科研无关性别 创新没有边界|安徽万邦医药董事长陶春蕾受邀参加复旦科创先锋论坛会

摩尔的尽头有“光”

集成电路已成为各行各业智能工作的基石，人工智能的新发展便是基于芯片技术的革命。曾璇教授从事集成电路设计和设计自动化方向的研究，已发表论文140余篇，获得授权国家发明专利14项。她和团队提出和命名的模型降阶方法SAPOR(Second order Arnoldi Passive Order Reduction)已被国际同行作为比较范例，用于评价新发展互连线模型降阶算法的精度和速度。为了解决集成电路问题，她领导开发了基于人工智能的模拟集成电路的自动化设计工具，实现了从“人工密集型”到“机器密集型”的跨越。

“我从事的行业叫做电子设计自动化，这是一个集成电路的产业，它在整个数字经济当中起了重要的支撑作用。”在以《摩尔的尽头有“光”》为题的演讲中，曾璇教授指出，电子设计自动化（EDA）是支撑集成电路产业的基础与工具，虽然EDA目前仅有一百亿美元的市场规模，却支撑着几十万亿美元规模的数字经济。她相信，未来我们一定能够研发出中国自己的EDA系统。

谈到科创，她说，我们要“切问近思，上下求索，博学笃志，攻坚克难”。作为一名复旦人，她为母校感到骄傲，也非常愿意为新一代的科创先锋们分享思想、贡献智慧。

当下其实正是我国芯片发展的黄金时期，我们可以靠自己的力量研发中国的EDA系统。

一方面，中国科研传统模式是“集中力量办大事”，有利于集成电路领域的攻坚克难；另一方面，各方也在推进芯片行业的集聚度和高度发展。最近，我们联合行业企业、初创公司与研究机构等，以产学研融合为背景，构建交流平台。相信未来一定能发展出属于中国自己的EDA系统。我们最终的目标是“人无我有”，实现创新和引领。

迈向大规模语言模型

“非常高兴在一个春风沉醉的傍晚来到管理学院和在座各位青年科创精英、管理精英共同探讨科学技术和管理理念，这是我感到非常荣幸的一件事情。作为从事人工智能的女性，我既感到快乐，也感到身上的担子非常重。”黄萱菁教授深耕人工智能与自然语言处理领域30载，她以《迈向大规模语言模型》为题，为我们打开“AI情感计算”之门。

 “托ChatGPT的福，大规模语言模型的概念已经深入人心。”黄萱菁教授打趣说。她介绍，近年来，学术界和工业界开始尝试在自然语言处理领域应用神经网络方法，预先训练出大规模的语言模型，并针对具体场景构建特定数据集，供这些大模型在下游任务中通过参数微调以适配具体任务。目前具有代表性的预训练语言大模型有BERT、GPT和BART/T5等。她还介绍了复旦团队的研究，其中之一就是给出了“语言模型即服务”的概念。

对大热的ChatGPT，黄萱菁教授团队也进行了测试，“我们测了几十万次，比如让它做中国的高考题，看看它到底有多么强。” 黄教授总结说，ChatGPT目前的性能都是在现有的机器学习框架下可以解释的，她相信未来还会有很多机构在类ChatGPT模型方面取得突破。“从来没有觉得自己和通用人工智能这么接近，这是我做人工智能这么多年以来最兴奋的一个时期。”在时间不长的演讲中，黄萱菁教授为我们梳理了大规模语言模型的发展脉络和未来演进方向。她期待有更多的人进入人工智能的星辰大海，一起开创进一步的辉煌。

在大模型时代，能否运用小样本学习的方式，即用少量语言数据对大模型进行调优？我们复旦团队引入了语言模型即服务（Language-Model-as-a-Service）的概念。其具备两个基本内涵，一是如何构造一个统一的基础模型，二是如何高效地调节参数以适应具体的业务场景。

我们可以运用分类、匹配、序列标注、机器阅读理解、Seq2Seq、Seq2ASeq和语言模型等七个主要范式来解决大部分自然语言处理问题。我们提出的CPT模型结构既具备理解能力又具备生成能力。ChatGPT让业界看到了实现通用人工智能的希望，也提示我们在其表现还不够完善的领域进行深入探索。

古DNA破译东亚人群演化图谱

付巧妹研究员是一名80后学者，是2022年诺贝尔生理医学奖得主斯万特·帕博“最出色的学生之一”，曾入选国际知名学术期刊《自然》杂志评选的“中国十大科学之星”，理由是：帮助重写了欧洲最早的现代人类的历史，并有希望用古人类遗骸的DNA改写亚洲的史前史。

人类演化中有很多重要的科学之谜，比如：是什么样的遗传造就了独特的人？地球上曾经有多少种族共存？传统的形态学和遗传学能帮助我们取得一些了解，但存在很多不足；而通过古DNA直接研究古代人群，具有非常独特的优势，为解决问题带来了更多可能性。付巧妹介绍说，这个领域的主要研究内容，跟两个基本问题有关：第一，在共存时间里，现已灭绝的古人类跟现代人有没有互动，如何互动；第二，现代人在不同时间阶段是如何演变的。本次论坛，她分享了古DNA研究的优势与困难，以及自己和团队的研究方法和研究进展。

演讲的最后，付巧妹说科研最有魅力的地方，就是探索未知，“很幸运我最终找到了感兴趣的方向，选择了热爱的事业。”对于目前还没有明确的兴趣方向的同学，她也给出了建议：“最重要的就是怀抱梦想、追寻梦想，在追寻的过程中做好当下、了解自己，把想法变成行动，一点点去实现。”

古DNA是典型的交叉学科，研究手段和途径是遗传学、生物信息学，但研究问题和对象都跟考古人类学密切相关。把不同学科串联起来的关键，就在于研究的问题；解决这些问题，需要所有相关学科的合作。正因如此，交叉学科具有独特优势，它鼓励创新性思维，鼓励不断探索。

在交叉学科以及相关的基础研究中，自由探索是非常重要的。正是这种精神，让我们保持好奇心，不给自己设限，不断去思辨、去质疑。科研最有魅力的地方，就是探索未知。

打造和赋能科创生态圈

岑苓老师从0到1参与主创了国内商学院首个科创办公室，致力于打造以科创企业为主体，管理赋能为抓手，相互联系、支撑，良性循环的创新生态系统。

“我们正在打造的科创赋能生态圈，明确了科创企业家创业活动是生态的核心内容，职能是帮助企业的孕育与成长，组成是相关人员、组织和机构，形式是相互支持的有机整合，目标是实现价值共创。”演讲中，岑岺为大家描述了学院正在打造的科创赋能生态圈，并介绍了2020年以来学院推行科创战略，致力于管理赋能科创，打造了包括科创企业家营、科创青干营以及长三角聚劲科创大赛等在内的科创生态。

在过去的近三年里，岑岺带过5期科创企业家营。133位科创企业家学员，每月花3整天学习。作为班主任，岑岺在陪伴他们的一百多天里，在和教授们一起去50多家科创企业深入调研的过程中，一直以敬畏之心观察他们、理解他们，去思考如何更好地打造这个生态。

我们致力于助力技术带头人成为优秀企业家。

科创企业技术与管理须双引擎驱动，以管理赋能科创，借助学院科创战略的先发优势，凭借学院一流的学术研究能力和教授团队，集品牌影响力及高质量校友资源，构建起一个具有共生性、自洽性、进化性和溢出效应的特征的科创赋能生态。

我们的路途还很遥远，需要通过持续艰苦的努力，以原创、务实、专注致敬科创。

数字造梦

几年前大家可能对“数字艺术”还非常陌生，后来有了Teamlab沉浸式展览、有了NFT数字藏品等艺术形式，大家意识到这是一场“科技+艺术”的双向信息革命。越来越多的交叉学科领域的创作者用数据作为颜料，用人工智能、3D引擎等作为画笔，重建一种新的技术美学。

“这是数字时代发生的一种必然趋势，技术正在成为艺术演变生长的必然，而艺术也能够带给技术发展更多的想象力，能够让计算机技术更加人性化，让科技的传播更有温度。”毕业于美国波士顿大学艺术管理专业的刘茵梦，正是用数字化为艺术增加多维视角，不断探索前沿内容创新。

演讲中，她不仅为大家展示了这一领域的最新实践作品，也带大家展望未来更多数字内容产业化的可能性。她认为，各种前沿技术正在快速推动着内容产业的数字化升级，与其被动去做回复，不如在自己擅长的应用层次和商业化层面去做出更多的前置性设计。“虽然这条路充满挑战，但是科技的塑造能力还在继续，艺术的想象能力也还在奔腾，非常激动能够看到这些新技术以比我们想象中更快的速度推动着内容产品形态和整个产业的发展。”

伴随着艺术、科技边界的不断碰撞而后互相融合，新型数字内容所造就的新型平台机会激发出全新的媒介价值，同时协助创作者群体在全球数字经济图景中找到落脚点，持续关注对创作者造梦、自我表达和创造力的赋能。

未来，内容+技术的力量将帮助创作者链接更多场景与价值：从数字内容到数字场景，催生新文化业态、延伸文化产业链，共筑数字文化。