研究现状

中国机器人技术近几年也取得飞速的进展，在工业机器人智能化特方面取得了优异的成绩。我国科技人员不懈努力的研究，历经多年终于基本掌握了机器手的设计制造技术，还可以自主生产机器人的几个关键零件。中国机器人发展现状但是，与世界先进国家相比，还有一些差距。目前我国从事机器人研究开发和应用的公司比较少，无法满足工业机器人的生产需求，仍需大量从国外进口机器人完成工作。从研究开发和应用的角度来看，中国已有的机器人被称为单机单元，智能化和系统化未充分表现出再构成性和网络化的要求。外国机器人的能力非常全面。在发达国家，工业机器人生产线自动化已成为工业生产的主要来源，许多进行工业生产的机器人主要生产线已经被引入，以确保产品质量，提高生产效率的同时避免发生工伤事故。近半个世纪以来，世界上机器人的应用使自动生产得以实现，提高了社会生产效率，并形成促进企业和社会生产力发展的有效工具。制约机器人工业化发展因素制约机器人工业化发展因素有很多，但总结不难得出主要因素有三：市场因素、人员因素、观念因素市场方面，我国对国有企业改革大力推进，实行市场经济，大多数工业企业正在进行重组，先进的制造技术正在改变传统的生产方式，技术改造的关键就是提高基层的弹性生产水平。很多企业进行产品改造和生产转型，目的是要提供一个机器人市场。为了获得高质量、高效率、低成本的产品，企业可以毫不犹豫的在人工和机器人之间做出选择。同时，经济全球化和竞争的国际化，以及产品的个性化都需要可持续发展和创新。人员方面，国内外的工业机器人技术发展的都比较迅速，中国的许多大学都开设了机器人研究设计课程，许多研究生和博士生参与了机器人的开发和研究工作，多所大学还进行了有关机器人设计模拟的科学技术竞赛。同时，自1987年实施《863国家计划》以来，已组织和培训2000多名机器人研究和发展小组。目前市场中长出现越来越多的校企合作项目，优质企业与高校达成合作协议，类似玖越与北航、成都信息工程学院联合成立的实验室，可以进行机器人的技术研发与生产，鉴于该类型校企合作项目数量较少，随着市场发展和需求，未来此类项目将会更多出现。此外，我国正在创新机器人的道路上逐步制定必要的政策，吸引那些在机器人设计技术方面有着雄厚实力的留学生回归祖国，健壮我国科技团队。虽然这个科技团队不够大或实力或许也不是足够强，但它需要继续锻炼和发展，精英们将成为机器人工业化生产的主要力量。观念方面。机器人能够提供稳定、高效、高品质的产品，特别是在自动化生产线和生产节奏快的恶劣环境中，人类不能取代机器人，市场要实现全球化，机器人如果不应用于工业生产，在市场的竞争力难以提高。尽管中国人口众多，劳动力低廉，但机器人逐渐取代大部分员工，观念开始发生改变。在20世纪，工业机器人的诞生和机器人技术的发展是人类科学历史上巨大的里程碑。为了缩短工业机器人在我国的应用和研究与发达国家之间的差距，有必要结合我国国情并利用自身的优势走中国特色社会主义现代化工业生产道路。此外，随着现代制造技术的飞速发展，有必要跟踪机器人技术的发展趋势。工业机器人技术的发展极大地促进了中国制造业的崛起。

根据最近STAT报道，他们的记者与编辑对新型冠状病毒的研究现状进行了总结。现Bioart将新闻内容进行整理编译，为新型冠状病毒的研究与临床治疗带了一个新的视角和思路。以下是新闻内容：我们的记者在中国报道新型冠状病毒的出现和传播时，收到了大量来自公关公司的电子邮件，他们敦促记者们去采访感染从业者、应急计划专家、旅游指导以及天气专家等等。但是显然，大家的关注对象中并没有直接从事冠状病毒研究的专家。冠状病毒领域很小，资金也不多，而且一直到最近人们还没有意识到这个领域的重要性。在过去的二十年里，随着一系列动物病毒比如非典型肺炎（SARS）、中东呼吸综合征(MERS)，现在是新型冠状病毒在人群中爆发。冠状病毒研究经历了一个起起伏伏的过程，在疫病发生后会引发了一阵研究热潮，然后就寥寥无人过问直到下一次病毒的爆发。图1 感染家禽的冠状病毒的电子显微镜图像人们对冠状病毒的兴趣时高时低周期波动，这使得人们对冠状病毒的科学认识一直在知识性的空白。科学家们不知道人们在感染冠状病毒后还能保持多长时间的免疫。而冠状病毒传播方面的问题仍然若隐若现。目前还没有任何药物被批准专门用于治疗冠状病毒。当SARS威胁消退时，现有药物是否在治疗中奏效的检测工作就被放弃了。如果那时候就准备了这些信息，中国的医生和科学家就可以立刻得到他们急需知识储备方面帮助。正所谓，“凡事预则立不预则废”。爱荷华大学微生物学和免疫学教授Stanley Perlman坦言，“当这种新型流行病开始时，我们中只有寥寥数人响应了研究方面的呼吁。我的实验室训练过很多人，但是他们中的大部分人都并没有从事冠状病毒学方面的研究”。德克萨斯大学加尔维斯顿分校医学分部冠状病毒研究人员Vineet Menachery表示，“令人惊讶和震惊的是，这个领域与20年前SARS出现时并没有太大的不同……但在这约二十年时间科学家在冠状病毒研究领域没有更加深入的研究。”上世纪90年代末，人们对冠状病毒的研究兴趣不大，资金也很少。那时，唯一已知的人类冠状病毒是导致感冒的病毒。美国国家过敏和传染病研究所所长Anthony Fauci博士说，在2002年至2003年SARS爆发之前，他的机构每年投入300万至500万美元研究冠状病毒家族。SARS爆发后，关于冠状病毒研究的资助增加了十倍，一两年后达到5100万美元的最高水平。但是几年之后，资助资金就回落到平均每年2000万美元。Menachery博士是在冠状病毒专家Ralph Baric实验室进行的博士后研究，主要是研究病原体与人类免疫系统相互作用关系。该研究很有趣，但是从职业前景来看，非常冒险。Baric实验室的助理研究员Lisa Gralinski博士表示表示，“在SARS出现和中东呼吸综合征出现之间的10年里，你在写拨款申请时，一定要考虑到研究内容的背景需要非常广泛，这样它对公众和国家卫生研究院才显得有意义（才能申请到研究资金）”。正是由于冠状病毒研究的不确定性促使一些科学家选择其他研究方向，它造成了冠状病毒研究人员的青黄不接——年长的、有成就的科学家如Perlman和Baric是这个领域研究中的中坚力量，但是却少有处于职业生涯中期的人。目前，陆续又有一些更年轻的科学家选择加入此领域。Gralinski博士说，中东呼吸综合征出现后，政府和机构投入的资金趋于稳定，但从未达到SARS时候达到的高点。Fauci博士表示，自从中东呼吸综合征开始从骆驼传染给人类以来，每年用于冠状病毒研究的资金稳定在2700万美元左右，新型冠状病毒的出现可能会增加政府和其他学术机构对于此方面研究的重视。Menachery博士指出，虽然目前人们对进入冠状病毒研究领域产生了兴趣，但是由于冠状病毒的研究必须要在高级别安全型实验室(生物安全级别为3级)中进行，想要开展此类研究并不容易。图2 2002-2020历年进行的冠状病毒相关研究SOURCE: ANALYSIS OF CONTENT IN WEB OF SCIENCE CORE COLLECTION, CONDUCTED十七年来，爆发了三种冠状病毒感染，显然人们对于冠状病毒的认识还并不足够。病毒爆发的周期也与研究人员研究兴趣的波动周期相一致（图2）。但是随着疫情得到控制，人们关于冠状病毒感染的担忧就会逐渐消退，资金资助也会倾向于减少，进入科学研究与论文发表的低谷期。其实对于已经申请冠状病毒相关领域的科学家们来说，也是难上加难。在疫情爆发结束之后，他们很难向公众去解释他们的研究是否“有用”。而在冠状病毒或相关领域工作的人们知道，关于在人类中传播的冠状病毒还有更多的信息有待收集，也有很多的问题需要解决。科学研究是在打一场防御战，科学家们在尝试找到冠状病毒可能会在什么情况感染人类以及病毒的致病性如何而来。科学家们在非典型肺炎发生后的十几年，很难向基金组织解释研究的重要性，即使在申请中花重笔墨去陈列观点，也很难申请到支持。在公共卫生领域，各个国家已经逐渐完善应对机制，能够很快地应对各种紧急情况。而且，一方有难八方驰援，各个国家都在为紧急事件各尽其所能。但是，随着新型冠状病毒的在中国的肆虐以及在世界上的传播，我们需要将预防性的检测和研究提上日程。冠状病毒的科学知识的装备，将会为打赢疫病提供最基础的防护工具。在此一役中吸取教训，合理化预防性研究是面向未来的重中之重。

新智元专栏 作者：微软亚洲研究院网络图形组【新智元导读】计算机图形学是支持各种影视特效、三维动画影片、计算机游戏、虚拟现实以及大家手机上各种照片视频美化特效背后的技术基础，在本文中，微软亚洲研究院网络图形组深入解释了图形学的现状、发展和未来。谈及“计算机图形学”，可能很多人会觉得很有距离感，或者和计算机视觉、图像处理等学科混淆。但是，如果告诉大家图形学技术是支持各种影视特效、三维动画影片、计算机游戏、虚拟现实以及大家手机上各种照片视频美化特效背后的技术基础，相信大家都不会再觉得陌生。在计算机诞生后，如何在计算机中有效地表达、处理以及显示三维信息，很快变成了计算机应用研究中的一个重要问题。针对这一需求，计算机图形学在二十世纪六十年代应运而生。在过去的几十年中，计算机图形学得到了长足的发展，并深深地影响了很多产业的发展和人们的生活、工作和娱乐方式。在硬件上，图形学的发展催生了专用图形处理器GPU(graphics processing unit)的产生与普及。在软件上，图形学的基本绘制流水线已成为操作系统的一部分，为各种计算机平台提供显示和图形处理。应用上，图形学催生了影视特效、三维动画影片、数据可视化、计算机游戏、虚拟现实、计算机辅助设计和制造等一系列产业，并为这些产业的发展提供了核心技术和算法支持。作为一个计算机应用学科，计算机图形学的内涵和外延在过去几十年里也在不断地演进和扩展。如果我们回顾计算机图形学年会ACM SIGGRAPH上过去十几年发表的论文，一方面会惊叹其中纷杂精彩的研究题目和每篇文章作者的奇思妙想，另一方面也难免感到有些迷失，似乎图形学仅仅是在不断追求新奇和炫目的视觉效果。这是在一个快速发展的应用学科中很多刚入门的学者都会有的困惑。图形学研究的核心是什么？推动图形学发展的动力是什么？未来，随着计算机图形学的进一步发展，哪些应用场景将呼之欲出？伴随着这些新的应用场景、需求的出现，我们面临的技术挑战又是怎样的？在这篇文章中，我们试着对图形学的现状、发展和未来做一些思考，并尝试一一回答这些问题。 计算机图形学研究与应用现状图形学的核心科学问题是在计算机中有效的表达和处理三维世界的各种属性。图形学所处理的三维信息既包括物理真实世界中的三维信息，也包含我们人类大脑通过想象产生的虚拟的三维信息。计算机图形作为一个中介，提供了这两个世界在计算机中的一个共同的表达和信息交流渠道。在计算机图形学诞生之前，物理学家和数学家已经对真实三维世界进行了长期的研究，把我们观察到的世界有效的解构为核心的一些物理量和他们之间相互作用的规律。如图1所示，传统的图形学受物理学和数学启发，将三维对象分解为几何、表观、行为或者动态三种属性。其中几何描述三维对象的几何形状；表观描述三维对象的材料光照属性以及材料如何和光相互作用；行为则表达了一个三维对象的动态特性从而决定了对象的运动和其他物体的交互行为。在这个基础上，针对不同对象特性和应用要求的不同，图形学研究中具体的三维对象又可以大致分为物体、人（包括类人的角色character）以及环境三部分。针对这些三维对象的不同三维信息（几何、表观、行为），我们把图形学的研究方向和技术也可以大致分为三个大类：一是获取和建模。主要研究如何有效地构建、编辑、处理不同的三维信息在计算机中的表达，以及如何从真实世界中有效地获取相应的三维信息。这既包括三维几何建模和几何处理这一研究方向，也包含材质和光照建模、人体建模、动作捕捉这些研究课题。二是理解和认知。主要研究如何识别、分析并抽取三维信息中对应的语义和结构信息。这个方向有很多图形学和计算机视觉共同感兴趣的研究课题，如三维物体识别、检索、场景识别、分割以及人体姿态识别跟踪、人脸表情识别跟踪等。三是模拟和交互。主要研究如何处理和模拟不同三维对象之间的相互作用和交互过程。这既包含流体模拟和物理仿真，也包含绘制、人体动画、人脸动画等方面的研究。在应用层面，图1中最外环黑色字展示了计算机图形学的经典应用场景，图形学的早期发展来源于使用计算机设计真实世界产品的需求，如汽车外形。因此，计算机辅助设计和制造成为了计算机图形学在真实世界的核心应用场景。随着图形学的发展，创建虚拟场景实现人类的想象，成为了图形学在虚拟世界的核心应用场景，产生了游戏、影视特效等应用场景。随着相机的普及，图片和视频的编辑也成为图形学中一个重要的横跨虚拟世界和真实世界的重要应用。有了上面的”洋葱“结构，我们就可以对每一个图形学论文或者研究热点，通过其研究对象、三维属性和所属技术对其进行归类，比如绘制（Rendering）算法的研究是对场景的表观属性进行模拟和交互的研究：算法通过研究光与环境的交互作用，生成真实感的图像。对计算机图形学发展模式的回顾和思考回顾和思考过去几十年来图形学的发展，我们发现图形学研究的核心对象和科学问题并没有发生根本性的变化。但是技术和三维信息的表达却在不断的发展更新。而这些技术的发展往往发端于新的硬件设备的出现和普及。如图2所示，新的硬件设备的出现一方面往往引发了新的应用需求，或使得某个应用的技术成本急剧的下降。另一方面带来了新的数据和技术问题，从而引发了新的研究方向和技术，推动了对图形对象表达的更新和研究方法的更新。而这些技术的发展又反过来进一步推动了硬件的发展和应用的普及，从而带动整个领域的快速迭代发展。光栅化图形显示技术的出现，GPU图形学流水线的提出，可编程GPU的出现，三维扫描仪的出现，图像采集设备的出现和普及，是过去几十年图形学发展几次浪潮的背后缘起。这里我们以基于图像的绘制和光场表达的出现为例对上述的发展模式做一个分析。传统图形学中，所有的研究对象和属性基本是基于物理表达。在这一表达下，几何和物理过程成为了各个研究方向的基础。从20世纪后期开始，随着图像捕捉设备的快速发展，人们有机会对真实世界进行大量的图像采集。这些大量的图像一方面需要研究者研发有效的图像编辑，分析和解构技术。另一方面，也使得研究者开始探索是否可以抛开背后的物理机制，直接基于三维世界的这些观察建立新的表达。由此催生了基于全光函数的表达和基于图像的绘制技术。这里，全光函数是一个高维函数，记录了在一个三维场景的任意一点（x,y,z）沿任给方向(θ,Φ)，在某一时间t, 在每一波长λ上的光强。在真实世界中，虽然每种我们可以观察到的视觉现象都可以解构为以上的三维基本属性及其相互作用，但是我们的人眼和图像传感器可以观测到的却是光线，即全光函数（Plenoptic Function）（x,y,z,θ,Φ,t,λ）的一个采样。图像的表达和绘制技术的进步，催生了计算摄像学的发展，反过来促进了新的摄像设备的诞生和发展，并进一步促进了图形学中对全光表达函数的采样与重构、分析与编辑、认知与理解三个方向的研究。这一迭代发展过程，从根本上将三维信息的表达由基于物理的表达推广到新的基于观测的表达, 从而拓展了研究方法，并将图形学的研究领域从传统三维几何扩展到了图像和视频，并且和计算机视觉、图像和视频处理、光学成像等学科产生了新的交叉。计算机图形学的未来：设备和硬件展望未来，我们认为，上述图形学发展的模式还会继续。硬件的发展和革新，会不断促进了新的图形技术和应用产生和迭代发展。在这个过程中，图形学也在不断地结合计算机视觉、光学、信号处理与机器学习等学科的最新研究成果，来解决图形学中的研究问题。下面，我们就从各个层面对计算机图形学的未来进行一些大胆的展望。在硬件设备方面，我们认为下面的这些硬件会迎来新的发展并带来图形学技术和应用的革命性进展。三维显示。提供高分辨率，高动态范围的全三维显示。包括近眼的光场显示设备，或者多焦平面显示设备。或者远场的全沉浸式的光场显示设备。 深度相机。提供和现有的彩色相机相匹配的高分辨率，高帧率，低功耗，低噪声的深度相机。多自由度机械手和类人软体机器人装置。提供低成本，高精度，编程可控的多自由度机械手以及具有类人外形的软体机器人。三维打印机。提供同时支持多种打印材料，高精度，低价格，快速的三维打印。IOT与传感器。提供小型、省电、低成本的能测量真实世界各种物理参数的传感器与实时的数据收集。力学捕捉与反馈设备。提供精确的，具有高空间分辨率和力分辨率的触觉输入输出。计算机图形学的未来：应用场景随着上述硬件设备的发展和普及，以及计算机视觉和机器学习技术的进步，图形学的应用场景将得到更大的扩展。如图1黄色高亮部分所示，面向真实世界，机器人和三维打印将成为新的应用场景。面向虚拟世界、虚拟现实，混合可视媒体将成为新兴的应用场景，带给人们更好的娱乐体验，释放人类的想象力。在真实世界和虚拟世界之间，增强现实将虚拟信息融合进真实世界，并增强人类在真实世界的体验；数字化孪生则产生真实世界在虚拟世界的镜像，方便我们更好地管理规划真实世界。下面，我们将讨论每个应用场景，和它们对相关图形学技术的需求。机器人 随着机械硬件，传感器设备以及人工智能技术的进步，多用途的机器人将逐渐被应用到不同的真实世界场景中，自动化或半自动化地帮助人类完成各种任务。自动驾驶可以被认为是这一场景中一个应用。机器人为了在不断变化的三维场景中完成给定任务，不仅需要实时重建不断变化的三维场景的几何，还需要识别真实场景中的物体的类别和物理特性，从而预测物体的运动并决定自己的运动。同时，机器人自身也需要实时的动态模拟技术来准确地规划和预测自己的运动，和环境中物体进行交互，从而最终完成任务。三维打印三维打印硬件的发展使得生产复杂几何形状和不同几何形状的成本显著下降。和传统的减材制造不同，三维打印可以精确地控制三维形体中每个体素的材质构成，从而可以产生更为丰富的设计和功能。为了支持三维打印，图形学技术需要将设计与物理模拟更好地结合在一起，提供一体化的端到端解决方案。通过高效的计算模拟和逆向优化，帮助设计师和制造者快速地设计产品的三维形状和内部材质分布，从而达到所需要的功能。虚拟现实 虚拟现实技术作为一类新的媒体，提供了全新的沉浸式体验，在教育、游戏等方面具有重要的应用。为了达到更好的虚拟现实体验，我们不仅需要图形学渲染技术的进步，也需要更好的物理模拟技术和交互技术，提供视觉外其他物理特性，如触觉和听觉的建模和实时渲染。更为根本的是，如何更加快速地生成高质量的三维虚拟内容，以及如何在虚拟环境中和不同的虚拟内容进行有效的交互，是虚拟现实应用得以成功和普及的关键。增强现实 增强现实和混合现实系统通过将虚拟三维内容叠加在真实场景中，从而实现了虚拟信息和真实世界的融合，提高了人们在真实世界的工作效率，提供了个性化的环境和更好的生活体验。某种程度上，可以将增强现实理解为新一代的精确GPS定位系统。它可以提供在场景中的实时精确三维定位和实时的三维地图构建服务。为了实现这一目标，三维场景的实时捕捉建模（包括几何、表观、物理特性和行为），分析和理解将成为这一应用场景背后的核心技术。数字化孪生 和增强现实将虚拟信息叠加在真实世界相反，数字化孪生尝试建立真实世界在计算机中的虚拟镜像，并实时地记录预测真实世界的所有变化。结合IoT和传感器技术的发展，数字化孪生技术将提供真实环境的完整数字化，从而实现对真实世界的高效信息分析和控制。同时，数字化孪生为将为机器学习技术提供更多的数据和训练环境。为实现这一目标，我们需要研究更加有效的三维建模和捕捉技术，以及实时的物理模拟技术。计算机图形学的未来：技术挑战上文中，我们看到了未来计算机图形学的应用场景，并讨论了每个应用场景所需要的关键技术。这些需求也为图形学的发展提出了一系列的研究问题与挑战：高效高质量的三维内容创作系统虽然已有的图形学算法和系统可以让艺术家创作出具有高度真实感的虚拟环境和栩栩如生的人物及其动态，这一过程仍然需要大量时间、专业技巧以及昂贵复杂的设备。发展高效高质量的三维内容生成算法和创作系统是图形学研究中一个永恒的任务，也是虚拟现实、数字化孪生以及新一代的混合媒体等应用场景得以实现的关键技术。为了实现这个目标，我们需要在以下三个方面的研究取得突破：一是研发新一代的捕捉硬件系统和算法，使得普通用户越来越容易从真实世界中快速地捕捉所需要的三维内容；二是利用三维内容属性的本征属性，从用户的少量输入如草图、照片、视频中构建符合用户需求的三维内容；三是利用机器学习技术，如对抗神经网络（GAN），直接从已有的大量数据中生成新的三维内容。三维世界的实时理解与分析实时地对我们所处的三维世界进行理解，识别出场景中物体和人，推断物体和人之间的空间关系与约束，以及人的动作，是增强现实和机器人应用场景中的核心技术。在计算机视觉领域，由于大量标注数据的出现和深度学习技术的发展，图像和视频的理解与分析工作取得了飞速的发展。但是三维世界的理解和分析工作仍旧处于起始阶段。一方面，三维内容由于获取困难，可使用的标注数据少，数据噪声大。另一方面，三维数据表达多样、维度更高。这些特点也对三维世界的分析理解算法的实时性、鲁棒性提出了更大的挑战。如何研发适合三维内容的通用表达和机器学习算法，结合已有的图片和视频信息进行三维世界的理解和分析也是这一领域未来研究的重点。大规模可扩展的实时模拟技术在真实世界中，不同物体的运动和相互作用构成了世界复杂的动态。而在人类社会中，人的行为和交互则更为复杂。模拟这些复杂的动态和交互是图形学中一个重要任务，也是三维打印、机器人、数字化孪生应用背后的重要技术支撑。现有的图形学技术发展了一系列快速的技术来模拟环境、物体和人的运动和复杂交互。然而，这些算法仍然存在复杂性高、计算不稳定、收敛慢的问题。寻找适用于不同场景的更为通用的模拟算法，发展快速数值解法，将深度学习技术用来加速优化求解，以及利用增强学习技术进行运动的规划都是这一领域下一阶段的研究重点。 人机交互与图形学的深度结合 随着新型传感器、穿戴设备、VR/AR/MR设备的迅猛发展，人们有着更多的方式与机器打交道。这些新的输入输出方式也为图形学研究带来新的挑战。如何使用多元异构的数字输入信息来指导生成符合用户期望的三维影像与世界，如何针对不同设备设计便捷的输入方式与交互手段，如何协同多用户的操作并实时提供数字上和物理上的真实反馈、如何动态调整已有算法以适配用户的不断更新的个性化要求等问题，都值得图形学研究者与从业者积极探讨与深入研究。计算机图形学的未来：研究趋势通过上述内容，我们可以很容易地看到，每个新的图形学应用场景都不可能由单一的一个图形学技术来解决。为此，我们不仅需要在每个研究方向上进一步努力，更需要借鉴最新的机器学习技术和计算机视觉技术，以及本领域的其他研究方向的技术和算法，才能最终解决问题。从基于物理和观察的表达到基于学习的本征表达现有的图形学可以对单个三维对象的三维属性进行有效的表达和处理。但是对于所有的三维对象构成的三维属性空间，例如所有特定人造物体（椅子）的三维形状空间, 所有真实世界表面材质的空间，或一个场景中所有光照传输路径的空间，我们仍然缺乏有效的研究和表达。随着数据的增多和机器学习算法的应用，这方面的研究慢慢成为可能。这些研究会导致三维信息新的表达形式的出现，即基于机器学习的三维形状、材质、行为等属性空间的本征表达。这一表达会与传统的基于物理的表达与基于观测的表达共存。这一研究将成为图形学的一个基础理论问题，并对我们研发高效的三维内容建模、模拟和识别理解算法都具有极为重要的意义。基于这一全新的表达，在图形学研究中，如何有效的结合这一全新的表达和已有的表达，如何形成不同表达间的映射与转换，也会成为一个重要的研究问题。在技术层，基于这一新的表达，机器学习技术将利用三维数据的本征属性而不是物理属性来解决三维内容捕捉、生成、处理和模拟问题。如何将机器学习技术有效地用于高维的三维图形数据，结合用户的交互输入，是目前研究的热点。进一步将原有基于物理的方法与机器学习的方法有效结合，充分利用两者的优势，也是图形学研究中一个广受关注和需要解决的重要问题。从属性的单一表达到属性的统一表达与融合现有的图形学对不同的三维属性（形状、表观、动态）具有各自单独的表达和不同的处理方法。然而，一个三维对象（如物体）的表观、形状和行为并不是任意组合的，属性之间也具有一定的约束和相关性。比如，一个木制的椅子由于材质的限制，其椅腿的粗细和细节不可能是任意的。而它的表观、重量和可能的运动特性也与木头材质属性紧密相关。如何得到所有三维属性更为简洁一致的表达是图形学研究中的一个基础问题。在技术和应用层面，针对每个特定的应用和问题我们研发了可用的算法和解决方案。然而，这些算法或工具集是彼此孤立的。在目前的实际应用中，我们需要具有领域知识的人将这些算法放在一起，辅以大量的人工和反复使用，调整修改每个工具的结果，反复迭代来达到最终的目标。举例来说，为了设计一个像章鱼爪子的软体变形机械手，设计者可能需要先用造型软件设计机器手外形，然后运行仿真模拟软件计算力学特性。设计好后，再运行三维打印软件进行制造。制造好以后，进行实际测试。由于每个模块不知道最终的目标，由此带来的误差需要人工反复修改并重复这一过程。为此，我们需要将不同的技术方案，如几何设计、仿真模拟、三维打印等有机地集成到一起，将每一步的约束引入到其他算法中，并允许所有的算法在统一的逆向优化反馈框架下进行自动迭代，快速地生成满足设计要求的结果。在最近几年，越来越多的研究尝试将不同的技术融合在一起，形成一个端到端的解决方案，这也成为了图形学研究的一个趋势。从基础工具集到智能系统的演进图形学技术的一个重要目标是将用户的抽象设计意图变成具体的三维对象。设计的最终目的是满足一定的物理功能或故事情节的视觉展现。在功能和情节的约束下，最终得到美观、成本合理的物理设计和视觉作品。目前，针对每个环节，已有的图形学技术实现了基本的工具，可以帮助用户完成形状、表观、动态等底层三维属性特性的生成、编辑，以及物理特性的模拟。然而，由于图形学的属性和对象表达缺乏对物理功能和语义的有效描述，使得现有的图形学技术工具集无法帮助用户有效的将高层抽象的功能和情节描述转化为具体的三维属性和表达。随着机器学习的引入，图形学技术的集成和表达的融合，图形学研究将慢慢从三维信息的基础设计和表达工具向高层语义的目标进发，最终实现从用户的高层语义描述自动生成三维内容的最终目标。放眼未来，随着计算机图形学的进一步发展，计算机辅助设计和制造技术的进步，带有传感器的三维打印的个性化产品和机器人将被广泛应用于人类的实际生活和现实世界中。而真实环境的数据化孪生也将在计算机中实时地监控着真实环境的动态变化，规划协调机器人高效地完成不同任务。而在虚拟世界中，随着内容创作工具的进步，每个人的艺术天分都可以得到充分发挥，从而自由地创建自己的虚拟世界、游戏和虚拟化身。随着下一代的虚拟现实设备和增强现实设备的出现，真实和虚拟的世界会得到更好的融合，新一代的人类将不需要再区分真实世界和虚拟世界。人、计算机（机器人和虚拟世界）和真实的物理世界将和谐高效地融合在一起，带给人类一个超现实的世界。本文作者：童欣、刘洋、董悦。作者感谢与网络图形组各位同事的日常讨论，以及与美国德克萨斯A&M大学柴金祥教授、浙江大学周昆教授的讨论所带来的启发。新智元 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人的情感状态（如紧张、激动、恐慌、愉快、愤怒等）往往伴随着人体的多个生理或行为特征的变化，某些生理或行为特征的变化也可能起因于多种情感状态。由于情感特征很复杂，难以准确描述一个人的情感状态。目前，学术界关于情感的表示并没有一个十分统一的认识，也没有一个定性和定量的测量评价标准，其主要的表示方法可以分为离 散情感模型和维度情感模型两大类。离散情感模型 将情感按照多种分类方法进行分类，可以将情感类别分为开心、悲伤、惊讶等；同时，可以由任何一个情感类别或多个情感类别的组合来描述。维度情感模型将不同的情感维度的组合对应不同的维度情感空间，每个情感维度应具有取值范围，情感维度 数值可位于该取值范围内的任意位置。任何情感都可以通过一组数值进行表示，这组数值代表了这个情感在维度情感空间中的位置。情感识别的研究重点就是通过各类传感器获取 由人类情感引起的生理指标或者行为特征发出的信号（例如语音、面部表情、手势、姿态、脑电波、脉搏等），以建立可计算的情感模型。在具体的研究中，多模态（主要是音频和视频）情感识别往往备 受青睐，但如何抽取有效的特征参数并运用恰当的模型来表达这些特征参数和情感之间的关联性，是亟待解决的一个关键问题。关于情感语音的声学特征分析主要围绕韵律、频谱和音质特征。研究者已经发现很多声学特征与情感状态有关，如持续时间、语速、基音频率、共振峰、强度、Mel频率倒谱系数（MFCC）等。研究人员将它们表示为固定维数的特征向量，其中的各个分量为各声学参数的统计值，包括平均值、方差、最大或最小值、变化范围等。尽管韵律、音质、频谱这三类特征均对情感识别起到不同程度的贡献，但是他们在不同语料下的作用不尽相同。通常频谱类特征在自然情感识别下较为鲁棒，而韵律和音质类特征在表演语料条件下较为鲁棒，对情感识别结果贡献较大。近年来，神经网络提取优良特征参数的能力越来越受到关注。深度语音情感特征是基于语音信号或者频谱图，并通过语音情感识别相关任务学习到的深度特征。但是由于情感数据集的匮乏，目前应用比较广泛的是通过语音事件检测或者语音情感识别等任务，采用在大规模的训练数 据学习到的深度语音特征作为语音情感特征，比如VGGish和wav2vec。在视频情感识别中，局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）、局部相位量化特征（Local Phase Quantization, LPQ）、Gabor 特征被广泛应用于静态图像的情感识别工作中；时序信息为情感识别提供了关键信息，许多基于上述特征的时空特征， 如LBP-TOP（LBP from Three Orthogonal Planes）、 LPQ-TOP在基于视频的情感识别中广泛应用。计算机视觉中常用的方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）描述子、尺度不变特征变 换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）描述子、词袋模型（Bag of Words，BoW）和 Gist描述子均在情感识别工作中有所涉及。另一类是基于深度神经网络的深度情感特征。深度情感特征避免了繁琐的图片预处理以及特征提取，相较于传统方法在情感识别相关任务上的表现更好，对光照、姿态、遮挡物等情感识别鲁棒性更高。深度情感特征主要从人脸情感识别数据集上训练的模型中进行抽取，比如目前应用广泛的深度特征是从人脸情感识别数据集（比如 FER+）上训练的VGGNet、DenseNet等神经网络模型中抽取，并在主流的情感竞赛中取得了不错的结果。多模态信息的分析方法有很多，从信息融合层次来看，多模态信息融合的方法主要有决策层融合和特征层融合，也有一些学者将这两个融合方式混合使用。决策层融合方式操作方便灵活，允许各个模态采用最适合的机器学习算法进行单独建模。特征层融合的通常做法是将各个通道的特征相串联，组合成一个长的特征向量，然后再将该特征向量放入机器学习算法进行分类或是回归输出。最新的认知神经科学表明，大脑在整合多感官信息时存在多阶段融合的现象，受此启发，研究者提出了多阶段多模态情感融合方法。首先训练一个单模态模型，然后将其隐含状态与另一个模态特征拼接再训练双模态模型，以此类推得到多模态模型。这种建模方法在每个阶段只关注多模态信息的一个子集，然后综合考虑所有模态信息得到预测结果。多模态情感融合的关键在于实现了跨模态之间的有效整合以获得多模态信息的互补，从而比单模态情感识别具有更大的优势。情感是一个时序变化的行为，其演变都会经历一定的时间，因此需要考虑情感信息的前后依赖性。传统的动态模型如隐马尔科夫模型和条件随机场，由于其可以对时序上下文信息建模的内在属性，取得了比静态模型更好的识别性能。然而这些模型考虑的前后时序信息较短，因此取得的效果有限。基于深度学习的情感识别系统具有更强的非线性建模能力，在情感识别领域取得了广泛应用；但是经典的基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）的模型在建模过程中对于每一帧预测情感的贡献度是相同的，这种假设存在着不合理性；针对这种问题引入注意力机制，通过全局上下文信息自动学习不同帧对于情感识别的重要性得到相匹配的权重系数，可以实现更有针对性的 情感建模，显著提高情感识别的性能。近年来，情感计算技术与美学的结合得到了广泛的关注，目前广受欢迎的智能体如微软小冰、贤二机器僧等，能够针对客户进行适度的情感分析，并根据分析结果进行对话。这种情感分析的基础就 是“情感计算”。麻省理工学院（MIT）计算机专家 罗莎琳·皮卡德（Rosalind Picard）提出，人们可以利用计算机强大的储存、搜索和运算能力，来计算和分析与情感相关的外在表现，如面部表情、心跳 速率、皮肤温度等生理特征。除此之外，情感计算还可以分析艺术家在作品中留下的能体现情感的相 关痕迹，如色彩、形状、线条、文本等。在分析过程中，需要借助美学家、艺术理论家对艺术品和艺术家的情感分析，这就是美学参与到人工智能研究的实例之一。同样，情感计算也给美学家提供了一种思路，即艺术家在创作时的情感也许可以量化研究和分析。情感识别计算在诸多领域得到了应用。在人机交互场景中（如微软小冰），自动感知用户的情感 状态并做出相应的反应以提高对话质量；在智能客服领域，客户的情感状态变化可以反映出客服人员的服务质量，当检测到客户出现生气等负向情绪时，可以切换到更有经验的客服人员，节省了大量的人力和物力；在智能教育领域，通过分析教师的情绪 以及学生的上课状态，能更加智能地提高教师的教学质量和学生的上课效率；在医疗领域，通过分析病人的情感和心理压力的变化来检测可能出现的一些心理和精神的异常点，可以为医生做诊断提供辅助。

⒈国外研究现状⑴教育管理体制随着大学对国家政治、经济功用的不断凸显，各国都加强了对高等教育的干预和控制（任增元，刘娜，李一鸣，于天罡，2014）。英国1992年前的大学自治权利大,政府管控少，之后的大学政府管控增多[1]。美国大学中设有董事会、校长、评议会、教师四类权力机构, 分别代表出资方权利、行政权力、学术权力和普通教师权力。董事会是最高权力机构[2]。每种声音的份量根据特定情况下每部分成员的责任来确定[3]。共同治理的结构平衡了学术和行政之间的关系，确保了教师的参与权和决策权，遏制了管理部门的官僚习气，是美国大学治理结构中最为关键的元素。⑵行政人员数量多国外高校行政人员数量也相对较多。美国大学所有的雇员中，教学人员与行政勤杂人员的比例是1 ：4 至1：5。斯坦福大学共有10445 名雇员，其中教授和其他学术人员只有1714人，所占比例仅为16.4%，其余83.6%都是行政勤杂人员[4]。⑶行政不是教授的优势教授们的知识结构逐渐向纵深拓展，在决策过程中往往会“不自主”地倾向于从自己特定的学科和专业出发，缺乏全局性和长远性。“就像战争的意义太重大，不能完全交给将军们决定一样，高等教育也相当重要，不能完全交给教授们决定”[5]。⑷行政权独立于决策权行政权独立于决策权，是避免专权独断的重要分权，并不意味着其高于决策权。[6]欧洲现代大学制度的关键在于，校长工作行政化、学术决策教授化[7]，校长工作自然就变得轻松。⑸尊重学术权力与教授治校是办好大学的关键“要彻底实现大学的目的，大学政策就必须由全体教师来决定”[8]。日本现代化大学教育之所以很快跃居世界前列，就因为尊重学术权力与教授治校。学校一级成立评议会，学院一级成立教授会，负责重大政策的决策，集体通过之后交付校长或院长执行。民主的实质是平等决策，不是简单的征求意见[9]。称号“亚洲第一学府”的东京大学在硬件设施上没有特别明显的优势，但它始终将“教师治校”放在学校管理的核心位置，每个院系都由自己的教授和教师管理，几乎不设专门的行政人员[10]。⑹教育资源近乎平均分配荷兰之所以能成为仅次于美国和英国拥有顶级大学最多的国家，就在于各个学校之间很少有重复的学科建设，学术和教育资源能在各学校之间比较平均地分配，使每所大学都培养出了自己专攻的学术强项[11]。⒉国内研究现状⑴事业单位行政化的概念行政，就是行使政策。行政部门的本职是执行权力（杨克瑞，2014）。“行政化是以官僚科层制为基本特征的行政管理在大学管理中被泛化或滥用，即把大学当作行政机构来管理，把学术事务当作行政事务来管理（钟秉林，2010）”。“去行政化”其实是“去官僚化”，不是不要行政管理，而是要减少行政对学术的过分干预，由官本位转向学术本位（赖星华，2015）。“去行政化”一方面是去除行政级别，另一方面是阻止行政权力对学术权力的过度干涉（蔡慧、魏雪、王华伟,2014）。⑵事业单位“行政化”的形成原因政府的行政干预和统治使大学成为政府的附庸。高等教育预算投入具有很大的自由裁量权，甚至有一些随意性，成为政府干预高校的主要根源（陆小兵，2013）。高等学校行政化是“官本位”思想在作祟（刘尧，2010）。大学内部治理结构不健全导致行政权力泛化和行政管理失当（刘丽，余蓝，2014）。官僚化需要一定社会背景，批评大学官僚化实际上就是批评这个社会（蔡慧，魏雪，王华伟,2014）。⑶事业单位“行政化”的危害行政化使大学成为准行政机关，行政权力压倒学术权力，官本位越演愈烈（高飞2011；蔡慧，魏雪，王华伟,2014）。严重压制了教师工作的积极性和创新精神，使教师地位边缘化（刘绍春，2012）。导致学术风气淡化、业务水平下降（李鹏、周畅，2013）。[12]⑷事业单位去行政化”的重点破解大学“行政化”难题，一方面要政府放权落实大学主权，另一方面大学内部要分权实现学术权力和行政权力各司其职、相互制衡的内部治理结构（刘丽、余蓝，2014）。高等学校去行政化应该以教授治校为切入点（陈何芳，2010），从民选校长开始（卢荻秋，2010）。政府在去行政化中应提供民主和法制的制度保障和环境条件（陆小兵，2013）。大学党委书记的行政化误区：一是将政治领导等同于行政领导，二是直接干预大学内部的管理实践，三是侵夺校长、副职及相关行政和组织部门的权力，以党代政（严加红，2015）。去行政化不止取消级别这么简单，政府教育部门的审批权、评估权等也是制约大学去行政化的重要因素[13]。要扭转学术委员会“就学术论学术”的狭隘认识和只能“务虚”的误区。学术委员会是大学的最高权力机关，校长在学术委员会领导下具体实施学术工作[14]。⑸事业单位体制改革的目标事业单位管理体制的改革,不能仅仅以“去行政化”为目标，而要建立以学术为主导, 行政权力和学术权力相互适应、协调和平衡的现代管理制度[15]。⑹事业单位去行政化需有注意的问题行政机构和行政化没有必然联系。在某种管理体制之中，即使有行政级别也未必就一定“行政化”；而在另一种管理体制之中，即便没有行政级别仍然可以政化倾向”（田茵、钱学峰，2013）。形式上“去行政化”容易，打破“唯级别论”是改革难点[16]。必须痛下决心取消行政级别的附加值，如公费医疗、公车福利、职务消费特权等（韩金惠，2013）。去行政化要避免“一放就乱”、“一收就死”的循环（刘丽、余蓝，2014）。图片来自网络（下同）[1] JefCVerhoeven.从欧洲的三个国家看大学与政府关系的变化[ J] .郭歆, 译.清华大学教育研究, 2003(5):1 -8.[2] 大学去行政化的思考———基于美、英大学治理的比较研究.朱骞. 中国农业教育　双月刊　2011.1[3] ［11］［12］Statement on Government of Colleges and Universities［EB/OL］.［2014-09-13］. http：//www.aaup.org/file/statement-on-government.pdf.[4] 田茵,钱学峰.刍议高校“去行政化”的几个误区.领导科学论坛, 2013(3):13-14[5] 田茵,钱学峰.刍议高校“去行政化”的几个误区.领导科学论坛, 2013(3):13-14[6] [美]古德诺.政治与行政[M].王元译.北京：华夏出版社，1987. 47[7] 杨克瑞. “去行政化”背景下的学术权力与现代大学制度.《大学教育科学》, 2014, 1(1):45-49[8] 阿什比．科技发达时代的大学教育［M］．滕大春，滕大生译.北京：人民教育出版社，1983．［4］　．[9] 杨克瑞. “去行政化”背景下的学术权力与现代大学制度.《大学教育科学》, 2014, 1(1):45-49[10] 从国外名校的发展看我国高校改革的方向.张鑫.大学教育，2013[11] 从国外名校的发展看我国高校改革的方向.张鑫.大学教育，2013[12] 杨克瑞. “去行政化”背景下的学术权力与现代大学制度.《大学教育科学》, 2014, 1(1):45-49[13] 罗杭.南方科大去行政化的制度环境与变革认知.《经营管理者》 2013年13期[14] 杨克瑞. “去行政化”背景下的学术权力与现代大学制度.《大学教育科学》, 2014, 1(1):45-49[15] 借学术自由之火, 建现代大学制度———大学“去行政化” 的思考.杨移贻.高等理科教育，2011年第2期(总第96期)[16] 韩金惠.事业单位“去行政化”要打破唯级别论.2013年11月19日半岛都市报

来源：本源量子导读1900年 Max Planck 提出“量子”概念，宣告了“量子”时代的诞生。科学家发现，微观粒子有着与宏观世界的物理客体完全不同的特性。宏观世界的物理客体，要么是粒子，要么是波动，它们遵从经典物理学的运动规律，而微观世界的所有粒子却同时具有粒子性和波动性，它们显然不遵从经典物理学的运动规律。20世纪20年代，一批年轻的天才物理学家建立了支配着微观粒子运动规律的新理论，这便是量子力学。近百年来，凡是量子力学预言的都被实验所证实，人们公认，量子力学是人类迄今最成功的理论。01第二次量子革命我们将物理世界分成两类：凡是遵从经典物理学的物理客体所构成的物理世界，称为经典世界；而遵从量子力学的物理客体所构成的物理世界，称为量子世界。这两个物理世界有着绝然不同的特性，经典世界中物理客体每个时刻的状态和物理量都是确定的，而量子世界的物理客体的状态和物理量都是不确定的。概率性是量子世界区别于经典世界的本质特征。量子力学的成功不仅体现在迄今量子世界中尚未观察到任何违背量子力学的现象，事实上， 正是量子力学催生了现代的信息技术，造就人类社会的繁荣昌盛。信息领域的核心技术是电脑和互联网。量子力学的能带理论是晶体管运行的物理基础，晶体管是各种各样芯片的基本单元。光的量子辐射理论是激光诞生的基本原理，而正是该技术的发展才产生当下无处不在的互联网。然而，晶体管和激光器却是经典器件，因为它们遵从经典物理的运行规律。因此，现在的信息技术本质上是源于量子力学的经典技术。20世纪80年代，科学家将量子力学应用到信息领域，从而诞生了量子信息技术，诸如量子计算机、量子密码、量子传感等。这些技术的运行规律遵从量子力学，因此不仅其原理是量子力学，器件本身也遵从量子力学，这些器件应用了量子世界的特性，如叠加性、纠缠、非局域性、不可克隆性等，因而其信息功能远远优于相应的经典技术。量子信息技术突破了经典技术的物理极限，开辟了信息技术发展的新方向。一旦量子技术获得广泛的实际应用，人类社会生产力将迈进到新阶段。因此，我们将量子信息的诞生称为第二次量子革命，而基于量子力学研制出的经典技术，称之为第一次量子革命。量子信息技术就是未来人类社会的新一代技术。02量子网络量子信息技术最终的发展目标就是研制成功量子网络。量子网络基本要素包括量子节点和量子信道。所有节点通过量子纠缠相互连接，远程信道需要量子中继。量子网络将信息传输和处理融合在一起，量子节点用于存储和处理量子信息，量子信道用于各节点之间的量子信息传送。与经典网络相比，量子网络中信息的存储和传输过程更加安全，信息的处理更加高效，有着更加强大的信息功能。量子节点包括通用量子计算机、专用量子计算机、量子传感器和量子密钥装置等。应用不同量子节点将构成不同功能的量子网络。典型的有：1、由通用量子计算机作为量子节点，将构成量子云计算平台，其运算能力将强大无比；2、使用专用量子计算机作为量子节点可以构成分布式量子计算，其信息功能等同于通用量子计算机。亦即应用这种方法可以从若干比特数较少的量子节点采用纠缠通道连接起来，可以构成等效的通用量子计算机；3、量子节点是量子传感器，所构成的量子网络便是高精度的量子传感网络，也可以是量子同步时钟；4、量子节点是量子密钥装置，所构成的量子网络便是量子密钥分配(QKD)网络，可以用于安全的量子保密通信。当然，单个量子节点本身就是量子器件，也会有许多应用场景，量子网络就是这些量子器件的集成，其信息功能将得到巨大提升，应用更广泛。上述的量子网络是量子信息技术领域发展的远景，当前距离这个远景的实现还相当遥远。不仅尚无哪种类型量子网络已经演示成功，即使是单个量子节点的量子器件也仍处于研制阶段，距离实际的应用仍有着很长的路要走。即便是单个量子节点研制成功，要将若干量子节点通过纠缠信道构成网络也极其困难——通常采用光纤作为量子信息传输的通道，量子节点的量子信息必须能强耦合到光纤通信波长的光子上，该光子到达下个量子节点处再强耦合到该节点工作波长的量子比特上，任何节点之间最终均可实现强耦合、高保真度的相干操控，只有这样才能实现量子网络的信息功能。目前，连接多个节点的量子界面仍然处于基础研究阶段。至于远程的量子通道，必须有量子中继才能实现，而量子中继的研制又依赖于高速确定性纠缠光源和可实用性量子存储器的研究，所有这些核心器件仍然处于基础研究阶段，离实际应用还很远。因此整个量子信息技术领域仍然处于初期研究阶段，实际应用还有待时日。那么，量子信息技术时代何时到来？量子计算机是量子信息技术中最有标志性的颠覆性技术，只有当通用量子计算机获得广泛实际应用之时，我们才可断言人类社会已进入量子技术新时代。03量子计算机经典计算机按照摩尔定律迅速发展每18个月，其运算速度翻一番20世纪80年代，物理学家却提出“摩尔定律是否会终结”这个不受人欢迎的命题，并着手开展研究。最后竟然得出结论：摩尔定律必定会终结。理由是，摩尔定律的技术基础是不断提高电子芯片的集成度——即单位芯片面积的晶体管数目。但这个技术基础受到两个主要物理限制：一是由于非可逆门操作会丢失大量比特，并转化为热量，最终会烧穿电子芯片，这也是当下大型超算中心遇到的巨大能耗困难所在；二是终极的运算单元是单电子晶体管，而单电子的量子效应将影响芯片的正常工作，使计算机运算速度无法如预料的提高。物理学家的研究结果并不影响当时摩尔定律的运行，多数学者甚至认为物理学家是杞人忧天。然而物理学家并未停止脚步，着手研究第2个问题：摩尔定律失效后，如何进一步提高信息处理的速度——即后摩尔时代提高运算速度的途径是什么？研究结果诞生了“量子计算”的概念。1982年美国物理学家Feynman指出，在经典计算机上模拟量子力学系统运行存在着本质性困难，但如果可以构造一种用量子体系为框架的装置来实现量子模拟就容易得多。随后英国物理学家Deutsch提出“量子图灵机”概念，“量子图灵机”可等效为量子电路模型。从此，“量子计算机”的研究便在学术界逐渐引起人们的关注。1994年Shor提出了量子并行算法，证明量子计算可以求解“大数因子分解”难题，从而攻破广泛使用的RSA公钥体系，量子计算机才引起广泛重视。Shor并行算法是量子计算领域的里程碑工作。进入21世纪，学术界逐渐取得共识：摩尔定律必定会终结，因此，后摩尔时代的新技术便成为热门研究课题，量子计算无疑是最有力的竞争者。量子计算应用了量子世界的特性，如叠加性、非局域性和不可克隆性等，因此天然地具有并行计算的能力，可以将某些在电子计算机上指数增长复杂度的问题变为多项式增长复杂度，亦即电子计算机上某些难解的问题在量子计算机上变成易解问题。量子计算机为人类社会提供运算能力强大无比的新的信息处理工具，因此称之为未来的颠覆性技术。量子计算机的运算能力同电子计算机相比，等同于电子计算机的运算能力同算盘相比。可见一旦量子计算得到广泛应用，人类社会各个领域都将会发生翻天覆地的变化。量子计算的运算单元称为量子比特，它是0和1两个状态的叠加。量子叠加态是量子世界独有的，因此，量子信息的制备、处理和探测等都必须遵从量子力学的运行规律。量子计算机的工作原理如图1所示。【图1 量子计算机的工作原理】量子计算机与电子计算机一样，用于解决某种数学问题，因此它的输入数据和结果输出都是普通的数据。区别在于处理数据的方法本质上不同。量子计算机将经典数据制备在量子计算机整个系统的初始量子态上，经由幺正操作变成量子计算系统的末态，对末态实施量子测量，便输出运算结果。图1中虚框内都是按照量子力学规律运行的。图中的幺正操作(U操作)是信息处理的核心，如何确定U操作呢？首先选择适合于待求解问题的量子算法，然后将该算法按照量子编程的原则转换为控制量子芯片中量子比特的指令程序，从而实现了U操作的功能。量子计算机的实际操作过程如图2所示。【图2 量子计算机的实际操作过程 】给定问题及相关数据，科学家设计相应的量子算法，进而开发量子软件实现量子算法，然后进行量子编程将算法思想转化为量子计算机硬件能识别的一条条指令，这些指令随后发送至量子计算机控制系统，该系统实施对量子芯片系统的操控，操控结束后，量子测量的数据再反馈给量子控制系统，最终传送到工作人员的电脑上。【图3 单双量子比特门】量子逻辑电路是用于实现U变换的操作，任何复杂的U操作都可以拆解为单量子比特门Ui和双量子比特门Ujk的某种组合(即可拆解定理)，Ui和Ujk是最简单的普适逻辑门集。典型的单双比特门如图3所示。基于量子图灵机(量子逻辑电路)的量子计算称为标准量子计算，现在还在研究的其他量子计算模型还有：单向量子计算、拓扑量子计算和绝热量子计算(量子退火算法)等。量子计算机是宏观尺度的量子器件，环境不可避免会导致量子相干性的消失(即消相干)，这是量子计算机研究的主要障碍。“量子编码”用于克服环境的消相干，它增加信息的冗余度，用若干物理量子比特来编码一个逻辑比特(信息处理的单元)。业已证明，采用起码5个量子比特编码、1个逻辑比特，可以纠正消相干引起的所有错误。量子计算机实际应用存在另一类严重的错误，这种错误来源于非理想的量子操作，包括门操作和编码的操作。科学家提出容错编码原理来纠正这类错误，该原理指出，在所有量子操作都可能出错的情况下，仍然能够将整个系统纠正回理想的状态。这涉及到“容错阈值定理”，即只有量子操作的出错率低于某个阈值，才能实现量子容错。容错阈值与量子计算的实际构型有关，在一维或准一维的模型中，容错的阈值为105，在二维情况(采用表面码来编码比特)，阈值为102。经过科学家十多年的努力，现在离子阱和超导系统的单双比特操作精度已经达到这个阈值。这个进展极大地刺激了人们对量子计算机研制的热情，量子计算机的实现不再是遥不可及的。量子计算机的研制逐步走出实验室，成为国际上各大企业追逐的目标。量子计算机研制涉及以下关键技术部件：1、核心芯片，包括量子芯片及其制备技术；2、量子控制，包括量子功能器件、量子计算机控制系统和量子测控技术等；3、量子软件，包括量子算法、量子 开发环境和量子操作系统等；4、量子云服务，即面向用户的量子计算机云服务平台；量子计算机的研制从以科研院校为主体变为以企业为主体后发展极其迅速：【图4 2019 年量子计算机的研制取得重大进展. (a), (b) IBM 推出的全球首套商用量子计算机 IBM Q System One; (c), (d) Google 推出的 53 个量子比特的超导量子芯片】2016年IBM公布全球首个量子计算机在线平台，搭载5位量子处理器；2018年本源量子推出当时国际最强的64位量子虚拟机，打破了当时采用经典计算机模拟量子计算机的世界纪录；2019年量子计算机研制取得重大进展：年初IBM推出全球首套商用量子计算机，命名为IBM Q System One，这是首台可商用的量子处理器；2019年10月，Google在Nature上发表了一篇里程碑论文，报道他们用53个量子比特的超导量子芯片，耗时200s实现一个量子电路的采样实例，而同样的实例在当今最快的经典超级计算机上可能需要运行大约1万年，他们宣称实现了“量子霸权”；2020年9月，本源完全自主研发的超导量子计算云平台正式向全球用户开放，该平台基于本源量子自主研发的超导量子计算机——悟源（搭载6比特超导量子处理器夸父KFC6-130）。总之，量子计算机研制已从高校、研究所为主发展为以公司为主力，从实验室的研究迈进到企业的实用器件研制，量子计算机将经历3个发展阶段：04量子计算原型机原型机的比特数较少，信息功能不强，应用有限，但“五脏俱全”，是地地道道地按照量子力学规律运行的量子处理器。IBM Q System One就是这类量子计算机原型机。05量子霸权量子比特数在50-100左右，其运算能力超过任何经典的电子计算机。但未采用 “纠错容错” 技术来确保其量子相干性，因此只能处理在其相干时间内能完成的那类问题，故又称为专用量子计算机，这种机器实质是中等规模带噪声量子计算机 (noisy intermediate-scale quantum, NISQ)。应当指出，“量子霸权”实际上是指在某些特定的问题上量子计算机的计算能力超越了任何经典计算机。这些特定问题的计算复杂度经过严格的数学论证，在经典计算机上是指数增长或超指数增长，而 在量子计算机上是多项式增长，因此体现了量子计算的优越性。06通用量子计算机这是量子计算机研制的终极目标，用来解决任何可解的问题，可在各个领域 获得广泛应用。通用量子计算机的实现必须满足两个基本条件，一是量子比特数要达到几万到几百万量级，二是应采用 “纠错容错” 技术。鉴于人类对量子世界操控能力还相当不成熟，因此最终研制成功通用量子计算机还有相当长的路要走。内容来源:《中国科学》苇草智酷简介——苇草智酷（全称：北京苇草智酷科技文化有限公司）是由长期从事互联网前沿思想、人文、科技和投资领域的专家所组成一个的思想者社群组织，其前身是已运营 5 年的互联网思想者社区—网络智酷。苇草智酷秉承“让天下思想者连接起来”、“让思想流动起来”、“让思想直立行走”的主旨和愿景，在泛互联网思想领域中，立足全球视野，感知时代脉搏，聚焦思想前沿。

【能源人都在看，点击右上角加'关注'】文/郭光灿 中国科学院院士， 《中国科学》1900年 Max Planck 提出“量子”概念，宣告了“量子”时代的诞生。科学家发现，微观粒子有着与宏观世界的物理客体完全不同的特性。宏观世界的物理客体，要么是粒子，要么是波动，它们遵从经典物理学的运动规律，而微观世界的所有粒子却同时具有粒子性和波动性，它们显然不遵从经典物理学的运动规律。20世纪20年代，一批年轻的天才物理学家建立了支配着微观粒子运动规律的新理论，这便是量子力学。近百年来，凡是量子力学预言的都被实验所证实，人们公认，量子力学是人类迄今最成功的理论。第二次量子革命我们将物理世界分成两类：凡是遵从经典物理学的物理客体所构成的物理世界，称为经典世界；而遵从量子力学的物理客体所构成的物理世界，称为量子世界。这两个物理世界有着绝然不同的特性，经典世界中物理客体每个时刻的状态和物理量都是确定的，而量子世界的物理客体的状态和物理量都是不确定的。概率性是量子世界区别于经典世界的本质特征。量子力学的成功不仅体现在迄今量子世界中尚未观察到任何违背量子力学的现象，事实上，正是量子力学催生了现代的信息技术，造就人类社会的繁荣昌盛。信息领域的核心技术是电脑和互联网。量子力学的能带理论是晶体管运行的物理基础，晶体管是各种各样芯片的基本单元。光的量子辐射理论是激光诞生的基本原理，而正是该技术的发展才产生当下无处不在的互联网。然而，晶体管和激光器却是经典器件，因为它们遵从经典物理的运行规律。因此，现在的信息技术本质上是源于量子力学的经典技术。20世纪80年代，科学家将量子力学应用到信息领域，从而诞生了量子信息技术，诸如量子计算机、量子密码、量子传感等。这些技术的运行规律遵从量子力学，因此不仅其原理是量子力学，器件本身也遵从量子力学，这些器件应用了量子世界的特性，如叠加性、纠缠、非局域性、不可克隆性等，因而其信息功能远远优于相应的经典技术。量子信息技术突破了经典技术的物理极限，开辟了信息技术发展的新方向。一旦量子技术获得广泛的实际应用，人类社会生产力将迈进到新阶段。因此，我们将量子信息的诞生称为第二次量子革命，而基于量子力学研制出的经典技术，称之为第一次量子革命。量子信息技术就是未来人类社会的新一代技术。量子网络量子信息技术最终的发展目标就是研制成功量子网络。量子网络基本要素包括量子节点和量子信道。所有节点通过量子纠缠相互连接，远程信道需要量子中继。量子网络将信息传输和处理融合在一起，量子节点用于存储和处理量子信息，量子信道用于各节点之间的量子信息传送。与经典网络相比，量子网络中信息的存储和传输过程更加安全，信息的处理更加高效，有着更加强大的信息功能。量子节点包括通用量子计算机、专用量子计算机、量子传感器和量子密钥装置等。应用不同量子节点将构成不同功能的量子网络。典型的有：1、由通用量子计算机作为量子节点，将构成量子云计算平台，其运算能力将强大无比；2、使用专用量子计算机作为量子节点可以构成分布式量子计算，其信息功能等同于通用量子计算机。亦即应用这种方法可以从若干比特数较少的量子节点采用纠缠通道连接起来，可以构成等效的通用量子计算机；3、量子节点是量子传感器，所构成的量子网络便是高精度的量子传感网络，也可以是量子同步时钟；4、量子节点是量子密钥装置，所构成的量子网络便是量子密钥分配(QKD)网络，可以用于安全的量子保密通信。当然，单个量子节点本身就是量子器件，也会有许多应用场景，量子网络就是这些量子器件的集成，其信息功能将得到巨大提升，应用更广泛。上述的量子网络是量子信息技术领域发展的远景，当前距离这个远景的实现还相当遥远。不仅尚无哪种类型量子网络已经演示成功，即使是单个量子节点的量子器件也仍处于研制阶段，距离实际的应用仍有着很长的路要走。即便是单个量子节点研制成功，要将若干量子节点通过纠缠信道构成网络也极其困难——通常采用光纤作为量子信息传输的通道，量子节点的量子信息必须能强耦合到光纤通信波长的光子上，该光子到达下个量子节点处再强耦合到该节点工作波长的量子比特上，任何节点之间最终均可实现强耦合、高保真度的相干操控，只有这样才能实现量子网络的信息功能。目前，连接多个节点的量子界面仍然处于基础研究阶段。至于远程的量子通道，必须有量子中继才能实现，而量子中继的研制又依赖于高速确定性纠缠光源和可实用性量子存储器的研究，所有这些核心器件仍然处于基础研究阶段，离实际应用还很远。因此整个量子信息技术领域仍然处于初期研究阶段，实际应用还有待时日。那么，量子信息技术时代何时到来？量子计算机是量子信息技术中最有标志性的颠覆性技术，只有当通用量子计算机获得广泛实际应用之时，我们才可断言人类社会已进入量子技术新时代。量子计算机经典计算机按照摩尔定律迅速发展 每18个月，其运算速度翻一番。 20世纪80年代，物理学家却提出“摩尔定律是否会终结”这个不受人欢迎的命题，并着手开展研究。最后竟然得出结论：摩尔定律必定会终结。理由是，摩尔定律的技术基础是不断提高电子芯片的集成度——即单位芯片面积的晶体管数目。但这个技术基础受到两个主要物理限制：一是由于非可逆门操作会丢失大量比特，并转化为热量，最终会烧穿电子芯片，这也是当下大型超算中心遇到的巨大能耗困难所在；二是终极的运算单元是单电子晶体管，而单电子的量子效应将影响芯片的正常工作，使计算机运算速度无法如预料的提高。物理学家的研究结果并不影响当时摩尔定律的运行，多数学者甚至认为物理学家是杞人忧天。然而物理学家并未停止脚步，着手研究第2个问题：摩尔定律失效后，如何进一步提高信息处理的速度——即后摩尔时代提高运算速度的途径是什么？研究结果诞生了“量子计算”的概念。1982年美国物理学家Feynman指出，在经典计算机上模拟量子力学系统运行存在着本质性困难，但如果可以构造一种用量子体系为框架的装置来实现量子模拟就容易得多。随后英国物理学家Deutsch提出“量子图灵机”概念，“量子图灵机”可等效为量子电路模型。从此，“量子计算机”的研究便在学术界逐渐引起人们的关注。1994年Shor提出了量子并行算法，证明量子计算可以求解“大数因子分解”难题，从而攻破广泛使用的RSA公钥体系，量子计算机才引起广泛重视。Shor并行算法是量子计算领域的里程碑工作。进入21世纪，学术界逐渐取得共识：摩尔定律必定会终结，因此，后摩尔时代的新技术便成为热门研究课题，量子计算无疑是最有力的竞争者。量子计算应用了量子世界的特性，如叠加性、非局域性和不可克隆性等，因此天然地具有并行计算的能力，可以将某些在电子计算机上指数增长复杂度的问题变为多项式增长复杂度，亦即电子计算机上某些难解的问题在量子计算机上变成易解问题。量子计算机为人类社会提供运算能力强大无比的新的信息处理工具，因此称之为未来的颠覆性技术。量子计算机的运算能力同电子计算机相比，等同于电子计算机的运算能力同算盘相比。可见一旦量子计算得到广泛应用，人类社会各个领域都将会发生翻天覆地的变化。量子计算的运算单元称为量子比特，它是0和1两个状态的叠加。量子叠加态是量子世界独有的，因此，量子信息的制备、处理和探测等都必须遵从量子力学的运行规律。量子计算机的工作原理如图1所示。【图1 量子计算机的工作原理】量子计算机与电子计算机一样，用于解决某种数学问题，因此它的输入数据和结果输出都是普通的数据。区别在于处理数据的方法本质上不同。量子计算机将经典数据制备在量子计算机整个系统的初始量子态上，经由幺正操作变成量子计算系统的末态，对末态实施量子测量，便输出运算结果。图1中虚框内都是按照量子力学规律运行的。图中的幺正操作(U操作)是信息处理的核心，如何确定U操作呢？首先选择适合于待求解问题的量子算法，然后将该算法按照量子编程的原则转换为控制量子芯片中量子比特的指令程序，从而实现了U操作的功能。量子计算机的实际操作过程如图2所示。【图2 量子计算机的实际操作过程 】给定问题及相关数据，科学家设计相应的量子算法，进而开发量子软件实现量子算法，然后进行量子编程将算法思想转化为量子计算机硬件能识别的一条条指令，这些指令随后发送至量子计算机控制系统，该系统实施对量子芯片系统的操控，操控结束后，量子测量的数据再反馈给量子控制系统，最终传送到工作人员的电脑上。【图3 单双量子比特门】量子逻辑电路是用于实现U变换的操作，任何复杂的U操作都可以拆解为单量子比特门Ui和双量子比特门Ujk的某种组合(即可拆解定理)，Ui和Ujk是最简单的普适逻辑门集。典型的单双比特门如图3所示。基于量子图灵机(量子逻辑电路)的量子计算称为标准量子计算，现在还在研究的其他量子计算模型还有：单向量子计算、拓扑量子计算和绝热量子计算(量子退火算法)等。量子计算机是宏观尺度的量子器件，环境不可避免会导致量子相干性的消失(即消相干)，这是量子计算机研究的主要障碍。“量子编码”用于克服环境的消相干，它增加信息的冗余度，用若干物理量子比特来编码一个逻辑比特(信息处理的单元)。业已证明，采用起码5个量子比特编码、1个逻辑比特，可以纠正消相干引起的所有错误。量子计算机实际应用存在另一类严重的错误，这种错误来源于非理想的量子操作，包括门操作和编码的操作。科学家提出容错编码原理来纠正这类错误，该原理指出，在所有量子操作都可能出错的情况下，仍然能够将整个系统纠正回理想的状态。这涉及到“容错阈值定理”，即只有量子操作的出错率低于某个阈值，才能实现量子容错。容错阈值与量子计算的实际构型有关，在一维或准一维的模型中，容错的阈值为105，在二维情况(采用表面码来编码比特)，阈值为102。经过科学家十多年的努力，现在离子阱和超导系统的单双比特操作精度已经达到这个阈值。这个进展极大地刺激了人们对量子计算机研制的热情，量子计算机的实现不再是遥不可及的。量子计算机的研制逐步走出实验室，成为国际上各大企业追逐的目标。量子计算机研制涉及以下关键技术部件：1、核心芯片，包括量子芯片及其制备技术；2、量子控制，包括量子功能器件、量子计算机控制系统和量子测控技术等；3、量子软件，包括量子算法、量子 开发环境和量子操作系统等；4、量子云服务，即面向用户的量子计算机云服务平台；量子计算机的研制从以科研院校为主体变为以企业为主体后发展极其迅速：【图4 2019 年量子计算机的研制取得重大进展. (a), (b) IBM 推出的全球首套商用量子计算机 IBM Q System One; (c), (d) Google 推出的 53 个量子比特的超导量子芯片】2016年IBM公布全球首个量子计算机在线平台，搭载5位量子处理器；2018年本源量子推出当时国际最强的64位量子虚拟机，打破了当时采用经典计算机模拟量子计算机的世界纪录；2019年量子计算机研制取得重大进展：年初IBM推出全球首套商用量子计算机，命名为IBM Q System One，这是首台可商用的量子处理器；2019年10月，Google在Nature上发表了一篇里程碑论文，报道他们用53个量子比特的超导量子芯片，耗时200s实现一个量子电路的采样实例，而同样的实例在当今最快的经典超级计算机上可能需要运行大约1万年，他们宣称实现了“量子霸权”；2020年9月，本源完全自主研发的超导量子计算云平台正式向全球用户开放，该平台基于本源量子自主研发的超导量子计算机——悟源（搭载6比特超导量子处理器夸父KFC6-130）。总之，量子计算机研制已从高校、研究所为主发展为以公司为主力，从实验室的研究迈进到企业的实用器件研制，量子计算机将经历3个发展阶段：量子计算原型机原型机的比特数较少，信息功能不强，应用有限，但“五脏俱全”，是地地道道地按照量子力学规律运行的量子处理器。IBM Q System One就是这类量子计算机原型机。量子霸权量子比特数在50-100左右，其运算能力超过任何经典的电子计算机。但未采用 “纠错容错” 技术来确保其量子相干性，因此只能处理在其相干时间内能完成的那类问题，故又称为专用量子计算机，这种机器实质是中等规模带噪声量子计算机(noisy intermediate-scale quantum, NISQ)。应当指出，“量子霸权”实际上是指在某些特定的问题上量子计算机的计算能力超越了任何经典计算机。这些特定问题的计算复杂度经过严格的数学论证，在经典计算机上是指数增长或超指数增长，而在量子计算机上是多项式增长，因此体现了量子计算的优越性。通用量子计算机这是量子计算机研制的终极目标，用来解决任何可解的问题，可在各个领域获得广泛应用。通用量子计算机的实现必须满足两个基本条件，一是量子比特数要达到几万到几百万量级，二是应采用 “纠错容错” 技术。鉴于人类对量子世界操控能力还相当不成熟，因此最终研制成功通用量子计算机还有相当长的路要走。免责声明：以上内容转载自能源情报，所发内容不代表本平台立场。全国能源信息平台联系电话：010-65367702，邮箱：hz@people-energy.com.cn，地址：北京市朝阳区金台西路2号人民日报社

1、国内对砖雕艺术运用研究现状自改革开放以来，中国社会发生了巨大的变革，到处可见新与旧的交织、东与西的杂糅，每日为我们遮风避雨的建筑也不例外。对于中国设计西化的问题已经有很多的专家学者都进行了较为深刻的探讨，对于中式的设计风格也早有前辈对此进行过详述及定义，更是有很多设计师和艺术家将中国的传统文化与艺术已经研究得很透彻。让我们不断的惊叹古人的智慧， 赞颂匠人的工艺，传承民族的文化。砖雕造型艺术是我国传统建筑符号中的重要一环，无论是皇室建筑、宗庙建筑还是民间建筑都有砖雕造型艺术的身影，砖雕艺术在我国传统建筑中的应用之广不仅仅体现在这里，还体现在每座建筑物的各个方面。在对砖雕的理论研究上已有很多的专家学者发表了很多的专业论述及著作，为当下对砖雕艺术的研究提供了很多科学的理论依据。在设计实践中，各个专业领域的设计师在尝试将砖雕等传统建筑符号运用到设计实例中，提供了丰富的实践经验。砖雕艺术在我国的地位也已得到了民间的重视和政府的肯定及支持，临夏砖雕在2006年5月20日，经中国国务院批准将其列入中国国家非物质文化遗产名录，肯定了它的文化价值和历史地位。在日常生活中，如仿古建筑、城市街道的景观墙、公共空间的隔断等砖雕艺术的运用是随处可见的。但是，由千砖雕艺术本身的局限性和社会大环境的影响，其中不乏一些粗制滥造的作品。2、国外对砖雕艺术运用研究现状在国外，砖雕艺术可以追溯到古巴比伦时期。但是由于建筑模式及地理环境等差异的影响，与我国相比而言，国外的砖雕艺术形式不是很丰富。虽然国外的砖雕艺术在数量上稍有逊色，却并不影响它对本课题研究的借鉴意义及其重要性。当代西方在砖雕艺术领域有代表性的艺术家则为美国艺术家BradSpencer, 他将砖雕艺术多运用于建筑墙壁，也为许多学校和公园等公共空间的公共设施进行艺术创作来美化空间，烘托气氛。将这些砖雕艺术融入当地的文化背景下，带有古朴的艺术效果，展现了这些机构及建筑的历史根源和文化积淀。（图1）图1 国外砖雕艺

【论文关键词】现当代文学　思想情感　语言【论文摘要】中国现当代文学是用现代的文学语言和形式表达现代中国思想情感的文学。本文研究了中国现当代文学的现状， 并对现当代文学的发展提出了几点展望。 　　中国现当代文学通过现代社会和人的意识情感的加入，来改变中国古典文学造成的封闭和隔绝， 使文学在内容和表达上与当代中国人的实际有更多的联系和契合。近年来，现当代文学研究过程中， 在一种无孔不入的话语的渗透之下， 一些像“全球化” 之类的词语， 成了神圣的词语， 只要说出来就具有天然合法性， 而不论其所指何物。与此同时， 一些诸如“革命”、“救亡” 之类的词语， 却获得了截然不同的命运， 一说出来就成了天然的“非法”， 甚至成了过街老鼠， 人人喊打。在当下的语境中， “纯文学”、“新时期文学”、“先锋文学” 等成了人见人爱的时髦话语， 而“十七年文学”、“革命历史小说”、“底层写作” 等则成了人见人怕的危险思想。在中国现当代文学的研究过程中，现当代文学究竟如何发展变化， 又处在何种现状呢？　　　　一、 现当代文学研究目的发生了本质的变化　　在中国现当代文学史上， 上世纪八十年代成为一个重要的时期。在以和平经济建设为中心时期， 文学队伍主要是由两代作家构成， 一代是在上世纪五十年代成长起来的作家， 他们大部分是在1957 年的“反右” 运动中遭到不公的批判和打击， 并在社会底层度过了一段苦难日子， 他们的创作里充满对现实政治生活的干预精神和对人性的赞美。另一代是在“文革” 中成长起来的作家， 其中大多数人曾在“上山下乡” 中感受了民间生活和民间文化的熏陶， 因此他们在写作的时候会自然而然地从农村经验中汲取创作素材， 由最初的知青题材到稍后的寻根文学， 呈现出新的民间化创作趋向。两代作家们胸中涌动着知识分子新生的对现实生活的热情与自信， 他们在揭露社会弊病的同时，把希望寄托于批判的社会效果， 在这种希望之中正滋生着已经消失了近三十年的知识分子的主体意识。这使上世纪八十年代的文学充满了生机勃勃的创新精神和活跃气氛。　　而今天的当代中国作家， 一部分忙着追逐“诺贝尔”文学奖， 期望以此来奠定自己在文学史上的地位； 另一部分则忙于追逐市场。由于读者的欣赏情趣和阅读趋向主导了市场， 市场又左右着作家的文学创作， 导致现在的文学市场化、快餐化、娱乐化、庸俗化、视觉化倾向。在现当代文学中， 以两种文学思想表现最为突出。　　（1） 精神溃败。在这种精神溃败之中， 有的作者干脆放弃信仰， 放弃寻找精神出路的企图。如余华就在《活者》中传达了“活着就是一切， 活着就是胜利” 这样一种人生哲学。正如余杰所说， 只有肉体的“活着” 而没有灵魂的求索。　　（2） 性文学进入文坛。90 年代末期， 性文学卷土重来进入了中国文坛， 在这些描写性的文学中声势最响的是贾平凹的《废都》和王小波的《黄金时代》。它们都描写了男人在生存困境中表现出的依赖性和脆弱性。　　二、 现当代文学存在“现状批评” 现象　　现状批评是现当代文学研究中最具诱惑力的部分， 变化无穷的文学现象和不断推出的新人和作品， 既联系着社会生活、文化思潮的搏动， 又提供了不重复的新鲜刺激，批评的创造性在现当代文学研究中也最为活跃。因此， 许多人把当代文学研究与“现状批评” 画上等号。这一观点是值得怀疑的， 它可能迟滞了对“十七年文学”、“‘文革’文学” 的研究， 以至于这三十年的文学已从一些人的研究视野中消失。这些部分文学研究， 往往构成现当代文学研究最脆弱的环节。很显然， 这三十年的文学创作总体水准的普遍性缺陷， 是难以吸引更多注意力的重要原因。但是，从另一角度看， 这一曲折的文学进程， 又蕴含着某些有关中国现代文学的重要问题和矛盾， 这涉及现代文学传统、作家精神结构、现代文学艺术形态等。　　　　三、 现当代文学研究领域开拓的现象　　中国现当代文学面临文学边界的扩大和文化研究的开拓， 文学本体认知有较大的深入和改变。学术空间的拥挤和学者的浮泛， 以及整体社会普遍的急功近利的大环境，使得中国现当代文学内在系统呈现了一种“读图”、“复制” 和学术时尚、普及的异化现象。现当代文学呈现出标准化、规范化、模式化的套路。中国现当代文学研究一方面是热闹非凡， 成果数量迅速攀升， 另一方面学术深度影响和实用价值范围甚小。张爱玲、徐志摩、沈从文， 以及现代女作家等， 一直成为出版社出书的热门和研究者首选的课题。但是， 对这些作家的研究真正有创新性和学术突破的并不多有。近年来一大批试图走学术和大众阅读相结合路子的“文化快餐”， 却在“高校” 被视为学术成果。还有文学的传播与期刊、翻译、出版、教育等较多的亚文学研究选题， 呈现出文学史研究新的转变。　　四、 对中国现当代文学的展望　　针对中国现当代文学的现状， 笔者对其有以下几点期望。第一， 在中国文学的叙述话语中， 期望出现更多能够穿透生命、穿透心灵的语言。第二， 期望中国作家抛弃世俗功利意识、超越平庸， 树立探寻真理和生命真谛的心性和勇气， 并以自己的方式去挖掘人性的本质， 找到苦难的根源， 揭示燃烧在残酷无底深渊中的人间至爱。第三， 期望在中国文坛看到能在我们这个时代给人们带来新奇的刺穿灵魂的力量的大作品， 期望中国文学真正走向我们渴盼已久的辉煌。