“博采众长，协调发展”日本华侨华人博士协会2024年年会之“博协论坛2”（系列报道5）

  2024年12月15日，在享有盛誉的早稻田大学国际会议场，2024年度日本华侨华人博士协会年会隆重举行。本次年会采用线上线下相结合的形式，吸引了近200名来自中日两国的专家学者、企业代表及社会各界人士，围绕AI人工智能、医疗，能源等热点议题展开了深度交流，呈现了一场充满思想火花的学术盛宴。其中博协论坛2带来了三场精彩纷呈的主题演讲，论坛由文郑博士主持，与会学者分享了多维度的研究见解，提出了颇具前瞻性的解决思路。

在本次论坛中，信息化专家数学经济学者张礼立博士，东京科学大学综合研究院的朱欣教授与中国科学院风能利用重点实验室的李庆安教授，分别就《数字化转型的中国实践》《AI在医学图像处理中的应用》和《我国风能发展关键技术探讨》作了专题演讲。张礼立博士的演讲，就中国数字化创新与全球化影响。全面剖析了中国在数字化浪潮中的战略部署和成果，阐述了未来发展方向。朱欣教授的演讲聚焦人工智能在医学领域的实际应用与技术挑战，从历史到未来，全面展现了AI技术在医疗场景中的巨大潜力。而李庆安教授则从我国风电技术的创新突破出发，详细剖析了未来深远海风能开发的技术路径与战略意义，为实现全球碳中和目标提供了重要的实践案例。

三场演讲视角独到、内容丰富，彰显了中日学术界在前沿科技领域的创新能力与合作潜力。此次年会以思想交锋为纽带，以智慧创新为动力，为区域发展与国际合作注入了新的活力。

第一场演讲：张礼立博士“数字化转型的中国实践”演讲——聚焦中国数字化创新与全球化影响

全球数字经济发展研究院院长张礼立博士

张礼立博士发表了主题为“数字化转型的中国实践”的精彩演讲，全面剖析了中国在数字化浪潮中的战略部署和成果，阐述了未来发展方向。

张博士指出中国数字化转型的独特性和全球影响力。演讲强调了工业互联网（DT）和智能制造（CPS）的深度融合，以及中国如何通过创新驱动破解传统产业转型中的难题。并且张博士回顾了中国互联网商用发展的30年历程，从1994年的萌芽阶段到2022年的全真互联网3.0时代，每个发展阶段都展现出中国技术和商业模式的突破性进展。尤其是移动互联网和人工智能的崛起，使中国成为全球数字化创新的重要力量。演讲特别提到了“老龄化、城镇化、绿色化和智能化”的四化共振，这四个方面构成了中国数字化转型的驱动力。从城市向大都市圈发展，到碳中和目标下的产业链重塑，再到智慧城市和数字乡村的建设，中国正全方位实现数字化覆盖。针对绿色化的方向，张博士强调了全球碳中和目标的重要性，呼吁通过技术突破减少产业链上下游的碳排放。此外，他还指出生产性服务业在国际贸易中的关键地位，为全球经济复苏注入新活力。张博士指出，数字化不仅为中国经济注入了新动能，也为全球产业链和价值链的重构提供了借鉴。通过强化政策法规、加速科技创新和优化全球供应链，中国正在应对能源替代、污染治理、粮食安全等全球性议题，同时助力构建更加公平和可持续的全球经济体系。    

演讲在未来展望中指出，中国的数字化转型不仅是技术变革，更是制度与文化的变革。这一过程将推动全球数字经济的蓬勃发展，为构建更加智能、高效和可持续的未来提供方案。稳中求进，合作共赢。演讲以“跨界升维：文化、创新与转型”为总结，强调中国的数字化模式是技术与文化协同发展的产物。张博士表示，未来中国将通过技术开放与文化创新，继续深化全球合作，以平衡的视角推动全球经济和社会的共同发展。此次演讲不仅展现了中国数字化转型的宏伟蓝图，也为全球数字经济的未来发展提供了启发。

第二场演讲：AI在医学图像处理中的应用：从理论到实践的新突破

东京科学大学教授朱欣博士

东京科学大学综合研究院M&D数据科学研究中心的朱欣教授发表了题为《AI在医学图像处理中的应用》的专题报告。报告从历史、现状、技术挑战以及未来发展等多个维度深入探讨了人工智能（AI）在医学领域的应用前景与挑战。报告回顾了AI在医学领域的重要里程碑。从2012年AlexNet在ImageNet竞赛中的问世到如今，AI技术迅速渗透到医学影像处理、病变检测和疾病预测等多个领域，特别是在医学图像分割和分类方面，AI技术表现出了显著的优势。

关于美国与日本的AI医学应用现状，朱欣教授提到，美国在医疗AI领域更多集中于“医疗设备软件”（Software as a Medical Device SaMD）的开发，而日本则在内窥镜AI技术上走在前列。例如，Olympus的超拡大内窥镜Endocyto和富士胶片的6000系列LED光源系统等，均为AI辅助诊断提供了强大的硬件支持。    

AI医学的核心技术涵盖了图像分类、检测、分割等，然而临床应用仍面临诸多挑战。首先在数据不平衡上，正常病例数据远多于异常病例，导致训练模型时数据分布不均。然后，过拟合问题中，深度学习模型参数庞大，可能完全记住训练数据，但在实际测试中表现欠佳。再有，关于“黑箱”问题，AI模型难以解释其决策过程，亟需可解释性AI（Explainable AI）的进一步研究。

朱欣教授的团队专注于吞咽障碍的诊断研究，开发了基于深度学习的辅助诊断系统FEES-CAD和FEES-IS。这些系统利用实例分割技术，从内窥镜视频中精准定位和识别病变区域，有效提升了非专业医生的诊断准确率。

在展望AI医学的未来时，朱欣教授提出了以下几点，多模态分析：结合图像、信号和文本的多模态AI将成为重要研究方向。自监督与半监督学习：减少人工标注负担，提高模型训练效率。开放数据库：来自多中心的共享医疗数据对于构建基础模型至关重要。联邦学习与边缘计算：在保护隐私的前提下，实现跨机构的联合模型训练。最后朱教授强调，深度学习已在医学图像分析领域取得了显著成功，但其在临床医学的全面应用仍需克服数据获取、模型解释和技术推广等多重挑战。开放合作、数据共享以及新技术的持续创新，将为AI医学的发展注入源源不断的动力。

第三场演讲：我国风能技术创新助推能源转型

中国科学院研究员李庆安    

中国科学院风能利用重点实验室主任李庆安教授发表了题为《我国风能发展关键技术探讨》的演讲。他阐述了我国风能产业的发展现状与挑战，展示了团队在风电关键技术领域的创新成果，并展望了风能技术未来的发展方向。李庆安教授指出，我国已成为全球风电装机容量最大的国家，陆上风电技术发展相对成熟，海上风电正成为新增长点。关于陆上风电，我国风电场主要集中在“三北”地区，开发潜力巨大，但由于远离用电负荷中心，存在消纳不足和限电问题。然而海上风电，我国近海风资源丰富，但度电成本较高，核心技术仍依赖进口。深远海风电尤其是漂浮式风电装备被认为是未来的发展方向。李教授团队近年来在风电机组关键技术研究方面取得了多项突破。首先，超长柔性叶片技术，针对气弹颤振和失速问题，团队研发了超长柔性叶片的非定常气动仿真技术和抗台风设计方案，成功应用于国内首款百米级叶片的研发。然后漂浮式风电装备设计，针对深远海复杂环境，提出了基于周期性变桨控制的漂浮式风电机组设计方案，成功应用于世界首台7MW漂浮式风电样机。再有垂直轴风电机组研究，开发了基于仿生前缘技术的新型垂直轴风电机组，显著提升了高湍流地区的发电效率，为中小型风电机组设计提供了标准化参考。最后，风热机组创新应用首创“风热机组”概念，将风能直接转化为热能，完成了百千瓦级和2MW级风热机组的研发，实现了风能在供热领域的规模化应用。

李教授强调，我国风能行业的未来发展需要多学科协作和国际合作。他提出，进一步突破海上风电关键技术、发展智能化风电场布局模型、加强数据共享和标准制定，将是未来的研究重点。演讲的最后李教授呼吁中外学术界与产业界加强合作，共同推动全球能源结构向清洁、可持续方向转型。“风能领域的每一项突破，都是迈向碳中和目标的重要一步。”李庆安教授如是说。此演讲展现了我国在风能领域的技术创新与产业发展，不仅凸显了风能在能源转型中的重要角色，也体现了科研团队的前瞻性与务实精神。

撰稿人：孙晓犇，博协事务局

摄影：汪子迪，安西