齐鲁晚报 -微报纸-2019年05月31日

　　5月30日,第三届海外院士青岛行暨青岛国际院士论坛举办主旨演讲,来自俄罗斯、乌克兰、新加坡、韩国等20多个国家和地区的近百名海内外院士云集。诺奖得主中村修二院士演讲的内容是“蓝光LED的发展和未来照明趋势”,之后佩德罗·欧桑纳院士、郭毅可院士、容淳铭院士也分别围绕数字经济、生命科学与技术、智能装备制造和知识产权保护等领域开展主旨演讲。　　诺贝尔奖得主中村修二:　激光照明或是未来照明发展趋势　　2014年诺贝尔物理学奖得主中村修二主旨演讲的内容为《蓝光LED的发展和未来照明趋势》。从1989年开始,中村修二花三年时间专门研究蓝光LED,并拿到了诺贝尔奖,但是此之前,他做了十年的积累,基本上没有成果,“最初的十年,我也是积累了很多。当时我还做了其它的一些研究,包括化合物半导体,还有单结晶材料等等,我试验了各种各样的材料。那十年的时间我确实经历了很多的艰难困苦。” 　　“1993年-1995年的这段时间,我在蓝光LED方面开发出了成果。”中村修二说,蓝光LED应用非常广泛,使用LED照明在室内进行植物的培养,俗称植物工厂,就是立体化的植物空间,由于现在人都在高楼大厦里办公,土地资源越来越少,主体培植空间可以节省土地的使用面积。在植物工厂里水是循环使用的,也不用化学品,而且又没有虫子,所以真的是非常好的土地资源的一种补充。这种室内的空间跟外面的气候也没有特别大的关系,不会受到气候的剧烈影响。他的实验发现,经过蓝光LED照明的植物生长结果和普通环境对比都是表现比较好的。　　中村修二的实验还发现,传统的LED就是由蓝色的LED再加上荧光,但是会带来对身体健康的影响,蓝光进入眼睛当中会影响睡眠,影响褪黑素的产生,影响生理周期。蓝光如果太剧烈的话,就会影响褪黑素的分泌,从而带来睡眠失调或者健康问题,甚至包括癌症。为了解决这个问题,他开始研究一些全新的材料,比如硒化锌,氮化镓,但效果不是特别理想。回到日本后,他用差不多一年半的时间就开发出了所谓的双流量MOCVD,这是他一生中最重要的发明,因为在这个发明之后,他在这个基础上写了好多的论文,他还开发了高亮度的InGaN　LED,然后还开发了第一种紫色InGaNMQW激光二极管,现在这种激光照明又成了一个新的趋势,成了新一代的技术,蓝光LED是第二代,激光照明可以说是最新一代的。它的效率要更高一些,优势也是非常明显的。　　中村修二说,激光照明的功效更大一些,效率更高,耗能更少。现在激光照明技术已经用于很多的使用场景了,包括镭射LED屏幕,而且它的照射射程也是非常远,可以达到很远的距离。在激光扫描或者是焊接当中,蓝色激光就是最合适的一种技术,它可以用于激光切割或者是焊接,甚至是镭射机枪等等,这个都是它的实际应用。“我们知道《星球大战》已经有这样的场面了,我觉得《星球大战》的导演已经预见了这些东西。” 　　中村修二说,镭射扫描用蓝色激光的话,它的识别率是非常高的,它的清晰度相当相当高,不像普通的扫描器。现在它可以用在通讯当中,叫做光保真Li-Fi可见光通讯。从光谱的表现上,它表现非常好,包括光谱范围非常广,它的数据流动速度也是非常非常快。同时电磁干扰也基本上是没有的。这个技术可以用在水下通讯、卫星通讯当中,甚至塑料纤维光学当中。它的像素也是非常高的,这也是一个优势。　　郭毅可院士:　大数据中英合作大有可为　　郭毅可院士主旨演讲的题目是《英国大数据研究》。英国的大数据研究有深厚底蕴,今天谈到大数据,谈到人工智能,总会想到AlphaGo。它是全世界人工智能研究、大数据算法研究的先锋。英国不仅把大数据的研究放到了下棋这样的博弈游戏上,也把它的思想用到各种应用中。　　英国一直把数据看成是国家的战略资源。五年前,英国发布了国家的数据能力的政府报告,它要求真正对几个问题做研究。第一个问题是怎么把数据从资源变成资产,怎么考虑数据的拥有性、所有权,能够考虑数据的交换,区块链技术、数据的私密性和整个资产保护法等都是由这个战略上的引领导致的。第二,国家投了很多钱构造国家拥有的数据资源,这里面最重要的成就,也是世界上非常著名的成就,就是全球最大的生物数据库——英国生物银行。英国生物银行对英国1%人口的疾病、生物状态、生活形式进行标准化的数据采集。比如对几千人的高血压人群的长时间跟踪观察,看饮食习惯、基因分析,看整个生活生物数据,从最底层的分子级一直到生活形态,全部做标准化的数据采集,数据采完以后作为国家重要的研究资源,给医院,给研究所做生命科学的研究,同时也向世界开放。这是典型的例子,数据采集的时候就考虑到它的科学严谨性、数据质量,会让它在采集标准、数据认定等方面拥有很强的话语权,确定在医学数据上非常领先的地位。　　“我们常常把大数据跟人工智能割裂来看,2012年到2015年是大数据,2012年以前叫云计算,2015年以后又是区块链,今天是人工智能。但这是完全不对的,因为它们是有机体。英国政府对AI的研究策略,第一条就是改进对数据取得的方法,使数据的获得更简单、更有效,这是作为人工智能发展的最关键的战略。因为没有数据,人工智能就是无本之木,无源之水。正因为如此,英国也认识到,人工智能也好、大数据发展也好,需要一流的高级人才,这样的人才必须举全国之力培养。正是因为这个原因,英国成立了国家级的数据科学与人工智能研究所,就是非常著名的图灵研究所,各个大学都参与,成为英国研究的枢纽。不同领域的科学家在此交流,共同做世界级的研究,也使得工业界的合作有了非常好的平台。　　郭毅可说,在中国,一提及大数据的基础设施建设,就是搞大机器,搞大机房,搞几栋大楼。但是英国没有那么多钱,所以它做事情的时候,比较目标化。一定要做大数据测试,一定知道这个数据是为谁服务的,为什么要做它。英国大数据的研究很有特色,做得也非常成功,里面最重要的一条,它注重科学整体性和社会作用,同时把应用驱动放在首位。原创研究不是为了明天,做任何事情想十年以上,坚持这样一种研究定位和研究的思路,和这样一种研究的组织结构,它的研究就会取得小国精致的很好的效果。“我们的大国雄心和英国的小国精致结合起来,我认为中英合作是大有可为的,特别是在青岛。”郭毅可说。

“最强大脑”在这里脑力激荡!

青岛国际院士论坛举办主旨演讲,诺奖得主登台

齐鲁晚报 2019年05月31日

　　5月30日,第三届海外院士青岛行暨青岛国际院士论坛举办主旨演讲,来自俄罗斯、乌克兰、新加坡、韩国等20多个国家和地区的近百名海内外院士云集。诺奖得主中村修二院士演讲的内容是“蓝光LED的发展和未来照明趋势”,之后佩德罗·欧桑纳院士、郭毅可院士、容淳铭院士也分别围绕数字经济、生命科学与技术、智能装备制造和知识产权保护等领域开展主旨演讲。

诺贝尔奖得主中村修二:　激光照明或是未来照明发展趋势
　　2014年诺贝尔物理学奖得主中村修二主旨演讲的内容为《蓝光LED的发展和未来照明趋势》。从1989年开始,中村修二花三年时间专门研究蓝光LED,并拿到了诺贝尔奖,但是此之前,他做了十年的积累,基本上没有成果,“最初的十年,我也是积累了很多。当时我还做了其它的一些研究,包括化合物半导体,还有单结晶材料等等,我试验了各种各样的材料。那十年的时间我确实经历了很多的艰难困苦。”
　　“1993年-1995年的这段时间,我在蓝光LED方面开发出了成果。”中村修二说,蓝光LED应用非常广泛,使用LED照明在室内进行植物的培养,俗称植物工厂,就是立体化的植物空间,由于现在人都在高楼大厦里办公,土地资源越来越少,主体培植空间可以节省土地的使用面积。在植物工厂里水是循环使用的,也不用化学品,而且又没有虫子,所以真的是非常好的土地资源的一种补充。这种室内的空间跟外面的气候也没有特别大的关系,不会受到气候的剧烈影响。他的实验发现,经过蓝光LED照明的植物生长结果和普通环境对比都是表现比较好的。
　　中村修二的实验还发现,传统的LED就是由蓝色的LED再加上荧光,但是会带来对身体健康的影响,蓝光进入眼睛当中会影响睡眠,影响褪黑素的产生,影响生理周期。蓝光如果太剧烈的话,就会影响褪黑素的分泌,从而带来睡眠失调或者健康问题,甚至包括癌症。为了解决这个问题,他开始研究一些全新的材料,比如硒化锌,氮化镓,但效果不是特别理想。回到日本后,他用差不多一年半的时间就开发出了所谓的双流量MOCVD,这是他一生中最重要的发明,因为在这个发明之后,他在这个基础上写了好多的论文,他还开发了高亮度的InGaN　LED,然后还开发了第一种紫色InGaNMQW激光二极管,现在这种激光照明又成了一个新的趋势,成了新一代的技术,蓝光LED是第二代,激光照明可以说是最新一代的。它的效率要更高一些,优势也是非常明显的。
　　中村修二说,激光照明的功效更大一些,效率更高,耗能更少。现在激光照明技术已经用于很多的使用场景了,包括镭射LED屏幕,而且它的照射射程也是非常远,可以达到很远的距离。在激光扫描或者是焊接当中,蓝色激光就是最合适的一种技术,它可以用于激光切割或者是焊接,甚至是镭射机枪等等,这个都是它的实际应用。“我们知道《星球大战》已经有这样的场面了,我觉得《星球大战》的导演已经预见了这些东西。”
　　中村修二说,镭射扫描用蓝色激光的话,它的识别率是非常高的,它的清晰度相当相当高,不像普通的扫描器。现在它可以用在通讯当中,叫做光保真Li-Fi可见光通讯。从光谱的表现上,它表现非常好,包括光谱范围非常广,它的数据流动速度也是非常非常快。同时电磁干扰也基本上是没有的。这个技术可以用在水下通讯、卫星通讯当中,甚至塑料纤维光学当中。它的像素也是非常高的,这也是一个优势。
郭毅可院士:　大数据中英合作大有可为
　　郭毅可院士主旨演讲的题目是《英国大数据研究》。英国的大数据研究有深厚底蕴,今天谈到大数据,谈到人工智能,总会想到AlphaGo。它是全世界人工智能研究、大数据算法研究的先锋。英国不仅把大数据的研究放到了下棋这样的博弈游戏上,也把它的思想用到各种应用中。
　　英国一直把数据看成是国家的战略资源。五年前,英国发布了国家的数据能力的政府报告,它要求真正对几个问题做研究。第一个问题是怎么把数据从资源变成资产,怎么考虑数据的拥有性、所有权,能够考虑数据的交换,区块链技术、数据的私密性和整个资产保护法等都是由这个战略上的引领导致的。第二,国家投了很多钱构造国家拥有的数据资源,这里面最重要的成就,也是世界上非常著名的成就,就是全球最大的生物数据库——英国生物银行。英国生物银行对英国1%人口的疾病、生物状态、生活形式进行标准化的数据采集。比如对几千人的高血压人群的长时间跟踪观察,看饮食习惯、基因分析,看整个生活生物数据,从最底层的分子级一直到生活形态,全部做标准化的数据采集,数据采完以后作为国家重要的研究资源,给医院,给研究所做生命科学的研究,同时也向世界开放。这是典型的例子,数据采集的时候就考虑到它的科学严谨性、数据质量,会让它在采集标准、数据认定等方面拥有很强的话语权,确定在医学数据上非常领先的地位。
　　“我们常常把大数据跟人工智能割裂来看,2012年到2015年是大数据,2012年以前叫云计算,2015年以后又是区块链,今天是人工智能。但这是完全不对的,因为它们是有机体。英国政府对AI的研究策略,第一条就是改进对数据取得的方法,使数据的获得更简单、更有效,这是作为人工智能发展的最关键的战略。因为没有数据,人工智能就是无本之木,无源之水。正因为如此,英国也认识到,人工智能也好、大数据发展也好,需要一流的高级人才,这样的人才必须举全国之力培养。正是因为这个原因,英国成立了国家级的数据科学与人工智能研究所,就是非常著名的图灵研究所,各个大学都参与,成为英国研究的枢纽。不同领域的科学家在此交流,共同做世界级的研究,也使得工业界的合作有了非常好的平台。
　　郭毅可说,在中国,一提及大数据的基础设施建设,就是搞大机器,搞大机房,搞几栋大楼。但是英国没有那么多钱,所以它做事情的时候,比较目标化。一定要做大数据测试,一定知道这个数据是为谁服务的,为什么要做它。英国大数据的研究很有特色,做得也非常成功,里面最重要的一条,它注重科学整体性和社会作用,同时把应用驱动放在首位。原创研究不是为了明天,做任何事情想十年以上,坚持这样一种研究定位和研究的思路,和这样一种研究的组织结构,它的研究就会取得小国精致的很好的效果。“我们的大国雄心和英国的小国精致结合起来,我认为中英合作是大有可为的,特别是在青岛。”郭毅可说。

A01版：重点

A02版：评论

A03版：壹读

A04版：壹读·聚焦

A05版：身边

A06版：身边·问政

A07版：身边·调查

A08版：食安

A09版：产经

A10版：动向

A11版：动向·国际

A12版：专版

A13版：文娱

A14版：青未了·新知

A15版：乐动

A16版：乐动

B01版：今日济南

B02版：今日济南·最抢眼

B03版：今日济南·最抢眼

B04版：今日济南·最抢眼

B05版：今日济南·泉城事

B06版：今日济南·泉城事

B08版：都市车界

E01版：今日长清

E02版：今日长清·政法

E03版：今日长清·城事

E04版：今日长清·副刊

E05版：今日章丘

E06版：今日章丘·城事

E07版：今日章丘·城事

E08版：今日章丘·城事

E09版：今日济阳

E10版：主打

E11版：城事

E12版：主打

H01版：今日运河·城事

H02版：今日运河·城事

H03版：今日运河·城事

H04版：今日运河·城事

H05版：今日运河·城事

H08版：今日运河·城事

HC02版：高新区·要闻

HC03版：高新区·看点

HC04版：高新区·专题

J01版：今日烟台

J02版：今日烟台·城事

J03版：今日烟台·城事

J04版：今日烟台·教育

K01版：今日潍坊

K02版：今日潍坊·城事

K03版：今日潍坊· 城事

L01版：今日聊城

L02版：今日聊城·关注

L03版：今日聊城·健康聊城

L04版：今日聊城·万达

N01版：今日德州

N02版：今日德州·主打

N03版：今日德州·财经

N04版：今日德州·关注

P01版：今日菏泽

P02版：今日菏泽

P03版：今日菏泽

P04版：今日菏泽

Q01版：今日青岛

Q02版：今日青岛·聚焦

Q03版：今日青岛·民生

Q04版：今日青岛·城事

R01版：今日日照

R02版：今日日照·身边

R03版：今日日照·身边

R04版：今日日照·身边

S01版：今日泰山

S03版：今日泰山·城事

S04版：今日泰山·综合

Y01版：今日淄博

Y02版：今日淄博·抢眼

Y03版：今日淄博·巡城

Y04版：今日淄博·教育周刊

Z01版：今日枣庄·综合

Z02版：今日枣庄·综合