人工智能应用于更多领域 计算机研究深入光电结合******
英国科学家在人工智能（AI）领域取得多项突破，包括用AI首次控制核聚变、用AI预测蛋白质结构等。“深度思维”与瑞士洛桑联邦理工学院合作，训练了一种深度强化学习算法来控制核聚变反应堆内过热的等离子体并宣告成功，有助加速无限清洁能源的到来。“深度思维”凭借“阿尔法折叠”算法，预测了迄今被编目的几乎所有2亿多个蛋白质的结构，破解了生物学领域最重大的难题之一，有助于应对抗生素耐药性，加速药物开发并彻底改变基础科学。该公司研发的“DeepNash”（深度纳什）学会了在“西洋陆军棋”游戏中，使用虚张声势等欺骗手段来击败人类对手。该公司AI创建的高效数学算法能解决矩阵乘法问题。该公司AI通过模拟数十年足球比赛的情况，学会了熟练地控制数字代理足球运动员，其建模的“AI代理”可与其他人工代理沟通合作，在玩游戏时共同制定计划。
牛津大学研究显示，AI能模拟条件反射进行联想学习，比传统机器学习算法快千倍。利兹大学科学家借助AI扫描视网膜以探知心脏病风险。
在计算机相关领域，牛津大学研究人员开发了一种使用光偏振来实现最大化信息存储密度的设备，其计算密度比传统电子芯片提高了几个数量级。南安普顿大学工程师则与美国科学家携手，设计了一种与光子芯片集成的电子芯片并创造出一种设备，能以超高速传输信息同时产生最少的热量。
在机器人领域，利兹大学团队开发了一种“磁性触手机器人”，直径只有2毫米，可由患者体外的磁铁引导进入肺部狭窄的管道采样。帝国理工学院科学家展示了一组受动物启发的飞行机器人，可在飞行中建造3D打印结构，未来有望用于在偏远地区建造房屋或重要基础设施。格拉斯哥大学科学家将由砷化镓制成的微型半导体打印到柔性塑料表面，所得设备的性能可与目前市场上最好的传统光电探测器媲美，且能承受数百次弯曲，可用作未来机器人的智能电子皮肤。苏格兰科学家开发出了一种先进的压力传感器技术，有助于改进机器人系统，如用于机器人假肢和机械臂。（科技日报记者 刘霞）
信通院何宝宏：数字化转型的终点是数字原生******
【环球网科技报道 记者林迪】数字经济与实体经济深度融合的大背景下，全社会的目光更多聚焦于当下如何开展数字化转型，而缺乏对于转型之后未来世界的前瞻和思考。数字化转型之后，数字原生的世界、社会形态、个人、企业、商品、金融和管理等走向何方？近日，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏围绕技术转型、信息革命、数据资产、Web3、信任科技、元宇宙、技术周期律、经济学2.0、AI、数字原生共十个热门领域进行了前瞻性预测和分享。
何宝宏认为，数字原生代的娱乐、社交、学习和购物等都发生在数字世界，并且将数字世界的语言视为母语。“我们所谓的高科技数字技术也并不是他们眼中的高科技。数字原生需要在数字原生代基础上有两个方向的延展，一是从空间上的延展，从一代人到原生企业、原生应用、原生资产和原生理论的延伸；另一个是从时间上的延展，数字原生的企业等不仅包括2000年之后诞生的，也包括诞生于2000年前，但成功实现了数字转型的，具有鲜明数字原生特点的企业。”
何宝宏提出“经济学2.0”概念。
他指出，经济学也面临着数字化的挑战——“稀缺性”的定义，信息商品化的悖论、经济人理性等问题。目前还出现了一种新的经济学，基于密码学、计算机/网络、数学/游戏伦理和经济学的加密经济学。当下的数字经济更多的是传统经济的数字化转型的结果。
何宝宏认为，互联网拥有“7年之痒”，每7年呈现一个新的发展阶段，从1994年的Web互联网，2001年的宽带互联网，2008年的移动互联网，2015年的产业互联网到现在的3D/价值互联网。互联网也存在持续25-30年的库兹涅次周期，即从1969年-1994年的以技术为导向的孕育期，走向1995年-2020年以“资本”为导向的繁荣期，最后发展到2021年以后以“ESG/基础设施”为主导的成熟期。
“价值中心也发生了阶段性转移，从之前的硬件、软件，发展到现在正在从互联网转向数据（数据要素和数据资产），未来将转向内容。”谈及数字化转型与数字原生的关系时，何宝宏表示，就像农业时代采摘狩猎转型成了种植驯养，原生出“三农”新业态，又如同工业时代推进农业机械化，原生出了工厂、工人等工业新业态，转型是追求变化，是过程，原生是进入稳态，是目标。
他认为，当下，我们正处于数字移民和数字原住民或数字原生代混居的时代，是一个新老交替的时代。Web1.0是传统世界的数字化模仿；Web2.0是互联网原生的开始；Web3.0是数字原生的探索。未来，数字原生企业会走向分布式自治公司、分布式自主组织。
最后，何宝宏指出，未来，我们需要一起努力共建未来的数字原生世界。我们需要建设新的基础设施；我们要将数据资产化和数据要素化；我们要做可视化的且用户自主可控的身份体系；我们需要3D的内容，虚拟与现实要结合起来。
