2023年未来科学大奖揭晓，首次出现90后，多位获奖者来自产业界

本届“未来科学大奖” 有多位中青年科学家获奖，最年轻的获奖人张祥雨是“未来科学大奖”第一个90后获奖人。在此之前，2017数学与计算机科学奖获奖人许晨阳是最年轻的获奖人。此外，这次数学与计算机科学奖的几位得主主要都是在工业界从事研究工作，有的得主甚至没有在高校兼任教职，这在“未来科学大奖”也是首次。

2022年6月14日凌晨，孙剑因突发疾病骤然离世，震惊业内和学术界。“未来科学大奖” 过去没有去世者获奖的先例，但这次给了孙剑。

未来科学大奖历年获奖者 

图源：futureprize.org

获奖理由：提出深度残差学习，为人工智能做出了基础性贡献。

2016年，何恺明、孙剑、张祥雨、任少卿团队发表了论文Deep Residual Learning for Image Recognition，提出深度残差网络（Deep residual network, ResNet）。这篇论文获2016年CVPR最佳论文奖，2021年被引数量就突破10万，现在的被引数量已经突破了17万。

ResNet是深度学习领域最重要的研究之一，已经被写进教科书，属于每个人工智能从业者都要掌握的基本功。亚马逊首席科学家李沐曾评价：假设你在使用卷积神经网络，有一半的可能性就是在使用 ResNet 或它的变种[1]。

孙剑曾在2018年接受《知识分子》专访中表示，机器学习大概要解决三个问题。一是系统是否可以有能力拟合，能力是否够。二是如何拟合，也就是训练优化问题。三是推广能力问题。ResNet主要是解决第二个问题[2]。

在GAIR 2017上，孙剑曾经介绍ResNet研究的背景：曾经人们不相信深度学习网络是可以被训练的，从2012年8层的AlexNet改变了人们的看法。但受各种条件的限制，在ResNet开发之前，19层的VGG已经是表现最好的网络[3]。

这主要是因为神经网络的退化问题（Degradation problem）：更深的网络会呈现更差的准确率。因为即使新增的神经层不改变其输入(即恒等映射)，更深的网络至少可以与较浅的网络相同。

在神经网络可以收敛的前提下，随着网络深度增加，网络的表现先是逐渐增加至饱和，然后迅速下降。在这个限制下，当时网络层数在20层时表现最好，更多层的网络反而表现不佳。

何恺明、孙剑、张祥雨、任少卿团队提出了深度残差学习框架以解决该问题。在残差网络中，每个单元只需要表达一个改变量（即“残差”），而不需要把输入推倒重建。通过残差连接，ResNet把每个单元的输入以恒等映射加到输出上。恒等映射可以减少信号在神经网路中传播时的失真，使信号经历非常多次变换后仍可以保持信息。

ResNet使得更深的网络训练成为了可能。把网络层数拓展到了上百甚至上千。

深度神经网络推动了人工智能的革命和高速发展。其中，增加深度是神经网络在各种人工智能应用中带来突破性进展的关键。这项工作在这一发展中发挥了核心作用，使神经网络能够达到前所未有的深度，并获得以前难以实现的能力。ResNet团队所提出的深度残差学习框架，包括ResNet及其思想，在许多不同的领域促成了大量突破性的成果——其中包括了AlphaGo，AlphaFold，和ChatGPT等深刻影响了人类社会发展的工作。

ResNet的成功离不开孙剑的学术眼光，张祥雨曾经倾向于选择人脸领域的博士课题，但导师孙剑果断让他去做深度学习。在微软亚洲研究院，也是孙剑把原来从事不同领域研究的何恺明，还有当时在微软亚洲研究员实习的任少卿、张祥雨拉到一起做深度学习研究[4]。

何恺明、任少卿、张祥雨合作密切，组队后在ECCV、TPAMI等国际视觉会议多次发文。2015 年，由孙剑带队，何恺明、张祥雨、任少卿共同完成的深达 152 层的残差神经网络模型 ResNet 参加 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛，误差率降到 3.57%，首次超过人眼的准确率5.1%，夺得所有细分比赛冠军。

团队对冠军并不满足，经过对上任ImageNet冠军谷歌GoogLeNet的研究，张祥云发现GoogLeNet用更少的参数量和计算量赢得冠军的关键，是其中一条卷积分支起到了直连（shortcut）作用，但当时并不清楚如何构建新的网络结构，最终在何恺明的建议下放弃了复杂的分形网络结构，完成了ResNet[5]。

ResNet研究完成后，团队还进行了进一步的探索，试图进一步解释ResNet本身的原理。后续研究经验性地发现将identity支路变得更通畅，可以进一步提升ResNet的性能，并且观察到训练过程中ResNet有效层数不断增加。何恺明后来还相继提出了 ResNetV2、ResNeXt 等设想。

孙剑去世后，西安交大人工智能学院主页当天变成灰色。西安交大人工智能学院发文悼念称，孙剑博士的离世是我国人工智能领域的重大损失，也是世界人工智能领域的重大损失。[6]‍

获奖理由：对高温超导材料的突破性发现和对转变温度的系统性提升所做出了开创性贡献。

7月22日，韩国一团队宣称合成了全球首个室温常压超导体LK-99，一时全网沸腾，这是今年继美国罗切斯特大学教授迪亚斯高调宣布自己实现了近常压的室温超导体后，该领域的第二次乌龙。超导指的是某些材料在温度降低到某一临界温度，电阻突然消失并且不能被磁场穿过的现象，是一种宏观量子现象。

摆脱超导应用的低温或高压环境限制，是科学家一直以来的梦想，承载着人类开启能源和信息革命的殷切期盼。超导材料科学已成为当今重要的科研领域，其研究历史上，已经有10人获得了5次诺贝尔奖。超导体可以用于大科学装置、军工、信息技术、生物医学、电力系统、交通运输等领域。

中国科学家曾两次在世界超导研究上大放异彩，最近的一次为2008年以赵忠贤为代表的中科院物理所、以陈仙辉为代表的中国科学技术大学关于“40K以上铁基高温超导体的发现及若干基本物理性质研究”。

《科学》杂志“2008年度十大科学突破”、美国物理学会“2008年度物理学重大事件”及欧洲物理学会“2008年度最佳”……中国科学家的铁基超导体研究成了当年的年度大满贯。此外，《科学》发表了题为《新超导体将中国物理学家推到最前沿》的专题评述。著名理论物理学家，美国佛罗里达大学Peter Hirschfeld教授说：“一个或许本不该让我惊讶的事实就是，居然有如此多的高质量文章来自北京，他们确确实实已进入了这个（凝聚态物理强国）行列。”

2008年2月，致力于寻找透明导电氧化物材料的日本科学家细野秀雄意外发现在镧氧铁砷化合物中存在转变温度为26K（零下247.15摄氏度）的超导电性，打破了以往认为铁基超导不利于形成超导的迷思。

国内从事超导研究的科研人员敏锐地注意到了这篇文章。“镧氧铁砷不是孤立的，26K的转变温度大有提升空间”，赵忠贤团队分析[7]。由于此前的研究积累，物理所很快以另一种方法制备镧氧铁砷多晶样品，逐渐和国外研究组拉开差距，世界上数十家一流研究机构纷纷请求提供高质量的超导样品[8]。

3月，陈仙辉团队采用稀土元素替代方式，用钐替换镧，发现临界温度为43K的铁基化合物，突破了40K的 “麦克米兰极限”，证明铁基超导体是继铜基超导后的又一类非常规高温超导体。

4月初，赵忠贤团队将该类铁砷化合物的临界温度提升至55K，利用高压合成技术制备出一大批不同元素构成的铁基超导材料，标志着铁基高温超导家族基本确立[9]。

井喷的成果产出一方面来自于各研究组接力合作突破。另一方面也离不开研究者们矢志不移的探索。

铁基超导体具有更加丰富的物理性质，产业化脚步逐步迈进。2016年，中科院电工研究所成功研制全球首根100米量级的122型铁基超导长线。尽管铁基超导家族远未实现人类的室温超导之梦，但其研究丰富了高温超导门类，有助于了解高温超导机制。

陈仙辉曾表示，“室温超导需要突破原来的朗道-费米液体理论，不突破这个框架，我们很难来完善和建立非常规超导体的机理”[10]。近年来，室温超导的每一个重大话题后中国科研团队都能迅速介入，得益于过往几十年来不懈的科研投入。

全球高达40%的农作物产量因植物病虫害而损失，每年给全球经济造成的损失超过3000亿美元。面对长久以来存在的粮食安全、农药带来的环境与疾病威胁，抗病基因育种被赋予巨大的期待。

在抵御病毒、细菌或真菌侵袭的战争中，植物进化出了复杂高效的两层免疫系统（PTI和ETI），细胞表面受体介导的广谱性识别和抗病基因介导的特异性识别。处于这两层免疫系统核心的是数目众多的抗病蛋白，具有核苷酸结合域并富含亮氨酸重复序列的NLR蛋白是其中的大家族。迄今为止，已有数百个抗病基因被克隆，这其中有61％的编码为NLR免疫受体[11]。

尽管第一个植物NLR抗病蛋白于1994年完成克隆，但学界对于抗病蛋白在识别病原菌入侵以及如何启动抗病反应等问题还知之甚少。由于抗病蛋白构成复杂、分子量大且构象多变，25年来，多个国际顶尖实验室都未能破解完整的抗病蛋白结构[12]。

2019年，清华大学柴继杰团队、中国科学院遗传与发育生物学研究所周俭民团队和清华大学王宏伟团队在该领域取得重大突破性进展，发现了首个“抗病小体”，基于结构、生化、遗传和功能多重数据, 首次完成了植物NLR蛋白复合物组装、结构和功能分析, 从而揭示了抗病蛋白管控和激活的核心分子机制[13]。

加拿大英属哥伦比亚大学教授李昕等人专文评述，“该研究是植物免疫研究的里程碑事件”[13]。国际植物抗病研究权威科学家美国科学院院士Jeffery Dangl和英国皇家学会会员、美国科学院外籍院士Jonathan Jones对这一重大突破性成果给予高度评价：“首个抗病小体的发现，为植物如何控制细胞死亡和免疫提供了线索，打开了多个开拓性研究方向”[14]。

里程碑事件背后是柴继杰团队和周俭民团队十几年来长期探索。自2004年成立实验室以来，柴继杰就开始进行理想植物抗病蛋白繁重的筛选工作，在抗病蛋白大量表达、高质量纯化和体外重组等方面积累了大量经验[14]。2013年底，柴继杰团队成功表达了ZAR1抗病蛋白，但后续结晶实验不理想和激活实验不成功[15]。2015年，柴继杰揭示了NAIP-NLRC4炎症小体中NLRC4蛋白诱导自激活的分子机制，NLRC4自抑制与激活研究为抗病小体的解析提供了思路。

“诱饵模型”的提出也为该研究提速，周俭民团队在2015年发现：植物利用特殊的“诱饵”PBL2和RKS1蛋白，感知AvrAC的活动并将信息传递给植物抗病蛋白ZAR1，迅速激活免疫反应，清除细菌[12]。另一个经典的诱饵模型是番茄丝氨酸/苏氨酸激酶Pto[11]。

经过多年协作攻关，凭借王宏伟团队冷冻电镜技术加持，他们得到了失活态、中间态、激活态三种高分辨率图像。发现尿苷酰化的PBL2UMP作为配体，结合ZAR1-RKS1复合物后，诱导ZAR1-NB结构域的构象变化, 促进ADP释放, 进入中间状态; 中间状态的ZAR1结合ATP后诱发ZAR1寡聚结构域暴露, 致使ZAR1-RKS1-PBL2UMP形成轮状五聚体免疫抗病小体。该抗病小体的分子量约为900 kDa[13]。

周俭民等人后续的研究表明，抗病小体会在膜上形成穿孔，从而使钙离子流入并触发防御反应。

值得注意的是，ZAR1蛋白为N端带有CC（螺旋卷曲)结构域的类型基因，简称CNL（CC-NB- LRR），而另一类N端为TIR结构域的NLR基因—TNL（TIR-BB-LRR），是否也通过类似CNL蛋白的方式介导免疫信号目前尚不清楚[13]。相比CNL，TNL的作用机制更为复杂。TNL的N端TIR结构域具有NAD＋水解酶活性（NADase）。该活性被认为用以产生第二信使信号，激活下游的EDS1、NRG1等免疫通路[16]。柴继杰团队后续在TIR防御亦有相关成果产出。

传统抗病分子育种存在育种周期长，抗普窄，赶不上病虫变异的速度等问题，抗病小体结构和功能的发现有助于精准设计抗病蛋白，更方便获得抗病性，也有助于减轻粮食安全威胁和保护生态环境。

与传统的研究人员不同，柴继杰直到28岁才开始接触生物学，从造纸工人到国际著名结构生物学家、植物免疫学家，他的科研之路走得并不是一帆风顺。他博士后期间的导师施一公曾表示，“继杰在我那前两年......他不明白他在做什么......他付出比别人大得多的努力，当然他也很有灵气”[17]。柴继杰认为，好奇心和兴趣是坚持科研的源动力。只有发自内心地想要认识自然界的规律和现象，才能做好科研[17]。

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