院士出擊：打響中國產業的第三戰場 || 大視野

今天這篇文章是我最近聆聽了幾位中國院士演講后的一些感受。

為什么寫院士呢？因為他們身上凝聚著中國乃至世界最前沿的知識和技術方向，一旦突破并與應用相結合，就可能開啟不可限量的大未來。

人類今天享受的所有福祉，幾乎都可以溯源到某種科學發現和科技發明。例如，德國科學家哈伯和博施發明的合成氨，催生了現代化肥工業，解決了幾十億人的糧食問題；美國科學家肖克利等人發明的晶體管，拉開了半導體產業的序幕；法國科學家費爾和德國科學家格林貝格爾發現的巨磁阻效應，讓大容量硬盤和磁傳感器成為可能。

沒有科學家，人類的命運也許還是“萬古如長夜”。

第一戰場

今日中國，哪些人最火？最近我發現，科學家、院士名列前茅。

為什么這么說？是我比較出來的。

剛剛過去的3月下旬，我在上海參加了幾個展會和論壇。一路看完，生出了“三個戰場、三種知識”的想法。

我先是在虹橋的國家會展中心參觀了上海華機展、國際機床展，以及中國國際五金博覽會。機械工業是中國的優勢產業，機床和工具則是機械工業的基礎。

看下來我有三個印象：一是從機床、精密加工、自動化、工業零部件到手動工具、電動工具、鋰電工具，鋪天蓋地，無所不包；二是產業高度成熟，客流穩定，不擁擠，基本都是業內人士；三是很多企業都在出海，把出海當出路。

這是中國產業的第一戰場——加工制造的戰場。這里的知識基本都是“普通知識”，已知且已至。在這個戰場上，中國性價比優勢明顯，但在高端傳感器、精密測量儀器、高精度機器視覺等高地上，和日本的基恩士、美國的康耐視、德國的倍加福等還有相當差距。這些國際一流公司有大量的行業首創技術，其客戶很多都是世界500強，產品利潤率也很高。不過，差距都能看得見，只是需要用時間去追趕。

第二戰場

接著，我在浦東的上海新國際博覽中心和嘉里大酒店參加了半導體產業的盛會SEMICON China2026。開幕演講在嘉里大酒店大宴會廳舉行，座無虛席，熱氣騰騰，有人站著聽了幾個小時。

這是中國產業的第二戰場——超精密微細加工的戰場。半導體是現代工業的大腦，芯片制造是人類高精度復雜制造的巔峰。在這個戰場上，中國進步明顯，但總體還在攻堅階段。

問題不在知識和原理層面，而是有些方面“就算你懂也造不出來”。因為它需要極高的精度和穩定性、一致性；需要廣泛的產業鏈協同；需要大量隱性知識的積累，如缺陷數據庫、工藝微調、設備與材料的匹配等等，是靠時間一點點沉淀出來的。在這些地方，我們是“已知而未至”，不過我相信，終可抵達。

為什么？因為半導體產業從戰略上太重要了，也是大國博弈的主戰場。

今年全國“兩會”召開前，中國13位半導體產業的領軍人物聯名發文，提出“十五五”期間要舉全國之力，打造“中國版ASML（阿斯麥）”，攻克EUV光刻機。他們的一個重要理由是，正在亞洲、歐洲和中東地區進行的局部戰爭，“不再是兵員多寡、鋼鐵堆砌的簡單比拼，戰爭勝負的砝碼已經從制陸權、制海權、制空權向制天權、制電磁權、制信息權傾斜”。

“制”的核心是“智”，而集成電路是“智”的載體。傳感器、中央處理器、圖形處理器、數據處理器、存儲器、基帶芯片、射頻芯片、電源管理等芯片，在各種武器裝備中承擔著信息獲取、信息處理、信息存儲、信息傳輸和信息執行的所有重任。這凸顯了“以集成電路和軟件構成的體系戰爭特征”。

在SEMICON China2026上，業內資深專家、清華大學教授魏少軍說，未來以中國和美國為兩極的全球半導體產業格局有望逐步形成，而中國自身的競爭邏輯也正從“對外突圍”轉向“內部體系化升級”。在中美博弈中，中國半導體產業并未停滯，反而崛起為全球產業中至關緊要的一極，且產業升級速度持續加快。

如果一件事情重要到這樣的地步，中國定會從上到下眾志成城，斷沒有輸的道理。但是，從“看得見”到“摸得著”“做得好”，也需要時間。

第三戰場

3月的最后一個下午，我在上海交通大學徐匯校區參加了“2026量子科技未來產業大會”，從下午1點到夜色降臨，主會場也是座無虛席，一些聽眾就站在兩邊和后邊的通道里。旁邊還加開了看直播的教室。中間茶歇時，科學家們被團團圍住，要求加微信。

這是中國的第三戰場，未來產業的戰場。這個戰場上的主角是院士和他們的學生、青年科學家們。這個戰場上的知識，有些還處于“不知”或“不夠知”的階段，距離“已知且已至”還有10年、20年甚至更長時間。不過，探索本身就有價值，起碼會知道哪條路行不通。

在第一戰場，我見到的大部分人都是推廣者和采購員，這是基本定型的戰場；在第二戰場，我感覺都是半導體產業及周邊生態的專精人才、中堅力量，這是正在攻堅的戰場；在第三戰場，來了很多投資人，有國有的，有民間的。我真心覺得，第三戰場上聚集了最多眼睛朝向未來的聰明人。

上世紀80年代，“搞導彈的不如賣茶葉蛋的”“拿手術刀的不如拿剃刀的”曾是社會流行語。今天，“按知識分配”“按智力分配”已經歸位。這里的分配不是單指錢，而是指從國家到產業界、投資界以及社會各界所投注的注意力和資源。

當然，錢也少不了。3月31日這天，在北京，一家名叫“玻色量子”、專注于光量子計算實用化方向的公司完成了10億元B輪融資。這家公司成立于2020年11月，其創始人兼CEO文凱，清華大學本碩，斯坦福大學博士，大三時就選擇了量子信息科學的研究方向，讀博期間沿著相干量子計算方向做出了開創性研究，成為該領域全球首位博士。

院士丁奎嶺

出席“2026量子科技未來產業大會”的院士一共有五位，讓我一一介紹我向他們學到了什么。

中科院院士丁奎嶺是現任上海交通大學校長。他這陣子正忙著慶祝上海交大成立130周年的準備工作。上海交大的前身為南洋公學，她的歷史是一部因圖強而生、因改革而興、因人才而盛的歷史。目前交大的兩院院士有55名。

丁院士認為，科學與技術是同步發展的，如果說科學是地圖，那么技術就是道路。沒有地圖你會迷路，而沒有道路就走不遠。在世界上，反映科技水平高低有一個“自然指數”，是根據《自然》《科學》《細胞》等82種全球頂尖自然科學類期刊所發論文的數據，來評價高校及其它學術機構的科研能力。今年3月26日在線發布的《自然》增刊顯示，中國在自然指數中繼續居于首位，并有望未來兩年內在份額上達到美國的兩倍。中國有的大學，一家的分數，頂的上排名前十的一個國家。

“我曾經問過交大校友、寧德時代董事長曾毓群，為什么我們的電池能夠做到世界第一？他回答，因為中國不僅有最好的工程技術，還有全球最好的電化學基礎。他告訴我，中國電化學基礎研究方面發表的論文和專利占全球的60%。我最近到UCL（英國倫敦學院）訪問，他們的校長說，在電池領域高被引用的論文中，中國占到了73%。”

曾毓群曾說，中國有很多大學仍在研究電化學，而美國很多優秀大學和學生不想專注這個，因為薪水不高，覺得“低端”。真正的第一不是市場份額，是回到電化學基礎理論，把電池工程做到極致。電化學的世界未知遠大于已知，但中國已走在最前面，我們靠海量研發、海量人才、全產業鏈積累，在電化學與動力電池領域做到全球領先。歐美短期很難追上，因為他們沒有這樣的人才密度和產業鏈。

2021年，上海交大成立了國內首支高校牽頭的未來產業母基金，截至2025年底，首期母基金已撬動近18億元社會資本，累計投資54家“交大系”企業，其中沐曦股份、壁仞科技兩家GPU公司上市是硬科技投資的經典案例。近兩年，上海交大又成立了深度綁定區域發展的“大零號灣”科技創新基金，以及聚焦AI領域的專項基金，構建起一套覆蓋“基礎研究－成果轉化－產業落地”的全鏈條基金生態。

院士潘建偉

在中國，很多人對量子科技的了解都與一個人相關，即中科院院士、中科院量子信息與量子科技創新研究院院長潘建偉。他是“墨子號”量子科學實驗衛星和“九章”量子計算機原型機的總設計師；他和團隊成功研制并發射了世界上首顆量子微納衛星“濟南一號”，實現了中國和南非之間跨越上萬公里的量子加密圖像傳輸；他們還成功研制出高精度的鍶原子光鐘，能做到運行300億年的誤差不超過一秒，并在這個基礎上實現了百公里自由空間高精度的視頻傳遞。

潘建偉在演講中說，量子信息科技正引領第二次量子革命，核心涵蓋三大方向，即量子通信、量子計算與量子精密測量，其中量子通信已相對成熟，量子計算則是需要長期攻關的“珠穆朗瑪峰”。

1996年，潘建偉到奧地利維也納大學讀博，他的導師安東·蔡林格于2022年和法國、美國的科學家共同獲得了諾貝爾物理學獎，方向是量子糾纏實驗。在頒獎委員會提到的蔡林格的四篇量子通信實驗文章中，潘建偉有兩篇是第一作者，兩篇是第二作者。頒獎委員會提到的另外三篇文章，也都來自以他為首的中國科學家獨立開展的研究工作。

這讓我想到，未來中國一定會出現一批諾獎得主。現在是實至名未至，但終歸會兌現。

在對話環節，上海未來產業基金總經理魏凡杰問潘建偉，“量子計算產業化，我們準備好了嗎？”他回答，自己1999年時曾認為量子計算“根本不靠譜”，甚至不相信有生之年能實現10個光子的相干操縱。到今天團隊已實現超過3000個光子的調控。雖然通用量子計算機仍需10至15年甚至更長時間的攻關，但他對近期研制出多種專用量子模擬機充滿信心。

“關鍵核心技術是要不來、等不來的。”這也是潘建偉堅持的觀點。

在今年全國兩會“委員通道”上，他說，“曾經，量子計算的關鍵設備——稀釋制冷機遭遇全面禁令，我們持續攻關、反復迭代，終于自主研制了具有國際先進水平的大冷量稀釋制冷機，有力支撐了‘祖沖之號’系列量子處理器的研制。”“只要我們堅定信心、自主創新，發揮新型舉國體制優勢，就一定能夠把‘卡點’轉化為發展的‘支點’。”

院士孫洪波

中科院院士孫洪波，清華大學長聘教授，激光精密制造專家。他在演講中提出，量子技術要實現如半導體般的“小型化與集成化”，必須攻克材料短板，而超快激光精密制造正是這把“破局之劍”。

在后摩爾時代，電子芯片面臨著嚴重的“功耗墻”和“電子瓶頸”，而光子以光速傳輸、無熱損耗、高并行度的特性，成為理想的繼任者。如果說電子芯片是現代信息社會的基石，光子芯片則是通往未來的高速公路。

孫洪波認為，集成電路的成功，客觀上是“老天爺賞飯吃”，把硅給了人類，主觀上是后天努力，開發了制造技術。對光子技術來說，目前沒有一種材料能包打天下，所以更需后天努力。

他的思路是，“以二氧化硅為基礎材料，以超快激光加工為核心工具，進行立體集成，把有源部分靠鍵合、光學信息處理部分靠波導，從而為量子集成器件蹚出一條新路。”

孫洪波團隊研發的“非線性激光制造技術”，可以利用材料不吸收的飛秒激光波段，在透明介質內部進行三維穿透式加工。他們通過原創的“光學遠場誘導近場擊穿”效應，突破了光學衍射極限，實現了橫向精度低于10納米、深寬比超過15000的“超隱形切割”，這一指標較國際現有技術提升了1至2個數量級。

孫洪波說，10納米相當于人類頭發絲直徑的六千分之一。深寬比超過15000，相當于一口一米直徑的井，要向地下鉆1萬5千米深。

怎么理解孫洪波選擇的技術方向？在他和清華大學博士后李臻賾合寫的一篇文章中，有這樣的論述——

制造芯片的核心設備是光刻機。光刻技術雖然強大，卻并非萬能。制造芯片就像蓋樓，需要一層一層地堆疊、曝光、蝕刻，每一層結構本質上都是二維的。然而，光刻光束無法穿透材料深處進行定點加工，且極短波長的光很容易被材料吸收。

有沒有一種能夠無視表面阻隔、深入物質內部且精度能突破衍射極限的“三維雕刻刀”呢？亞10納米激光直寫技術，正是構建真正的三維光子芯片的有力工具。科學家利用激光在光敏材料內部，像3D打印一樣自由地“畫”出光波導。這些波導的直徑極小，且能在三維空間中自由彎曲，甚至像DNA雙螺旋一樣耦合纏繞。這就像是直接在玻璃或晶體內部架設起立體的、多層交錯的“空中立交橋”。未來的超級計算機，可能不再是由無數根銅線連接的龐然大物，而是一塊內部刻滿了三維光路的玻璃立方體，數據在其中以光速穿梭，有望真正實現“光腦”的夢想。

院士丁洪

丁洪，中國科學院院士、上海交通大學李政道研究所副所長。他的演講題目是《拓撲量子計算：通用量子計算的新希望》。

量子世界的“疊加”與“糾纏”等特性，為信息技術的未來帶來了顛覆性的想象空間。丁洪指出，量子計算雖然具備指數級的算力優勢，但核心瓶頸在于量子比特的極端脆弱性。量子比特極其脆弱，如同在狂風中搭建一座精密的沙堡，極易受到環境噪聲的干擾而出錯，而有效的量子糾錯方案又異常復雜且代價高昂。所以他和團隊選擇了一條更具挑戰、但可能是終極方案的道路——拓撲量子計算。

拓撲量子計算是利用物質的整體拓撲性質來保護量子信息，如同為量子比特穿上了一層“防彈衣”，使其對外界微小擾動具有天然的免疫力。在理論上，一旦實現，拓撲量子比特將擁有前所未有的穩定性。

實現這一路徑的關鍵在于尋找“馬約拉納零能模”——一種被稱為“天使粒子”的特殊準粒子。丁洪團隊在鐵基超導材料中已經取得了突破性進展，發現其拓撲能隙比微軟等國際主流方案大50倍。這意味著其抗干擾能力呈指數級增強，這是目前最有希望制備出高質量、穩定拓撲量子比特的物理體系。

當前，全球在超導、光量子、離子阱等多條技術路線上激烈競逐，多路線并行。丁洪的看法是，超導路線勝在操作速度快，中性原子則在比特擴展上占優，拓撲量子計算走的是一條“自容錯”的差異化道路。這條道路假如能夠突破，將像晶體管一樣引發集成電路革命，實現極致的“小型化”。

丁洪還認為，在量子計算這樣的未來產業中，“基礎研究—應用開發—產業化”的傳統線性鏈條已經失效。它更像一個循環迭代、緊密結合的過程，工程化的挑戰會反向推動基礎科學的突破，產業化的需求則會重新定義基礎研究的方向。在這個領域，最前沿的學術，就是最前沿的工程。

科學探索迷人而艱辛，也充滿不確定。這是和成熟產業的巨大分別。丁洪一直研究高溫超導，他說高溫超導現在還是一個世界性難題。一是它的機理還不清楚，常規超導的機理1957年就解決了，但1986年出現的高溫超導打破了常規理論，所以要發展新的理論，現在過去了快40年也沒有看到；第二大挑戰是高溫超導體雖然有高溫、高抗磁性的特征，但如果要應用它，往往需要跟普通金屬一樣具有延展性。金屬線可以加工，可以造成線圈，但高溫超導體是陶瓷材料，繞線圈非常復雜，怎樣解決材料問題，也是個難題。

院士鄂維南

鄂維南，中國科學院院士、上海交通大學人工智能學院首席顧問。他是國際上最早提出“AI for Science”（人工智能驅動的科學研究）概念的科學家。他系統闡述了AI for Science從概念走向規模化落地的關鍵路徑。他認為，AI for Science是中國科技創新歷史上最好的機會，沒有之一。

在鄂維南看來，科研中的一個核心痛點是“維數災難”，即算法的復雜度會隨著變量自由度的增加呈指數級上升，導致科研人員只能處理簡化后的理想問題，與實際應用存在巨大鴻溝。“比如模擬一個復雜材料的性能，需要處理海量變量，傳統算法的計算量大到根本無法落地。”而AI深度學習提供了高效處理復雜數據的工具，讓過去“不可能”的復雜問題變得可能。

過去十幾年，鄂維南帶領學生全力推動的，就是構建中國AI for Science的關鍵基礎設施。目前已初步形成完整體系，包括DeepModeling這樣的開源社區，玻爾·科研空間站、SciMaster這樣的入口級平臺，若干規模化、自動化的實驗裝置，以及以植物星球、材料基因組工程、藥物設計、數字細胞、人類蛋白組計劃、有機合成、智能化儀器設備、民用航天發動機、核聚變等為代表的典型應用場景。一大批年輕人成為骨干力量，許多人都在各自的領域中走在了國際前沿。

玻爾·科研空間站，集圖書館、計算中心、實驗中心、教室功能于一體，已被國內頂尖高校和科研機構廣泛采用。它既是門戶，讓科研人員很方便找到資源；也是超市，讓開發者能便捷部署科研工具；SciMaster，是通用科研智能體，是AI驅動的科學家“大腦”，具備“讀文獻、做計算、做實驗”的全流程自主推理與執行任務能力。北大元培學院兩名學生僅用時一周就基于SciMaster開發出了燃燒仿真智能體，而過去這類工具的研發往往需要數年。

隨著AI for Science的發展，科研范式也從“師傅帶徒弟”的作坊模式向大平臺驅動的“安卓模式”轉變。新模式的基石包括：基于基本原理的模型和算法；高效率、高精度的實驗表征方法；數據庫和知識庫；高效、便捷的算力資源。

2018年，鄂維南鼓勵自己的學生張林峰和孫偉杰成立了深勢科技公司，致力于打造AI科學家及自主進行科學發現的智能系統。該公司去年12月完成了C輪融資，規模超8億元人民幣，融資后估值超60億元。

對AI for Science的現狀與前景，鄂維南說，我們已在復雜的科研場景中打通了一條狹窄的隧道，看見了通往通用人工智能的曙光，未來的任務便是將這條隧道不斷拓寬。

結語

這篇文章包含了許多專業內容，我也在學習，而且只是學習的開始。

在學習中，我被院士們的執著、責任感所感動，也被他們宏大、浪漫的想象力所觸動。

丁洪說，人工智能是地球智慧的第二次飛躍，20萬年前是智慧從猿猴到人腦，現在是從人腦到AI，以后AI看我們的智慧，可能就像我們看貓的智慧。這就是他們思考問題的宏觀尺度，而到了具體執行，又是難以想象的微細和微妙。

“科學家精神不是當苦行僧，科學還是很有趣的。”我從丁洪這句話里體會到了興趣和熱愛的力量。如果把探索未知本身當成意義，也許所有的苦和難，也就不那么苦、不那么難了吧。

中國的前沿科技創新、未來產業創新，有沒有問題呢？有，也不少。比如頂尖人才和大師級人才還少，人才培養和實踐脫節的問題還是大，科技金融生態還不完善，等等。

但是，當我想到中國現任兩院院士就有接近1900人，他們的學生，以及學生的學生，覆蓋了那么多領域，而且大概率比他們更優秀——不少院士今天已經這樣認為。這將是怎樣的一種創新驅動力？未來的諾獎得主，一定會有從中國的實驗室、中國的企業走出來的，可能已經不遠，而且不會少。

最后，我用丁洪院士的一句話作為本文的結束——

“2008年我回國時說，中國未來科學發展將迎來黃金十年。現在看來，在AI的催化下，這個勢頭在持續加速。”

No.6826 原創首發文章｜作者 秦朔

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