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  • 發布時間:2021-01-21 11:24 原文鏈接: 中國2020十大科技進展你知道幾個?

      由中國科學院、中國工程院主辦,中國科學院學部工作局、中國工程院辦公廳、中國科學報社承辦,騰訊集團發展研究辦公室協辦的中國科學院院士和中國工程院院士投票評選的2020年中國十大科技進展新聞、世界十大科技進展新聞,2021年1月20日在京揭曉。

      以下為中國2020十大科技進展

          1.嫦娥五號探測器完成我國首次地外天體采樣返回之旅

      嫦娥五號著陸器和上升器組合體著陸后全景相機環拍成像。國家航天局供圖

      11月24日4時30分,我國成功發射探月工程嫦娥五號探測器,12月1日晚間成功著陸在預選著陸區。完成月壤取樣后,嫦娥五號上升器于12月3日從月面起飛,嫦娥五號返回器于12月17日1時59分在內蒙古四子王旗預定區域成功著陸,標志著我國首次地外天體采樣返回任務圓滿完成。

      隨后,重達1731克的嫦娥五號樣品移交中國科學院,將在位于國家天文臺的“月球樣品實驗室”中存儲、處理和分析,正式開啟月球樣品與科學數據的應用和研究。

      嫦娥五號任務作為我國復雜度最高、技術跨度最大的航天系統工程,對于我國提升航天技術水平、完善探月工程體系、開展月球科學研究、組織后續月球及星際探測任務,具有承前啟后、里程碑式的重要意義。

      2.北斗三號最后一顆全球組網衛星發射成功

      北斗全球系統星座部署完成

    發射現場。胡煦劼攝

      6月23日9時43分,我國在西昌衛星發射中心用長征三號乙運載火箭,成功發射北斗系統第五十五顆導航衛星暨北斗三號最后一顆全球組網衛星。

      此次發射的北斗導航衛星和配套運載火箭分別由中國航天科技集團有限公司所屬的中國空間技術研究院和中國運載火箭技術研究院抓總研制,中國科學院微小衛星創新研究院等多家科研院所全方位參與了研制建設。

      這是長征系列運載火箭的第336次飛行。在測控、地面運控、星間鏈路運管、應用驗證等系統的強有力支撐下,此前發射的所有在軌衛星都已入網。至此,北斗三號全球衛星導航系統星座部署比原計劃提前半年全面完成。

      3.深潛再傳捷報 我國無人潛水器和載人潛水器均取得新突破

      “海斗一號”。中科院沈陽自動化研究所供圖

      6月8日,由中國科學院沈陽自動化研究所主持研制的“海斗一號”全海深自主遙控潛水器搭乘"探索一號"科考船海試歸來。在此航次中,“海斗一號”在馬里亞納海溝實現近海底自主航行探測和坐底作業,最大下潛深度10907米,填補了我國萬米級作業型無人潛水器的空白。

      11月28日,由中國船舶集團有限公司第七〇二研究所牽頭總體設計和集成建造、中國科學院深海科學與工程研究所等多家科研機構聯合研發的“奮斗者”號全海深載人潛水器隨“探索一號”科考船返航。

      “奮斗者”號。中船702所供圖

      此次“奮斗者”號在馬里亞納海溝成功坐底,創造了10909米的中國載人深潛新紀錄,標志著我國在大深度載人深潛領域達到世界領先水平。此外,還有助于科學家了解深淵海底生物、礦藏、海山火山巖的物質組成和成因,以及深海海溝在調節氣候方面的作用。

      4.我國率先實現水平井鉆采深海可燃冰

    藍鯨II號平臺。中國地質調查局供圖

      3月26日,自然資源部召開了我國海域天然氣水合物第二輪試采成果匯報視頻會,會議透露,此輪試采日前取得成功,并超額完成目標任務。天然氣水合物通常稱為可燃冰。在水深1225米的南海神狐海域的試采創造了“產氣總量86.14萬立方米、日均產氣量2.87萬立方米”兩項新世界紀錄。

      此次試采中,研究人員還自主研發了一套實現天然氣水合物勘查開采產業化的關鍵技術裝備體系,創建了獨具特色的環境保護和監測體系,自主創新形成了環境風險防控技術體系。

      此次試采攻克了深海淺軟地層水平井鉆采核心技術,實現了從探索性試采向試驗性試采的重大跨越,在產業化進程中取得標志性成果。我國也成為全球首個采用水平井鉆采技術試采海域天然氣水合物的國家。

      5.科學家找到小麥“癌癥”克星

    受赤霉病侵染的小麥。山東農業大學孔令讓團隊供圖

      小麥赤霉病,是世界范圍內極具毀滅性且防治困難的真菌病害,有小麥“癌癥”之稱。山東農業大學農學院教授、山東省現代農業產業技術體系小麥創新團隊首席專家孔令讓及其團隊從小麥近緣植物長穗偃麥草中首次克隆出抗赤霉病主效基因Fhb7,且成功將其轉移至小麥品種中,首次明確并驗證了其在小麥抗病育種中不僅具有穩定的赤霉病抗性,而且具有廣譜的解毒功能。相關研究成果4月10日在線發表于《科學》。

      目前,已有30多家單位利用抗赤霉病的種質材料進行小麥抗赤霉病遺傳改良,并在山東、河南、江蘇、安徽等地進行廣泛試驗,結果表現良好。上述成果為解鎖赤霉病這一世界性難題找到了“金鑰匙”。

      6.科學家達到“量子計算優越性”里程碑

    光量子干涉實物圖:左下方為輸入光學部分,右下方為鎖相光路,上方共輸出100個光學模式,分別通過低損耗單模光纖與100超導單光子探測器連接。中國科學技術大學潘建偉、陸朝陽團隊供圖

      中國科學技術大學潘建偉、陸朝陽等與中科院上海微系統與信息技術研究所、國家并行計算機工程技術研究中心的研究人員合作,構建了76個光子的量子計算原型機“九章”,實現了具有實用前景的“高斯玻色取樣”任務的快速求解,使得我國成功達到量子計算研究的首個里程碑——量子計算優越性,為實現可解決具有重大實用價值問題的規模化量子模擬機奠定技術基礎。相關成果12月4日在線發表于《科學》。

      7.科學家重現地球3億多年生物多樣性變化歷史

    古生代海洋生物多樣性曲線與重要演化事件。南京大學供圖

      生命起源與演化是世界十大科學之謎之一。地球上曾經生活過的生物99%以上已經滅絕,通過化石記錄重建地球生物多樣性變化歷史是認識當今人類居住地球生物多樣性現狀與發展趨勢的重要途徑。

      南京大學樊雋軒教授、沈樹忠院士等自建大型數據庫,自主研發人工智能算法,利用“天河二號”超算取得突破,獲得了全球第一條高精度的古生代3億多年的海洋生物多樣性變化曲線,其分辨率較國際同類研究提高400倍。

      新曲線精確刻畫出地質歷史中多次重大生物滅絕和輻射事件及其與環境變化的關系。成果于1月17日以研究長文形式發表于《科學》。

      8.我國最高參數“人造太陽”建成

    中國環流器二號M裝置。中核集團核工業西南物理研究院供圖

      我國新一代可控核聚變研究裝置“中國環流器二號M”(HL-2M)12月4日在成都正式建成放電,標志我國正式跨入全球可控核聚變研究前列,HL-2M將進一步加快人類探索未來能源的步伐。

      該項目由中核集團核工業西南物理研究院自主設計建造。據悉,該裝置是我國目前規模最大、參數最高的先進托卡馬克裝置,是我國新一代先進磁約束核聚變實驗研究裝置,采用更先進的結構與控制方式,等離子體體積達到國內現有裝置2倍以上,等離子體電流能力提高到2.5兆安培以上,等離子體離子溫度可達到1.5億攝氏度,能實現高密度、高比壓、高自舉電流運行,是實現我國核聚變能開發事業跨越式發展的重要依托裝置,也是我國消化吸收ITER技術不可或缺的重要平臺。

      我國新一代可控核聚變研究裝置“中國環流器二號M”(HL-2M)12月4日在成都正式建成放電,標志我國正式跨入全球可控核聚變研究前列,HL-2M將進一步加快人類探索未來能源的步伐。

      該項目由中核集團核工業西南物理研究院自主設計建造。據悉,該裝置是我國目前規模最大、參數最高的先進托卡馬克裝置,是我國新一代先進磁約束核聚變實驗研究裝置,采用更先進的結構與控制方式,等離子體體積達到國內現有裝置2倍以上,等離子體電流能力提高到2.5兆安培以上,等離子體離子溫度可達到1.5億攝氏度,能實現高密度、高比壓、高自舉電流運行,是實現我國核聚變能開發事業跨越式發展的重要依托裝置,也是我國消化吸收ITER技術不可或缺的重要平臺。

      9.科學家攻克20余年懸而未決的幾何難題

    闡釋圖片。中國科學技術大學供圖

      中國科學技術大學教授陳秀雄、王兵發表的關于高維凱勒里奇流收斂性的論文,率先攻克了哈密爾頓—田猜想和偏零階估計猜想——這些均為幾何分析領域20余年來懸而未決的核心猜想。

      相關成果于11月初發表在《微分幾何學雜志》上。據了解,論文篇幅超過120頁,從投稿到正式發表耗時6年。該論文引進了眾多新思想和新方法,對幾何分析,尤其是里奇流的研究產生了深遠的影響。

      據悉,該文是幾何分析領域內的重大進展,或將推進諸多相關工作。

      10.機器學習模擬上億原子:中美團隊獲2020高性能計算應用領域最高獎項戈登貝爾獎

    機器學習+物理模擬+高性能計算=新的科學范式。賈偉樂供圖

      11月19日下午,由中國科學院計算技術研究所賈偉樂副研究員、中國科學院院士鄂維南、北京大數據研究院張林峰研究員及其合作者共同完成的應用成果獲得國際高性能計算應用領域最高獎——戈登貝爾獎。

      該項工作在國際上首次采用智能超算與物理模型的結合,引領了科學計算從傳統的計算模式朝著智能超算的方向前進。

      據悉,第一性原理分子動力學以其高精度和算法復雜著稱,長期以來,其計算的空間尺度和時間尺度受算法和算力限制,即使利用世界上最快的超級計算機,也只能計算數千原子體系規模。

      該成果通過高性能計算和機器學習將分子動力學極限提升了數個量級,達到了上億原子的體系規模,同時仍保證了「從頭算(ab initio)」的高精度,且模擬時間尺度較傳統方法至少提高1000倍。

      據了解,基于深度學習的分子動力學模擬通過高性能計算和機器學習的有機結合,將精確的物理建模帶入了更大尺度的材料模擬中,有望在將來為力學、化學、材料、生物乃至工程領域解決實際問題發揮更大作用。


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