6月9日，2023北京智源大会，将邀请这一领域的探索者、实践者、以及关心智能科学的每个人，共同拉开未来舞台的帷幕，你准备好了吗？与会知名嘉宾包括，图灵奖得主Yann LeCun、图灵奖得主Geoffrey Hinton、OpenAI创始人Sam Altman、图灵奖得主Joseph Sifakis、诺贝尔奖得主Arieh Warshel、未来生命研究所创始人Max Tegmark、2021年科学突破奖得主David Baker、2022吴文俊最高成就奖得主郑南宁院士和中国科学院张钹院士等。目前已正式开放大会线上报名渠道。大会将同步向全球线上直播。

北京智源大会倒计时：11天

智能的物质基础专题论坛丨6月10日下午

人工智能的崛起正飞速地改变我们的社会，同时也启发人们深入思考智能的物质基础。本论坛将从多学科背景出发，探讨智能如何从分子尺度到宏观组织的多层次结构中涌现出来，理想的智能物质将具有什么样的结构、行为特征和功能优势，以及现阶段如何设计、发展和应用智能物质等问题。智能物质有望在碳基上实现硅基人工智能对信息的感知、存储和处理功能，并将其与高性能材料整合，实现其形貌、结构和性能的可编程式自形成、自适应、自愈合、自驱动和自复制等特质，为材料科学带来新的思路。

论坛议程

论坛主席

张文彬，北京大学化学与分子工程学院教授

张文彬，2004年获得北京大学理学学士学位，2010年获美国阿克伦大学博士学位。北京大学化学与分子工程学院教授、博士生导师、特聘研究员。主要研究领域为高分子化学与物理和蛋白质工程。自独立开展工作以来，以“精密结构高分子”为中心，对高分子的设计、合成和自组装做了积极的尝试和深入的研究，致力于通过结合生物大分子和合成大分子的设计理念和独特基元，发展具有精密结构的非传统高分子，实现对其化学结构和物理结构的精准控制，以发展相应的功能材料。至今为止，已在Science, Proc. Natl. Acad. Sci. USA, J. Am. Chem. Soc., Angew. Chem. Int. Ed., ACS Cent. Sci., Giant, Macromolecules等国际重要学术期刊上发表论文共150篇，其中118篇为第一或通讯作者，总他引5000余次。曾获日本化学会杰出讲座奖(2017年)、国家杰出青年基金（2019年）、Bayer Investigator Award（2021年）等荣誉和人才计划。

演讲主题及嘉宾介绍（按照发言先后顺序）

1、生命智能中的高分子效应

议题简介：生命是自然界经过亿万年进化产生的最精巧的智能体系，理解其实现智能响应的分子机制，是我们设计制备高性能智能材料的重要推动力。基于生物大分子的精巧设计，我们发现“精确可设计分子链”与“动力学互锁”可能是生命体系解决强度与动态性矛盾的高分子方案，并进一步在对材料分子结构与性质深入研究的基础上，发展了多种基于核酸组装的超分子材料，在活细胞三维打印、脊髓损伤修复以及骨关节炎干细胞治疗等方面获得了良好的应用。

刘冬生，清华大学化学系教育部长江学者特聘教授、博士生导师

中国化学会会士、英国皇家化学会会士；入选创新人才推进计划中青年科技创新领军人才计划，中组部“万人计划”领军人才，获得过“第一届中国化学会～英国皇家化学会青年化学奖”，“第七届中国化学会巴斯夫青年知识创新奖”。担任了基金委“杰出青年基金”、重点项目、创新群体项目负责人，科技部重大基础研究专项项目（973项目）首席科学家。现任《Polymer》、《高分子学报》、《高等学校化学学报》副主编，中国化学会高分子学科委员会秘书长。主要从事核酸合成与修饰，核酸超分子材料方面的研究。

2、从活性物质到活性材料

议题简介：活性物质从环境中不断获得能量使其时刻处于偏离平衡态的状态，其物理、化学性质远比平衡态物质丰富。可以猜想，以合成非平衡态物质为基础的新物质体系可以在新材料中获得应用。而将平衡态统计热力学中的方法推广到活性材料研究中是一个可行、简便的方法。结合我们近期新发展的活性变色材料为例，我将探讨个人从活性物质到活性材料和智能材料的思考。

唐晋尧，香港大学化学系副教授

唐晋尧教授2003年本科毕业于中国科技大学，2008年在美国哥伦比亚大学获得博士学位。在美国加州大学伯克利分校从事博士后研究后，于2012年加入香港大学化学系，现任副教授。唐晋尧教授课题组主要从事活性软物质体系研究，包括微纳米机器人，光化学驱动和物质表面电动力学发展，相关成果发表在Science、Nature、Nature Nano.、Advance Materials、Nano Letter、Angew.Chem.EdInt、J.Am.Chem.Soc.、等国际一流期刊上，并获得香港杰出青年学者奖、研资局研究学者奖，裘槎优秀科研者奖等奖项。

3、类生命功能仿生组装及活性智能材料设计构筑

议题简介：类生命功能仿生组装研究不仅可以加强我们对生命某些未知行为机制的认识，同时创建的功能化新材料也将展现出在生命健康、绿色生物制造等方面应用潜能。报告人将结合课题组的研究工作，围绕基于蛋白质/磷脂为基元的人工仿生细胞设计，主要探讨人工脂滴发生非新陈代谢能量依赖动态行为的主要驱动力，继而实现对脂滴的可逆生长/收缩、融合、胞吐、膜结构成熟和多样性进化等系列未知动态行为仿生构筑；以及探讨基于天然细胞为基元的活性智能材料设计构筑及其功能调节改造等两方面研究。

黄鑫，哈尔滨工业大学化工与化学学院教授/博导

2009年于吉林大学高分子化学与物理专业获得博士学位。2009-2014年分别在澳大利亚新南威尔士大学，德国莱布尼茨高分子研究所和英国布里斯托大学从事博士后研究工作。近年来主要围绕生命功能仿生组装，建立了蛋白质囊泡体系并拓展了其在人工仿生细胞、生命健康、绿色生物能源等领域应用。累计在Chem, Nat. Communn., Angew., JACS等发表SCI论文90余篇。曾获洪堡学者、欧盟玛丽居里学者、国家高层次海外青年人才和英国皇家化学会会士等荣誉称号。现担任《Sci China Tech Sci》青年编委，《Journal of Macromolecular Science, Part A》编辑等。

4、Living Fabrications by Engineered Bacteria

议题简介：自然界的生物材料能将生命系统的活体属性和特定的材料性能完美结合。例如，分化的细胞构成了蝴蝶翅膀的鳞片，并在基因的调控下形成特定的排布并获得相应的物理特性。利用活体生物组装材料，使材料具有信号处理、自组装以及自修复等生物动态特征，诞生了合成生物学工程活体材料这一新兴领域。本报告将讲述利用基因线路调控单细菌乃至细菌群落行为，通过编辑活体生物针对时空的响应性、形成特定结构、以及菌群间相互作用实现智能、多层级的材料构建。

戴卓君，中国科学院深圳先进技术研究院研究员

本科毕业于浙江大学，于香港中文大学化学系吴奇教授实验室取得博士学位后，在美国杜克大学游凌冲教授实验室从事博士后研究。研究受到了国家自然科学基金优秀青年，国家重点研发，中国科学院人才计划，广东省杰出青年基金等项目的支持。实验室主要方向包括：基于工程细菌及工程菌群的组装方法开发，多酶体系及材料构建，无细胞重组系统及天然产物合成。

5、Novel computing architectures using intelligent materials

议题简介：Conventional computers are organized around a centralized processing architecture, which is well suited to running sequential, procedure-based programs. Such an architecture is inefficient for computational models that are distributed, massively parallel and adaptive, most notably those used for neural networks in artificial intelligence. In these application domains demand for high throughput, low latency and low energy consumption is driving the development of not only new architectures, but also new platforms for information processing.

Functional materials embedded in reconfigurable circuits are emerging as one promising candidate platform and allow for realizing the underlying computing architectures, which process optical signals in analogy to electronic integrated circuits. In light-driven devices electrical connections are replaced with photonic waveguides which guide light to desired locations on chip. Through heterogeneous integration, manufactured circuits, which are normally passive in their response, are able to display active functionality and thus provide the means to build neuromorphic systems capable of learning and adaptation. In reconfigurable architectures in-memory computing allows for overcoming separation between memory and central processing unit as a route for designing artificial neural networks, which operate entirely in the optical domain. I will provide an overview of recent progress in realizing new approaches for applications in machine learning and will describe our process on building processors enabled by intelligent materials. I will focus on incoherent compute engines which deliver high throughput and promise low latency in hybrid architectures.

Wolfram Pernice, 德国明斯特大学教授

Wolfram Pernice received the Dipl. Ing. degree in Microsystems Technology from the University of Freiburg in 2004 and a PhD in Electrical Engineering from the University of Oxford in 2007. After postdoctoral training at Yale University, he joined the Karlsruhe Institute of Technology (KIT) in 2011 as an Emmy-Noether research group leader in 2011. From 2015 to 2021 he was a full professor of physics at the University of Münster. In 2021 joined Heidelberg University as a full professor and Ordinarius at the Kirchhoff-Institute for Physics. He received an ERC Consolidator Grant in 2016, was a member of the Junge Akademie der Berlin-Brandenburgischen Akademie der Wissenschaften und der Leopoldina and is a fellow of the Marsilius-Kolleg, as well as co-speaker of the collaborative research center “Intelligent matter”. He is co-founder of the photonic computing startup Salience Labs and the quantum technology startup Pixel Photonics. His research interests cover neuromorphic photonics, quantum photonics, single photon detection, as well as computational electrodynamics and on-chip non-linear optics.

6、圆桌对话：

圆桌论坛嘉宾：

张文彬：北京大学化学与分子工程学院教授

刘冬生：清华大学化学系教育部长江学者特聘教授教授

唐晋尧：香港大学化学系副教授

黄鑫：哈尔滨工业大学化工与化学学院教授

戴卓君：中国科学院深圳先进技术研究院研究员

Wolfram Pernice：德国明斯特大学教授

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