一、俄罗斯将于2021年开始部署卫星互联网
科技战略
美国国家科学基金会为量子技术、海洋和新能源领域的中型基础设施项目投资1.25亿美元
据美国国家科学基金会（NSF）网站10月29日消息，NSF为推动量子技术、海洋和新能源领域的突破性科学研究，为3个中型基础设施项目投资1.25亿美元，用于更新设备、仪器以及培训研究人员。这三个项目分别为：一是康奈尔大学的高能同步加速器，其发射的高磁场光束线有助于了解材料的量子特性，推动量子感测和量子计算的发展。二是蒙特利湾水族馆研究所的全球海洋生物地球化学阵列，该阵列是由500个机器人传感器浮标组成的网络，可以收集海洋化学和生物学数据，有助于监测并改善海洋健康。三是加利福尼亚大学圣地亚哥分校的分布式能源网络测试基础设施，有助于推动可再生和分布式能源用于未来的电网。
美国防部发布《电磁频谱优势战略》，旨在保持全域优势
据国防科技要闻11月2日消息，美国防部发布2020年版《电磁频谱优势战略》，旨在协调美国防部全部电磁频谱（EMS）资源、能力和行动，解决电磁频谱作战环境复杂性的问题，确保国家安全，兼顾经济繁荣。该战略提出将电磁频谱管理和电磁战整合为统一的电磁频谱作战系统、使商业EMS准入要求符合国家安全利益等5项指导原则。该战略还提出开发卓越的EMS能力，建设敏捷且一体化的EMS基础设施，全面做好EMS作战的准备，为获取EMS优势建立持久的合作伙伴关系，以及建立有效的EMS管理体系等5个战略目标。美国防部将在未来几个月围绕此战略制定实施计划。
美国战略和预算评估中心发布《选择性披露：长期竞争的战略方法》报告
据CSBA官网11月2日消息，美国战略和预算评估中心（CSBA）发布《选择性披露：长期竞争的战略方法》报告。报告指出应将选择性信息披露作为重要的美国防战略要素，分析了信息在长期竞争中的作用，概述了标准程序、机密程序及选择性披露等3种信息披露框架，讨论了公开或隐瞒信息的标准，提出对未来研究和行动的建议。报告指出，特定的信息披露有隐藏实力、威慑及误导等作用，需考虑竞争对手的目标、偏好、反应速度和潜在响应，以及关键技术和能力在启动、部署、应用等不同时间阶段。可揭示信息包括已开发和部署的能力、新颖操作概念、尚不存在的能力及已过时能力等，以提高对手对美国的军事效能评估，增加不确定性从而扰乱对手计划，增加对手的研究成本。报告认为，从以下三个方面进行信息披露将可能有利于美国的长期竞争：一是使对手相信其有实现关键目标的强大能力，从而提高防御复杂度；二是使对手重视内部关键目标防御，从而将力量和投资从周边地区转移至本土防御；三是使对手担心其核威慑力量的安全性，从而将投资从常规部队转移到核威慑力量等。
信息
巴西政府宣布启动国家人工智能创新网络
据ZDNet网11月2日消息，巴西政府已宣布启动针对人工智能（AI）的国家创新网络，该网络旨在提高巴西国内公司的生产能力和竞争力。该网络由巴西科技创新部（MCTI）和巴西工业研究与创新公司（EMBRAPII）共同合作创建。巴西政府将在未来5年内拨款约1200万美元，用于加强对AI研究机构的扶持，促进其开发和创新能力的发展。该创新网络还将促进私营部门不同组织间的合作、推动大企业与初创企业合作，以带动汽车行业、农业等行业的AI发展。
美国一网络安全企业称2020年全球数据泄露数量超360亿条
据E安全11月3日消息，美国网络安全企业“Risk Based Security”在其2020年第三季度数据泄露速览报告中称，2020年全球数据泄露数量已超360亿条。该报告是根据全球各类公开信息、报告和新闻报道汇编而成，其中汇总的数据来源于网络攻击、服务器配置错误等事件导致的信息泄露。报告称，第三季度共有6次公开的严重数据泄露事件，共泄露80亿条数据，占全年泄露数据总数的22%以上；医疗行业受网络攻击影响最大，该行业遭遇的入侵事件占入侵事件总数的11.5%。
生物
奥地利研究人员开发出突破性技术CRISPR-LICHT
据生物通公众号11月2日消息，奥地利科学院分子生物技术研究所的研究人员开发出突破性技术CRISPR-LICHT，该技术可在人体组织中并行分析数百个基因。该技术基于CRISPR-Cas9技术和双条形码法的结合，将一个引导RNA和一个遗传条形码添加到用于培育类器官细胞的基因组中的一段DNA中，从而可以看到每个类器官的整个细胞谱系，并能计算每个起始细胞产生的细胞数量。该技术被称为异质组织细胞分辨率的CRIPSR谱系追踪（CRISPR-LICHT），可使科学家们筛选出所有可能与疾病有关的基因。相关研究成果发表于《科学》期刊。
美国兰德公司发布《可穿戴传感器技术及其在执法中的潜在应用》报告
据RAND官网11月2日消息，美国兰德公司发布《可穿戴传感器技术及其在执法中的潜在应用》报告，表明可利用可穿戴传感器技术（WST）识别高优先级需求以改善官员的安全和健康。报告指出，目前的WST还未充分开发，无法用于整体的执法目的。尽管商业设备价格低廉且便携，但其缺乏通知和支持决策所需的准确性和精确性。因此，短期重点是使WST更适用于执法部门，让执法部门参与开发WST，并制定管理和监测数据的政策。报告建议，应向官员们介绍WST的多种用途和目的；进行试点测试，并收集经验反馈；开发有序或分阶段的方法，对经验证的WST进行实地评估；建立个人基准，以解决个人间的差异；对数据采用端到端的加密；为WST用户制定关于解释数据和度量标准的指导和教育。
美国科学家首次揭示细胞自我修复的分子机制
据生物谷公众号11月2日消息，美国芝加哥大学等机构的科学家首次揭示了细胞中自我修复的分子机制。所有细胞都拥有肌动蛋白细胞骨架，其对细胞的迁移、生长、伸展等过程至关重要。当细胞破裂时，人类基因组中编码的70多种LIM结构域蛋白会快速检测损伤并聚集在患处，与肌动蛋白丝的拉伸构象直接结合，使过度拉伸的细胞开启自我修复反应。该研究揭示了细胞内的特殊蛋白质是如何检测到驱动力量并开启修复的过程。
能源
著名核能专家发布《2020年全球核能报告》
据能源跳动11月3日消息，《世界核工业状况报告》主要作者、著名核能专家施奈德(Mycle Schneider)发布《2020年全球核能报告》，报告围绕五个关键议题进行讨论。一是详细对COVID-19的流行对核部门的影响以及运营商和监管机构的反应提供初步的国际评估。报告认为对COVID-19危机的安全和安保影响的深入评估不能仅局限于过去几个月，而且应该着眼在未来几年，因为大修计划将在未来至少两年内受到影响。二是中东的核电。报告认为随着阿拉伯世界第一座核反应堆在阿拉伯联合酋长国的启动，现在是分析该地区能源政策和核电作用的适当时机。三是本报告深入讨论了主要的七个重点国家的核能发展情况。四是福岛核电站的状况分析。随着越来越多的核设施或达到预定的使用寿命，或由于经济状况恶化而关闭，它们的退役正成为一个关键的挑战。五是可再生能源与核能的对比，可再生能源的部署和发电比核能部门更好地抵御了COVID-19大流行的影响。
阿根廷投资51亿美元提振页岩业
据国际能源参考11月3日消息，阿根廷政府出台“未来四年页岩产业财政刺激计划”，该计划将为阿根廷本土页岩气以及常规天然气开发提供补贴。阿根廷政府预计将在2021年投入15亿美元，此后每年将至少投入10亿美元，为参与本土页岩开发的企业提供补贴。据悉，阿根廷本土的Vaca Muerta资源区为全球第二大页岩气藏区域。多年来，阿根廷政府为这一区域的开发已提供了多项支持政策。然而，由于近年来全球天然气供应多处于过剩状态，低迷的天然气价严重打击了企业开发的积极性，同时，该地区管道建设受限，开发成本高企，导致该地区天然气产量始终在低位徘徊。今年以来，新冠肺炎疫情的蔓延则进一步放缓了该地区页岩气开发的步伐。阿根廷能源部长Dario Martinez表示，新的政策将为Vaca Muerta地区吸引超过50亿美元的投资，从而为上述问题带来转机。
俄将建造三艘全球动力最强的核动力破冰船
据中国核网11月2日消息，俄罗斯总统已签署一项有关俄罗斯联邦2035年前北极地区发展与确保国家安全战略的命令。根据命令，俄罗斯为开发北极将建造3艘“10510型”全球动力最强的破冰船，以及5艘“22220型”破冰船。“10510型”为全球最强的核动力破冰船，将用于保障北方海路全年通航。其动力为12万千瓦，航速22节，长209米，宽47.7米，破冰厚度4米，排水量近7万吨。“22220型”核动力破冰船为全球最大的破冰船，用于保障俄罗斯在北极的领导地位。船长173.3米，宽34米，排水量3.34万吨。该破冰船能够在北极为船队领航，破冰厚度可达三米。
海洋
土耳其公布首型武装无人快艇，可用于执行情报、监视、侦察及水面作战等任务
据国防科技要闻11月3日消息，土耳其近期公布首型武装无人快艇“ULAQ”。该艇由先进的复合材料制成，航程400km，速度65km/h，有昼夜可视及加密通信能力，可在移动车辆和指挥部或海上平台（如航母、护卫舰）进行操控，用于执行情报、监视、侦察、水面作战、非对称作战、护航及战略基础设施保护等任务。该艇设计已于8月完成，目前刚完成结构建造，计划在舾装完成后于12月投入地中海水域。
美国麻省理工学院开发出无需电池的水下导航系统
据cnBeta网11月3日消息，美国麻省理工学院研究人员开发了一种新的导航系统，该系统无需电池就可在水下进行导航。新系统的工作原理是采用压电材料，这些材料在受到机械应力时，就会产生电荷。随后，研究人员创造了一种方法，让这些传感器将声波信息转化为二进制代码，以测量周围海洋的温度或盐分含量等。研究人员称，新系统以及基于相同技术的未来系统可以更好地绘制海底地图，并进行各种自动监测和海底导航。
航空
美军印太司令部进行“先进作战管理系统”第三次演示验证
据航空简报11月2日消息，美空军在印太司令部举行的“英勇盾牌”（Valiant Shield）军事演习中对“先进作战管理系统”（ABMS）进行了第三次演示验证。此次演示验证充分展示了ABMS系统对战场基础设施状态、决策指挥行为的支撑作用。据悉，此次军事演习是ABMS系统首次在美国本土之外的作战司令部进行测试验证。
美国平流层公司计划于2021年对高超声速飞行试验平台开展测试
据微视航天11月3日消息，美国平流层公司正在对Talon-A和Talon-Z高超声速飞行试验平台进行研发，并计划于2021年对其开展飞行测试。Talon-A是一种完全可重复使用的自主液体火箭动力飞行器，长8.5米，翼展约3.4米，既能自主水平着陆，又能借助自身动力水平起飞，用于测试飞行速度达6马赫的高超声速装备。Talon－Z重约29吨，最大飞行高度152.4千米，最大射程1481千米，飞行速度10马赫。
航天
俄罗斯将于2021年开始部署卫星互联网
据卫星界11月2日消息，俄联邦航天局局长罗戈津宣布，俄罗斯计划于2021年起开始着手实施“球体”(Sfera)计划，将打造由640颗卫星组成的卫星星座。该星座将由多种类型卫星组成，可提供定位、雷达探测及通信服务等功能。同时，该星座将可为北海等偏远地区提供网络通信服务。
美国SpaceX公司首席执行官马斯克称，“星链”网络服务有望于2021年中期进入印度市场
据TechWeb网11月3日消息，美国SpaceX公司首席执行官马斯克在社交网络上表示，“星链”网络服务有望于2020年中期进入印度市场。据美国网速测试统计公司Ookla的最新数据显示，“星链”网络服务的试用速度已突破160Mbps，超过美国95%的宽带连接。目前，SpaceX公司已发射了近900颗“星链”卫星，可为美国西北地区提供初步网络服务。
新材料
欧洲航天局正在研究能够抵挡月球尘埃的新材料
据新华社11月3日消息，欧洲航天局正在研究能够抵挡月球尘埃的新材料。相关人员称，新材料不会是某种单一材料，而是某种创新型分层材料，但成分待定。目前，研究人员正利用一种名为EAC-1A的人工材料模拟月球尘埃对物质的磨蚀作用。研究人员希望确保太空服的密封处、所用橡胶和任何接头都不会因宇航员在月球上行走而被过度堵塞或损坏。据报道，欧洲航天局目前正与法国科梅克斯公司、德国纺织和纤维研究所以及民间科学组织奥地利太空论坛等合作伙伴讨论此事。
先进制造
迪士尼研发出首款无皮肤机器人，能够做出眨眼以及其他微表情
据环球网11月2日消息，迪士尼与伊利诺伊大学香槟分校、加州理工大学合作，联合研发出了一款无皮肤机器人，该机器人能够模仿人类的面部动作，做出快速眨眼、凝视、摇头等微表情。机器人胸部的传感器能够指导机器人与人类进行交互，使其眼球运动从直接停留凝视转变为微微上下移动，模仿人类真实眼神。迪士尼一直致力于研发逼真的类人机器人，并计划将这项技术用于打造旗下主题乐园的动画人物。该机器人的问世也反映了未来机器人研发的精细化趋势。
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由国际技术经济研究所整编
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研究所简介
国际技术经济研究所（IITE）成立于1985年11月，是隶属于国务院发展研究中心的非营利性研究机构，主要职能是研究我国经济、科技社会发展中的重大政策性、战略性、前瞻性问题，跟踪和分析世界科技、经济发展态势，为中央和有关部委提供决策咨询服务。“全球技术地图”为国际技术经济研究所官方微信账号，致力于向公众传递前沿技术资讯和科技创新洞见。
地址：北京市海淀区小南庄20号楼A座
电话：010-82635522
微信：iite_er
二、估分选大学(估分选大学系统2021)
今天小编辑给各位分享估分选大学的知识，其中也会对估分选大学系统2021分析解答，如果能解决你想了解的问题，关注本站哦。
高考后估分重要吗？想选一个好大学，有哪些需要注意的？
高考后估分重要吗？很多人觉得，报志愿都是在成绩出来后才开始，高考后不好好放松一下，却浪费时间去估分，是不是太多余了呢？
高考后估分重要吗？有估分的必要吗？
小水记得当初我在高考的时候都是估分之后填报志愿，不过那都是老黄历了，如今可比那时候人性化。成绩下来之后，可以参考去年或者历年的学校最低投档线报考大学，所以，滑档的现象非常少了。那么，成绩下来才开始填报志愿，有必要再估分吗？
答案是肯定的！估分是为了什么呢？是为了预知自己的高考成绩。每年的高考成绩公布时间都不太一样，大都是在考完的六月下旬。然而从成绩下达到填报志愿只有短短的几天时间，如果没有最好充足的准备时间，想选一个好大学是非常困难的。很多时候，因为忙乱，没有考虑和查清楚，本该报一个好大学的却选了一个很差的学校，这样太得不偿失了！孩子十年寒窗的辛苦就这样白白浪费，太可惜了！
高考后估分重要吗？想选一个好大学，这3点你不能做错！
高考后估分的必要性毋容置疑，而考生想选一个好大学，通过估分可以提前筛选学校。然后多花一点时间研究大学里该学什么专业，这样心中有底之后，成绩下来也能减少报考失误。想选一个好大学，这3点你不能做错！
01、估分态度要端正，合理的估分
估分是很重要的一件事，应该认真对待。网上有很多估分的方法，小水专门也写了一篇，大家也可以参照，只要关注后找到最近发布的文章里查看就好，按照小水的估分方法，单门误差可以控制在五分之内。如果分估少了或者估多了，这就丧失了估分的意义！估出的分数毫无参考价值，那就没必要做这个事情了。
02、切忌目标大学不清楚，锁定目标院校
分数大概清楚以后，对比以往的分数线就可以大约的知道自己可以上哪些学校。锁定目标院校，选几个中意的学校进行了解，这样到时候填志愿可以做到心中有数。
03、报考特殊专业的考生，锁定目标专业
都说选专业就像选对象，今后一生大致就从事这份职业了。所以大学里选专业非常重要，而一些学校的特殊专业有一些特殊的要求，感兴趣的同学可以多关注这方便的信息。
估分的时间很充足，做好准备之后就别多了解院校信息，这样报考的时候也不会手忙脚乱。高考后估分有多重要？孩子十年寒窗的辛苦别被你浪费了！
高考怎么估分选大学啊？
其实高考这一般看排名就行，招生人数一般变化不大，所以名次更有参考价值。分数这个东西我不是很懂，每年不一样，根据题的难易程度，分数的分布情况也不同。
比如根据往年的录取分数，对照相关资料上的5分一档的排名，就可以大概知道录取的最低名次了，我觉得是相对比较准的。分数每年没有太多可比性。
供参考。
估分对于高考考生有多重要？估分后如何选择自己将要报名的学校？
提前估分的作用在于能够帮助考生提前知晓自己的高考成绩，虽然平时的时候考生们也有过考试，但是高考的成绩有时会跟我们平常的考试成绩有所出入，所以为了慎重起见，还是应该自己估一下分数。一定要放松，不要对自己要求这么严格，只要不出什么意外，你就会得到意想不到的结果。高考的题目的确比平时简单一点，相信自己。
高考完之后，考生和家长很快将面临一个重要的选择：那就是志愿的填报！“分数是地基，凭据就是志愿，如果你在考试中表现出色，你就应该表现出色”！父母和考生很难第一次参加填报志愿。因此，家长和考生不应该浪费高考结果公布前的这10天，客观评估，进行学校的抉择，为填志愿做准备。
在取得成绩之前有一个重要的环节，那就是“评估”。到时候，所有题目的答案都会公布，班主任会把学生叫回学校，给他们一个答案，给出他们自己的“评价”。有些学生的估分很高。有些学生估计很低，每一科都有每一科的不同，“估分”只是根据一个人自己的答案来评估他的分数，但是有些答案是模糊的，其中选择题就是这样，这些答案可能会在考场上被更改或遗忘。此外，文科和理科之间存在差距。文科有更多的主观问题，理科有更多的客观问题。例如，中文诗歌和句子的分析、阅读和写作可能与答案不完全一致，所以我不知道我能得到多少分，但我只能粗略地估计一下。
不重要，没有实际意义，而且会加深考生的负担。首先需要关注一下大学的主打专业，看是不是想要报名的科目。其次，不用一味追求名牌大学，要查看符合自己想要报考的科目是否是在该大学中占优势的专业。
三、2021那些事儿|细数信息技术4大领域
2021年，信息技术发展突飞猛进。人工智能、大数据、开源、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）……每个领域的发展几乎都可圈可点。
在人工智能领域，人工智能的语言大模型、图文大模型乃至多模态大模型的基本能力已得到了充分展现。例如，阿里巴巴达摩院公布多模态大模型M6最新进展，参数从万亿跃迁至10万亿；鹏城实验室与百度联合发布全球首个知识增强千亿大模型——鹏城—百度·文心，参数规模达到2600亿。
不仅如此，人工智能与其他科学领域的交叉融合也擦出火花。在《科学》近日公布的2021年度科学突破榜单上，AlphaFold和RoseTTA-fold两种基于人工智能预测蛋白质结构的技术位列榜首。
在人机交互领域，扎克伯格将Facebook公司更名为“Meta”时，特斯拉和SpaceX首席执行官埃隆·马斯克则将注意力放在脑机接口上。马斯克认为脑机接口装置将更有可能改变世界，帮助四肢瘫痪或有身体缺陷的人更好地生活和工作，“复杂的脑机接口装置可以让你完全沉浸在虚拟现实中”。此外，今年5月，斯坦福大学开发出一套皮质内脑机接口系统，可以从运动皮层的神经活动中解码瘫痪患者想象中的手写动作，并将其转换为文本。
在超算领域，最值得一提的是，今年11月，我国超算应用团队凭借“超大规模量子随机电路实时模拟”成果斩获国际高性能计算应用领域的最高奖项“戈登贝尔奖”。
在开源方面，RISC-V开源指令集及其生态快速崛起；由华为公司牵头，中国科学院软件研究所、麒麟软件等参与的openEuler操作系统开源社区业已汇聚了7000名活跃开发者，完成8000多个自主维护的开源软件包，催生了10多家厂商的商业发行版……
回望2021年，信息技术版邀请业内专家梳理上述四个领域的发展脉络，展望未来发展趋势。
作者张双虎
AlphaFold或是2021年人工智能（AI）领域的“一哥”。
近日，《科学》杂志公布了 2021年度科学突破榜单，AlphaFold和 RoseTTA-fold两种基于人工智能预测蛋白质结构的技术位列榜首。
此前几天，由中国工程院院刊评选的“2021全球十大工程成就（近5年全球实践验证有效、有全球影响力的工程科学和技术重大成果）”中，AlphaGo和AlphaFold亦榜上有名。
在接受《中国科学报》采访时，数位专家回望今年人工智能领域取得的成就时，均谈到了AlphaFold。
“面向科学发现的AlphaFold和中国正在构建的人工智能发展生态不能不说。”浙江大学人工智能研究所所长吴飞对《中国科学报》说。
中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室研究员王金桥则提名“用AI进行新冠诊断”“人工智能与生物、制药、材料等科学融合（AI for Science）”和“三模态大模型紫东太初”。
在医学领域，AI识别咳嗽声早已用于肺炎、哮喘、阿尔茨海默氏症等疾病检测。美国麻省理工学院研究人员研发出可以通过分析咳嗽录音识别新冠患者的AI模型，识别出新冠患者咳嗽的准确率为98.5％，其中识别无症状感染者的准确度高达100％。日前，有报道称该模型已用于识别奥密克戎病毒。
“紫东太初首次实现了图—文—音语义统一表达，兼具跨模态理解和生成能力。”王金桥说，“目前与新华社共同发布的‘全媒体多模态大模型研发计划’，实现对全媒体数据理解与生成的统一建模，打造全栈国产化媒体人工智能平台，已探索性地应用于纺织业和汽车行业质检等场景。”
12月7日，科技部官网公布3份函件，支持哈尔滨、沈阳、郑州3地建设国家新一代人工智能创新发展试验区。至此，我国已经有18个国家新一代人工智能创新发展试验区，这将引领带动中国人工智能创新发展。
“我国正在推动人工智能生态发展，构建良好生态。”吴飞说，“目前已有15个国家新一代人工智能开发创新平台、18个国家新一代人工智能创新发展试验区、8个人工智能创新应用先导区和高等学校设置的人工智能本科专业和交叉学科等人才培养载体。”
“一是大模型，二是人工智能和基础学科的结合。”孙茂松对《中国科学报》说，“语言大模型、图文大模型乃至多模态大模型的基本能力已得到了充分展现，确定了它作为智能信息处理基础软设施的地位。同时，它并非简单地扩大规模，而是对数字资源整合能力和计算能力都提出了挑战。虽然它的局限性也很明显，但它所表现出的某些‘奇特’性质（如少样本学习、深度双下降、基于提示的任务调整等），使学者产生了超大参数规模或会引发质变的期待，从而为新的突破埋下了伏笔。”
今年，人工智能领域从“大炼模型”走向“炼大模型”阶段，从千亿量级到万亿量级，在大模型领域，似乎没有最大，只有更大。
3月，北京智源人工智能研究院发布我国首个超大规模人工智能模型“悟道1.0”。6月，智源就改写了自己的纪录，发布悟道2.0，参数规模达到1.75万亿；9月,浪潮人工智能研究院推出了中文巨量语言模型——源 1.0，参数量达2457亿；11月，阿里巴巴达摩院公布多模态大模型 M6最新进展，参数从万亿跃迁至 10万亿；12月，鹏城实验室与百度联合发布全球首个知识增强千亿大模型——鹏城—百度·文心，参数规模达到2600亿。
与此相应，最近快手和苏黎世联邦理工学院提出了一个新的推荐系统Persia，最高支持100万亿级参数的模型训练。
另一方面，人工智能在基础学科领域不断攻城略地。
7月，DeepMind公司人工智能程序Alphafold2研究成果又登顶《自然》，在结构生物学研究领域，人工智能或带领生物学、医学和药学挺进新天地；11月，美国南加利福尼亚大学研究人员通过脑机连接设备，让猴子玩游戏和跑步机，从而进行神经活动数据研究；12月，DeepMind开发的机器学习框架，已帮助人们发现了纯数学领域的两个新猜想，展示了机器学习支持数学研究的潜力。
“今年人工智能在各行业应用方面也取得不小的成绩。”孙茂松说，“人工智能与基础学科结合已显示出巨大潜力，发表了多篇顶级论文，已展露出某种较强的趋势性，即‘人工智能+基础科学’大有可为。”
作者张双虎
脑机接口、AR眼镜、智能语音、肌电手环、隔空手势识别……2021年，从基础研究到应用落地，人机交互领域风起云涌。不管是智能健康、元宇宙，还是自动驾驶领域的蓬勃发展，似乎都表明，人机交互正站在产业化落地的门口。
“我们研发的高通量超柔性神经电极已通过科研临床伦理审批，即将开展脑机接口人体临床试验。”中科院上海微系统所副所长、传感技术联合国家重点实验室副主任陶虎对《中国科学报》说，“安全稳定地大规模采集人体大脑的神经元信号并进行闭环调控，将实现病人感知和运动功能的修复。”
脑机接口技术给患者带来越来越多的便利。今年5月，斯坦福大学研究人员在《自然》发表封面论文，开发出一套皮质内脑机接口系统，可以从运动皮层的神经活动中解码瘫痪患者想象中的手写动作，并将其转换为文本。借助该系统，受试者（因脊髓损失瘫痪）每分钟可以打出近百个字符，且自动更正后的离线准确率超过了 99%。
不久前，马斯克表示，希望明年能在人类身上使用Neuralink的微芯片装置。该芯片将用于治疗脊髓损伤、帕金森氏症等脑部疾病和神经系统疾病。目前，相关技术正在等待美国食品药品监督管理局的批准。
“脑机接口领域已经蓄积了相当的技术，有望成为解决大脑疾病的利器。”陶虎说，“大家都在抢占临床应用的先机，明年可能会实现技术落地应用。预计两三年内，国内会出现可媲美马斯克Neuralink的独角兽企业。”
“人机交互将引申出新的万亿级市场。”福州大学特聘教授严群这句判断，也囊括了元宇宙这个巨大的市场。
有人称2021年是“元宇宙元年”，也有人认为这不过是“旧瓶装新酒”。但无论如何，元宇宙已是今年人机交互领域绕不开的话题。
“元宇宙是虚拟现实、增强现实和混合现实的综合，它实际上并非新的东西。”北京邮电大学人机交互与认知工程实验室主任刘伟告诉《中国科学报》，“元宇宙是现实世界和虚拟世界跨越未来的发展方向，但还有些技术问题未能很好地解决。”
在真实世界里，人机交互问题和人机环境系统的混合问题未能很好地解决。真实世界的人机交互中，不管是输入、处理还是输出过程中，客观数据、主观信息和知识依然不能完美融合。
刘伟认为，无论真实世界还是虚拟世界，人类和机器决策都有“快决策”和“慢决策”过程。人类决策有时依靠逻辑决策多些，有时直觉决策多些，这种“混合决策”不断变换，而且很难找到变化规律。这方面的问题机器决策目前还未能解决。
“元宇宙还处在画饼的前期阶段。”刘伟说，“因为它的底层机理没有解决——人在真实世界里未能完美解决人机交互的问题，带到元宇宙里同样不能解决。”
谈到人机交互，刘伟认为第二个不能不说的问题是“复杂领域”。
“今年的诺贝尔物理学奖，也给了复杂系统预测气候变化模型的提出者。”刘伟说，“人机交互也是一个复杂系统，它既包括重复的问题，还包括杂乱的、跨域协同的问题。”
刘伟认为，从智能的角度说，复杂系统包括三个重要组成部分，一是人，二是装备（人造物），三是环境。这其实是多个事物之间相互作用，交织在一起、既纠缠又重叠的“人机环系统”问题。
“在人机交互中，机器强在处理‘复’的问题，人擅长管‘杂’的事——跨域协同、事物间平衡等。因为人们还没找到复杂事物的简单运行规律，所以解决所有智能产品、智能系统问题，要从人、机、环这个系统里找它们的结合、融合和交互点。而且，人要在这个系统中处于主导地位。”
人机交互领域引起刘伟重视的第三个现象，是“人工智能帮数学家发现了一些定律”。“最近，DeepMind研发了一个机器学习框架，能帮助数学家发现新的猜想和定理。”刘伟说，“人工智能是一个基本的数学工具，同时，数学又反映了一些基本规律。如果人工智能可以帮助数学家处理一些数学问题，那么，人们将更好地认识复杂系统的简单规律，人机交互方面就可能会取得新突破。”
作者张云泉（中国科学院计算技术研究所研究员）
今年是我国超算应用实现丰收的一年。
11月中旬在美国举行的全球超算大会（SC21）上，中国超算应用团队凭借基于一台神威新系统对量子电路开创性的模拟（“超大规模量子随机电路实时模拟”），一举摘得国际上高性能计算应用领域的最高学术奖——“戈登贝尔奖”。
同时，在SC 21大学生超算竞赛总决赛上，清华大学超算团队再次夺得总冠军，实现SC竞赛四连冠。这些大规模应用软件可扩展性和性能调优方面的成绩表明，我国在并行软件方面的发展方兴未艾。
回到超算对产业的驱动来看，我们要重提“算力经济”一词。早在2018年，我们提出“算力经济”概念，认为以超级计算为核心的算力经济将成为衡量一个地方数字经济发展程度的代表性指标和新旧动能转换的主要手段。
综合近几年的发展趋势，我们认为高性能计算当前发展趋势已充分表明，随着超算与云计算、大数据、AI的融合创新，算力已成为当前整个数字信息社会发展的关键，算力经济已经登上历史舞台。
通过对2021年中国高性能计算机发展现状综合分析，可以总结出当前高性能计算正呈现出以下几个特点。
首先，高性能计算与云计算已经深度结合。高性能计算通常是以MPI、高效通信、异构计算等技术为主，偏向独占式运行，而云计算有弹性部署能力与容错能力，支持虚拟化、资源统一调度和弹性系统配置。
随着技术发展，超级计算与容器云正融合创新，高性能云成为新的产品服务，AWS、阿里云、腾讯、百度以及商业化超算的代表“北龙超云”，都已基于超级计算与云计算技术推出了高性能云服务和产品。
其次，超算应用从过去的高精尖向更广、更宽的方向发展。随着超级计算机的发展，尤其是使用成本的不断下降，其应用领域也从具有国家战略意义的精密研制、信息安全、石油勘探、航空航天和“高冷”的科学计算领域向更广泛的国民经济主战场快速扩张，比如制药、基因测序、动漫渲染、数字电影、数据挖掘、金融分析及互联网服务等，可以说已经深入到国民经济的各行各业。
从近年中国高性能计算百强排行榜（HPC TOP100）来看，超算系统过去主要集中于科学计算、政府、能源、电力、气象等领域，而近5年互联网公司部署的超算系统占据了相当大比例，主要应用为云计算、机器学习、人工智能、大数据分析以及短视频等。这些领域对于计算需求的急剧上升表明，超算正与互联网技术进行融合。
从HPC TOP100榜单的Linpack性能份额看，算力服务以46%的比例占据第一；超算中心占24%，排名第二；人工智能、云计算和短视频分别以9%、5%和4%紧随其后。
可以看出，人工智能占比的持续增加与机器学习等算法和应用的快速崛起，以及大数据中的深度学习算法的广泛应用有很大关系。互联网公司通过深度学习算法重新发现了超级计算机，特别是GPU加速的异构超级计算机的价值，纷纷投入巨资建设新系统。
综合来看，目前的算力服务、超算中心、人工智能、科学计算等领域是高性能计算的主要用户，互联网、大数据，特别是AI领域增长强劲。
再次，国家层面已经制订了战略性的算力布局计划。今年5月，国家发展改革委等四部门联合发布《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》，提出在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝以及贵州、内蒙古、甘肃、宁夏建设全国算力网络国家枢纽节点，启动实施“东数西算”工程，力促把东部的数据送到西部进行存储和计算，同时在西部建立算力节点，改善数字基础设施不平衡的布局，有效优化数据中心的布局结构，实现算力升级，构建国家算力网络体系。
最后，人工智能的算力需求已成为算力发展主要动力。机器学习、深度学习等算法革新和通过物联网、传感器、智能手机、智能设备、互联网技术搜集的大数据，以及由超级计算机、云计算等组成的超级算力，被公认为是人工智能时代的“三驾马车”，共同掀起最新一轮的人工智能革命。
在人工智能蓬勃发展这一背景下，虚拟化云计算向高性能容器云计算演进，大数据与并行计算、机器学习融合创新就成为了产业发展的最新方向。
此外，在智能计算评测方面，我国已经提出了包括AIPerf 500在内的众多基准测试程序，这是对传统Linpack测试标准的有力补充。
这些发展表明超算技术向产业渗透的速度加快，我们已经进入一个依靠算力的人工智能时代，这也是未来发展的必然趋势之一。随着用户对算力需求的不断增长，算力经济必将在未来社会发展中占据重要地位。
作者武延军（中国科学院软件研究所研究员）
开源发展可圈可点并非只是今年的事。最近几年，开源领域发生了很多重要的事情。
例如，RISC-V开源指令集及其生态的快速崛起。这与上世纪90年代初Linux诞生一样。当时，UNIX和Windows是主流，很少有人能够预料到今天以Linux为内核的操作系统已经遍及人们生活的方方面面。
如今，人们每天使用的App，超过80%概率是运行在以Linux为内核的安卓操作系统上，而且，支撑其业务的后端服务器上运行的操作系统很大概率也是Linux发行版。
所以，今天的RISC-V也同样可能被低估，认为其不成熟，很难与ARM和X86抗衡。但也许未来RISC-V就像Linux一样，最终成为全球范围内的主流指令集生态，产品遍及方方面面。
仅2020年，RISC-V International（RVI，RISC-V基金会迁入瑞士之后的新名称）的会员数增长了133%。其实RVI迁入瑞士这件事情本身也意义重大，是一次开源领域面对大国竞争保持初心不“选边站”的经典案例，值得全球其他开源基金会参考。
在国内，2019年底，华为公司牵头，中国科学院软件研究所、麒麟软件等参与的openEuler操作系统开源社区正式成立。在短短的两年内，社区已经汇聚了7000名活跃开发者，完成8000多个自主维护的开源软件包，催生了10多家厂商的商业发行版。
这是中国基础软件领域第一个真正意义上的“根社区”，虽然与20多年历史的Debian、Fedora还有差距，但迈出了重要一步，对学术研究、技术研发、产业创新来说，终于有了国内主导的、可以长期积淀的新平台。
同时，华为在遭遇安卓操作系统GMS（谷歌移动服务）海外断供之后，推出了鸿蒙操作系统HarmonyOS，并在开放原子开源基金会下启动开源项目OpenHarmony。
目前OpenHarmony短时间内已经吸引了国内众多厂商参与，也侧面反映了国内产业界对新一代万物互联操作系统的旺盛需求。尽管其在生态规模和技术完整程度方面与安卓仍有差距，但毕竟迈出了打造自主生态的第一步。
这相当于为源代码合理使用划定了一个边界，即合理使用仅限于接口，一旦深入到接口的实现代码，则需要遵守相关许可。这对开源知识产权的法律界定具有重要参考意义。
今年5月，《2021中国开源发展蓝皮书》重磅发布。它不仅系统梳理了我国开源人才、项目、社区、组织、教育、商业的现状，并给出发展建议，而且为国家政府相关管理部门制定开源政策、布局开源战略提供参考，为科研院所、科技企业以及开源从业者提供更多的案例参考和数据支撑。
而不论是开源软件向围绕开放指令集的开源软硬件生态发展，还是开源有严格的法律边界约束，抑或是国内龙头企业正尝试通过开源探索解决“卡脖子”问题，且已经取得了一定的效果……众多案例都指向一个方向——开源趋势不可阻挡。因为它源自人类分享知识、协同创造的天性，也是人类文明在数字时代薪火相传的重要模式。
当然，不可否认的是，开源还存在很多问题，例如，开源软件供应链安全的问题。这里的安全既有传统意义上软件质量、安全漏洞的问题，也有开源软件无法得到持续有效维护的问题（如OpenSSL在出现HeartBleed问题时只有两位兼职维护者，log4j出现问题时只有三位兼职维护者），更有大国竞争导致的“断供”问题（如GitHub曾限制伊朗开发者访问）。
随着开源软件向GitHub这类商业平台的集中，这一问题会更加突出，甚至演变为重大风险。开源软件这一本应属于全人类的智慧资产，可能变为实施“长臂管辖”的武器。为了避免这一问题，开源代码托管平台、开源软件构建发布平台等公共基础设施需要“去中心化”。世界需要多个开源软件基础设施，以最大程度消除政治力量对开源社区的威胁。
对于中国来说，随着开源软件成为众多科研、工业等重大基础设施的重要支撑部分，开源软件本身也要有一个基础设施，具备代码托管、编译、构建、测试、发布、运维等功能，保证开源软件供应的安全性和连续性，进而增强各行各业使用开源软件的信心。
未来，核心技术创新与开源贡献引领将成为国内企业发展的新动力，或将我国开源事业推向另一个高潮。