11月26日，为期两天的2022未来科学大奖周科学峰会圆满落幕。在第二日活动中，来自多所高校及科研机构的科学家与领域专家，分别围绕“天文：大设备-大科学”、“气候变化”及“计算机科学：人工智能与大数据”三大领域分享最新科学发现与科研成果，以科学突破未来边界。

大设备有大科学 为人类逐梦太空按下加速键

在【天文】大设备-大科学专场中，中国科学院院士、未来科学大奖周Steering Committee委员武向平在致辞中表示：“进入二十一世纪以来，自然科学研究逐步进入全球化时代，未来天文学领域的重大发现，有赖于庞大的望远镜设备与国际间的协同合作，一个全新的科学研究范式已经到来。”

中国科学院上海天文台研究员葛健教授以《用詹姆斯?韦伯望远镜打开宇宙红外宝藏》为题进行学术报告，介绍了詹姆斯?韦伯望远镜的概况和所获得的初期科学成果。他指出，要研究宇宙在大爆炸后的早期历史，需要在空间利用红外波段进行细致观测，所以韦伯望远镜应运而生。利用韦伯望远镜，我们已经发现了之前从未观测到的早期宇宙的星系和化学成分、银河系中分子云块内部的恒星、恒星和行星的形成盘、热星吹走尘埃之后留下的空洞等等令人惊奇的现象，除此以外可以利用红外光谱仪研究行星的大气成分等科学。未来韦伯望远镜也可以和中国目前在研的地球2.0科学卫星联合研究宜居的类地行星和它们的大气成分，以及探测上面的生命迹象。

中国科学院上海天文台研究员郑倩在以《平方公里阵列射电望远镜：SKA》为题的学术报告中介绍了SKA的发展历史、概况和所做的一些科学。她提到，衡量一个射电望远镜需要四个指标：灵敏度、分辨率、视场大小和巡天速度。而目前借助于射电干涉综合孔径技术和数字相控技术，多国参与正在建造的SKA能很好地满足这些指标。

国家天文台FAST（中国天眼）首席科学家李菂以《天文的勇气》为题，介绍了天眼FAST的发展历史和迄今所取得的科学成就。他指出，FAST的概念是由老一辈学者南仁东研究员等最早提出来的，经过多年的努力在2016年9月FAST正式竣工。不同于天眼的前身-著名的阿雷西博望远镜，基于原创的高时频噪声注入技术，FAST是世界上第一个能够同时进行脉冲星搜索、中性氢成像、气体星系搜索和快速射电暴、地外生命信号搜索的巡天的设施。他总结指出，中国天眼的提出和建设是几代人的努力，是中国过去这几十年科学、基建和整个国力高速发展过程的体现，我们既是这一过程的受益者也是建设者。

对话问答环节，武向平教授与葛健、郑倩、李菂三位嘉宾围绕“宜居星球”、“ SKA与地外文明发现”、“FAST信号接收”等话题展开交流与对话。同时，四位嘉宾也与线上观众互动，围绕观众提出的话题进行了互动、探讨与解答。

能源转型+生态系统碳汇 助力应对全球气候变化挑战

在【气候变化】专场中，2022未来科学大奖周 Program Committee 2022联席主席、北京大学未来教育管理研究中心首创主任林建华对演讲嘉宾进行了介绍。

中国科学院院士、云南大学校长方精云以《中国的碳排放与生态系统碳汇》为题，从生态学的角度介绍了碳达峰、碳中和的含义及实现碳中和的途径，指出减排和增汇是实现碳中和目标的决定因素。他探讨了我国陆地生态系统碳汇的过去与未来，发现我国陆地碳汇呈逐渐增加的趋势；并预测未来我国的陆地生态系统碳汇仍具有较大的潜力，2060年可达11-18亿吨CO2, 相当于近10年我国年均排放量的11-18%。

澳大利亚堪培拉CSIRO首席研究科学家、“未来地球”计划和世界气候研究计划执行主任 Pep Canadell，在以《稳定全球气候的净零排放之实现——基于地球系统的视角》为题的学术报告中指出，过去从来没有一项基于实现地球系统的特定状态的，即管理我们所生活的地球整体，以促进社会和环境繁荣的全球性条约。其目标是:稳定气候系统，基本要求是温室气体源不应大于温室气体汇，也就是达到净零排放。在演讲中，Pep Canadell 博士分解了实现净零排放的要求，包括二氧化碳(CO2)和非二氧化碳排放，自然汇的作用，剩余的碳预算，达到净零排放后会发生什么，并阐述了管理地球系统以避免气候变化所面临的挑战和机遇。

国家应对气候变化战略研究和国际合作中心首任主任、中国能源研究会常务理事李俊峰，进行了以《零碳增长背景下能源转型的逻辑》为题的学术报告，介绍了双碳背景下通过能源转型减排温室气体的逻辑。他指出，能源转型的本质是推动增长方式、能源系统和生活方式的发展转型，其基础是能源系统的绿色低碳转型。实现转型的路径包括大幅提高能源利用效率，以及大力发展非化石能源，尤其是构建以新能源为主体的新型电力系统。然而，在转型的过程中存在各种挑战，包括持续增加能源供应，电力系统储能方式等。

北京林业大学环境科学与工程学院教授、院长王强主持对话问答环节，与方精云、李俊峰等嘉宾分别围绕“碳中和与森林种植规划”、“二氧化碳转化为高价值化学品的可行性”以及“生态系统碳循环的变化”等话题探讨交流及回答在线观众的提问。

AI催生科学研究新范式 引领人类社会发展变革

香港科技大学计算机科学与工程系教授陈凯担任【计算机科学】人工智能与大数据专场的主持嘉宾，与中国工程院院士、鹏城实验室主任高文一起分别对演讲嘉宾的研究领域与科研方向进行了介绍。

高文在致辞中表示：“过去的人工智能是靠人设计出来的，当前的人工智能是从大数据中学习出来的，是习得智能，是过去所不能比拟的。要做最好的人工智能研究，一定要有最大的大数据。中国拥有世界上最大的数据量，发展人工智能具有独特的优势，让大数据与相关产业相融合，将产生巨大的社会效益。”

中国科学院院士、北京大学教授鄂维南，以《算法时代》为题进行了学术报告。他指出，随着科学计算、大数据和人工智能的发展，算法已经成为推动科技创新和社会进步的核心工具。从科学研究的角度来看，机器学习与科学知识的有机结合，为科学和工程研究打开了前所未有的巨大空间。从技术创新的角度来看，人工智能的进一步发展不仅将改变以制造业为代表的实体经济，同时也将对社会治理和人们的日常生活带来巨大改变。支撑这些新的发展空间的底层逻辑是算法创新，可以说，人类正在迈入算法时代。

香港科技大学计算机科学和工程学系讲席教授杨强，在《可信联邦学习》的学术报告中，以AI发展史为切入点，阐述了机器学习过度依赖中心化数据的问题。他指出，联邦学习基于“数据可用不可见”思想，用于解决分布式、多源异构、极端隐私限制的建模问题，将人工智能推向分布式2.0阶段。可信联邦学习范式具备安全可信、高效可用、决策可解释、模型可监管，且普惠的特点。结合相关领域的研究热点，杨强教授对领域发展做出展望。

杜克大学教授裴健，以《数据市场定价》为题进行学术报告。他提出，完备的数据市场应当是动态的生态系统，各种应用可以从数据市场获得数据，同时应用产生的新数据也能够注入到数据市场中为别的应用系统所使用。数据市场定价的成本、利益以及供求关系是维护数据市场的公平、高效、规模化以及保障数据安全及隐私的重要因素。裴健教授结合数据市场定价涉及到的真实性、销售最大化、公平性、隐私保护、计算效率等一系列问题进行分析，并指出后续研究方向。

对话问答环节中，陈凯与鄂维南、杨强等嘉宾共同围绕“未来5年人工智能与产业的融合趋势”、“ 机器学习与偏微分方程的求解”、“人工智能在消除就业性别歧视方面的应用”等话题交流探讨，并回答在线观众的提问。