潘建伟

中国科学院院士

中国科学院量子信息与量子科技创新研究院院长

　　十年来，在我国量子科技的飞跃过程中，中国科学院在量子科技领域整合优化资源、形成攻关合力等方面发挥了关键作用。在取得成绩的同时，我们也清醒地认识到，我国的量子科技发展正面临着严峻的挑战。在量子科技发展的新阶段，我们按照习近平总书记的要求，对推进量子科技深化发展形成如下思考。

　　一是加强顶层设计和统筹布局，不断增强量子科技创新体系化能力。面向这一需求，需要充分发挥社会主义新型举国体制的优势，以长远科技目标为牵引，通过人才、基地、项目全要素一体化配置，汇聚相关优势力量统筹组织基础研究、应用基础研究、技术研发、成果转化与产业化全链条布局，构筑我国量子科技发展系统性优势。

　　二是产学研深度融合，提升量子科技自主创新能力。充分发挥科研机构的研究优势、企业的产业优势、金融机构和社会资本的资金优势，开展相关关键材料、核心器件、高端仪器设备、基础软件的自主研发，确保产业链供应链关键环节自主可控。

　　三是坚持开放合作，以“可控开源”的原则充分利用国际智力资源。“可控”即是要在若干环节具有非对称优势，这样他国就难以在其他环节对我国形成“卡脖子”的局面；“开源”即是在此基础上互通有无、博采众长。基于我国已有优势，牵头组织国际大科学计划，参与国际标准制定和技术规范建设，提高我国在全球量子科技创新中的影响力和话语权。

樊代明

中国工程院院士

全军消化病研究所所长

　　在中国，每天有8000人死于肿瘤，然而面对如此庞大的患者群，中国使用的却是外国的指南。但即便如此，癌症患者的五年生存率也并未达到美国国立综合癌症网络（NCCN）70%的数据，仅有40%。

　　为什么使用同样的指南，五年生存率却相差30%？在我看来，“水土不服”是根本原因。以肝癌为例，外国主要是由C型肝炎引起，而中国主要是由B型肝炎引起。就食管癌而言，中国90%是鳞癌，而外国80%是腺癌。在差别显著的患者画像下，国内医生遵循国外指南而开的每一刀、每种药，打的每一针，其精准性都应受到拷问。

　　2021年，中国抗癌协会组织了13000多位专家，包括300多位两院院士，历时1年多编写出中国首部《中国肿瘤整合诊治（CACA）指南》。这部指南学习了国外指南的长处，规避了它们的短处，突出了中国医生的独到之处，并形成了美国NCCN指南、欧洲肿瘤学会ESMO指南和中国CACA指南三足鼎立、优势互补的局面。目前，中国抗癌协会正在进行CACA指南的推广工作。

　　目前，我们已经组织了2500场线下医生交流会，按照一周在一个省举办两次巡讲的频率，从河南开始行动，目前已经完成22个省，线上观看演讲人次也已突破19亿。另外，CACA指南官网认证了将近一万名专家，我们希望通过这种行业认证保护患者的权益，为中国的肿瘤治疗打开新的窗口。

李骏

中国工程院院士

复旦大学数学科学学院教授

　　随着技术、法规和政策的不断演进，自动驾驶的大规模商业化落地已成为可能。在我看来，未来3年将是高级别智能网联汽车商业化落地的关键时期。

　　如何才能构建智能网联汽车安全体系、保障高级自动驾驶安全落地？我认为，自动驾驶安全是一个体系问题，需要用体系工程的方式解决，需要从社会生态、行业平台、技术系统3个层面构建汽车自动驾驶安全体系架构。

　　我建议：在社会生态层面，在政府主导下，制定高级别智能网联汽车自动驾驶安全认证标准与监管规范，搭建智慧城市-智能交通-智能汽车融合的社会生态平台，实施车路云一体化技术方案，为自动驾驶提供综合安全保障。

　　行业平台层面，实施自动驾驶安全保障行业联合行动，协同整车和零部件企业共同研究自动驾驶安全架构，为自动驾驶安全系统研发与认证制定统一的标准和规范，保障高级别智能网联汽车产业健康发展。

　　技术系统层面，实施功能安全、预期功能安全与信息安全技术融合一体化，构建与自动驾驶域控制器平行架构的、具备“驾驶安全状态监督”与“驾驶安全增强”功能的独立安全域控制器，形成自动驾驶过程安全的“监-防-控-管”技术平台，实现智能网联汽车全生命周期安全防护。通过这些措施构建智能网联汽车安全体系，保障高级自动驾驶安全落地。

蒋昌俊

中国工程院院士

同济大学教授

　　加快战略性、前瞻性、颠覆性、基础性技术创新，在量子信息、太赫兹等世界前沿领域取得一批原创性、颠覆性成果，全面提升自主创新和自主可控水平，在科技自立自强中展现新作为，这是中国航天面向世界科技前沿和重大战略需求的题中应有之义。

　　实践表明，航天系统工程是坚持系统观念的成功实践，坚持系统观念是我国航天事业成功发展的重要法宝。任何一种理论的产生，任何一种技术的突破，都是从实践中萌发，并着眼于解决实际问题。2017年，我国科学家为解决数字经济转型中的基础性问题，提出了在上海建设“大数据试验场”的构想：一方面试图解决大数据领域科学计算问题及数据智能涌现的工程技术问题；另一方面着力解决数据要素流通、数据价值激活等产业发展中的堵点、痛点。大数据时代，数据是基础性战略资源，定性与定量相结合的大数据试验场的运用，为解决跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨行业数据综合利用问题提供了基础实验环境，有助于加快实现“数据到决策、数据到研发、数据到生产、数据到智能”的创新。

　　今天，我们在面临“卡脖子”困境时，也可以借助系统工程思维来解决问题。比如，在突破芯片困境时，完全可以开辟一条功能等效、换道超车的新路径，通过构建“晶圆级架构”，用软件定义晶上系统的软硬件协同处理方法，弥补我国在工艺技术层面的短板。

　　（资料来源于科学网）