◎ 科技日報記者操秀英 劉垠

9月9日上午，由中國科學技術信息研究所、上海市科學學研究所聯合編撰的《未來產業創新的前沿領域》在浦江創新論壇成果發布會上正式發布。報告從政府關注重點、產業發展前景、對經濟社會的全局帶動和重大引領作用等方面，遴選出未來產業創新的五大前沿領域——類腦芯片、量子信息、合成生物學、綠色制氫和區塊鏈。

新一輪科技革命和產業加速變革，新的顛覆性技術不斷涌現，未來產業成為重塑全球創新版圖和經濟格局的重要領域。該報告基于對各國和地區科技政策與研發投入、論文與專利、專家觀點與學術會議資料等科技信息的多維度分析，探討了五大前沿領域的發展態勢、區域研發優勢、技術研發方向和面臨的挑戰。報告研判了中國在五大前沿領域的全球技術定位，并就未來產業的發展提出了策略建議。同時，報告還分析了上海在上述領域的研發基礎，并為上海更好推進未來產業發展提出了發展策略。

此外，報告基于上海市科學學研究所多源數據平臺的智能跟蹤分析，圍繞未來產業的前沿領域就RISC-V（開源指令集架構）、人形機器人、超導等熱點作了發展述評。

會上，中國科學技術信息研究所副所長劉琦巖等專家對報告內容進行解讀。

類腦芯片會達到人腦智能水平并取代人類的工作嗎？劉琦巖表示，類腦芯片取得了重大進展。不過，常用的深度學習加速器類的芯片仍是基于傳統的“馮·諾依曼架構”建立類腦芯片，它主要根據認知計算算法而非神經元組織結構來設計芯片，在精準數值計算上擁有出色能力，也取得了非常顯著的成果。但是，其計算單元與存儲單元分離的架構，限制了它的計算速度和能耗效率。比如AlphaGo在下棋過程中約消耗了1兆瓦的電能，相當于一天約100戶家庭的供電量。相比之下，包含超過1000億個神經元的人腦，消耗的功率僅20瓦。因此，深度學習加速器這種類型的類腦芯片，在諸多方面都不太可能取代人腦。

劉琦巖認為，相比之下，另一種類型的類腦芯片——神經形態芯片是從結構層逼近生物大腦，側重于參照人腦神經元模型及其組織結構來設計芯片結構，其突出特點在于處理感知、認知和決策等復雜問題時，擁有更高的算力密度和能耗效率。

“不過，目前的神經形態芯片還處于粗淺的模仿人腦階段，電腦和人腦在知識的表達、儲存、處理和應用等方面差距較大。加上目前人類對自己大腦的了解并不深入，模仿人腦的工作還處于非常初級的階段。”劉琦巖表示，因此，類腦芯片的研發工作現在只是剛剛起步，更不用說取代人腦。但是，一些重復、高度規范化的工作將會被機器取代，將人類解放出來開展更有創造性的工作。

在談到合成生物學技術有可能帶來的生物安全以及生物倫理等問題時，劉琦巖坦言，合成生物學對人類科技、經濟、社會發展意義重大。但是，合成生物學的不確定性與不可控性的本質特征決定了它在帶給人類變革性受益前景的同時，也存在諸多倫理爭議如用于人類增強目的的“定制嬰兒”，以及生物安全隱患。

在劉琦巖看來，為了有效防范風險，全球各國政府應達成共識，更加關注合成生物學帶來的生物安全隱患，共同建立一套針對合成生物學的生物安保風險的強效、可執行的監管辦法。比如，按照風險的緊急和危害程度擬定評估框架，相關機構采取靈活的生物和化學防御戰略，加強公共衛生基礎設施建設以充分預防潛在的生物攻擊。對于任何合成生物的研究必須滿足規定的安全要求和遵守嚴格的安全程序。建立標準化合成生物元件庫并實施嚴格管控，按生物元件功能，進行生物元件的安全性評級，對于具有安全風險的元件進行標簽設計并限制其信息公開。

原標題：《類腦芯片、量子信息等入選“未來產業創新的前沿領域”》