广州市番禺区妇幼保健院专业陪诊，告别“黄牛”焦虑
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近几年来，以大数据大模型为代表的类脑智能，以及依托于人形机器人的具身智能，在我国迅猛发展，引发政产学研各界乃至社会大众的强烈关注。前者以几个月前横空出世的DeepSeek最为典型，后者则以各种机器人足球赛、马拉松乃至机器人格斗赛等最为吸睛。
对此，中国科学院院士、北京航空航天大学教授郭雷在接受《经济参考报》记者采访时表示，我国实施创新驱动发展战略成效显著，实现了从“跟跑”到“并跑”的转变，有的领域开始“出现领跑”势头，比如AI（人工智能）。
“其中，开辟‘仿生智能’新赛道，是我国AI发展的新方向。”郭雷强调说，“要想在更多领域实现领跑，必须逐步树立科技自信、创新自信、青年自信，走出一条具有中国特色的创新之路。”
以下为访谈实录。
《经济参考报》记者：近几年来，我国人形机器人、类脑智能等的发展令人瞩目，甚至出现了整体加速突破的迹象。比如，宇树科技机器人春晚惊艳亮相，机器人足球赛、马拉松等吸睛无数，DeepSeek横空出世则在全球引发关注……您如何看待上述现象？
郭雷：这说明，我国实施创新驱动发展战略成效显著，AI科技的进步则是具体例证之一。科技创新、科学普及是创新驱动发展的两翼。一方面，我们的科技创新，在世界科技舞台上已实现从“跟跑”到“并跑”的转变，有的领域开始“领跑”，这非常令人欣喜。更让人高兴的是，我国的科技创新经过多年“厚积”、连续“薄发”，不断蓄势，已从原来的点式、局部、跟随式创新为主，逐步转向系统、整体、原创性的创新，因此近几年有了“爆发式”突破之感。另一方面，科学普及深入人心，为科技创新营造了良好的氛围。这些机器人比赛，既在应用层面展示了科技创新的成果，又提升了大众对我国科技发展的信心。
需要强调的是，就AI技术而言，应更好与硬核科技有机结合、赋能实体经济，使其在经济社会高质量发展、因地制宜发展新质生产力中发挥更大作用。
《经济参考报》记者：说到AI赋能实体经济，我们看到，类脑智能正在深刻改变人类生产模式，而人形机器人则开始走进日常生活。以前存在于科幻作品中的AI，离“人”越来越近了。
郭雷：AI无论内在的思维方式、还是外在的载体形状，首先从“模仿”人开始，是合乎逻辑的，人对自己的思维方式最了解，方便入手研究；也是合乎人性的，家庭使用者在情感上也更愿意接受人形的机器人产品。所以，类脑智能、具身智能率先产品化、产业化，就可以理解了。
同时我们更应看到，AI的应用场景，不仅仅是人的生活场景。比如现在应用越来越广泛的无人机，在使用中需要采集、分析各种信息，在高速运动中及时做出各种反应动作，这些时候仅仅模仿“人”的各种能力，就远远不够了。除了“人”工智能之外，还需要发展“鱼”工智能、“鸟”工智能等等，也就是“仿生智能”。
《经济参考报》记者：“鱼”工智能、“鸟”工智能的表述很有意思。仿生智能和人工智能是什么关系？有何异同点？
郭雷：大致而言，仿生智能是AI的延伸与发展，可为AI开辟新赛道、加快赋能新质生产力进程。仿生智能就是将人工智能、生物技术与航空航天、先进制造领域重大需求相结合、从而产生“链式变革”、“全链条创新”的一个重要途径。
具体来讲，比如在水下作业场景，当水流、水压、地形等突然发生变化时，鱼类做出的判断、反应、动作等，肯定比人、专业游泳运动员优秀得多；又比如高空飞行时，具有复眼系统的候鸟、昆虫，虽智力比人类低等得多，但它们对前方高速飞行而来的物体所作出判断反应的速度、合理性，更是令不会飞行的人类望尘莫及。
师法自然。其实，人类科学向动物的学习借鉴，是一门既古老又年轻的科学。当下，从信息领域、从导航感知领域模仿昆虫和候鸟的复眼，模仿鸟的肌肉和翅膀的飞行动作，开发仿生智能产品，就是上面提到的“鸟”工智能。
整体来看，仿生智能与现有的“类脑智能”体系具有显著的不同，既涉及信息、智能、材料、结构等跨学科融合，又涉及基础理论、关键技术和工程应用全链条创新。仿生智能将物理、信息和生物的基础理论，到传感、执行和系统设计的核心关键技术，再到软件、器件、芯片和硬件系统进化设计及其环境、目标和对手博弈交互。其成果是软硬一体、内外兼修的，可以在航空航天、先进制造领域极端环境下实现各类无人系统、器件和装备的运动智能、对抗智能和博弈智能。
仿生智能是一种生物启发的系统性思维，能够克服“碎片化”局部智能技术的局限性。
因此，应在当前AI创新成功经验的基础上，大力发展仿生智能，使AI更好地赋能实体经济、助力培育新质生产力，从而更好地实现经济社会高质量发展。
《经济参考报》记者：您提到仿生智能将产生“链式变革”，会有哪些表现？如何更好地服务实体经济？
郭雷：仿生智能技术是一门“硬科技”，有助于突破传统生产力的瓶颈，成为推动新质生产力发展的核心引擎，在空天无人系统、高端制造、国防安全、工业互联网、国防安全、绿色能源、医疗健康、智慧农业等领域产生“链式变革”，形成颠覆性创新优势，实现高质量发展。
创新性理论和技术都需要接受实践检验，最终都要服务于“四个面向”，即面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康。
我们认为，当前迫切需要开辟“仿生智能”科研“新赛道”，将新型人工智能技术赋能空间无人系统，包括无人飞行器、潜航器等领域，实现“换道超车”，使人工智能技术创新与新兴产业创新深度融合，形成具有国际竞争力的商业航天与低空经济产业创新生态。
要实现上述目标，就要在航空航天领域大力建立健全的商业运行机制、容错的创新生态，在低空经济建立完善临空域管理、安全规范等法律法规。当然，这些都不是一两句话能说清楚、短期内能解决的问题，需要在全面深入调研的基础上精准施策，绵绵用力、久久为功。
《经济参考报》记者：目前有一种观点称，“AI的尽头是算力，算力的尽头是能源”。对此，您怎么看？
郭雷：毋庸置疑，AI大模型运行、算力实现所消耗的能量量级，远超出实体制造领域的水平。从这一角度来看，这句话没有问题——AI运行离不开巨量能源的供应支撑，AI技术的发展更离不开能源技术的突破。
同时也要看到，目前“类脑智能”更多地依靠堆砌算力，也就是“硬算”来实现，事实上相当大一部分工作是可以借助“巧算”，就可以用低算力、低成本、低能耗来达到同样的效果。简单来说，拿昨天的数据和今天的数据对比一下异常，就可以实现升级迭代，没有必要全部数据再重算一遍。
其实，真正的人脑思维活动“硬算”方面肯定比不上AI，但在“巧算”方面优越太多——人吃两三个馒头，一天脑力活动的能量就够了，但这个工作量如用AI去“硬算”，可能消耗的能源不低于一个县城运转一天所需的电力。
DeepSeek的横空出世，在世界上产生了很大震动。这项创新成果，是中国青年科技工作者们的骄傲。其中最重要的创新之一，就是通过“巧算”，仅以十几分之一的能源消耗和成本，实现了国外同等主流AI的算力水平。
《经济参考报》记者：您认为，未来要在更多领域实现“领跑”，还需要做什么？
郭雷：从世界范围来看，很多创新存在碎片化问题，越搞越专，甚至停留于分子层面，难以形成一个系统，从而难以真正发挥作用。未来我们要实现的是真正的、原创性、系统性的创新，而不是局部创新。
要实现从局部创新到全局创新，再到全球创新，就要求我们要有更高的、全局性的站位。要想在更多领域实现领跑，必须逐步树立科技自信、创新自信、青年自信，走出一条具有中国特色的创新之路。
我们认为，要加快推进教育、科技、人才“三位一体”协同融合发展，要准确把握前沿理论赋能硬科技的方向，加大基础研究领域“新、硬、实科技”的支持力度，使创新性基础理论和关键技术尽快在实际中验证、服务实体经济。要鼓励可望与新兴科技有机融合的基础理论研究，避免被资本、流量等牵着鼻子走，避免在某些热点方向一哄而上、重复投资，减少各类扎堆式、跟风式、快餐式科研。而从评价上来说，建议以第三方考核的硬件实物指标水平衡量硬科技水平，以硬科技创新程度、新质生产力发展程度作为科研成果重要评判标准。
总之，我们要树立“敢为人先”而不是“循规蹈矩”的创新意识和理念，培育和规范更加完善的、涵盖“政产学研金介用”的全社会、全链条创新生态。
对此，中国科学院院士、北京航空航天大学教授郭雷在接受《经济参考报》记者采访时表示，我国实施创新驱动发展战略成效显著，实现了从“跟跑”到“并跑”的转变，有的领域开始“出现领跑”势头，比如AI（人工智能）。
“其中，开辟‘仿生智能’新赛道，是我国AI发展的新方向。”郭雷强调说，“要想在更多领域实现领跑，必须逐步树立科技自信、创新自信、青年自信，走出一条具有中国特色的创新之路。”
以下为访谈实录。
《经济参考报》记者：近几年来，我国人形机器人、类脑智能等的发展令人瞩目，甚至出现了整体加速突破的迹象。比如，宇树科技机器人春晚惊艳亮相，机器人足球赛、马拉松等吸睛无数，DeepSeek横空出世则在全球引发关注……您如何看待上述现象？
郭雷：这说明，我国实施创新驱动发展战略成效显著，AI科技的进步则是具体例证之一。科技创新、科学普及是创新驱动发展的两翼。一方面，我们的科技创新，在世界科技舞台上已实现从“跟跑”到“并跑”的转变，有的领域开始“领跑”，这非常令人欣喜。更让人高兴的是，我国的科技创新经过多年“厚积”、连续“薄发”，不断蓄势，已从原来的点式、局部、跟随式创新为主，逐步转向系统、整体、原创性的创新，因此近几年有了“爆发式”突破之感。另一方面，科学普及深入人心，为科技创新营造了良好的氛围。这些机器人比赛，既在应用层面展示了科技创新的成果，又提升了大众对我国科技发展的信心。
需要强调的是，就AI技术而言，应更好与硬核科技有机结合、赋能实体经济，使其在经济社会高质量发展、因地制宜发展新质生产力中发挥更大作用。
《经济参考报》记者：说到AI赋能实体经济，我们看到，类脑智能正在深刻改变人类生产模式，而人形机器人则开始走进日常生活。以前存在于科幻作品中的AI，离“人”越来越近了。
郭雷：AI无论内在的思维方式、还是外在的载体形状，首先从“模仿”人开始，是合乎逻辑的，人对自己的思维方式最了解，方便入手研究；也是合乎人性的，家庭使用者在情感上也更愿意接受人形的机器人产品。所以，类脑智能、具身智能率先产品化、产业化，就可以理解了。
同时我们更应看到，AI的应用场景，不仅仅是人的生活场景。比如现在应用越来越广泛的无人机，在使用中需要采集、分析各种信息，在高速运动中及时做出各种反应动作，这些时候仅仅模仿“人”的各种能力，就远远不够了。除了“人”工智能之外，还需要发展“鱼”工智能、“鸟”工智能等等，也就是“仿生智能”。
《经济参考报》记者：“鱼”工智能、“鸟”工智能的表述很有意思。仿生智能和人工智能是什么关系？有何异同点？
郭雷：大致而言，仿生智能是AI的延伸与发展，可为AI开辟新赛道、加快赋能新质生产力进程。仿生智能就是将人工智能、生物技术与航空航天、先进制造领域重大需求相结合、从而产生“链式变革”、“全链条创新”的一个重要途径。
具体来讲，比如在水下作业场景，当水流、水压、地形等突然发生变化时，鱼类做出的判断、反应、动作等，肯定比人、专业游泳运动员优秀得多；又比如高空飞行时，具有复眼系统的候鸟、昆虫，虽智力比人类低等得多，但它们对前方高速飞行而来的物体所作出判断反应的速度、合理性，更是令不会飞行的人类望尘莫及。
师法自然。其实，人类科学向动物的学习借鉴，是一门既古老又年轻的科学。当下，从信息领域、从导航感知领域模仿昆虫和候鸟的复眼，模仿鸟的肌肉和翅膀的飞行动作，开发仿生智能产品，就是上面提到的“鸟”工智能。
整体来看，仿生智能与现有的“类脑智能”体系具有显著的不同，既涉及信息、智能、材料、结构等跨学科融合，又涉及基础理论、关键技术和工程应用全链条创新。仿生智能将物理、信息和生物的基础理论，到传感、执行和系统设计的核心关键技术，再到软件、器件、芯片和硬件系统进化设计及其环境、目标和对手博弈交互。其成果是软硬一体、内外兼修的，可以在航空航天、先进制造领域极端环境下实现各类无人系统、器件和装备的运动智能、对抗智能和博弈智能。
仿生智能是一种生物启发的系统性思维，能够克服“碎片化”局部智能技术的局限性。
因此，应在当前AI创新成功经验的基础上，大力发展仿生智能，使AI更好地赋能实体经济、助力培育新质生产力，从而更好地实现经济社会高质量发展。
《经济参考报》记者：您提到仿生智能将产生“链式变革”，会有哪些表现？如何更好地服务实体经济？
郭雷：仿生智能技术是一门“硬科技”，有助于突破传统生产力的瓶颈，成为推动新质生产力发展的核心引擎，在空天无人系统、高端制造、国防安全、工业互联网、国防安全、绿色能源、医疗健康、智慧农业等领域产生“链式变革”，形成颠覆性创新优势，实现高质量发展。
创新性理论和技术都需要接受实践检验，最终都要服务于“四个面向”，即面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康。
我们认为，当前迫切需要开辟“仿生智能”科研“新赛道”，将新型人工智能技术赋能空间无人系统，包括无人飞行器、潜航器等领域，实现“换道超车”，使人工智能技术创新与新兴产业创新深度融合，形成具有国际竞争力的商业航天与低空经济产业创新生态。
要实现上述目标，就要在航空航天领域大力建立健全的商业运行机制、容错的创新生态，在低空经济建立完善临空域管理、安全规范等法律法规。当然，这些都不是一两句话能说清楚、短期内能解决的问题，需要在全面深入调研的基础上精准施策，绵绵用力、久久为功。
《经济参考报》记者：目前有一种观点称，“AI的尽头是算力，算力的尽头是能源”。对此，您怎么看？
郭雷：毋庸置疑，AI大模型运行、算力实现所消耗的能量量级，远超出实体制造领域的水平。从这一角度来看，这句话没有问题——AI运行离不开巨量能源的供应支撑，AI技术的发展更离不开能源技术的突破。
同时也要看到，目前“类脑智能”更多地依靠堆砌算力，也就是“硬算”来实现，事实上相当大一部分工作是可以借助“巧算”，就可以用低算力、低成本、低能耗来达到同样的效果。简单来说，拿昨天的数据和今天的数据对比一下异常，就可以实现升级迭代，没有必要全部数据再重算一遍。
其实，真正的人脑思维活动“硬算”方面肯定比不上AI，但在“巧算”方面优越太多——人吃两三个馒头，一天脑力活动的能量就够了，但这个工作量如用AI去“硬算”，可能消耗的能源不低于一个县城运转一天所需的电力。
DeepSeek的横空出世，在世界上产生了很大震动。这项创新成果，是中国青年科技工作者们的骄傲。其中最重要的创新之一，就是通过“巧算”，仅以十几分之一的能源消耗和成本，实现了国外同等主流AI的算力水平。
《经济参考报》记者：您认为，未来要在更多领域实现“领跑”，还需要做什么？
郭雷：从世界范围来看，很多创新存在碎片化问题，越搞越专，甚至停留于分子层面，难以形成一个系统，从而难以真正发挥作用。未来我们要实现的是真正的、原创性、系统性的创新，而不是局部创新。
要实现从局部创新到全局创新，再到全球创新，就要求我们要有更高的、全局性的站位。要想在更多领域实现领跑，必须逐步树立科技自信、创新自信、青年自信，走出一条具有中国特色的创新之路。
我们认为，要加快推进教育、科技、人才“三位一体”协同融合发展，要准确把握前沿理论赋能硬科技的方向，加大基础研究领域“新、硬、实科技”的支持力度，使创新性基础理论和关键技术尽快在实际中验证、服务实体经济。要鼓励可望与新兴科技有机融合的基础理论研究，避免被资本、流量等牵着鼻子走，避免在某些热点方向一哄而上、重复投资，减少各类扎堆式、跟风式、快餐式科研。而从评价上来说，建议以第三方考核的硬件实物指标水平衡量硬科技水平，以硬科技创新程度、新质生产力发展程度作为科研成果重要评判标准。
总之，我们要树立“敢为人先”而不是“循规蹈矩”的创新意识和理念，培育和规范更加完善的、涵盖“政产学研金介用”的全社会、全链条创新生态。
近幾年來，以大數據大模型為代表的類腦智能，以及依托於人形機器人的具身智能，在我國迅猛發展，引發政產學研各界乃至社會大眾的強烈關註。前者以幾個月前橫空出世的DeepSeek最為典型，後者則以各種機器人足球賽、馬拉松乃至機器人格鬥賽等最為吸睛。
對此，中國科學院院士、北京航空航天大學教授郭雷在接受《經濟參考報》記者采訪時表示，我國實施創新驅動發展戰略成效顯著，實現瞭從“跟跑”到“並跑”的轉變，有的領域開始“出現領跑”勢頭，比如AI（人工智能）。
“其中，開辟‘仿生智能’新賽道，是我國AI發展的新方向。”郭雷強調說，“要想在更多領域實現領跑，必須逐步樹立科技自信、創新自信、青年自信，走出一條具有中國特色的創新之路。”
以下為訪談實錄。
《經濟參考報》記者：近幾年來，我國人形機器人、類腦智能等的發展令人矚目，甚至出現瞭整體加速突破的跡象。比如，宇樹科技機器人春晚驚艷亮相，機器人足球賽、馬拉松等吸睛無數，DeepSeek橫空出世則在全球引發關註……您如何看待上述現象？
郭雷：這說明，我國實施創新驅動發展戰略成效顯著，AI科技的進步則是具體例證之一。科技創新、科學普及是創新驅動發展的兩翼。一方面，我們的科技創新，在世界科技舞臺上已實現從“跟跑”到“並跑”的轉變，有的領域開始“領跑”，這非常令人欣喜。更讓人高興的是，我國的科技創新經過多年“厚積”、連續“薄發”，不斷蓄勢，已從原來的點式、局部、跟隨式創新為主，逐步轉向系統、整體、原創性的創新，因此近幾年有瞭“爆發式”突破之感。另一方面，科學普及深入人心，為科技創新營造瞭良好的氛圍。這些機器人比賽，既在應用層面展示瞭科技創新的成果，又提升瞭大眾對我國科技發展的信心。
需要強調的是，就AI技術而言，應更好與硬核科技有機結合、賦能實體經濟，使其在經濟社會高質量發展、因地制宜發展新質生產力中發揮更大作用。
《經濟參考報》記者：說到AI賦能實體經濟，我們看到，類腦智能正在深刻改變人類生產模式，而人形機器人則開始走進日常生活。以前存在於科幻作品中的AI，離“人”越來越近瞭。
郭雷：AI無論內在的思維方式、還是外在的載體形狀，首先從“模仿”人開始，是合乎邏輯的，人對自己的思維方式最瞭解，方便入手研究；也是合乎人性的，傢庭使用者在情感上也更願意接受人形的機器人產品。所以，類腦智能、具身智能率先產品化、產業化，就可以理解瞭。
同時我們更應看到，AI的應用場景，不僅僅是人的生活場景。比如現在應用越來越廣泛的無人機，在使用中需要采集、分析各種信息，在高速運動中及時做出各種反應動作，這些時候僅僅模仿“人”的各種能力，就遠遠不夠瞭。除瞭“人”工智能之外，還需要發展“魚”工智能、“鳥”工智能等等，也就是“仿生智能”。
《經濟參考報》記者：“魚”工智能、“鳥”工智能的表述很有意思。仿生智能和人工智能是什麼關系？有何異同點？
郭雷：大致而言，仿生智能是AI的延伸與發展，可為AI開辟新賽道、加快賦能新質生產力進程。仿生智能就是將人工智能、生物技術與航空航天、先進制造領域重大需求相結合、從而產生“鏈式變革”、“全鏈條創新”的一個重要途徑。
具體來講，比如在水下作業場景，當水流、水壓、地形等突然發生變化時，魚類做出的判斷、反應、動作等，肯定比人、專業遊泳運動員優秀得多；又比如高空飛行時，具有復眼系統的候鳥、昆蟲，雖智力比人類低等得多，但它們對前方高速飛行而來的物體所作出判斷反應的速度、合理性，更是令不會飛行的人類望塵莫及。
師法自然。其實，人類科學向動物的學習借鑒，是一門既古老又年輕的科學。當下，從信息領域、從導航感知領域模仿昆蟲和候鳥的復眼，模仿鳥的肌肉和翅膀的飛行動作，開發仿生智能產品，就是上面提到的“鳥”工智能。
整體來看，仿生智能與現有的“類腦智能”體系具有顯著的不同，既涉及信息、智能、材料、結構等跨學科融合，又涉及基礎理論、關鍵技術和工程應用全鏈條創新。仿生智能將物理、信息和生物的基礎理論，到傳感、執行和系統設計的核心關鍵技術，再到軟件、器件、芯片和硬件系統進化設計及其環境、目標和對手博弈交互。其成果是軟硬一體、內外兼修的，可以在航空航天、先進制造領域極端環境下實現各類無人系統、器件和裝備的運動智能、對抗智能和博弈智能。
仿生智能是一種生物啟發的系統性思維，能夠克服“碎片化”局部智能技術的局限性。
因此，應在當前AI創新成功經驗的基礎上，大力發展仿生智能，使AI更好地賦能實體經濟、助力培育新質生產力，從而更好地實現經濟社會高質量發展。
《經濟參考報》記者：您提到仿生智能將產生“鏈式變革”，會有哪些表現？如何更好地服務實體經濟？
郭雷：仿生智能技術是一門“硬科技”，有助於突破傳統生產力的瓶頸，成為推動新質生產力發展的核心引擎，在空天無人系統、高端制造、國防安全、工業互聯網、國防安全、綠色能源、醫療健康、智慧農業等領域產生“鏈式變革”，形成顛覆性創新優勢，實現高質量發展。
創新性理論和技術都需要接受實踐檢驗，最終都要服務於“四個面向”，即面向世界科技前沿、面向經濟主戰場、面向國傢重大需求、面向人民生命健康。
我們認為，當前迫切需要開辟“仿生智能”科研“新賽道”，將新型人工智能技術賦能空間無人系統，包括無人飛行器、潛航器等領域，實現“換道超車”，使人工智能技術創新與新興產業創新深度融合，形成具有國際競爭力的商業航天與低空經濟產業創新生態。
要實現上述目標，就要在航空航天領域大力建立健全的商業運行機制、容錯的創新生態，在低空經濟建立完善臨空域管理、安全規范等法律法規。當然，這些都不是一兩句話能說清楚、短期內能解決的問題，需要在全面深入調研的基礎上精準施策，綿綿用力、久久為功。
《經濟參考報》記者：目前有一種觀點稱，“AI的盡頭是算力，算力的盡頭是能源”。對此，您怎麼看？
郭雷：毋庸置疑，AI大模型運行、算力實現所消耗的能量量級，遠超出實體制造領域的水平。從這一角度來看，這句話沒有問題——AI運行離不開巨量能源的供應支撐，AI技術的發展更離不開能源技術的突破。
同時也要看到，目前“類腦智能”更多地依靠堆砌算力，也就是“硬算”來實現，事實上相當大一部分工作是可以借助“巧算”，就可以用低算力、低成本、低能耗來達到同樣的效果。簡單來說，拿昨天的數據和今天的數據對比一下異常，就可以實現升級迭代，沒有必要全部數據再重算一遍。
其實，真正的人腦思維活動“硬算”方面肯定比不上AI，但在“巧算”方面優越太多——人吃兩三個饅頭，一天腦力活動的能量就夠瞭，但這個工作量如用AI去“硬算”，可能消耗的能源不低於一個縣城運轉一天所需的電力。
DeepSeek的橫空出世，在世界上產生瞭很大震動。這項創新成果，是中國青年科技工作者們的驕傲。其中最重要的創新之一，就是通過“巧算”，僅以十幾分之一的能源消耗和成本，實現瞭國外同等主流AI的算力水平。
《經濟參考報》記者：您認為，未來要在更多領域實現“領跑”，還需要做什麼？
郭雷：從世界范圍來看，很多創新存在碎片化問題，越搞越專，甚至停留於分子層面，難以形成一個系統，從而難以真正發揮作用。未來我們要實現的是真正的、原創性、系統性的創新，而不是局部創新。
要實現從局部創新到全局創新，再到全球創新，就要求我們要有更高的、全局性的站位。要想在更多領域實現領跑，必須逐步樹立科技自信、創新自信、青年自信，走出一條具有中國特色的創新之路。
我們認為，要加快推進教育、科技、人才“三位一體”協同融合發展，要準確把握前沿理論賦能硬科技的方向，加大基礎研究領域“新、硬、實科技”的支持力度，使創新性基礎理論和關鍵技術盡快在實際中驗證、服務實體經濟。要鼓勵可望與新興科技有機融合的基礎理論研究，避免被資本、流量等牽著鼻子走，避免在某些熱點方向一哄而上、重復投資，減少各類紮堆式、跟風式、快餐式科研。而從評價上來說，建議以第三方考核的硬件實物指標水平衡量硬科技水平，以硬科技創新程度、新質生產力發展程度作為科研成果重要評判標準。
總之，我們要樹立“敢為人先”而不是“循規蹈矩”的創新意識和理念，培育和規范更加完善的、涵蓋“政產學研金介用”的全社會、全鏈條創新生態。
JinJiNianLai，YiDaShuJuDaMoXingWeiDaiBiaoDeLeiNaoZhiNeng，YiJiYiTuoYuRenXingJiQiRenDeJuShenZhiNeng，Z
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