程津培（中國科學院院士、清華大學基礎分子科學中心教授）

不管是做文科還是自然科學方面的原創(chuàng)性研究，你可能需要有這樣一個思想準備：在你認定為重要的領域，做上10年、20年……一直做下去。坐“冷板凳”雖然有點清苦，但這就是做原創(chuàng)性基礎研究必需的一種品格——把“冷板凳坐熱”。

中國四大發(fā)明中，造紙術和印刷術是“術”，可歸為目前所說的技術類；指南針和火藥曾經(jīng)有可能發(fā)展成為“學”，即科學。但力學、物理學、化學以至磁學等學科，卻沒有在中國產(chǎn)生。這是不是羅蘭所說的，我們從來沒有追問過原理？

追求原理，其實就是打破砂鍋問到底，是前輩們反復叮嚀過的。在我看來，國人在實踐過程中，“打破砂鍋問到底”的精神確實還不是十分普遍。有的可能“淺嘗輒止”，有的可能“問了一部分”，沒有一步步地追根尋源。

于是，傳統(tǒng)上的實用主義哲學，使得先人們沒能夠從中提煉出真正意義的學術，與重大科學的產(chǎn)生、重大的發(fā)明創(chuàng)造以至數(shù)次產(chǎn)業(yè)革命失之交臂。我認為，要讓中國成為真正的科技強國，必須大力加強基礎研究，特別是原創(chuàng)性基礎研究。不管做什么方向，只要定標于原創(chuàng)，就要有“坐冷板凳”的品格，要有專心做學問、不慕榮譽、淡泊名利、甘于寂寞、不跟風的境界。

李德毅（中國工程院院士、國際歐亞科學院院士）

自動駕駛量產(chǎn)對人工智能發(fā)展具有舉足輕重的作用，推動無人駕駛量產(chǎn)，需要頒布中國安全標準，并抓好產(chǎn)業(yè)鏈的關鍵環(huán)節(jié)。

因為長期掣肘于成本，自動駕駛的量產(chǎn)“泡沫”已經(jīng)過去，目前自動駕駛行業(yè)走過了探索期、孵化期，正在經(jīng)歷規(guī)?；l(fā)展期，力圖完成10到10n的轉(zhuǎn)變，但最后一公里很難走。

自動駕駛有四個應用場景，包括自主泊車、定點接送、快速公交，以及有限地域的無人駕駛出租車。這四個應用場景中，三個是商用車，一個是乘用車，所以我認為，無人駕駛量產(chǎn)應該從商用車入手，而不是從乘用車入手。

自動駕駛的產(chǎn)業(yè)鏈非常長，邊際成本高，上游產(chǎn)業(yè)發(fā)展也不完善。我建議，科學家應該把自己專業(yè)的事情做好，而不是把產(chǎn)業(yè)鏈拉長。所以，最好把東西聚焦到一個點上，做到一流水平，否則很麻煩。自動駕駛領域三個產(chǎn)業(yè)很重要，一是自動駕駛地圖，二是機器駕駛腦，三是線控底盤。量產(chǎn)線控底盤，既是傳統(tǒng)車廠的護城河，也是鬼門關。如果這一方向搞不好，造車新勢力搞好了，就會被顛覆。

詹啟敏（中國工程院院士、北京大學常務副校長）

精準醫(yī)學一直是醫(yī)學界的熱門話題，其本質(zhì)是通過影像組學、基因組學、蛋白質(zhì)組學等生物醫(yī)學前沿技術，對于大樣本人群與特定疾病類型進行生物標記和特征的分析與鑒定、驗證與應用，從而精確尋找到疾病的原因和治療的靶點，并進行針對性治療。

精準醫(yī)學總體上服務于大健康，不僅是臨床診療，也包括疾病預防。我認為腫瘤方面的研究是精準醫(yī)學目前最有進展的、有突破點的方面。

腫瘤是世界醫(yī)學難題。在世界范圍內(nèi)，腫瘤每年的新發(fā)病例是1500萬個左右，到2020年腫瘤導致的死亡人數(shù)可能要超過1000萬人。現(xiàn)今的腫瘤治療前沿領域，主要包括比較火熱的靶向治療和免疫療法，從本質(zhì)上來說都是精準治療的范疇。

我認為：精準是醫(yī)學發(fā)展的必然需求，必須要對其進行精準了解。現(xiàn)如今，我們談精準是在一個整體觀的基礎上，不是把人變成一個單分子，或者變成一個組織，變成一個器官，既要有整體的觀念，同時又要從分子層面上，強調(diào)精準的角度。

潘云鶴（中國工程院院士，國際歐亞科學院院士）

人工智能是讓機器能像人那樣認知、思考和學習，即用計算機模擬人的智能，讓計算機變得更聰明的技術。計算機過去只能夠進行計算、分類、數(shù)據(jù)庫操作，人工智能讓計算機做邏輯推理、語音、圖像理解等更復雜的事，能解決更廣闊的問題。

發(fā)展人工智能的根本目的是為人類服務。未來，在計算機擅長的領域，計算機將做得比人更好。計算機能記得很牢也很廣；在計算能力方面，人肯定遠不如它；計算機的邏輯推理能力也很強，所以人以后在這些方面的工作，我認為也許會逐步被人工智能替代。

但是，我們的大部分工作并不是純邏輯推理或純記憶、純計算的，大量工作是既有邏輯推理又有形象思維，既要靠記憶，又要靠創(chuàng)造力的，甚至靠靈感，這樣的狀態(tài)下，將來最容易出現(xiàn)的狀況就是大部分基礎工作，計算機做了；最后創(chuàng)造性的、決策性的工作，由人來進行。比如記者寫稿子，你把素材給計算機，它會給你一個初稿，但最后的加工潤色、畫龍點睛、觀點提煉等需要人來完成。這叫“人機混合增強智能”。

未來，人工智能也許會代替一小部分人的工作。但更多的是，一個人加上人工智能，能頂過去5個人、10個人的工作，而且做得更好。這是最有可能實現(xiàn)的，而且，這會讓我們的生活更美好。