全球上市16种，2种由我国研发！院校、企业纷纷瞄准这片“蓝海”→

采写丨科技日报记者 宋迎迎

策划丨赵英淑 滕继濮

7月1日清晨，中国工程院院士管华诗与往常一样，走进位于青岛海洋生物医药研究院的办公室，查看海洋创新药研发进度表。

今年85岁的管华诗，致力于海洋药物研发40余年。2016年，他倡导发起中国“蓝色药库”开发计划，以海洋生物医药产业崛起为目标，以创制海洋新药为导向，汇聚国际一流的海洋药物研发队伍，对海洋药用生物资源进行了系统、全面、有序的开发。

中国工程院院士管华诗（中）与科研人员讨论海洋药用资源开发。

“蓝色药库”指海洋中孕育的药用资源。 其总量十分丰富，已成为全球关注的生物医药资源。目前，我国“蓝色药库”计划在研新药开发和布局项目达40余个。在全球已上市的16种海洋创新药物中，有两种由我国研发。

为什么要打造“蓝色药库”？海洋创新药物研发有哪些困难？如何提高海洋创新药物研发速度？带着这些问题，科技日报记者进行了深入采访。

蓝色宝库：海洋生物资源丰富

海洋被誉为治疗疾病的“宝库”。早在古代，世界上很多民族便把海洋生物制成药品来治病。例如，罗马人把魟鱼的倒刺用于治疗牙疼，日本人用河鲀毒素作祛痛剂。

我国是最早使用海洋生物制药的国家之一。 国际欧亚科学院院士、青岛海洋生物医药研究院院长杜冠华介绍，在我国著名医学经典《黄帝内经》中，有“以乌贼骨做丸，饮以鲍鱼汁治血枯”的记载。《神农本草经》《新修本草》《本草纲目》等也收录了一些海洋药物。

在世界范围内，对海洋药物的研究始于上世纪四十年代，六七十年代掀起热潮。美、日、英、法、俄、欧盟等国家和地区，分别推出包括开发海洋微生物药物在内的“海洋生物技术计划”“海洋蓝宝石计划”“海洋生物开发计划”“海洋科学与技术计划”等，投入巨资发展海洋药物及海洋生物技术。

为什么要利用海洋天然产物来研发药物？管华诗介绍，海洋生物资源丰富，占地球生物总量的87%，已知的海洋物种超过25万。海洋生物为了适应环境或生存竞争，进化出丰富的具有复杂结构的天然产物，其中众多海洋天然产物具有特殊的药理和毒理性质。

“海洋天然产物结构具有多样性，大约有18%的海洋天然产物与成药库中的分子具有较高的相似度；成药库中有20%的分子均可在海洋天然产物中找到相似度较高的分子。 海洋天然产物为研发创新药物提供了优良的活性物质。”杜冠华说。

历经全球80余年的研究，国际上已从特殊生境海洋生物中发现了4万余个结构独特的海洋天然产物，其中50%以上具有各种生物活性，具有很强的类药性和成药性。

向海“问”药：环节多困难大

从茫茫大海中筛选出海洋天然产物，发掘靶向作用药源分子，并进一步开发成治疗重大疾病的创新药物，绝非易事。

记者在采访中了解到，成功上市的海洋药物之所以少，主要有几个原因。一是采样难， 获取海洋天然产物，需要科考船和先进深海装备的支撑。二是研发难度大， 海洋天然产物结构复杂、含量少，规模化制备难度大。三是研发历程长， 从天然产物到活性化合物、先导化合物、候选药物，再到Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ期临床试验，需要耗费大量的人力、物力、财力和时间，任何一个环节出问题都会让新药“夭折”。

在中国科学院院士陈凯先看来，海洋药物研发风险比其他药物更大。“国际上药物研发周期一般为10年—15年，而目前上市的海洋药物的研发周期普遍在20年以上。 开发海洋药物的周期更长、成本更高，这意味着科研机构、企业需承担更大的风险。”陈凯先说。

尽管如此，我国科研人员和制药公司依然坚持不懈地投入到海洋药物开发之中。2005年，管华诗院士团队构建了包含海洋各种多糖、寡糖及其衍生物的化学结构信息的海洋糖库。其中，有70%的海洋寡糖化合物是在世界范围内首次发现的。海洋糖库的构建，为现代海洋糖类药物的筛选、发现、研制及相关基础研究提供了物质基础和信息资料。

如何在海量化合物中筛选并发现新药物？常规筛选无异于大海捞针。由管华诗率领的青岛海洋生物医药研究院联合国内优势科研力量，利用超算技术解决了海洋药物筛选难度大的问题。他们构建了全球首个海洋天然产物三维结构数据库，容纳了30117个海洋天然产物的准确三维结构，可直接用于虚拟筛选与智能药物设计。

青岛海洋生物医药研究院科研人员正在讨论实验结果。

青岛海洋生物医药研究院海洋医药健康信息中心副主任徐锡明介绍，过去通常采用微量海洋天然产物对特定疾病进行盲试的方法，应用超算技术则是利用大数据计算与高通量筛选，依托超算资源和已建立的数据库资源，将海洋天然产物三维结构与药物分子靶点数据分子对接，就像是将钥匙和锁进行匹配。“这项技术大大缩短了候选化合物的筛选时间，显著降低了海洋药物研发成本。” 徐锡明说。

无独有偶。国内多支科研力量也致力于海洋生物医药研发。例如，中国科学院昆明植物研究所与牡丹江友博药业联合开发的低分子量岩藻糖化糖胺聚糖钠（即“注射用YB209”），正在开展Ⅰ期临床研究；中国科学院海洋研究所研究员张全斌带领的课题组，正运用来源于褐藻的一种昆布多糖，开发糖尿病足治疗药物。

聚集开发：加快产品梯次产出

“我们需要关键技术，但更要有将这些技术产业化的条件。”在管华诗看来，我国海洋药物的出现频率太慢，生物研究与化学研究发展不匹配，影响临床进度，这一定程度上延缓了药物服务于人类的速度。

2019年5月，青岛海洋生物医药研究院与制药企业合作，在青岛成立了专注于“蓝色药库”开发利用的新型产学研合作平台，开启了“蓝色药库”聚集开发模式。

聚集开发模式，即瞄准一批创新性强、产业化前景好、示范效果明显、有望冲击临床准入的海洋新药重大品种，协同攻关，力争在短时间内迅速催生一批海洋Ⅰ类新药进入临床试验。

“这是产学研合作的一种新模式。它不是一个项目，也不是一年两年就能完成的，而是一个长期的合作模式，目标是实现‘蓝色药库’的有序开发、新药产品的梯次产出。”管华诗说。

青岛海洋生物医药研究院实验室。

青岛海洋生物医药研究院执行院长张栋华介绍，聚集开发模式最显著的优势是加快新药开发进程，提升科技成果转化速度。该模式催生了一大批海洋生物医药创新成果。

我国是全球壳聚糖、海藻酸盐、海洋胶原蛋白等多种海洋生物原料的重要生产基地。这些原料可用于医用可降解材料、组织器官诱导再生和修复材料、新型口腔材料、肿瘤植介入材料等高值医用材料的开发。

在广州贝奥吉因生物科技股份有限公司（以下简称“贝奥吉因”）的产品橱窗里，海藻酸盐敷料、水胶体敷料、牙齿脱敏剂等被整齐摆放，这些都是依托海洋生物材料研发的高价值医疗器械产品。

“海洋生物材料在医学领域具有较好的生物相容性，经过原料提纯后，可以用于制备高价值医疗器械产品。” 贝奥吉因负责人介绍，公司重点利用海洋生物原材料，研发口腔组织修复与再生、骨缺损修复及骨止血的高价值医疗器械产品。目前，已有多款产品投入临床使用。

鱼皮也能做医用纱布？这听起来不可思议，但在烟台蓝创生物技术有限公司已变成现实。该公司通过自主研发，从废弃的鱼皮中提取有效成分，研发出医用级和试剂级鱼胶原原料，可应用于开发组织修复等新型生物医用材料。

海洋药物和海洋生物制品是海洋生物医药产业的两大核心。在管华诗的谋划里，“蓝色药库”不仅要产出创新药械产品，也要研发出大量健康功能产品。 目前，“蓝色药库”不断扩容，已形成了海洋创新药物、海洋医疗器械、海洋功能食品、海洋农用产品等产品体系。

海洋中药。

产业布局：沿海地区纷纷“下海”

目前，全国范围内已经形成了开发“蓝色药库”的共识，沿海地区纷纷加大对海洋生物医药行业的投入，初步形成了山东、广东、浙江、福建、广西海洋生物医药产业集聚区。 “十四五”期间，多地把海洋药物和生物制品业纳入海洋强省或海洋经济专项规划，福建等地还出台了海洋药物和生物制品业的专项行动方案。

近年来，青岛市先后出台《关于支持“蓝色药库”开发计划的实施意见》《关于支持生物医药产业高质量发展若干政策措施》，充分发挥政策导向性作用，加速海洋生物医药产业集聚成势。目前，青岛聚集了数百家海洋生物医药企业，形成了以西海岸海洋高新区海洋生物产业园、崂山海洋生物特色产业园和高新区蓝色生物医药科技园等以海洋生物为主导产业的特色园区。

青岛市海洋药物公共研发平台。

无论是立项、投资，还是药物开发、销售推广，企业都发挥了重要作用。随着国家、各省市对海洋生物医药产业加大扶持力度，不少企业把发展的目光投向这一“蓝海”。

在福建厦门，蓝湾生物科技公司以海洋生物甲壳质为原料，着力开发海洋生物多糖系列创新产品，研发的硫酸氨基葡萄糖实现产业化。欧米克生物科技有限公司则利用海洋放线菌发酵生产香兰素，其生物合成香兰素产品占全球60%以上的市场份额。

作为中国第一家海洋药物生产企业，前身为正大制药（青岛）有限公司的青岛国信制药有限公司，拥有目前国内唯一的国家级海洋药物中试基地。2019年，在多年合作生产藻酸双酯钠（PSS）等海洋药物的基础上，该公司与青岛海洋生物医药研究院签订战略开发协议，成为新药研发的合伙人。在该公司副总裁陈阳生看来，这个合作过程一举多得：科研机构解决了研究资金不足、缺乏生产场所等问题，企业拓展了研发力量、提高了创新能力。

深耕“蓝海”：多方协同发力

我国海洋药物产业未来如何发展？管华诗认为，我国目前海洋生物医药研发主要是沿海地区的自发行为，海洋新药研发创新力量分散、资源配置重复，有待加强国家层面的顶层设计和推动。此外，社会资本赋能不足，科研机构与企业间的联合机制仍处于探索阶段，海洋生物医药领域产学研深度融合发展格局尚未真正形成。针对上述问题，他正与国内业界知名专家学者一道探讨建设国家级平台的可行性，并建议建设国家级海洋生物医药综合研创平台，从而汇聚全国资源优势，推动海洋新药创制取得跨越式发展。

图片来源：视觉中国

“‘蓝色药库’造福人类。要加强与世界各国在海洋生物医药领域的交流合作，吸引更多国际先进技术进入中国市场。” 杜冠华建议，科研院所、高校和企业开展更为紧密的合作，强化产业协同创新和成果转化，共同推动海洋生物医药产业发展。

陈凯先认为，科技发展越来越呈现出融合态势，借助人工智能等新技术，可以赋能海洋药物研究。加快“蓝色药库”开发进程，要坚持全国“一盘棋”，加强顶层规划，发挥资源优势，加强原始创新，推动我国海洋创新药物研发迈向新阶段。

“海洋生物活性物质含量微少、结构复杂，化学合成难度大，难以满足毒理、药理、临床研究的需要。” 陈凯先指出，我国海洋生物医药产业正处于战略机遇期，拥有广阔的发展前景，但也遇到了资源瓶颈。他认为，海洋微生物是解决这一瓶颈的契机，也是未来创新药物的主流。因此，应该尽快建立海洋微生物资源与信息库，提升海洋微生物的“可培养率”。此外，还可以利用大数据技术，挖掘海洋微生物新颖分子，储备一批新颖结构活性药源分子。同时，要做好多重资源养护和多重生境修复，以确保海洋生物资源的可持续性。

张全斌认为，深海、极地是海洋生物新资源发现和利用的潜力板块。要不断拓展生物资源发掘的范围，关注深海、极地等海洋药物活性化合物的发掘，以突破限制海洋新药开发的药源瓶颈。

“蓝色药库”的开发，不仅需要技术筑底、政策托底，也需要资金打底。北京华锷投资管理有限公司总经理安宁表示，海洋生物医药作为投资市场“蓝海中的蓝海”，相比其他产业需要更多耐心资本。他建议，通过设立产业引导基金，撬动社会资本支持研究机构和企业进行前沿技术攻关创新，从而促进海洋生物产业化、商业化。

文中图片除注明外均由青岛海洋生物医药研究院提供

​编辑：王璠

​审核：张爽

年度十大前沿科技：生命科学迎来数据驱动时代，XR催熟元宇宙

编辑部 发自 凹非寺

量子位智库 出品 | 公众号 QbitAI

我们正处于一个崭新的技术创新周期。

这一点似乎从硬科技创新 、产学研转换 越来越响亮，就已经被更广泛感知了。

但如果以年 为单位，究竟又是哪些前沿技术和创新突破——

正在从幕后来到台前，正在从实验室走向产业，又即将影响到我们每个人…

比如AlphaFold2和计算生物学有何关联？大模型和AIGC又有怎样的关系？元宇宙的爆发和XR突破有啥内在逻辑？

以及哪些前沿技术，已经在今年来到了爆发的风口？

为了让更多人准确把握前沿科技趋势，也为了帮更多人串联起技术突破和产业风口的内在线索，更为了帮助所有人提前看到技术驱动的未来。

量子位与四十六家前沿科技产业伙伴联手（后附完整名单），连点成线，筛选总结出了年度十大前沿科技趋势 ，详尽报告可至量子位公众号后台回复2021 获取。

从生命科学、AI、元宇宙、新能源和新计算等五方面，一文速览年度前沿科技进展。

趋势一：CRISPR助力基因编辑可控可靠

以CRISPR-Cas9为代表的基因编辑技术，正在一步步走向成熟，从实验室迈向临床应用。

去年6月，全球首个人体体内CRISPR基因编辑临床试验结果公布 。两家公司——Intellia和Regeneron联合给出的临床数据首次证明，体内疗法能有效抑制遗传病相关的蛋白质表 达。

国内，博雅辑因的相关CRISPR疗法研究产品ET-01已成国内首个获国家药监局 批准开展床试验的基因编辑疗法产品。

在寻找到合适的基因递送载体、进一步深化基因组学研究，并解决长期稳定性等问题后，基因编辑将为疾病治疗 和物种改造 开创新蓝海。

基因疗法 方面，理论上能彻底治愈所有先天性基因缺陷引起的遗传病、基因突变引起的癌症。同时，在血液瘤、罕见遗传病等基因相关疾病意义重大，有望为更多疾病填补疗法空白。

除此之外，基因编辑还可与细胞治疗结合，完成CAR-T细胞疗法等体外基因治疗。

在业界看来，由于可基于病患情况快速且针对性制备患者所需细胞（尤其是同种异体细胞），未来有望推进重大疾病的个性化治疗，并改变过往药物标准化生产及分发的医疗流程。

而在合成生物学 上的应用，可利用不同的基因控制模块创造更为复杂的生物系统。

分子育种，作为代表领域之一，相较于传统利用表型与自然选择筛选方式，结合基因编辑后可以有目的性地改变物种的应激耐受性、组成、产量、繁殖等性状，缩短物种驯化周期，创造性状更加优良的物种。

此外，在辅助其他医疗手段、DNA存储等领域也正在发挥作用。

简单总结，基于基因编辑技术，生命科学研究有望实现「精准规划+精细改造」 。

趋势二：生命科学迎来数据驱动时代

AlphaFold ，一个计算生物领域的AlphaGo。

但实际只是计算生物学蓬勃发展的一个缩影，大背景是，计算生物学正引领生命科学走向数据驱动 时代。

随着高通量测序、纳米操作、生物芯片等技术不断成熟，生物信息数据不断积累，计算生物学也借此发展起来。它通过构建算法和模型，从分子层面理解生物学现象及机制本身，推进相关研究及应用。

核心代表正是AlphaFold2 。

利用原有的实验手段（X射线衍射、冷冻电镜），过去科学家们数十年的努力，也只覆盖了人类蛋白质序列中17%氨基酸残基。

具体而言，在促进生物学研究 方面，当前计算生物学正在形成多维度的预测体系，包括蛋白质结构与蛋白质组学、分子生物动力学、基因组生物信息学、系统建模、进化基因组学……

科学家们可基于其强大的计算能力和跨维度分析能力，寻求不同表达/现象与生物信息之间的关系。

与此同时，计算生物学能通过高效精准的计算推演带动上层应用 ：

基于蛋白质功能及相互作用预测、化合物性质预测、基因点位预测等，加速AI制药、疾病研究、物种改造等领域的发展。

计算生物学也为生命科学提供了新的研究思路——「干湿结合的数据闭环」 的新模式。

先通过充足且丰富的定量干实验（AI模型）覆盖待搜索空间，为湿实验室（传统生物实验）中的测试提供精准假设，两者共同迭代加速。

未来值得关注的领域还包括，生物学问题的AI可解释性、提供高质量数据的实验设备、多类型数据的整合和标准化。

趋势三：侵入式脑机接口落地高难医疗场景

医疗康复 ，作为脑机接口领域的核心场景，一直以来都被寄予厚望。

相较于技术门槛较低的非侵入式脑机接口，侵入式 针对的场景往往精细度更高、底层原理更复杂，但对严重瘫痪等高难医疗领域有重大的意义。

依照场景主要体现在运动、情感、感知 等三个方面：帮助残障人士恢复控制及表达能力；帮助抑郁症、成瘾等疾病患者调节心理状态；治疗阿尔兹海默症等神经退行性疾病。

如今，随着无线通信、多通道柔性电极、植入手段、芯片、机器学习算法等技术的发展，侵入式脑接机口正逐步跨越工程化和临床难题。

今年以登上Nature意念打字技术为代表，侵入式脑机接口展现出了效果理想的临床试验，商业化发展初具雏形。

国家政策引导下，我国侵入式脑机接口也开始加速发展：

清华李路明团队研发第二代脑起搏器；瑞金医院开展重度抑郁症治疗的临床试验；浙江大学及浙大二院神经外科完成了国内首例侵入式脑机接口的临床试验，为高位截瘫老人安上机械臂；以及清华大学、天津大学、上海交通大学、中国科学院、华南理工大学等高校都已成立重点科研团队。

在科学家进一步了解大脑如何运作（比如感知区域）后，脑机接口将会发挥更多作用，帮助患者恢复触觉、视觉等特定感知能力。

趋势四：AI制药为医药研发的提供新解法

传统新药研发是一个昂贵、漫长而艰难的过程。除了成本高、周期长、成功率低这些困境，药物研发面临的更大瓶颈在于创新 。

在制药领域，有个知名的反摩尔定律 ——每隔9年，投资10亿美元产出的上市新药就减少一半。更为常见的是，首创药物（First-in-Class）占获批新药总数量不足一半。

但计算机生物学和人工智能的发展，AI能在各个制药环节大面积搜索潜在空间，寻找过往因人为经验、实验环境等外界限制未发现的靶点/化合物/晶型等，为创新药物研发提供有力工具。

AI制药已由「从0到1」 阶段进入到「从1到10」 的阶段，已有多个企业的AI设计药物已经进入临床试验，以传统药企主导的大型AI制药联盟也已经多地开花。

不过在进一步发展之后，数据瓶颈不容忽视：高质量研发数据不足 ，以及医药研发可用数据与靶点价值成反比 。

不过目前业内已经有相应的解决方案，比如建立药物大数据实验室、多学科融合等方法。

从更长远的角度来看，药物优化本质上是一个多目标优化的过程。当下AI制药行业大多停留在对技术难题的局部突破，即单独针对特定性质（靶向性、稳定性、吸收性等）反复迭代。

如何基于整体优化的思路，AI模型一次性满足多样化需求，成为当下国内外AI制药企业关注的重点。

趋势五：多模态多维度大模型预示通用智能

2021年，大规模成为了谷歌、阿里、华为、百度、微软等各方大厂的军备竞赛，科技企业的开发思路从多点开花的大炼模型变为集中火力的炼大模型。

由于具有强通用性和少样本学习能力，大模型正在为AI带来集约式新开发模式与商业模式。与此同时，跨模态预训练模型（比如DALL·E、CLIP）的出现，预示了通用智能 的可实现性。

业内普遍认为“一次开发，终身使用”。

拥有更通识的大模型将为细分任务奠定基础，后续应用无需投入大量标注数据及从头训练调参，效率明显提升。

发展至今，参数量已不仅是大模型追求的唯一指标。多模态、多维度功能（跨语言、多任务）、效率、知识增强、高效率等因素成为现有模型的关注方向。

多模态学习 成为当中的重要趋势，它可以被应用在归一、转化、翻译对齐、融合及协同学习上。按照下游任务则可以划分为视觉问答、视觉推理、图文检索等理解式任务和生成式任务（文字生成图像）。

由于跨领域通用，量子位分析师认为，大规模预训练模型在未来可能会担任类似基础设施生态的中间层角色，为不同的行业生态承担过渡作用。

在应用层，也给人工智能各行各业的应用和发展带来了机遇，例如自动化内容生成、内容翻译、机器人对话等。大模型也在这个过程中提升自身性能，发挥数据闭环的迭代效应。

趋势六：新型AI芯片引领后摩尔时代

随着AI在各类场景中广泛落地，传统依靠制程工艺提升的AI芯片难以满足需求。

在集成电路的未来三大演进路线中，以完全架构创新 所代表的“More than Moore”成为下一代AI芯片的重点方向。

这当中，类脑计算、存算一体、量子计算、数据流AI计算都是选择。

以效仿人脑开发、事件驱动型的神经拟态芯片 为例。由于尽可能模仿了神经元间电脉冲传递的方式，神经拟态芯片天然符合事件驱动机制，且存算一体、在时延和能耗上都有显著降低。国际上的代表厂商包括IBM、Intel、BrainChip；国内参与者包括清华大学的天机芯（后转化为灵汐科技）、浙江大学等。

再来看存算一体芯片 。

传统芯片以存算分离为特征，有个著名的冯诺依曼瓶颈。由于工艺封装需求的不同，导致处理器和存储器间的发展速度差异越来越大，芯片计算能力从带宽和时延两方面严重受制于存储单元。这一点在无人驾驶等边缘计算场景尤为突出。

而存算一体的本质正是存、算两者更紧密的结合在一起，以减少数据搬运导致的不必要时延和能耗。

目前主流路线有两类：直接让存储单元实现计算功能的存内计算；紧密耦合存储单元和计算逻辑但计算仍由独立计算单元完成近内存计算。

除去变革底层架构的芯片设计外，AI芯片还有其他问题需要克服，例如效能和编程灵活性的平衡，芯片IP壁垒、供应链安全、应用生态等问题。

基于不同的场景，分析师对相应的新型芯片进行了梳理，大致分为数据处理器DPU、数据流架构芯片、光量子芯片、非硅基芯片、AI自主设计芯片。

趋势七：AIGC领域出现综合性虚拟人

AIGC ，AI生成虚拟内容，以2018年在视频中更换人脸的Deepfake为代表性事件。GAN、大型预训练模型、自编码器等都属于AIGC领域常用的技术手段。

随着深度学习的发展，AI生成虚拟内容AIGC 正渗透在图像、视频、CG、AI训练数据等各类领域，甚至同时覆盖多模态的虚拟人技术。

虚拟数字人，指存在于非物理世界中，由图形渲染、动作捕捉、语音合成等计算机手段创造及使用，并具有多重人类特征的综合产物。目前分为「CG建模+真人驱动」 和「深度合成+计算驱动」 两类。

其中，计算驱动的虚拟人最终效果受到多种AI生成技术的共同影响，比如语音生成、文本生成及理解、图像生成等。

内容创作已经从早期的高度依赖人，开始逐渐向“人力+算力”转变。除了直接应用于内容相关的商业场景（新闻、有声读物、工业设计等），AI还极大降低生成门槛，推动内容创作高度定制化、自动化以及民主化。

趋势八：XR打造第二世界催熟元宇宙

2021年，元宇宙 成为当之无愧的热点词汇，在其七层划分中，由于感受最为直观，涉及显示器、传感器、跟踪设备、定位设备等的人机交互成为关键一环。

而作为其核心载体XR ，迎来了第二波高潮。

相较于第一波泡沫期存在自身技术指标欠佳、技术配套体系生态不完善、落地应用缺位等种种问题，XR在这一轮得到了体系化的提升发展。

XR的技术生态关联甚广，包含近眼显示、感知交互、芯片模组、网络传输、电池等，此外还需与5G、云计算、AI等技术融合。

而就在今年，整体技术生态 走向成熟。通过改善光学器件、空间计算、异构计算体系、渲染引擎、交互自由度、定位方式等要素，过往观看不适、画面粗糙等种种问题得到了解决。

在过去依托录音、录像等形式跨越时间，借助手机、互联网等跨越2D空间后，XR带我们实现了进一步跨越。

一方面，帮助我们跨越了3D空间，以更立体、更真实的方式突破现场观察和操作的限制，信息的还原和传递成本被进一步降低；另一方面，XR帮助我们跨越了现实的限制，使我们在第二空间沟通娱乐。

趋势九：固态等新型电池提升储能上限

理想的电池应当有效平衡安全性、能量密度、充放电功率、体积、成本等因素。

然而，即便是应用最广泛的锂离子电池，也难以彻底解决枝晶导致的易燃问题，在安全上存在明显短板。与此同时，受化学性质限制，锂电池的能源效率即将达到上限，难以满足未来的储能需求。

要解决当前困境，新型动力电池的开发思路大致分为两类。

一是替代原有基于锂离子的电化学反应机制 ，着重基于锂硫、纳、锌、铝，甚至气体等新思路的开发，但短期内难以实现替代。

二是在改进现有的锂电池 ，比如在电解质、正负极材料、导电剂优化等方面进一步改进，以今年部分进入量产的固态电池 为代表。

固态电池以固态电解质替代液态电解质，尽管在离子导电率上稍显逊色，但由于理论上能有效抑制锂枝晶的生长，在安全性上有明显的优越性，此外在柔性、便携性等方面上也具有极大的优势。

不过，现有的固态电池仍具有局限性，固液结合电池势必成为过渡。为了推动前沿技术的商业化应用，锂电池制造厂商与相关实验室合作已成为常态。

趋势十：量子计算变革经典计算范式

以中科大 为首的中国队，在量子计算的硬件研发上，2021年已经来到世界的前列。

当前，我国是世界上唯一在两种物理体系达到“量子计算优越性” 里程碑的国家。具体指以九章为代表的光子路线 、以祖冲之号为代表的超导路线 。

而在应用及配套设施方面，金融、医药、汽车、化学等领域已明确了特定问题下量子计算的使用。

芯片、操作系统、一站式平台等也相继出现，比如百度量子平台对接中科院物理所的超导量子芯片，并发布云原生量子计算平台量易伏 ，初创公司本源量子也已发布国内首个量子计算操作系统本源思南 。

在微观模拟、复杂建模等特定问题下，量子计算展现出了经典计算难以实现的优势。未来，超算中心可能会出现量子-经典混合架构，由量子计算和经典计算会进行配合，以解决特定大规模问题。

以上就是量子位智库出品的年度十大前沿突破，感兴趣的旁友可至量子位公众号后台回复2021 ，进行下载。

特别鸣谢：前沿科技产业伙伴

最后，再次感谢深度参与此份报告的前沿科技伙伴们（排名不分先后）：

产学研组织：

微软亚洲研究院、阿里巴巴达摩院、百度研究院、商汤研究院、360人工智能研究院、清华大学AIR智能产业研究院、智源研究院、瑞金医院；

硬科技创投：

创新工场、真格基金、高榕资本、经纬创投、GGV纪源资本、蓝驰创投、泰合资本、北极光创投；

创新技术公司代表：

博雅辑因、恩和生物、泓迅科技、百图生科、西湖欧米、深势科技、英矽智能、晶泰科技、剂泰医药、星亢原、西湖云谷智药、亿药科技、望石智慧、答魔数据、循环智能、九天睿芯、SynSense时识科技、知存科技、鲲云科技、希姆计算、芯驰科技、芯翼信息、小冰公司、魔珐科技、影谱科技、Nreal、亮亮视野、亮风台、赣锋锂业、图灵量子；

量子位智库：

量子位旗下科技创新产业链接平台。致力于提供前沿科技和技术创新领域产学研体系化研究。面向前沿AI&计算机，生物计算，量子技术及健康医疗等领域最新技术创新进展，提供系统化报告和认知。通过媒体，社群和线下活动，基于专题技术报道及报告、专项交流会等形式，帮助决策者更早掌握创新风向。

— 完 —

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