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来源:大发彩票玩法2024-09-08 17:48

  

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静心探索重要的基础科学问题不求“短平快”70后物理学家翁红明******

  翁红明在讲解电子运输理论。

  田春璐摄

  人物简介:

  翁红明,1977年出生,现为中国科学院物理研究所凝聚态理论与材料计算实验室研究员、博士生导师。主要致力于凝聚态物理计算方法和程序的开发以及新奇量子现象的计算研究,成果入选2015年度中国科学十大进展、英国物理学会《物理世界》2015年度十大突破、美国物理学会《物理评论》系列期刊创刊125周年纪念文集等。

  在中科院物理研究所(以下简称“物理所”)的年轻人里,研究员翁红明是小有名气的一位。就在刚刚过去的2022年,他因在数学物理学领域的杰出贡献,获得第四届“科学探索奖”。

  在国际计算凝聚态物理研究领域,翁红明成果颇丰。其中最为人称道的,是他和同事们合作首次在固体中观测到外尔费米子和三重简并费米子的准粒子。这是国际上物理学研究的重要科学突破,对拓扑电子学和量子计算机等颠覆性技术的诞生具有非常重要的意义。

  自由思考、厚积薄发,真正对人类文明有所贡献

  1928年,英国物理学家保罗·狄拉克提出了描述相对论电子态的狄拉克方程。1929年,德国科学家赫尔曼·外尔指出,当质量为零时,狄拉克方程描述的是一对重叠的具有相反手性的新粒子,即外尔费米子。这种神奇的粒子带有电荷,却不具有质量,因而具有确定的手性(指一个物体不能与其镜像相重合,如我们的双手,左手与右手互成镜像,但不能重合)。

  但是80多年过去了,科学家们一直没有能够在实验中观测到外尔费米子。直到2015年1月初,中科院物理所方忠研究员带领的研究组与普林斯顿大学研究小组合作,从理论上预言了在以砷化钽为代表的一批材料中存在着外尔费米子。此后,这个理论预言经过实验得到了进一步验证。

  在研究过程中,翁红明发挥了至关重要的作用。他从发表于1965年的一篇实验文献中受到启发,并通过第一性原理计算,初步认定砷化钽晶体等同结构家族材料可能是无需进行调控的、本征的外尔半金属。这类材料能够合成,没有磁性,没有中心对称,是实验制备、检测都非常便捷的绝佳材料。

  翁红明说:“这一发现的难度在于,从众多材料中找到合适的对象犹如大海捞针,必须对外尔费米子和材料物理特性都有相当认识才行。”

  在外尔费米子被发现的一年后,翁红明和同事们又进一步“预言”:在一类具有碳化钨晶体结构的材料中存在三重简并的电子态。

  2017年6月,这个新预言被实验证实,三重简并费米子被首次观测到。这是物理所科研团队继拓扑绝缘体、量子反常霍尔效应、外尔费米子之后,在拓扑物态研究领域取得的又一次重要突破,引起国际物理学界广泛关注。

  成绩源于多年的深耕积累。翁红明很享受在物理所工作的经历:“这无关荣誉,我找到了更感兴趣、更加深入的研究领域和方向。”

  自由思考、厚积薄发,一直是翁红明喜欢的学术氛围。他所追求的不是多发表文章,而是能攀登科学高峰,真正对人类文明有所贡献。

  科研仅靠一个人或一个小组的力量是不够的

  作为理论物理学家,翁红明专攻量子材料的计算和设计。

  物理学通常分成两大类,即理论物理和实验物理。理论物理通过理论推导和公式推算得出的结论被称为“预言”,“预言”必须通过实验验证才能成为国际公认的科学事实。

  在翁红明看来,他接连获得的几次重大发现,都离不开与同事们的通力合作。这,也是他做科研一直特别重视的一点。

  “理论预言、样品制备和实验观测,这三个环节缺一个都不行。”翁红明说,“在当今科学领域细分程度非常高的情况下,科研仅靠一个人或一个小组的力量是不够的。当有重要任务目标时,我们几个小组紧密合作,在理论、样品、实验等环节实现了环环相扣、无缝对接。”

  在许多人的想象中,理论物理学家的工作,就是每天独自埋头在稿纸堆里计算推演,然后坐着冥思苦想、灵光乍现。

  但翁红明认为,计算推演的确要做,思考分析也不可少,但和同行们的交流也非常重要。他每天上班的第一件事就是查看和了解国际上最新的科研进展,然后分析、思考、计算,再把自己的想法跟同事们交流。“很多时候,我的一些想法,或者说突然的一些灵感,其实都是在思考、交流和工作过程当中产生的。”

  “发现三重简并费米子”这一成果,就源于翁红明和石友国、钱天两位同事一次喝咖啡时的思想碰撞。

  物理所的咖啡厅在学术界享有盛誉,不但因为咖啡好喝,也因为常有科研人员汇聚在此畅聊科学、各抒己见,聊着聊着,灵感经常“火花四射”。

  和大家一样,翁红明、石友国和钱天工作之余也喜欢在咖啡厅一聚。翁红明有什么新想法会第一时间告诉他俩;石友国和钱天在实验过程中有什么新发现或疑惑,也会第一时间反馈给翁红明。

  “闲聊中就能交换信息,我们的交流是完全敞开的,毫无保留地让大家知道彼此做了什么。”翁红明说。

  翁红明告诉记者,在科研道路上,自己非常珍视的成功秘诀有两个,一个是注意总结和积累,另一个就是跟别人多交流。

  “目前我努力发展基于大数据和人工智能的凝聚态物质科学研究,其实也是基于这两点考虑,因为所有人的知识积累都体现在这些数据当中。”翁红明说。

  做研究应该抓住一些更新奇、更本质的问题

  1977年,翁红明出生在江苏泰兴一户普通人家。他的父母都是农民,家里还有一个姐姐。

  初中开始,翁红明第一次接触到物理,从此便沉迷其中。“物理让我对周围的世界有了更深入的了解和认识。”翁红明说。

  兴趣是最好的老师。对物理的热爱,指引着翁红明叩开了物理科学的大门。

  1996年,翁红明参加高考。在填报志愿时,他毫不犹豫地将所有的志愿都填上了物理。最终,他如愿被南京大学物理系录取。

  南京大学的物理系在凝聚态物理领域积淀很深。翁红明在这一领域进行相关知识的学习与研究,一学就是9年,直到博士毕业。毕业后,他去了日本的东北大学金属材料研究所做博士后研究,主要研究各种材料的导电性质。

  到日本一年半后,翁红明萌生了转换研究方向的想法。

  “我想要转到计算方法和程序的发展上,这是凝聚态物理领域中一个最基础也是最具有核心竞争力的方向。”翁红明说,“如果想要在这个领域有长远发展,就要在这个方向上有一定的积累。”在他看来,静下心来探索重要的基础科学问题,要比做一些“短平快”研究更有意义。

  想归想,但真正下定决心,翁红明也经过了一番纠结。

  他坦言:“当转到一个更基础的方向,也意味着你在未来的几年甚至是更长的时间里都需要耐得住坐冷板凳。所以必须做好思想准备,去做一些积累性的工作。”

  2008年,翁红明的人生又有了一次重大转折。

  那一年,物理研究所研究员、博士生导师方忠到日本访问交流,翁红明跟他进行了深入的交谈和讨论。

  翁红明告诉记者:“他跟我介绍了当时做的一项很有意思的工作。虽然我那时并没有很深刻的理解,却受到很大的启发——做研究应该抓住一些更新奇、更本质的问题。”

  在方忠的影响下,2010年,翁红明决定回到国内,入职物理研究所,成为方忠团队的一名成员。

  翁红明说:“每个人在一生当中可能会跟很多人交往交谈,但在人生重要转折时刻能够给你启发的却不多。能有这样的机遇去跟方忠老师交流并受到启发,我觉得这是非常宝贵和幸运的。”

  在新的一年里,翁红明说自己有很多研究工作要做,尤其是如何在拓扑电子学器件研究方面取得突破,促使拓扑电子态理论变成可落地应用的技术。而这,需要跟器件和应用等方向的研究人员进行交流和讨论。

  翁红明相信,拓扑时代的黎明时分正在临近。(记者 吴月辉)

智慧港口聚力数字技术创新未来******

  作为联通全球经济的重要基础性行业,航运业承担着全世界90%以上的贸易运输。一方面,百年变局叠加世纪疫情,航运业面临多重挑战,数字化成为实现降本增效的必然选择;另一方面,航运业拥有丰富的数字化场景资源,通过智慧港口建设赋能航运业,数字技术也迸发出巨大的新活力。在航运业与数字技术深度融合的大趋势下,筑牢智慧港口数字底座成为业界共识。

  构建智能水平运输系统

  在建成全球首个“智慧零碳”码头的天津港,一辆辆智能水平运输机器人正在井然有序地装卸货物;码头调度室的大屏上,一组组数据显示着当前码头的运转情况。工作人员介绍说,码头以前是力气活,大型设备上、码头边、集卡车里都需要人。现在整个码头装卸作业基本看不到人了,全是自动化操作。

  据天津港第二集装箱码头有限公司总经理杨荣介绍,“智慧零碳”码头项目建设过程中遇到的最大现实需求与挑战来自于水平运输系统。在扇形水平运输的工艺下,会人为形成复杂交通流的路口,甚至可能会出现八向车流在同一路口交汇的情况,需要基于所有的多任务的优先级路线分配以及交通流量的全分配。此外,包括人机交互区域的安全问题、缓冲区并行的交通控制和车路协同问题等,都成为自动化集装箱码头破局的关键。

  为了解决这些问题,天津港携手华为打造了首个面向L4级无人驾驶的智能水平运输系统,有效解决了交通过程中出现的解耦等问题。此外,这一系统还面向不同供应商的无人驾驶产品提供了良好的兼容性。目前这一系统已安全稳定运行了长达一年的时间,运达数与可靠性都达到了国际先进水平。

  在全球单体规模最大、智能化程度最高的集装箱码头——上海洋山港四期自动化码头,操作员在百公里外推动手柄即可操控码头桥吊、轨道吊等设施,时延仅为百微秒。这是上港集团联合华为首次将F5G(第五代固定网络)技术应用在港口超远程控制作业场景,实现智慧港口运营模式升级。

  “远程操控系统已经成为港口改造的重要组成部分,F5G技术的出现恰逢其时地解决了港口的远程操控问题。”上港集团哪吒港航智慧科技(上海)有限公司总经理黄桁介绍,“通过首次在港口应用F5G技术,我们搭建了整个港口的全光网高速公路,使得设备时延降到微秒级,未来这个高速公路将不仅仅提供远程操控,也将承载数据管理与传输等重要工作,为大规模的计算和新技术的应用提供广阔的平台。”

  华为公路水运口岸智慧化军团CTO岳坤表示,没有人再怀疑新建码头要做自动化和智能化,现有码头的自动化和智能化改造也提上日程,水平运输的自动化则是当前自动化码头建设或改造中的重点和难点。随着5G和无人驾驶技术的日益成熟,加之港口又是典型的封闭和低速运营场景,因此利用5G网络+无人驾驶IGV(智能导引车)来实现港口的水平运输自动化就成为集装箱码头全流程自动化作业建设的行业趋势。

  夯实智慧港口安全基石

  随着航运业积极开展数字化转型,安防、远程控制、水平运输、业务协同等行业应用与联接、云、计算、AI、5G等ICT(信息与通信)技术正加速走向协同,ICT基础设施已逐步成为港航企业的核心生产系统之一。

  在业界专家看来,要实现全球航运业数字化转型,依然面临不少挑战,其中之一是大数据互联互通问题。在整个航运业营运过程中会产生大量数据,但是各方信息系统差异较大,存在“不愿共享、不会共享、不敢共享”等顾虑,目前还无法实现更有效的数据交换与联通。更为重要的是数字化的网络安全问题。从2017年马士基受到网络攻击开始,航运业就成为网络攻击的重点目标。虽然整个行业对此关注度很高,也投入了不少成本和精力,但伴随着数字化加速,网络攻击的风险也在增加,亟须夯实安全基石。

  据杨荣介绍,为了进一步提升可靠性与安全性,天津港“智慧零碳”码头项目采用了华为提供的数据底座,整个云平台以及设施和管理的相关数据都会汇集到数据库里,通过云与数据底座拉通数据,支撑所有不同的系统正常运转。在真实的攻防演练行动中,码头的主机被列为攻击目标,在长达15年的模拟真实攻击时长中都未出现被攻破的情况,这一系统的可靠性与安全性甚至优于一些银行和医院,其数据安全性可见一斑。

  “由于自动化码头的远程操控时延要求非常低,如果为安全问题增加一些标准与规则可能会严重影响到生产效率。”黄桁表示,如今在F5G智简全光网的部署与实施下,不仅能够天然免疫ARP攻击(局域网最常见的一种攻击方式),也加快了信息连接传输过程中加密解密的速度。

  值得注意的是,根技术安全是筑牢智慧港口数字底座的应有之义。对此,岳坤认为,要用先进替代先进。第一个先进指技术领先,第二个先进指先进来这个领域。经过这几年持续的研发投入,华为可以提供全栈先进的自主可控方案,包括鲲鹏、欧拉、高斯等系列软硬件自主可控平台,已经在各行业得到广泛的应用。据工信部的数据,仅欧拉操作系统就装机超过了170万台服务器。华为与山东港、上海港、中运海运等港航企业已经在安全防护、国产化、人工智能算力中心等方面开始探索,助力港航企业打造全栈安全的数智基座。

  引领智慧航运创新未来

  在近日举行的“ICT新技术使能智慧港口,释放行业数字生产力”论坛上,交通运输部水运局副局长柳鹏表示,随着新一轮科技革命和产业变革的深入发展,未来五年是加快建设世界一流港口的关键时期,也是重要机遇期。

  面对重大产业机遇,今年1月国家发改委印发的《“十四五”现代流通体系建设规划》提出,全面推动智能航运建设,打造智慧港口,提升港口装卸、转场、调度等作业效率。国内各大港口也加快了转型升级步伐。据杨荣介绍,今年10月,天津港“智慧零碳”码头吞吐量突破了100万标准箱,打造的“中运海运天秤座”号集装箱货轮,船时效率达到了一年百万标准箱,今年即可实现当年投产当年盈利。洋山港四期自动化码头相关技术负责人也透露,未来将建立全域智能化管控系统,将云计算、大数据、人工智能等技术手段结合起来,实现安全监督更精准、设备维保更智能、生产作业更高效、港口生产更环保,真正推进自动化码头向智慧化码头落实落地。

  今年8月18日,“智慧港口全球创新实验室”在天津揭牌。这个由华为、天津港等行业头部企业与多家知名高校、科研院所联合成立的创新实验室,将打造从“技术攻关”到“应用落地验证”及“商业价值”产学研用的完整闭环,推动港口产业数字化创新。“目的是打造一个行业连接器,通过这个实验室,我们希望能共同解决行业的难题,形成行业的标准,树立行业的样板,共同做强做大智慧港口。”岳坤表示。

  日前举行的2022华为全联接大会期间,华为还发布了智能闸口、智能理货、F5G远控自动化等智慧港口解决方案及5G智能单兵、察打一体融合指挥等智慧口岸方案。

  “当前,数字化、智能化已经成为各个行业的趋势。将数字技术与基础设施相融合,推进新型基础设施建设,是推动行业发展的重要路径。”华为公路水运口岸智慧化军团CEO马悦表示,“未来,华为公路水运口岸智慧化军团将持续加强在联接、计算、人工智能等领域的投入,在技术架构和工程实现上持续创新,与行业客户、伙伴一起,聚焦智慧港口ICT新技术应用,释放数字生产力。”(经济参考报记者 吴蔚)

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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