图｜中国科学院院士、上海交通大学校长丁奎岭谭蔚泓，中国科学院院士、中国科学院杭州医学研究所所长，在致辞中肯定了 TR35 对青年科研人员的巨大鼓舞和职业推动作用。“人不是由于成功而快乐，而是由于快乐而成功。”他认为，做科研必须以快乐的心态，只有具备快乐的心态，科研工作才能更有创造力。
图｜中国科学院院士、中国科学院杭州医学研究所所长谭蔚泓来自《麻省理工科技评论》的执行主编 Niall Firth，在随后的致辞里表达了对中国科技创新的钦佩，尤其是上海作为国家创新中心的重要性。在回顾这本杂志超过百年的历史中，他强调了"TR35"榜单的全球影响力，同时对新晋获奖者表示祝贺，期待见证新一批中国创新者如何定义未来。
图｜《麻省理工科技评论》执行主编 Niall Firth
图｜《麻省理工科技评论》中国联合出版人陈禺杉
图｜《麻省理工科技评论》中国副出版人、水木络绎联合创始人张岚在她的邀请下，3 位往届 TR35 入选者登台致辞，东方空间联合创始人、联席 CEO 姚颂、恩和生物联合创始人兼 CEO 崔好以及天津大学英才教授刘秀云先后上台，延续TR35发布仪式的传统“每人3分钟演讲”的方式，分享了自入选TR35之后这几年的成长与变化，以及接下来的工作目标和期待，给新一届的入选者们带来些启发。作为 TR35 2017 年入选者，姚颂在致辞中对今年的获奖者表示祝贺，并期望更多青年科学家不仅在学术上引领全球，另一方面也能创造出更好的科创环境，通过产业改变世界。
图｜东方空间联合创始人、联席 CEO 姚颂崔好也同样表达了期望，希望他们勇敢地跳出自己的舒适区，将实验室的技术引入产业界。“未来可能需要五年十年的时间，当我们的生活真正被技术改变的时候，我们会为自己的努力而感到自豪。”
图｜恩和生物联合创始人兼 CEO 崔好刘秀云在发言中强调了交流与合作，科学家们可以利用医工结合、多模态监测和无创诊断技术，为人类脑疾病治疗带来新的启发。这种创新与合作的精神，正是 TR35 榜单所认同和鼓励的。
图｜天津大学英才教授刘秀云随后，张岚也分享了过去几年TR35中国和TR35全球评选带来的“我们如何做的更好”的思考，并重磅揭晓2023 年“35 岁以下科技创新 35 人”中国区的入选者名单。他们的创新成果不仅展现了个人的才华，更预示着中国乃至全球科技未来的发展方向。颁奖仪式特别设置，让每位入选者依次接受颁奖，以彰显他们各自的成就。颁奖嘉宾阵容强大，除了评委外，还邀请了往届 TR35 入选者及上海本地的重点高校、科研院所负责人、科技投资机构负责人等，共同为入选者颁发荣誉，TR35 的开放包容和传承精神也在此体现。当新一届入选者走上舞台，从颁奖嘉宾手中接过了象征荣誉的奖杯，在场所有观众和这座城市一起，共同见证了这一刻属于 35 位年轻人的辉煌与璀璨。这些青年才俊的名字开始散发出属于未来的星光。
图｜2023 年 TR35 中国区入选者
图｜中国工程院院士、同济大学副校长童小华“科学是所有技术发展的源头，脱离科学谈技术是不现实的。”鲁白教授说，他所领导的尚思研究院的使命在于推动原创性的基础科学研究。因为没有科学的基础，技术发展就无从谈起。他认为，从这个角度来看，中国已经步入了一个新时代，中国的研究者应当致力于向全人类贡献原始创新和基础研究成果。
图｜上海尚思自然科学研究院院长、清华大学教授鲁白金勤献院长则补充道，转化流程从面上看各个环节是打通了，发明人的激励也比较多，但是本质上什么是核心技术、什么能够转化为生产力，这个过程的专业队伍是远远不够的，这是大学各个机构都需要解决的问题。
图｜北京清华工业开发研究院院长、上海合成生物学创新中心战略发展委员会主席金勤献在展望未来 5-10 年技术领域的前景时，钱旭红院士表示，在 AI 时代，最可能出现的是与 Al 相匹配的新硬件工业。如同电子工业的发展历程，从传统工厂到掌上工厂的转变，最终产生 AI。从这个角度来看，我们今天的一切产业硬件本就不是为 AI 准备的，必将被彻底颠覆。
图｜中国工程院院士、华东师范大学校长钱旭红科技的力量将我们汇聚于此，峰会的第二天，数十位专家、研究者围绕各自的研究领域继续展开讨论，展现了科技前沿的广度和深度。
图｜复旦大学特聘教授、复旦大学人类表型组研究院执行院长田梅随后登台的是华东理工大学特聘教授，生物反应器工程国家重点实验室副主任杨弋，他在发言中探讨了代谢科学及代谢分析方法的广泛影响力，从人类日常生活到重大疾病的发生，再到国家战略和生物产业的发展。他举例称，生物制造中的一个关键要素是高产细胞株，传统筛选方法可能需要数年时间。现在，利用遗传编码荧光传感器这一颠覆性技术，通过流式细胞分选，可在 1 个小时内进行 1000 万次检测，效率是传统代谢分析方法的 3 到 5 个数量级以上，有望将筛选时间从数年大幅缩短至几周。这显示了生物技术变革的巨大潜力。
图｜华东理工大学教授，生物反应器工程国家重点实验室副主任杨弋西湖大学特聘研究员、博士生导师王雅婕在后续的演讲中介绍了团队在生物催化领域的研究进展，强调这是结合了合成生物学、蛋白质工程、化学催化和人工智能的前沿领域，最终希望通过多学科交叉研究，打造高通量酶挖掘改造平台，拓宽酶簇反应类型，解决生物制造产业中限速酶反应性差等问题，实现二氧化碳与氮气到高附加值化合物的合成。她表示，这样的工作需要蛋白质工程、有机合成以及计算机方向研究人员通过跨学科合作的方式才能最终实现。
图｜西湖大学特聘研究员、博士生导师王雅婕中国科学院杭州医学研究所研究员韩达在演讲中分享了 AI for Biology 的话题，其课题组正在利用大模型进行核酸试体设计，最终帮助药物开发。为此，团队正在开发一个可以学习生物基因组进化规律的基座模型、一个主要学习蛋白结构的模型，两者结合实现从头设计核酸试体。韩达相信，在生物大分子的设计和生存上，AI 的能力不可小视。
图｜中国科学院杭州医学研究所研究员韩达在生命科学领域，从实现科研突破到惠及每个普通人，是一个充满挑战而又至关重要的旅程。在这一话题下，大会还邀请了北京清华工业开发研究院副院长、上海合成生物学创新中心理事长兼执行主任付小龙担任圆桌环节主持人并从科研角度、商业角度、未来发展等多方维度与来自上交大、浙大等机构的圆桌嘉宾们共同探讨最前沿的洞见。
图｜付小龙、倪大龙、潘利强、马健、林子奥
图｜复旦大学水系电池研究中心执行主任晁栋梁上海交通大学长聘副教授王洪泽在大会上分享了其团队在金属 3D 打印技术方面的进步，这项技术将引导一场制造行业的工业革命。展望未来，他表示，3D 打印技术如何在更多行业实现批量化应用、是否有潜力在未来替代传统制造技术、以及如何与 AI 实现更深度结合，这都是需要探讨和精进的话题。
图｜上海交通大学长聘副教授王洪泽话题聚焦人工智能芯片的算力环节，清华大学材料学院副教授，北京市集成电路高精尖创新中心研究员王琛在分享中表示，算力的提升已经成为焦点问题，1% 的算力增长对应的是 1.8% 的 GDP 提升。在支撑芯片技术迭代创新的工艺、材料、集成、器件、架构和生态六个方面里，工艺和材料短期潜力有限，但架构和集成领域仍有巨大的发展空间，比如架构上可以在数据流、可重构、存算一体方面进行质的提升，集成方面晶圆级芯片、3D封装方兴未艾，未来技术变革需要产业界和学术界的更多深度合作，共同探索清晰的后摩尔技术路径。“各种技术之间并非相互排斥，而是可以通过耦合或叠加实现协同效应。”王琛说。
图｜清华大学材料学院副教授，北京市集成电路高精尖创新中心研究员王琛材料和能源在现代社会的基石作用体现在，每一次突破都为我们带来了无限的可能性，持续塑造着我们的未来世界。如何在材料和能源领域持续获得突破，推动这个时代的生产力革命？随后的圆桌讨论提供了一种解答。
图｜戴庆、林翰、龚鸣
图｜复旦大学计算机学院教授、MOSS 大模型负责人邱锡鹏上海交通大学副教授诸葛群碧则在分享中指出，光通信作为 AI 基础设施的重要组成部分，正在经历由 AI 需求驱动的快速发展。随着 AI 大模型基于 scaling law 持续发展，模型训练所需要的能耗快速增加。如何构建更低能耗的基础设施来训练 AI？光通信是其中一个重要环节。他认为，在不久的未来，数据中心将广泛应用 T 比特级光互联和光电混合交换，助力超大规模的模型训练。同时，基于光网络的多数据中心联合训练将成为下一阶段的重要发展方向。此外，他表示整个产业还需要重新思考和发明包括芯片、系统、算法在内的一系列技术，通过根技术创新和跨层交叉融合创新实现行业变革。
图｜上海交通大学副教授诸葛群碧在围绕着“智能”全面展开的圆桌对话环节里，《麻省理工科技评论》中国联合出版人陈禺杉担任主持人，三位嘉宾分别为曦智科技创始人兼首席执行官沈亦晨、北京交通大学教授魏云超、上海交通大学副教授诸葛群碧，他们分别来自业界和学界、研究重点有算力也有算法，论坛内容因视角不同而变得更加精彩。
图｜陈禺杉、沈亦晨、魏云超、诸葛群碧曦智科技创始人兼首席执行官沈亦晨表示，从集成电路的角度看算力行业的发展，不只是人工智能领域，非人工智能的计算需求也在快速增长。目前，各类计算任务都在不同程度上融入了人工智能技术。沈亦晨表示，曦智科技开发的许多芯片不仅服务于人工智能，还广泛应用于其他的计算场景，比如金融定价，组合优化，控制系统等领域。此外，大模型在未来可能不会保持当前的形态，算力的提升有助于开发更聪明的 AI 系统，反过来也可以参与到集成电路的设计工作中，形成有趣的正向循环。北京交通大学教授魏云超从高校研究者的角度出发，多模态大模型和大语言模型受到行业广泛关注之后，公司和高校的研究形成了有趣的划分。企业致力于开发更强大的基础模型，更多高校团队则专注于探索有趣的研究课题和算法。魏云超团队做的工作之一是探索像素级理解与大语言模型的结合，将大语言模型的推理能力赋予视觉感知任务。这种结合与具身智能和视觉感知领域有着非常紧密的联系。对于 AI 与行业融合相关的话题，上海交通大学副教授诸葛群碧表示，团队正在利用 AI 来辅助开展实验研究，在大量的数据中挖掘出人类尚未发现的规律，尝试让 AI 自主设计和优化实验方案等方式，大幅提升研究效率。他强调，AI for Science，未来在各个领域都有巨大的发展空间。
图｜华东理工大学长江学者特聘教授；上海生物制造产业技术协同创新中心主任；百福安生物创始人：许建和中国科学院上海微系统与信息技术研究所研究员尤立星以低温与超导技术研究为例，探讨了交叉学科的话题，他表示，低温这个要素为电子技术的未来带来了无限可能，印证了交叉学科的广泛前景。在这个知识爆炸的时代，不同领域的知识量都非常庞大，需要我们进行广泛的跨领域学习，最终导向很多颠覆性技术。同时他表示，颠覆性技术并不直接意味着市场的颠覆，因此，我们仍需脚踏实地，同时怀揣远大理想，致力于实际工作。
图｜中国科学院上海微系统与信息技术研究所研究员尤立星剖析学科交叉话题，大会还邀请到了复旦大学光电研究院研究员宋恩名、清华大学航天航空学院副教授眭亚楠、复旦大学微电子学院教授季力，共三位嘉宾，以及华东师范大学二级教授姜雪峰作为主持，通过跨学科的对话，激发新的思考和创造力。华东师范大学二级教授姜雪峰表示，就像交叉学科带来的融合与多样性，TR35 提供了一个促进国内外、学科间以及产业与学术界交流的平台。他认为，当人才交流变得立体化、纵横交错时，学科交叉已经超越了学术层面，扩展到了产业与学术的融合、跨领域的互动，以及跨越地域和时间轴的多维交叉，为我们带来了不同维度的灵感和启发。复旦大学光电研究院研究员宋恩名以自己从事的植入式脑机接口领域的工作为例，强调了这一前沿学科对交叉合作的需求。其团队的专长在于植入端的电极部分，而随后的工作涉及芯片、运算、类脑智能算法等多个方面，需要与不同领域的专家进行合作。这种交叉合作对于推动学科进展带来了丰富的可能性。学科交叉同样需要解决隔阂的问题。清华大学航天航空学院副教授眭亚楠表示，不同学科间合作时，存在语言体系和激励制度的差异，例如，同一个词语在不同学科领域的涵义可能会不同。有的领域如临床医学，首先需要确保安全性和有效性；而在很多科学技术领域，人们往往追求高效和单点突破，成百上千次的实验中只要有一次成功，即能实现突破。所以人工智能目前最成功的应用场景也是那些对单次失效不敏感、对安全性要求不高的领域。这些差异都需要被考虑。
图｜姜雪峰、宋恩名、眭亚楠、季力复旦大学微电子学院教授季力在交叉领域有丰富的经历，由于在前科研生涯的起点就选择了高度交叉的课题，对交叉学科的概念有着较早的接触和深刻的理解。他认为，如果为了交叉而进行交叉，可能会失去深入自己主要兴趣领域的机会，“科研更多地需要兴趣驱动。”他强调，科研需要回归初心，从兴趣出发，这样才能在科研道路上走得更远、更深、更广。
盛会落幕，我们不仅共同回顾了生命科学的奥秘、能源材料的革新，还展望了人工智能的无限前景，以及跨学科融合的未来蓝图。这两天的旅程中，我们携手年轻的科学家们，探索未知，解锁未知。*博客内容为网友个人发布，仅代表博主个人观点，如有侵权请联系工作人员删除。
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