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静心探索重要的基础科学问题不求“短平快”70后物理学家翁红明******

　　翁红明在讲解电子运输理论。

　　田春璐摄

　　人物简介：

　　翁红明，1977年出生，现为中国科学院物理研究所凝聚态理论与材料计算实验室研究员、博士生导师。主要致力于凝聚态物理计算方法和程序的开发以及新奇量子现象的计算研究，成果入选2015年度中国科学十大进展、英国物理学会《物理世界》2015年度十大突破、美国物理学会《物理评论》系列期刊创刊125周年纪念文集等。

　　在中科院物理研究所（以下简称“物理所”）的年轻人里，研究员翁红明是小有名气的一位。就在刚刚过去的2022年，他因在数学物理学领域的杰出贡献，获得第四届“科学探索奖”。

　　在国际计算凝聚态物理研究领域，翁红明成果颇丰。其中最为人称道的，是他和同事们合作首次在固体中观测到外尔费米子和三重简并费米子的准粒子。这是国际上物理学研究的重要科学突破，对拓扑电子学和量子计算机等颠覆性技术的诞生具有非常重要的意义。

　　自由思考、厚积薄发，真正对人类文明有所贡献

　　1928年，英国物理学家保罗·狄拉克提出了描述相对论电子态的狄拉克方程。1929年，德国科学家赫尔曼·外尔指出，当质量为零时，狄拉克方程描述的是一对重叠的具有相反手性的新粒子，即外尔费米子。这种神奇的粒子带有电荷，却不具有质量，因而具有确定的手性（指一个物体不能与其镜像相重合，如我们的双手，左手与右手互成镜像，但不能重合）。

　　但是80多年过去了，科学家们一直没有能够在实验中观测到外尔费米子。直到2015年1月初，中科院物理所方忠研究员带领的研究组与普林斯顿大学研究小组合作，从理论上预言了在以砷化钽为代表的一批材料中存在着外尔费米子。此后，这个理论预言经过实验得到了进一步验证。

　　在研究过程中，翁红明发挥了至关重要的作用。他从发表于1965年的一篇实验文献中受到启发，并通过第一性原理计算，初步认定砷化钽晶体等同结构家族材料可能是无需进行调控的、本征的外尔半金属。这类材料能够合成，没有磁性，没有中心对称，是实验制备、检测都非常便捷的绝佳材料。

　　翁红明说：“这一发现的难度在于，从众多材料中找到合适的对象犹如大海捞针，必须对外尔费米子和材料物理特性都有相当认识才行。”

　　在外尔费米子被发现的一年后，翁红明和同事们又进一步“预言”：在一类具有碳化钨晶体结构的材料中存在三重简并的电子态。

　　2017年6月，这个新预言被实验证实，三重简并费米子被首次观测到。这是物理所科研团队继拓扑绝缘体、量子反常霍尔效应、外尔费米子之后，在拓扑物态研究领域取得的又一次重要突破，引起国际物理学界广泛关注。

　　成绩源于多年的深耕积累。翁红明很享受在物理所工作的经历：“这无关荣誉，我找到了更感兴趣、更加深入的研究领域和方向。”

　　自由思考、厚积薄发，一直是翁红明喜欢的学术氛围。他所追求的不是多发表文章，而是能攀登科学高峰，真正对人类文明有所贡献。

　　科研仅靠一个人或一个小组的力量是不够的

　　作为理论物理学家，翁红明专攻量子材料的计算和设计。

　　物理学通常分成两大类，即理论物理和实验物理。理论物理通过理论推导和公式推算得出的结论被称为“预言”，“预言”必须通过实验验证才能成为国际公认的科学事实。

　　在翁红明看来，他接连获得的几次重大发现，都离不开与同事们的通力合作。这，也是他做科研一直特别重视的一点。

　　“理论预言、样品制备和实验观测，这三个环节缺一个都不行。”翁红明说，“在当今科学领域细分程度非常高的情况下，科研仅靠一个人或一个小组的力量是不够的。当有重要任务目标时，我们几个小组紧密合作，在理论、样品、实验等环节实现了环环相扣、无缝对接。”

　　在许多人的想象中，理论物理学家的工作，就是每天独自埋头在稿纸堆里计算推演，然后坐着冥思苦想、灵光乍现。

　　但翁红明认为，计算推演的确要做，思考分析也不可少，但和同行们的交流也非常重要。他每天上班的第一件事就是查看和了解国际上最新的科研进展，然后分析、思考、计算，再把自己的想法跟同事们交流。“很多时候，我的一些想法，或者说突然的一些灵感，其实都是在思考、交流和工作过程当中产生的。”

　　“发现三重简并费米子”这一成果，就源于翁红明和石友国、钱天两位同事一次喝咖啡时的思想碰撞。

　　物理所的咖啡厅在学术界享有盛誉，不但因为咖啡好喝，也因为常有科研人员汇聚在此畅聊科学、各抒己见，聊着聊着，灵感经常“火花四射”。

　　和大家一样，翁红明、石友国和钱天工作之余也喜欢在咖啡厅一聚。翁红明有什么新想法会第一时间告诉他俩；石友国和钱天在实验过程中有什么新发现或疑惑，也会第一时间反馈给翁红明。

　　“闲聊中就能交换信息，我们的交流是完全敞开的，毫无保留地让大家知道彼此做了什么。”翁红明说。

　　翁红明告诉记者，在科研道路上，自己非常珍视的成功秘诀有两个，一个是注意总结和积累，另一个就是跟别人多交流。

　　“目前我努力发展基于大数据和人工智能的凝聚态物质科学研究，其实也是基于这两点考虑，因为所有人的知识积累都体现在这些数据当中。”翁红明说。

　　做研究应该抓住一些更新奇、更本质的问题

　　1977年，翁红明出生在江苏泰兴一户普通人家。他的父母都是农民，家里还有一个姐姐。

　　初中开始，翁红明第一次接触到物理，从此便沉迷其中。“物理让我对周围的世界有了更深入的了解和认识。”翁红明说。

　　兴趣是最好的老师。对物理的热爱，指引着翁红明叩开了物理科学的大门。

　　1996年，翁红明参加高考。在填报志愿时，他毫不犹豫地将所有的志愿都填上了物理。最终，他如愿被南京大学物理系录取。

　　南京大学的物理系在凝聚态物理领域积淀很深。翁红明在这一领域进行相关知识的学习与研究，一学就是9年，直到博士毕业。毕业后，他去了日本的东北大学金属材料研究所做博士后研究，主要研究各种材料的导电性质。

　　到日本一年半后，翁红明萌生了转换研究方向的想法。

　　“我想要转到计算方法和程序的发展上，这是凝聚态物理领域中一个最基础也是最具有核心竞争力的方向。”翁红明说，“如果想要在这个领域有长远发展，就要在这个方向上有一定的积累。”在他看来，静下心来探索重要的基础科学问题，要比做一些“短平快”研究更有意义。

　　想归想，但真正下定决心，翁红明也经过了一番纠结。

　　他坦言：“当转到一个更基础的方向，也意味着你在未来的几年甚至是更长的时间里都需要耐得住坐冷板凳。所以必须做好思想准备，去做一些积累性的工作。”

　　2008年，翁红明的人生又有了一次重大转折。

　　那一年，物理研究所研究员、博士生导师方忠到日本访问交流，翁红明跟他进行了深入的交谈和讨论。

　　翁红明告诉记者：“他跟我介绍了当时做的一项很有意思的工作。虽然我那时并没有很深刻的理解，却受到很大的启发——做研究应该抓住一些更新奇、更本质的问题。”

　　在方忠的影响下，2010年，翁红明决定回到国内，入职物理研究所，成为方忠团队的一名成员。

　　翁红明说：“每个人在一生当中可能会跟很多人交往交谈，但在人生重要转折时刻能够给你启发的却不多。能有这样的机遇去跟方忠老师交流并受到启发，我觉得这是非常宝贵和幸运的。”

　　在新的一年里，翁红明说自己有很多研究工作要做，尤其是如何在拓扑电子学器件研究方面取得突破，促使拓扑电子态理论变成可落地应用的技术。而这，需要跟器件和应用等方向的研究人员进行交流和讨论。

　　翁红明相信，拓扑时代的黎明时分正在临近。（记者 吴月辉）

让“无声世界”感受赛场魅力！带你看看冬奥手语数字人有哪些奥秘******

　　2022年2月4日，第24届冬季奥林匹克运动会在北京举行，让世界目光再次聚焦中国。本届北京冬奥会秉持绿色、共享、开放、廉洁的办赛理念，凝聚中国科技力量，面向世界、面向未来，向全球奉献了一场精彩、非凡、卓越的奥运盛会。

　　本届冬奥会运用最新科技手段，为全世界观众提供了惊艳的现场转播和全方位覆盖报道，北京冬奥会也成一场上科技含量高的奥运会。赛事活动期间，为了让各类人群都能平等地享受本届冬奥盛会，北京电视台上线了智能手语播报数字人，在《北京新闻》和《北京您早》等节目中进行冬奥专题手语播报，为听障人士带来精彩赛事报道。

　　最新数据显示，我国听障人群超过2700万，这部分人群与健听人一样，他们对教育、社交、娱乐等信息获取都有巨大的需求。但长期以来，传统人工手语翻译工作量大，且主持人和手语主持人配合难度极高。手语动作表情复杂，语序与正常语序差异大，正常情况下想要熟练掌握手语大约需要2年左右的时间，还要结合语境进行猜测。

　　受北京市科委科技冬奥专班委托，北京电视台联合凌云光、智谱AI等业内科技公司，在北京市残疾人联合会和市残联聋人协会等支持下，用3个多月时间，让手语播报数字人完成了近10万条手语语料学习，且翻译准确率高达90%。

　　在如此短的时间内实现这项高难度动作，智能手语数字人是如何做到，在这背后又有哪些技术创新难点？

　　在多位业内人士看来，近年来人工智能体系建设重点布局在算法层和应用层，数据层建设远远不足，并且针对数字人相关产业，底层数据库的数量、质量和开源程度还明显不足。尤其是国内现有的手语语料数据库数量少，且多以图像、视频等二维平面为主，无法满足AI（人工智能）训练的需求。

　　同时，因手语语序与中文语序差异大，方言分化更加复杂，且需要通过表情、口型、动作等方式来传达信息。除了传统的二维平面图像、视频采集，三维肢体运动、表情信息数据采集及结构化参数表达外，手语语料数据库建设对三维运动信息捕捉也十分重要。

　　凌云光手语数字人产品相关负责人介绍，在建设高质量手语语料库的同时，他们充分调研了2022北京冬奥专用手语术语，并联合北京市残联、聋人协会等相关组织机构，进行数据标注，建设手语语义映射关系，不仅完善了国内手语数据库的建设，也为手语推广和AI研究留下了宝贵的数据资产。

　　该负责人举例说，基于“悟道2.0”超大规模人工智能模型的技术支撑，手语数字脑用计算机模仿听障人士的大脑，将看到的中文文本信息转换成手语词汇序列，包括中文语义蒸馏模型和AI手语分词快编算法的研究。中文语义蒸馏模型用于从输入的文稿或文本中提取出关键的语义信息，将中文文本语义提炼和精简，形成精准匹配适合手语表达的文本；AI手语分词快编算法则用于将蒸馏得到的中文文本，根据冬奥手语语料库划分成相应的手语词汇序列，供数字人做表达输入。

　　该负责人还提到，数字人是冬奥手语播报的载体和展现形式，通过高精度写实数字人全流程制作方案，可实现一键数字建模，高度还原真人发肤，重新毛孔等细节，更加真实亲切。同时，通过跨模态拟人生成算法，还可以将手语词汇序列，生成相应的动作信息，驱动数字人模型做出相应的动作、手势和表情。（姚坤森）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）