新京报贝壳财经首席记者 罗亦丹 编辑 陈莉 校对 穆祥桐

今年的政府工作报告提出，培育壮大新兴产业和未来产业。实施产业创新工程，鼓励央企国企带头开放应用场景，打造集成电路、航空航天、生物医药、低空经济等新兴支柱产业。建立未来产业投入增长和风险分担机制，培育发展未来能源、量子科技、具身智能、脑机接口、6G等未来产业。

从智能经济新形态的破茧而出，到未来产业投入增长机制的破局创新；从AI安全与伦理的思辨中探寻技术向善的边界，到具身智能与6G通信勾勒未来生活图景；从低空经济等新兴支柱产业的拔节生长，到量子科技、脑机接口等前沿领域的拓荒深耕……中国的未来产业正在擘画新蓝图。新京报贝壳财经为此推出“对话未来”全国两会高端访谈系列，与全国人大代表、政协委员共话中国经济未来。

——与未来对话，此刻即未来。

“十五五”开局之年，量子科技、氢能、核聚变能等未来产业发展备受关注，而基础物理研究与大科学装置建设正是未来产业发展的底层支撑。

大科学装置又称国家重大科技基础设施，是国家为探索前沿科学、突破关键技术而集中力量建设的超大型、高投入、多学科集成的科研“大国重器”。它通过大规模资金投入和复杂工程建设完成，用于实现基础科学研究和关键技术突破，涵盖能源、生命、地球系统等领域。

全国人大代表、中国科学院院士、中国科学院高能物理研究所研究员王贻芳接受新京报贝壳财经记者专访表示，中国建成及在建的大科学装置已达70余个，数量与美国基本相当，实现了各领域全覆盖，但装置先进性与国际先进水平仍有较大差距。他直言，我国基础研究投入占全社会研发投入比例与国际15%的水平差距显著，社会对基础研究投入仍不足，存在“叶公好龙”式认知。

因此，王贻芳认为，大科学装置发展核心应从“重数量”转向“提质量”，应摒弃“撒胡椒面”式资源分配。只有在优势领域集中力量，才能实现国际领先。

大科学装置应集中资源重点突破

新京报贝壳财经：2025年高能物理所收获颇丰。江门中微子实验（JUNO）装置建成仅两个月就发布高精度物理成果，证实了“太阳中微子振荡参数偏差”，能否评价一下其科学意义？

王贻芳：主要证明了两点。第一，证明装置本身达到了设计指标，能够正常稳定运行，实现了建设目标。第二，科学成果本身刷新了我们对太阳中微子振荡的认识，精度大幅提高。它证实了此前观测到的太阳中微子与反应堆中微子之间的偏差仍然存在。这个偏差还需要更多研究去验证，到底是测量误差造成的，还是背后存在新的物理现象，这也为未来的研究提出了重要课题。

新京报贝壳财经：北京怀柔科学城的高能同步辐射光源（HEPS）已通过工艺验收，其亮度达太阳1万亿倍。它在芯片研发、新药创制等领域的应用将如何落地？高能所如何推动这一“超级眼睛”向企业开放共享？

王贻芳：对我们来说，装置首先要达到原本的设计指标，这是一切应用的前提。我们的核心任务是提供一个符合设计指标的平台和条件，为各类用户做好服务。无论是新药创制、材料研发，还是生物、地质、环境研究，乃至发动机等工业制造领域的用户，都希望他们能来使用这个装置，我们会毫无保留地开放共享，尽全力让他们获得精准的测量结果。最终能产出什么样的成果，是由用户的研究方向和能力决定的。

新京报贝壳财经：你如何看待这些大科学装置的投入和技术溢出效应？它们如何对接量子、核聚变等不同的未来产业方向？

王贻芳：不同的大科学装置，任务、目标和用途完全不同，一个装置只能解决一个或几个领域的问题，不可能做到面面俱到，所以国家需要一个成体系的大科学装置系统，各类装置各司其职，才能解决科学研究和产业发展中的各类问题。

比如江门中微子实验只聚焦中微子相关研究，高能同步辐射光源主要解决材料、凝聚态物理、工业制造等领域的问题，而量子、核聚变领域的研究，也需要它们专属的大科学装置。现在，中国建成及在建的大科学装置有70余个，从数量上看和美国基本相当，也实现了各领域的全覆盖。但最大的问题是，其与国际先进水平相比还有很大差距。

所以下一步大科学装置发展的核心任务，不是继续增加数量、扩大覆盖面，而是提高质量。具体来说，一部分老旧装置需要重建，新建装置不能再低水平重复，要瞄准国际领先的指标。

新京报贝壳财经：如何推进大科学装置“提质量”？目前的资源分配存在哪些问题？

王贻芳：现在的问题是，大家更愿意平均分配资源，也就是“撒胡椒面”，因为这样受到的批评少、风险低，是最保险的方式。但这种方式从一开始就注定了不可能实现国际领先，这是对国家发展不负责任的做法。

我们需要思考的是，是追求100%领域覆盖但每个领域都不如别人，还是适当减少覆盖面，在部分优势领域集中力量实现突破、超越？我认为后者更重要，面面俱到不如集中资源重点突破。

突破一个领域后再转向下一个，持续下去就能不断实现国际领先的目标，还能形成人才聚集效应和示范效应，吸引国际顶尖人才来我国开展研究。而要解决资源分配的判断问题，最合理的方式就是引入中性、无利益冲突的第三方评价。

基础研究投入仍不足，应避免“叶公好龙”

新京报贝壳财经：2026年是“十五五”开局之年，国家将量子科技、核聚变能、6G等列为未来产业重点，基础物理研究对这些未来产业的支撑作用体现在哪？我国基础研究投入的现状如何？

王贻芳：量子、核聚变、6G这些领域，从基础科学角度来说，其实已经没有根本性的未知问题，目前的核心是如何落地、如何产生应用价值、如何转化为GDP。但这些领域离真正的产业化还有相当的距离，现在一些研究存在“两头不靠”的问题，做基础研究的人说有应用前景，做应用的人又说这是基础研究，离实际应用还远。

而我国基础研究的核心问题是投入不足，“十四五”规划提出基础研究投入占全社会研发投入的比重要达到8%左右，但目前为止只勉强做到了7%，没有完成目标。未来要和国际看齐，这个比例需要达到15%，差距还非常大。

之所以出现这种情况，本质上是全社会对基础研究“叶公好龙”，大家都知道基础研究重要，但真要拿出真金白银投入时，又觉得不能快速产生效益，不如投到应用研究上，最终导致资源不断向应用领域倾斜。

新京报贝壳财经：现在腾讯、阿里等企业通过新基石、青橙奖等基金或奖项支持基础研究或科学家个人，是否能弥补基础研究的投入短板？科研院所与企业的合作对基础研究有何帮助？

王贻芳：大企业愿意支持基础研究非常好，也值得鼓励。但从规模来看，这样的企业太少了，它们的投入在整个基础研究经费中占比仍然很低，我们希望有更多企业能参与进来。目前，以新基石为例的纯粹支持基础研究的“基金会”模式，是真正对基础研究有帮助的。

高能物理领域30年前就应用了AI，中国须“从0到1”原始创新

新京报贝壳财经：高能物理所在日常科研中是否会使用AI？如何看待AI for Science在科研领域的潜力？

王贻芳：我们当然会用AI，而且高能物理领域应用AI等人工神经网络技术已有30多年的历史，几乎走在所有科学研究领域的前面。AI一直是科研中非常重要的工具，未来也会继续深化应用。

现在的深度神经网络、大语言模型，让AI应用的可能性和用途大幅拓展。和30年前相比，现在的AI技术有两个核心进步：一是深度神经网络的层数大幅增加，过去做神经网络最多两层、三层，了不起四层，现在能做到上千层，这得益于计算机计算能力的提升，层数越多，AI的能力也就越强；二是大数据的应用，用更多数据训练神经网络，让它的能力水平大幅提高。

其实人工神经网络最早就是物理学家提出并使用的，30年前我自己也写过相关的文章，AI 本质上就是一个科研工具，30 年里工具的能力大幅提升，但基本逻辑和方法没有根本区别，只是计算能力和数据量的差距，这让现在的AI能做的事情比过去多得多。

新京报贝壳财经：基础研究和基础科学方面的人才培养，会如何影响未来社会？

王贻芳：我国的基础研究和美国、欧洲相比，整体还是处于跟跑与并跑状态，该差距最终也会体现在人才上。

我们对基础研究重视不够，导致缺乏顶尖的科学研究人才，这既体现在基础研究的落后，也体现在应用研究中没有从0到1的创新，使得我们的许多研究都是在别人的基础上改进。虽然这无可厚非，但长期是不可持续的，无法成为科技领跑者，永远处于追赶状态。

基础研究最核心的任务之一就是培养人才，应用研究的工程师可以有手册参考、依葫芦画瓢，只需要少数人引领，但基础研究是探索前人没有做过的事情，培养的是能做从0到1创新的人才。顶尖大学的差距往往核心就在基础科学研究，最好的大学一定是基础研究强。基础研究不强，就培养不出顶尖的创新型人才，应用研究最终也难以做强。

值班编辑 康嘻嘻 实习生 赵悦