未来科学大奖十周年庆典 - 16位"未来科学大奖"历年得主齐聚上海北外滩，共话推动人类未来发展的颠覆性科学技术 [1] - 未来科学大奖由民间公益组织颁发，设有生命科学奖、物质科学奖、数学与计算机科学奖三大奖项，单项奖金高达100万美元 [1] - 过去十年来已有39位科学家获得未来科学大奖 [1] 生物医学领域突破 - 基础研究、应用研究和临床研究之间的鸿沟正在缩小，进入相互融合、协同发展阶段 [2] - 基因编辑疗法有望一针预防心脏病或治愈肿瘤 [2] - 西湖大学管坤良教授提到mTORC1蛋白激酶复合体在增加健康寿命方面具有潜力 [2] 能源技术发展 - 可控热核聚变是解决能源危机最有效、最清洁、最安全的途径 [3] - 上海交通大学张杰团队提出的双锥对撞点火方案(DCI)提高了激光能量到燃料内能的转换效率 [3] - 中国科学技术大学陈仙辉院士表示室温超导的实现可能有助于可控核聚变的发展 [4] 人工智能与科学研究 - 人工智能技术对生物医学领域产生影响，AI在衰老机制研究和预测方面具有潜力 [6] - 南方科技大学薛其坤院士认为人工智能神经网络叠加量子纠缠有望创造颠覆性新体系 [7] - 中国科技大学潘建伟院士表示"人工智能+量子计算"将重塑未来科学发展 [8] 科研资助与人才培养 - 腾讯"新基石研究员项目"计划10年投入100亿元，为200位中国杰出科学家提供资助 [10] - 实验类科学家每人每年可获得最高500万元资金奖励，理论类每人每年最高300万元 [10] - 施一公表示要支持"雄心勃勃、年富力强、敢于担当"的科学家 [11]

未来科学大奖与民间科研资助 - 未来科学大奖成立十周年 已累计有39位科学家获奖 单项奖金高达100万美元 被誉为"中国诺贝尔奖" [1] - 奖项设置包括生命科学奖 物质科学奖 数学与计算机科学奖三大类别 旨在表彰具有世界级影响力的科研成果 [1] - 腾讯发起"新基石研究员项目" 计划10年投入100亿元 资助200位中国科学家 实验类最高每人每年500万元 理论类300万元 连续资助5年 [9] - 民间科研资助更关注科学家未来发展计划和研究创新性 与传统以科研成果为评判标准不同 [9] 生物医学前沿研究 - 生物医学领域基础研究 应用研究和临床研究之间的鸿沟正在缩小 进入协同发展阶段 [1] - 基因编辑疗法等颠覆性技术有望实现一针预防心脏病或治愈肿瘤 [1] - 香港中文大学校长卢煜明强调需要更多医生科学家架接基础医学与临床应用 [2] - 西湖大学教授管坤良指出mTORC1蛋白激酶复合体可能成为延缓衰老的"不老药" [2] 能源技术突破 - 可控热核聚变被视为解决能源危机最有效 最清洁 最安全的途径 [4] - 上海交大张杰团队提出双锥对撞点火方案 过去6年完成10轮大型试验 提高激光能量转换效率 [4][5] - 中国科大陈仙辉认为室温超导若实现 可为可控核聚变提供支撑 并在电力 交通 量子计算等领域广泛应用 [5] 人工智能与科学研究 - 人工智能正全方位影响科研 在基因检测中AI有望突破衰老机制研究和预测 [8] - 南科大校长薛其坤提出"人工智能神经网络叠加量子纠缠"可能创造颠覆性新算法体系 [8] - 结构生物学家施一公表示AI预测蛋白质结构不会取代科学家 其实验室已转型研究蛋白质结构差异与疾病机理 [8] 数学与基础研究 - 美国西北大学教授夏志宏倡导"AI for math math for AI" 用抽象数学解决AI能耗瓶颈 [6] - 浙大励建书指出数学探索和证明无法被AI替代 除非计算机集成框架技术发生根本改变 [9] - 普林斯顿许晨阳认为数学家工作依赖人类大脑灵感和创新 目前AI无法替代 [8]

前沿科技发展趋势 - 美国2022年12月5日实现净能量增益的惯性约束核聚变反应，标志着人类首次掌握可控核聚变能技术，预计20年内聚变能将普及并带来巨大变革[1] - 未来20年最具颠覆性的科技是通用量子计算机，未来50年需聚焦AI for Science方向[1] - 人工智能与量子计算的融合将成为未来20年重塑人类文明的关键方向，超导量子计算目前占优但未来可能与光结合[1] 能源与材料突破 - 受控核聚变有望在未来20年实现，将永久解决人类能源问题并为工业革命提供支撑[2] - 室温超导若在未来50年实现，将带来科技重大变革，突破医疗磁共振和量子计算冷却等成本瓶颈[2] - 未来20年核心关键材料可能成为引发人类变革的重要力量[2] 人工智能发展 - AI技术如AlphaFold已颠覆传统生物学研究模式，可从三维结构倒推生物学功能[2] - 大模型将赋能千行百业，多模态是其发展的重要里程碑，需解决模型理解和推理能力等关键技术难点[3] - 对齐技术目前基于强化学习较脆弱，未来可借助计算机和密码学方法增强AI安全性[3] 科研方法论 - 科研工作者需拥抱AI并打好基础，培养批判性思维和跨学科合作能力[2] - 发展以人为本的机器智能，实现人机有效协作是重要课题[3]