未来产业的突破性进展依赖多学科深度协同。当前传统学科间的边界正加速消弭，具备跨学科知识整合能力与复合思维特质的科研人才，是国家创新体系的核心资产

　　建立包容审慎监管机制，探索“监管沙盒”、触发式监管，对看不准的新事物设置“初创包容期”

　　文 |《瞭望》新闻周刊记者 扈永顺

　　大力发展未来产业，是抢占全球科技竞争制高点、构筑现代化产业体系、加快形成新质生产力的战略抉择。未来技术是未来产业的基石，其生成路径充满不确定性。如何强化源头技术供给、突破转化瓶颈、培育关键人才、平衡发展与安全，构建高效的技术生成逻辑链，是破题的关键。多位权威专家就此建言献策。

　　以未来技术供给夯实未来产业基座

　　《瞭望》：如何更好锻造未来技术策源地，形成多维度的技术供给体系？

　　王晓明：未来产业具有前沿性、战略性特征，其发展需三类技术协同供给：

　　源头性技术，如可控核聚变、量子计算、类脑智能。基础研究依赖性强，周期长，突破后能开辟全新产业领域。

　　前沿交叉性技术，如脑机接口、生物制造、深海工程，依赖新材料、装备、软件等多领域技术的系统融合，一旦出现新成果可以推动新赛道崛起或产业跃迁。

　　颠覆性技术，如低空经济、人形机器人、自动驾驶、新型氢能储能，本质是新技术与新需求在新场景下的创新组合，一旦技术、产业、市场成熟度形成共振，就能颠覆旧格局，形成新业态。

　　吴宜灿：先进核能创新技术具有清洁、高效、稳定等特性，是未来清洁能源的关键技术。

　　在长期基础研究投入下，我国先进核能技术创新取得显著进展。以压水堆为基础的第三代大型核电技术等商用示范工程建成发电或者正在建造；第四代核能系统已逐步完成实验堆、示范堆建成测试，以铅基反应堆为代表的新一代小型可移动模块化反应堆具备工程实施条件，具备第五代核能系统典型特征的凤麟核“核电宝”已经完成工程技术验证；聚变能源研究持续突破，科研、产业、金融等多方力量正加速工程化与商业化。总体来看，我国先进核能技术已形成“三代堆规模化、四代堆示范化、聚变技术前瞻化”的发展格局，在技术成熟度、产业应用、国际竞争力等方面均达到全球第一梯队水平。

　　郭国平：我国已跻身全球量子计算产业化第一梯队。在超导量子计算领域已初步构建了覆盖芯片设计、制造、测控与操作系统的全链条自主技术体系。以中国第三代自主超导量子计算机“本源悟空”为核心的自主量子算力正在向全球开放，初步形成“科研—产业”共享生态，已经覆盖流体动力学、金融、生物医药等多个行业领域。

　　《瞭望》：未来技术在形成未来产业中，还存在哪些挑战？有何建议？

　　王晓明：从未来技术到未来产业并非坦途，面临路线选择、工程落地、供需联动的多重挑战。

　　一是多技术路线抉择挑战。选错路线意味着巨大投入沉没和战略机遇丧失。

　　二是技术攻关的组织实施和工程化技术的落地挑战。跨越“技术成熟度死亡之谷”和“达尔文之海”，需要国家、社会、企业巨大的决心、资源和能力投入。

　　三是新质生产力转化机制，新技术转化为生产力，需要国家战略目标的强力牵引，新供给创造新需求以及基于新生产函数的供需联动，需要超前的视野和高效的制度保障。

　　吴宜灿：先进核能技术迈向工程应用进程中仍面临诸多挑战，与商业化、规模化应用有较大差距；小型模块化反应堆相关法规标准体系尚不完善，参照大型核电厂增加了开发难度与成本，制约多用途利用工程落地。

　　建议一方面加强产学研深度融合，推动高校院所与企业组建创新联合体，协同攻克工程难题；另一方面加快完善政策法规与标准体系，为先进核能技术的工程应用营造良好政策环境。

　　郭国平：量子计算在量子比特相干时间提升、容错量子计算理论突破、大规模量子系统扩展等底层科学问题上，仍需加强基础研究，通过资源倾斜和系统性布局突破物理极限。

　　发展量子计算产业的关键在于物理比特数量的扩展以及量子比特质量的提升与系统整体性能的优化。建议加大量子计算核心技术攻关，包括提升量子芯片的设计能力、量子比特调控能力，支持量子计算所需极低温稀释制冷机核心部件的自主研制，保障量子芯片运行稳定性。

　　当前更关键的是，建立更能描述量子计算机系统性能的综合性合理指标，替代仅考核比特数、相干时间等不合理指标。应关注在容错量子计算阶段，更高性能的整机、新的纠错编码方案。过度强调物理量子比特数目等个别指标，可能会误导产业发展。

　　尹志欣：我国脑机接口产业正处在从技术突破向规模商用跃迁的临界点，面临诸多技术瓶颈，例如非侵入式设备受限于微弱脑电信号与大脑复杂神经活动的干扰；侵入式设备在生物相容性、长期稳定性等方面存在难点，与国际先进水平有差距。

　　建议设立专项基金支持高密度柔性电极、低功耗芯片解码算法等突破，优先布局医疗康复和工业控制应用场景；采取“揭榜挂帅制”“赛马制”等加强产学研合作。

　　张蔚敏：当前具身智能产业发展面临三大核心挑战：首先，高质量数据获取困难，仿真数据虽具成本优势，但与现实情况仍存在差异；其次，多模态感知融合技术尚不成熟，导致对复杂环境的感知预测能力不足，同时执行机构的精细操作精度、灵活性和人机交互的自然度、准确性也有待提升；最后，智能体在跨场景、跨任务以及从仿真到真实环境的知识迁移与泛化能力严重不足，难以适应现实世界的多变性和复杂性，这是阻碍其大规模应用的关键瓶颈。

　　建议加强计算机科学、控制科学、认知科学等多学科交叉研究，推动产业链协同，开放更多场景供机器人训练，推动数据采集与共享。

　　《瞭望》：大科学装置是突破未来技术瓶颈的战略重器，如何助力原子级制造发展？

　　宋凤麒：科学基础设施特别是大科学装置，除了能提供突破性科研的利器与极端条件，其研制和运行本身就是对尖端技术的极限挑战，其研发过程中催生的关键技术往往能形成强大的技术溢出链，推动相关产业的升级。

　　以原子级制造为例，我们通过预研装置已验证了原子级制造原理可行，但要产业化，原子操控数目需再突破3个量级，效率需再突破5个量级，这需原子级制造大科学装置助力。

　　建议由国家主导构建“攻关基地—人才高地—产业引擎”三位一体的大科学装置，重点布局团簇方法这一通用技术路径，配套建设全国重点实验室、技术创新中心、中试平台等，加速成果转化和产业化落地。

　　撬动人才这个核心驱动力

　　《瞭望》：对未来人才培养，有何建议？

　　尹志欣：未来产业的突破性进展依赖多学科深度协同。当前传统学科间的边界正加速消弭，具备跨学科知识整合能力与复合思维特质的科研人才，是国家创新体系的核心资产。

　　以脑机接口为例，涉及神经科学、材料、AI等多学科，预计2030年人才需求超20万，目前仅天津大学开设了脑机接口本科专业，人才供给缺口大。

　　建议支持重点高校设立脑机接口等交叉学科专业，构建融合生物医学工程、计算机、材料、临床医学的课程体系，建设联合实验室。

　　推动龙头企业深度参与人才培养，通过项目制课程、产业导师等方式，将柔性电子、神经解码算法等前沿技术纳入教学实践。

　　设立人才发展专项基金，倾斜支持关键技术攻关团队；建立5～10年的人才长周期培养机制和科研容错机制，延长人才的学术评价周期。

　　王晓明：依托国家实验室等战略力量及科技领军企业牵头的创新联合体，在承担关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术创新任务等重大项目攻关中，培养战略科学家、领军人才和创新团队。优化未来技术学院布局，促进学科交叉融合，培养优秀人才。拓展海外引才渠道，加大前沿领域紧缺高层次人才引进力度。

　　郭国平：行业统计数据显示，目前我国量子计算领域专业人才储备量仅约千人规模，而根据产业链上下游企业需求测算，相关岗位缺口已达数万量级。这种人才供给与产业需求之间存在的数量级差异，不仅制约着技术创新进程，更可能影响我国在全球量子科技竞争中的战略布局。建议我国系统布局多层次量子计算人才教育体系，培育研究型、应用型和技能型人才，巩固我国在量子计算领域的全球领先地位，为产业发展提供坚实的人才支撑。

　　筑牢安全发展基石

　　《瞭望》：未来产业具有高度不确定性，如何建立兼顾活力与安全的动态治理机制？

　　王晓明：面对未来产业的不确定性，需建立包容审慎监管机制，探索“监管沙盒”、触发式监管，对看不准的新事物设置“初创包容期”。实施智慧监管，探索“用数据决策、用数据管理”模式，提升跨部门综合监管水平。

　　在伦理与全球治理方面，树立科技向善理念，加强重点领域安全、伦理规范及社会治理实践研究，守住安全和伦理底线。积极参与全球治理规则制定，主动提出治理倡议，增强规则制定权。抢占布局卫星频率轨道等空天资源、深地深海极地等空间资源。

　　吴宜灿：研究利用核能不仅关乎能源领域的突破，还对国家安全、经济发展、科技创新具有重要影响，平衡发展与安全，建立动态调整与监管机制十分必要。

　　利用数字化、智能化技术构建全生命周期安全监管体系，对核设施规划、建设、运行、退役各阶段进行严格监管，同时加强国际安全监管合作与交流，提升监管水平。

　　郭国平：在技术方面，加快制定量子计算软硬件等方面的技术标准，确保不同量子计算设备和系统之间的兼容性；建立健全量子计算领域的知识产权保护制度，明确专利申请、审查和保护的规则，保护企业和科研人员创新成果。

　　安全方面，量子计算对加密体系的颠覆性威胁要求安全机制前置化。当前，抗量子密码成为主流防御手段。中国应加快抗量子密码算法应用与迁移。■