访谈｜ASML全球高级副总裁沈波：开放合作半导体行业才能发展******
(第五届进博会)访谈｜ASML全球高级副总裁沈波：开放合作半导体行业才能发展
中新社上海11月6日电 题：访谈｜ASML全球高级副总裁沈波：开放合作半导体行业才能发展
中新社记者 李佳佳
元宇宙体验、光刻机“开箱”视频和H5虚拟课堂，备受外界关注的全球半导体行业供应商ASML在第五届中国国际进口博览会上，首次通过“元宇宙”平台，带来沉浸式的光刻体验，彰显前沿科技。
自1988年交付首台步进式光刻机以来，ASML进入中国市场已有三十余年，见证、亲历和支持了中国半导体产业的发展。
“今年是ASML第四次参展进博会，我们希望借助进博会的平台不断地展现开放共赢、合作发展的理念。”ASML全球高级副总裁、中国区总裁沈波表示：“ASML一直秉持开放与专注，以‘开放式创新’和对光刻技术的专注，持续支持半导体行业的发展。在进博会，我们可以与全行业甚至跨行业的企业和合作伙伴加深交流，共商合作前景。”
首次在进博会亮相的“ASML元宇宙”之旅给此间观展者带去了身临其境的独特体验。在ASML元宇宙空间里，观展者可以“亲身”进入无尘室，近距离接触神秘的光刻机，更可以结合影视级效果的3D裸眼视频，了解光刻机的内部基本原理——光源经过照明模组投向掩模版，再穿过掩模版上的电路图案，通过投影物镜将影像聚焦到晶圆上。“元宇宙”中还有生动的全方位光刻解决方案动画和丰富多样的科普视频，令观展者沉浸式了解更多有关ASML的故事。
“每年我们都会思考以什么样的形式参加进博会”，沈波说，去年，进博会的集成电路专区设立，凸显了外界对产业的关注和重视。希望未来在设立专区的基础上，能够增加宣传和引导，比如举办一些专题或者小论坛，以加深外界对行业的了解。
其实，除了光刻机，ASML在芯片制造的成像环节也会提供全方位的光刻解决方案，从光刻机设备本身到计算光刻软件，再到芯片生产过程的量测、缺陷的检查等，ASML均有涉猎。“我们更想跟大家讲讲怎么帮助客户在芯片生产的过程中，在我们的环节上做出足够大的工艺窗口，让芯片生产的质量、精度能够控制得更好，或者让客户的技术进步更顺畅地向前。这是我们今年进博会主要的出发点。”
当前，中国已是全世界最大的成熟制程市场，这俨然成为行业的共识。“中国在整个半导体产业链中扮演非常重要的角色，这是所谓‘不确定性中的确定性’。在这种确定的情况下，中国该怎么发展成熟制程，怎么把成熟制程做好，怎么在全球的半导体产业链里把自己重要的角色扮演好，从这个角度看，中国市场的潜力是很大的，中国有全世界最大的终端市场，最活跃的应用市场，终端市场、应用市场反过来可以推动上游设计、制造方面的发展创新。”
说起行业未来的发展，沈波坦言，半导体行业自身有一定的周期，有起有伏不是新鲜事。但是从半导体行业过去多年的发展和对未来的预期来看，整体向上的趋势是在的，“只要大趋势在，就会要求有更多的计算、更多的存储、更多新的应用支持，就会带动半导体行业的需求量向上”。(完)
张宏江：人工智能如何帮人类进入科研新范式？******
中新网北京12月10日电 “人工智能能够如何帮助我们进入科研的新范式？”
这是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，12月9日在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中，抛出的一个问题。
2022人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办、清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办，中国新闻网作为战略合作伙伴，联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。
美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图张宏江认为，回顾人类科学发展的历史，不同发展阶段经历了不同的科学发现范式。
“几千年前，人类就通过观察、实验来描述自然现象。比如‘日心说’是通过对天象的观察来对整个宇宙。随着科学的发展，四五百年前，理论模型范式出现。人们通过对某一现象的观察总结出理论，从而指导新的科学研究。五六十年前，尤其当大型计算机出现后，面临更复杂的问题，比如天气预报、地震模拟，人们无法再用简单的物理公式、简单的方程构建完整的模拟系统研究理论，人们引入了计算范式，用计算来模拟的方式做科学研究。到二十年前，我们进入大数据时代，科研中积累的大量数据可以进一步驱动物理模型。”
“今天，我们进入了一个新的科研范式。”张宏江说，人工智能经过多年发展，尤其过去15年深度学习的发展，使得人们能够给科学研究推出一个新的范式。“这个范式是AI驱动的范式。实际是用深度学习的算法，直接从数据中建立新的模型，其背后是数据、模型、算法和算力。”
张宏江指出，深度学习在革命性地推动了语言、图像和视频处理、识别和应用之后，正在迅速地改变科学研究的范式，这种新的范式就是物理世界的“数字化+自动化+深度学习”。
他说，“今天我们进入了一个黄金期，新的设计范式，都可以借用深度学习的方法进行赋能。”
张宏江坦言，未来十年蕴含着科学发展与产业创新机会，包括数据、模型、算法、算力，其核心是背后的跨学科人才。(完)
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