开云体育央广网北京10月25日消息（总台中国之声记者鹤佳）据中央广播电视总台中国之声《新闻超链接》报道，10月22日，中国科协发布了2023重大科学问题、工程技术难题和产业技术问题。人工智能、新能源、高性能材料、生命科学等领域的重大问题受到关注。
前沿科学问题包括：如何实现低能耗人工智能？等10个问题。工程技术难题包括：如何实现在原子、电子本征尺度上的微观动力学实时、实空间成像？等9个难题。产业技术问题包括：如何发挥我国信息通信产业优势，快速实现芯粒（Chiplet）技术和产业突破？等10个问题。
中国通信标准化协会互动媒体标准推进委员会副主席、互联网与信息科技专家包冉介绍，制约人工智能性能发展的最大因素，不是人才，不是技术，也不是架构和模型，而是超大规模训练计算带来的能耗问题。
以全球人工智能领域“扛大旗”的open AI为例，今年1月，由于要提供ChatGPT服务，其所产生的后台模型训练能耗及实时响应服务能耗多宝体育，相当于整个欧盟17.5万个中产家庭一年的耗电量。
从具体技术参数上比较，在同等算力密度下，今天一台应用于人工智能训练的服务器和传统意义上的超级计算或计算中心的服务器相比，能耗要高达6~8倍，即使考虑到技术提升、科学理论提升，甚至通货膨胀的因素，今天一台服务器所付出的能源成本也是过去一台服务器能源成本的3倍。
包冉介绍，实现低能耗人工智能的路径就像爬珠穆朗玛峰，可以从南坡和北坡两方面来努力。一方面，如果人类能找到有序可控的能源发生机制，即可控核聚变，那么能源供应就可以实现一劳永逸。但这个过程并非一朝一夕，需经过艰苦的探索。虽然近两年国际上也提出了新型的可控核聚变的方法，但离工业化还有很长的距离。
如果获取稳定的、无限的能源这条路不可行，则可以在尽可能降低能耗上下功夫。由于光信号传输能耗低、速率高，目前，科学界与工程界形成采用光芯片的共识，但这不是简单的一块芯片的改造，而是涉及整个计算架构的重塑，需要科学界与工程界的合力才能完成，还需要芯片工厂的积极采纳响应，也并非一朝一夕能实现。
无法短时间彻底解决问题，但也并非没有改良的办法，比如将人工智能的基础算法模型进行理论的再创新。包冉介绍，这轮人工智能的发展得益于两个理论的突破：卷积神经网络和深度学习，简而言之就是让计算机的算法模拟人脑意识的产生机制和思维逻辑归纳机制。在此背景下，人脑的复杂度导致了人工智能模拟结构的复杂度，进而带来了高能耗。因此，如果能在人工智能的算法上取得新突破，降低复杂程度，减少计算工作量，将成为降低能耗的可行方式。
在工程技术难题名单中提到“如何将脑机接口技术应用到临床医疗中”。包冉介绍，脑机接口应用在我国进展良好，但这项技术面临几个主要的难题。
最大的障碍是如何确保安全。脑机接口的神经贴片或微型芯片一定要与大脑浅皮层通过介入的方式进行连接，才能使得脑电波的信号与外界输入的信号形成信息网络的闭合体，这种介入的方式就带来安全的问题。
第二大难题来源于技术细节，即对于脑电波的编译。目前人类通过口腔发声的方式进行语言的交流是种高级方式，但也是种低效的方式，如果能从更基础的脑电波层面进行直接交流将更为高效。但通过神经树突在脑内激发的各种信号，如何与人类当前所使用的以二进制为基础编码体系相兼容还面临很大的难题。
同样现实的障碍还有伦理问题多宝体育。由于脑机公司的实验主要使用猴子这类与人类相似的灵长类动物，因此在伦理探讨上也面临很大的压力。
关于产业技术问题中提到的“如何发挥我国信息通信产业优势，快速实现芯粒（Chiplet）技术和产业突破”。包冉介绍，Chiplet指的是小芯片，是工程领域的一种过渡技术。
全世界苦于芯片制造成本越来越高、投资规模越来越大，蒋尚义在台积电时提出了Chiplet这种先进的封装机制。这一原理类似于组合房屋，通过将复杂的芯片模块化，将两颗或多颗芯粒连接在一起，能够大大提高生产效率。
如果说芯粒是小芯片，那么SoC芯片就是大芯片。SoC即System on Chip，中文名为片上系统，兴起于智能手机时代。这个时代，终端的高集成度意味着空间大大缩小，如何在确保不扩大芯片体积的基础上填充更多的功能多宝体育，用一片芯片解决一个系统问题，这就是SoC芯片的由来多宝体育。目前，SoC芯片已广泛应用于消费电子产品和各类服务器电脑上。
包冉表示，从这份榜单来看多宝体育，主要分为科学问题和工程问题。解决卡脖子的事情主要是工程问题，解决未来弯道超车的事情主要是科学问题。未来，期待这份榜单上的技术难题能够取得新的突破。
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10月22日，中国科协发布了2023重大科学问题、工程技术难题和产业技术问题。人工智能、新能源、高性能材料、生命科学等领域的重大问题受到关注。