。5G技術的快速發展不僅推動了通信行業的變革,還為物聯網、智能交通、工業網際網路等新興領域的發展提供了強大的技術支撐,背後是中國科研人員的長期投入和創新突破。這些都彰顯出中國堅持創新驅動發展戰略的重大突破,離不開中國科研創新能力的厚積薄發。 當今世界,大國重器的研製和突破往往需要巨大的資源投入、長期的技術積累和高效的組織協調。這些成就的取得,不僅是科技實力的彰顯,更是社會主義制度集中力量辦大事優越性的生動體現。通過科學的決策機制和高效的組織實施,可以有效整合各方資源,形成強大的合力,確保重大項目的順利推進和成功實施。因此,為了實現大國重器的持續突破和高質量發展,必須不斷推動國家創新體系的建立和完善。其中,基礎研究是科技創新的源頭,是大國重器發展的基石。國家應加大對基礎研究的投入,支持高校和科研機構開展前沿性、基礎性研究。例如,我國在量子計算、基因編輯等前沿領域的研究,為未來的高科技產業奠定了基礎。加強基礎研究,能夠為大國重器的研製提供理論支持和技術儲備。通過政策引導,鼓勵企業、高校和科研機構之間開展合作,形成產學研用相結合的創新體系。 在國家創新體系中,大國重器不僅是一個產品、一臺裝備、一個工程那麼簡單,它往往在整個產業體系中起到龍頭作用,一個大國重器的成敗往往與上下遊無數個產業興衰直接相關。例如,高檔數控工具機就離不開液壓、氣動、軸承、密封、模具、刀具、電子器件、儀器儀表及自動控制系統等重要的機械、電子基礎件。機器人則離不開減速器、伺服電機、控制器、傳感器與驅動器等關鍵零部件。所以,大國重器必然會帶動無數專精特新企業的發展。在這裡,科學原理重要,需要科學家和工程師聯合攻關;訣竅、絕活、配方等隱性知識同樣重要,也需要一大批具有豐富經驗和工匠精神的產業工人隊伍。只有集聚各種人才,反覆切磋、反覆實踐,才能有大國重器的精品不斷湧現。 展望未來,大國重器的全球競爭不是一蹴而就的事情,但只要我們在基礎研究、技術創新、質量管理、可靠性控制、全生命周期服務、人才培養、工匠精神等方面持續精進,打造富有活力的創新生態體系,中國的大國重器必將走出國門,帶動實現中國製造向中國創造的轉變,中國品牌向世界品牌的轉變,製造大國向製造強國的轉變,為全球科技進步貢獻更多的中國智慧、中國力量。 (作者:吳金希,系清華大學社會科學學院長聘教授、戰略新興產業研究中心主任) 《光明日報》( 2025年08月05日 02版)
本報杭州8月3日電(記者劉習、陸健)近日,浙江大學腦機智能全國重點實驗室發布了最新研製的新一代神經擬態類腦計算機——Darwin Monkey(中文名「悟空」),是神經元規模超過20億的基於專用神經擬態晶片的類腦計算機。 類腦計算是將生物神經網絡的工作機理應用於計算機系統設計中,構建像大腦一樣低功耗、高並行、高效率、智能化的計算系統。據介紹,「悟空」由15臺刀片式神經擬態類腦伺服器組成,每一臺刀片式類腦伺服器內部集成了64顆達爾文3代類腦計算晶片,神經元數量已接近獼猴大腦規模,在典型運行狀態下功耗約為2000瓦。 為了充分釋放類腦計算機能力,團隊還採用分層資源管理架構,研製了新一代達爾文類腦作業系統,實現了神經擬態任務的高效並發調度與系統資源的動態優化。此外,團隊還在該類腦計算機上部署了多項智能應用。 目前,「悟空」不僅能夠運行DeepSeek完成邏輯推理、內容生成和數學求解等智能任務,還能初步模擬包括秀麗線蟲、斑馬魚、小鼠以及獼猴等不同神經元規模的動物大腦,為腦科學研究提供了新的手段。 「悟空」類腦計算系統的推出,將為現有計算場景提供新的計算範式,解決現有深度網絡及大模型高能耗、高計算量的問題;還將作為神經科學家研究腦的仿真工具,提供新的實驗手段,並在減少真實的生物實驗的基礎上更好地理解大腦;並以仿腦的工作機制和超越人腦的運算速度,推動通用人工智慧的發展。 作者:本報記者 劉習 陸健《光明日報》( 2025年08月04日 07版)
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