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2026大湾区科学论坛主论坛在广州南沙举行 |
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粤港澳大湾区产业科技成果对接会现场设置的专项展 |
文/羊城晚报记者 李钢 张小悦 曹子味 杨进怡 图/羊城晚报记者 梁喻 邓鼎园 11月1日，2026大湾区科学论坛主论坛在广州南沙举办。包括两位诺奖得主在内的8位嘉宾，围绕各自领域发表主旨演讲。 诺奖得主分享科研经历 2026年诺贝尔生理学或医学奖得主、德国维尔茨堡大学教授、广州大学荣誉教授格奥尔格·纳格尔（Georg Nagel）在主旨演讲中分享了自己的科研以及获奖经历。 “中国的发展给我留下了深刻的印象，尤其是这里（广州）。”在演讲之初，纳格尔表达了对大湾区经济、社会发展情况的赞许。 纳格尔说，光遗传学的诞生体现了基础研究的价值。“我并不是一名脑科学家，但光遗传学对脑科学产生了重要影响。”纳格尔表示，基础研究有时会在机缘巧合中催生一项新技术，不仅极大推动神经科学发展，也可能拓展至更多应用领域。 “我的诺贝尔奖之旅，在很早的时候就开始了。”2016年诺贝尔物理学奖获得者、美国布朗大学教授约翰·迈克尔·科斯特里兹（John Michael Kosterlitz）现场讲述了自己的成长故事。 “我的学术生涯开始得很顺利，但后来因为热衷攀岩而有所停滞。”科斯特里兹以轻松幽默的语言，从自己的成长经历及对攀岩运动的热爱谈起，分享自身爱好与物理学研究之间的共通性。 在介绍物理学的专业知识之前，科斯特里兹专门提到了攀岩带来的改变。他表示，攀岩让他更加了解自己，也让他学会如何应对风险。 强流重离子加速器实现国际领先 “我国强流重离子加速器已实现了国际领先。”中国科学院院士、中国科学院近代物理研究所研究员、先进能源科学与技术广东省实验室主任詹文龙重点讲解了在广东惠州建成的国家重大科技基础设施——强流重离子加速器。“目前我们调出来的指标，比国际上最好的指标还要高出半个数量级。” 詹文龙还介绍了国产新一代医用重离子加速器首台示范装置。据悉，该装置落户惠州，已装备完成进入调试阶段，预计在2026年年底投入临床使用。 人工智能重塑数学研究 香港中文大学（深圳）副校长、深圳市大数据研究院院长、中国工程院外籍院士罗智泉则提到AI大模型对于数学研究的影响。 “AI可以大幅度加快科研工作，譬如在证明数学猜想上，AI可以一次性完成数几百个猜想。虽然不一定完全对，至少效率是大幅度提升了。”罗智泉说，AI证明数学猜想让他数学界的朋友感到紧张。 “我的专业应用数学也面临同样的挑战，但是现在大模型的数学建模表现不理想。”罗智泉透露，他们团队正在研究这个问题，一旦突破，这类模型将为国民经济发展注入强大动力。 “作为国际资本的‘翻译器’，港投现在的引资比率超过1比8。也就是说，每1元投资，可撬动超过8元的长期资本跟投。”香港投资管理有限公司行政总裁陈家齐表示，“截至目前，我们已投资超250个项目。超70%的资本投向早期和增长期企业，说明了我们对投早、投小、投长期、投硬科技的坚定支持。” 陈家齐在演讲中亮出了成绩单，“在2025年，港投的投资收入超64亿港元，同比增长175%。约11家企业已经上市，还有超30家企业已经在香港申请或筹备在2026年上市”。 探寻人形机器人落地门槛 “我们今天谈论人工智能，大家最关心的是模型、芯片、算力。但再往底层看，真正的瓶颈是电力。”南方科技大学副教授、第八届科学探索奖获得者陈卓昱分享了高温超导材料如何连接基础科学与未来能源。 陈卓昱在现场列出了一组对比数据：当前的人工智能机器人虽然拥有千万个神经元，但智力水平（IQ）大概只有10，能耗却高达10千瓦；相比之下，拥有百亿个神经元的人类大脑，智力水平（IQ）可达150，能耗却仅有10瓦。两者能耗差距达千倍。 陈卓昱指出，破局的关键在于改变计算架构。传统的冯·诺依曼架构并非真正的神经网络，而是在通用硬件上间接模拟，这会产生大量调度耗能。而“超导神经形态计算”则尝试用物理器件直接实现神经功能，免去了这部分耗能，有望实现整体的低能耗。 “只有达到了80%，工厂才会接受机器人进入到产线。”乐聚智能（深圳）股份有限公司董事长冷晓琨谈到人形机器人的落地时，给出了一个具体的门槛。他提到，人形机器人训练要分阶段走，预训练阶段以仿真数据为主，模型泛化能力强，但成功率仅为40%至50%；进入后训练阶段，用训练场数据训练垂域模型，成功率约80%；再进入工厂实景实训、真机数据回流，推动机器人的实际生产效率达到95%左右。
