青年科学家建言浦江创新论坛：攻克AI算力与医学关键难题

在全球科技革命浪潮中，青年科研工作者如何抓住AI时代的新机遇并寻求关键突破？浦江创新论坛主论坛上，两位青年科学家的创新实践给出了精彩回答。

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上海交通大学戴国浩副教授以"智能革命中的青年担当"为主题，梳理了科技创新史上的青年力量：蒸汽机改良者瓦特33岁时引发工业革命，特斯拉31岁创造交流电机革新电气时代，晶体管发明者巴丁37岁奠定数字文明基础。"这些百年科技突破证明，青年人始终站在技术革命的潮头。"他强调，人工智能革命的发展速度远超历次工业革命——光纤通信技术的诺奖认证用了43年，而AlphaFold从技术突破到获奖仅耗时6年。

软硬件协同创新的实践突破

作为计算架构优化专家，戴国浩团队通过算法创新突破硬件极限。其研究实现了低端芯片媲美高端硬件的计算性能，相关成果已通过无问芯穹公司落地应用。该公司构建的算力平台日调用量突破百亿tokens，推出的异构算力方案实现芯片互通，研发的中试平台加速了智能设备产业化进程。"我们正在打通从实验室到市场的创新通道，让AI普惠化成为现实。"据介绍，通过与产学研机构协同，已形成从芯片到终端的全栈技术方案。

自主可控的算力解决方案

针对我国"AI+"行动的算力需求，团队提出三重应对策略：提升受限芯片的使用效能、解决异构芯片协同难题、缩小终端设备能效差异。目前，与上海仪电等单位合作的算力网络项目已实现多架构芯片互联；与创智学院联合实验室开发的自进化终端方案，则展现了自适应创新能力。

AI与医学的跨界突破

北京邮电大学王光宇教授分享了医学AI的跨界创新。这位90后科研先锋带领团队构建的多模态医学语义系统，使我国在AI医疗领域跻身国际前列。其团队研发的MedFound医疗大模型凭借1760亿参数和真实病例训练，形成类医生的诊断思维链。"在8大专科测试中，我们的模型在常见病和罕见病诊断上都超越国际竞品。"数据显示，该模型全球下载量已突破300万次。

学科交叉的创新价值

"AI+医疗不是简单相加，而是质的飞跃。"王光宇以MedFound为例，说明如何将临床经验转化为机器可理解的语义网络，使AI既能准确诊断又可解释推理过程。她建议青年学者："选择那些虽小众但具战略意义的交叉领域，重大发现往往诞生在这些跨界地带。"

两位科学家的探索路径虽然各异，却展现了相同的创新智慧——以问题为导向，用多学科融合攻克技术难关。他们的实践证明：在AI时代，青年学者既能成为技术革新者，也可担当产业变革的推动力量。