量子计算是基于量子力学的全新计算模式，具有原理上远超经典计算的强大并行计算能力，为人工智能、密码分析、气象预报、资源勘探、药物设计等所需的大规模计算难题提供了解决方案，并可揭示量子相变、高温超导、量子霍尔效应等复杂物理机制。

与传统计算机使用0或者1的比特来存储信息不同，量子计算以量子比特作为信息编码和存储的基本单元。基于量子力学的叠加原理，一个量子比特可以同时处于0和1两种状态的相干叠加，即可以用于表示0和1两个数。推而广之，n个量子比特便可表示2n个数的叠加，使得一次量子操作原理上可以同时实现对2n个叠加的数进行并行运算，这相当于经典计算机进行2n次操作。因此，量子计算提供了一种从根本上实现并行计算的思路，具备极大超越经典计算机运算能力的潜力。

类似于经典计算机，量子计算机也可以沿用图灵机的框架，通过对量子比特进行可编程的逻辑操作，执行通用的量子运算，从而实现计算能力的大幅提升，甚至是指数级的加速。一个典型的例子是1994年提出的快速质因数分解量子算法(Shor算法)。质因数分解的计算复杂度是广泛使用的RSA公钥密码系统安全性的基础。例如，如果用每秒运算万亿次的经典计算机来分解一个300位的大数，需要10万年以上;而如果利用同样运算速率、执行Shor算法的量子计算机，则只需要1秒。因此，量子计算机一旦研制成功，将对经典信息安全体系带来巨大影响。

量子计算的发展阶段

量子计算机的计算能力随量子比特数目呈指数增长，因此量子计算研究的核心任务是多量子比特的相干操纵。根据相干操纵量子比特的规模，国际学术界公认量子计算有如下发展阶段：

第一个阶段是实现“量子计算优越性”，即量子计算机对特定问题的计算能力超越经典超级计算机，达到这一目标需要约50个量子比特的相干操纵。美国谷歌公司在2019年率先实现超导线路体系的“量子计算优越性”。我国则分别于2020年在光量子体系、2021年在超导线路体系实现了“量子计算优越性”。目前，我国是世界上唯一在两种物理体系达到这一里程碑的国家。

第二个阶段是实现专用量子模拟机，即相干操纵数百个量子比特，应用于组合优化、量子化学、机器学习等特定问题，指导材料设计、药物开发等。达到该阶段需要5至10年，是当前的主要研究任务。

第三个阶段是实现可编程通用量子计算机，即相干操纵至少数百万个量子比特，能在经典密码破解、大数据搜索、人工智能等方面发挥巨大作用。由于量子比特容易受到环境噪声的影响而出错，对于规模化的量子比特系统，通过量子纠错来保证整个系统的正确运行是必然要求，也是一段时期内面临的主要挑战。由于技术上的难度，何时实现通用量子计算机尚不明确，国际学术界一般认为还需要15年甚至更长时间。

目前，国际上正在对各种有望实现可扩展量子计算的物理体系开展系统性研究。我国已完成了所有重要量子计算体系的研究布局，成为包括欧盟、美国在内的三个具有完整布局的国家(地区)之一。

超导量子计算实现赶超

目前，美国谷歌公司、IBM公司以及中国科学技术大学是全球超导量子计算研究的前三强。2019年10月，在持续重金投入量子计算10余年后，谷歌正式宣布实验证明了“量子计算优越性”。他们构建了一个包含53个超导量子比特的量子处理器，命名为“Sycamore(悬铃木)”。在随机线路取样这一特定任务上，“悬铃木”展现出远超超级计算机的计算能力。

2021年5月，中国科学技术大学构建了当时国际上量子比特数目最多的62比特超导量子计算原型机“祖冲之号”，并实现了可编程的二维量子行走。在此基础上，进一步实现了66比特的“祖冲之二号”。“祖冲之二号”具备执行任意量子算法的编程能力，实现了量子随机线路取样的快速求解。根据目前已公开的最优化经典算法，“祖冲之二号”对量子随机线路取样问题的处理速度比目前最快的超级计算机快1000万倍，计算复杂度较谷歌“悬铃木”提高了100万倍。

其他体系的量子计算研究

离子、硅基量子点等物理体系同样具有多比特扩展和容错性的潜力，也是目前国际量子计算研究的热点方向。我国在离子体系的量子计算研究上起步较晚，目前整体上处于追赶状态，国内的优势研究单位包括清华大学、中国科学技术大学和国防科技大学等，在离子阱的制备、单离子相干保持时间、高精度量子逻辑门、多比特量子纠缠等量子计算的基本要素方面积累了大量关键技术。我国在硅基量子点的量子计算方向上与国际主要研究力量处于并跑水平。此外，由于拓扑量子计算在容错能力上的优越性，利用拓扑体系实现通用量子计算是国际上面向长远的重要研究目标。目前国内外均在为实现单个拓扑量子比特这一“0到1”的突破而努力。

量子计算的未来发展

在实现了“量子计算优越性”的阶段目标后，未来量子计算的发展将集中在两个方面：一是继续提升量子计算性能。为了实现容错量子计算，首要考虑的就是如何高精度地扩展量子计算系统规模。在实现量子比特扩展的时候，比特的数量和质量都极其重要，需要实验的每个环节(量子态的制备、操控和测量)都要保持高精度、低噪声，并且随着量子比特数目的增加，噪声和串扰等因素带来的错误也随之增加，这对量子体系的设计、加工和调控带来了巨大的挑战，仍需大量科学和工程的协同努力。二是探索量子计算应用。预计未来5年，量子计算有望突破上千比特，虽然暂时还无法实现容错的通用量子计算，但科学家们希望探索在带噪声的量子计算(NISQ)阶段，将量子计算应用于机器学习、量子化学等领域，形成近期应用。

生命科学专业学什么?

生命科学是一门研究生命现象的科学，既研究各种生命活动的现象和本质，又研究生物与生物之间、生物与环境之间的相互关系，以及生命科学原理和技术在人类经济社会活动中的应用。生命科学的研究领域十分广泛，从微观到宏观的不同水平上对生命科学的内在规律进行精细的研究，是多学科相互渗透的一门科学。

生命科学专业学习的核心课程主要包括：

动物学、植物学、微生物学、生物化学、细胞生物学、遗传学、分子生物学、生态学、植物生理学、人体及动物生理学等。此外，还有无机及分析化学、有机化学、大学数学、大学物理学、生物统计学、发育生物学、生物技术概论、神经生物学等一些必修或主干课程。]

除了这些核心课程，学生还需要进行各类实验，如普通生物学实验、生物化学实验、分子生物学实验、细胞生物学实验、微生物学实验、遗传学实验等，以加强理论知识的实践应用。另外，根据各校的教学设置，还可能会开设一些选修课程，如动物生理学及实验、生物物理学、生物物理实验技术、发育生物学、免疫学、神经生物学、生物信息学、药物药理学导论、生物统计学基础、重大疾病的分子机制等。

哪些学科属于生命科学？大学里的Life Science在学什么

生命科学 (Life Science)

生命科学是一门综合性的学科，研究生物体的组成、结构、功能和相互关系。生命科学涵盖了多个子学科，包括细胞生物学、分子生物学、遗传学、生理学、生态学、进化生物学等。今天我们来了解Biochemistry, Human Biology以及Environmental and Toxicology这三个学科。

1生物化学 (Biochemistry)

生物化学是研究生物体内化学物质及其相互作用的科学领域。它涉及研究生物分子的结构、功能和相互关系，以及生物化学过程在细胞和生物体中的调节和调控。

生物化学专业通常包括以下方面的研究

1生物分子结构：生物化学专业研究生物体内的蛋白质、核酸、碳水化合物和脂类等生物分子的结构。这包括研究它们的化学组成、分子结构和三维构象。

2代谢途径：生物化学专业研究生物体内的代谢途径，即生物分子的合成、降解和转化过程。这包括研究碳水化合物、脂类和蛋白质代谢途径，并了解它们在能量产生和物质转化中的作用。

3分子生物学：生物化学专业与分子生物学有很强的联系，因为它们共同研究生物分子的结构和功能。生物化学专业通常也包括研究DNA、RNA和蛋白质的合成、复制、转录和翻译等分子生物学过程。

毕业生可以在各种领域从事研究、教学、医学、制药、生物技术等工作。他们可以在实验室中进行研究，探索新的药物和治疗方法，也可以在医院或医药公司中从事临床试验和药物开发等工作。此外，生物化学专业也为继续攻读研究生提供了基础。

2人类生物学 (Human Biology)

人类生物学专业是研究人类生物体及其生物学特征、结构、功能和相互关系的学科领域。它涉及人类生理学、解剖学、遗传学、分子生物学和行为科学等多个学科的综合应用。

人类生物学专业通常包括以下方面的研究

1人体结构与功能：人类生物学专业研究人类生物体的结构和功能，包括器官系统、细胞组织、器官和器官系统的结构、功能和相互关系。这包括人类的解剖学、生理学、神经科学等领域。

2遗传学与人类基因组：人类生物学专业研究遗传学和人类基因组，了解遗传物质如何传递给下一代，并研究基因与健康、疾病和人类特征之间的关系。这包括研究基因变异、人类遗传疾病和遗传性特征等。

3人类行为与心理学：人类生物学专业还包括研究人类行为和心理学的方面，探索人类在认知、情感、社会互动等方面的生物学基础。这包括神经心理学、行为遗传学和行为生态学等。

毕业生可以在医学、生命科学研究、生物技术、公共卫生、医药制药等领域从事研究、教学和应用工作。他们可以在医院、研究机构、大学和医药公司等地开展工作，为理解人类健康和疾病的基础、开发新的治疗方法以及促进人类福祉做出贡献。

3环境与毒理学

(Environmental and Toxicology)

环境与毒理学专业是研究环境污染物对生物体和生态系统的影响以及毒性效应的学科领域。它结合了环境科学和毒理学的知识，旨在理解和评估环境污染对生物体和生态系统的健康和生存的影响。

环境与毒理学专业通常包括以下方面的研究

1环境污染与监测：研究环境中的污染物来源、类型和分布，包括空气、水体、土壤和生物体中的污染物。学生们将学习使用各种监测技术和方法，以确定环境中的污染物浓度和暴露水平。

2毒性评估与风险管理：研究污染物对人类、动物和植物的毒性效应。学生们将学习评估和量化污染物对生物体的毒性，以及评估环境污染对人类健康和生态系统的潜在风险。他们还将研究和开发风险管理策略，以减少或消除环境中的毒性风险。

3生态毒理学：研究污染物对生态系统的影响，包括对物种多样性、生态功能和生态平衡的影响。学生们将研究污染物在生物体内的富集、转化和迁移过程，以及它们对生物群落和生态系统结构与功能的影响。

就业领域：

毕业生可以在环境保护机构、政府部门、研究机构、环境咨询公司等领域从事环境监测、风险评估、环境管理和政策制定等工作，也可以在工业公司、医药制药公司、环境健康与安全部门等地从事环境和毒理学相关的职业。这个专业的目标是通过研究和应用知识，保护和改善环境质量，促进人类和生态系统的健康和可持续发展。

（二）人工智能相关专业有哪些

01计算机科学与技术1.计算机科学与技术 人工智能离不开计算机的支持,人工智能本身也算是计算机学科的一个分支。计算机是一个比较传统的专业,发展方向可以有硬件类、软件类、网络管理类等,可以说计算机科学与技术是工科之母,涉及面非常广。02智能科学与技术智能科学与技术 智能科学与技术本身也属于计算机类,开设时间较早,很多学校都有了较为成熟的教育体系,研究方向也是人工智能方向。03自动化专业自动化专业自动化专业是以数学与自动控制理论为主要理论基础,以电子技术、计算机信息技术、传感器与检测技术等为主要技术手段,利用各种自动化装置分析与设计各类控制系统,为人类生产生活服务的一门专业。04机器人工程机器人工程 机器人是一种用最快速和最大精度自动执行一个或多个复杂任务的工具,需要软件、硬件协同发展。机器人工程与人工智能都是用信息技术去模拟人类,只不过机器人工程更侧重硬件方向。05模式识别与智能系统专业模式识别与智能系统专业 模式识别是一个新兴的交叉学科,是自动控制、模式识别、人工智能、模糊逻辑、仿生学和计算机科学与技术等多个学科融合的产物。该专业是一门理论与实际紧密结合,具有广泛应用价值的学科。可以说该专业对于人工智能是起到至关重要的作用的。

人工智能感兴趣，以下是一些相关的专业可以考虑报考：

1. 人工智能：一些大学提供专门的人工智能专业，涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等人工智能领域的基础知识和技术。

2. 计算机科学与技术：这是一个广泛的专业，但在课程中可以选择人工智能相关的选修课程，例如机器学习、数据挖掘、人工智能算法等。

3. 电子工程与自动化：该专业涉及到人工智能中的感知、控制和决策等方面，学生可以学习到相关的电子技术、信号处理和自动化控制等知识。

4. 数学与统计学：数学和统计学在人工智能中扮演重要角色，学习这些专业可以提供数学建模、概率与统计分析等技能，为人工智能领域的算法和模型提供基础。

5. 软件工程：软件工程专业可以提供软件开发和编程的基础，这在实现人工智能算法和构建智能系统是非常重要。

6. 数据科学与大数据分析：这个专业涉及到数据处理、数据分析、机器学习和数据挖掘等技术，为人工智能应用和算法提供了必要的数据基础。

7. 信息工程：信息工程专业提供了计算机科学、通信技术和信号处理等方面的知识，这些在人工智能系统和通信领域中都有应用。

8. 人机交互：这个专业关注人与计算机系统之间的交互，学生可以学习到设计智能用户界面和人机交互技术的知识，与人工智能的应用密切相关。

此外，还有其他专业如语言学、认知科学、心理学等与人工智能相关的领域也可以作为辅助专业或选修课程。最好根据自己的兴趣和职业目标，选择最适合自己的专业来学习人工智能。记得在报考前详细了解每个大学提供的专业和课程设置，以确保它们与你对人工智能的学习目标相匹配。

中小学人工智能课程学什么？

2017年国务院颁发了《新一代人工智能发展规划》。《规划》明确指出：应①逐步开展全民智能教育项目，②在中小学阶段设置人工智能相关课程、逐步推广编程教育、③建设人工智能学科，培养复合型人才，④形成我国人工智能人才高地。

经过15年的发展，目前AI学科建设已经取得一定基础，并呈现出大干快上之势，而中小学阶段的AI相关课程基本上是空白状态。

中小学AI课程可否从本科课程中筛选、提炼或简化？不妨先来看看本科AI专业的教育内容：

包括AI知识体系和智能科学与技术应用领域两部分。AI专业教育知识体系由八个知识领域、知识单元和知识点三个层次组成：

本科AI专业的教育内容：知识体系

AI应用领域包括：面向机器人的智能系统、面向网络的智能系统、面向数据的智能分析和面向行业的智能系统等知识单元。各个知识单元有详尽的知识点。

本科AI专业的教育内容：应用领域

显然，所有这些知识内容都远远超出中小学生(即使是高中生)的认知能力。在科技发展日新月异的时代，需要从小培养学生对人工智能的正确认知，帮助青少年了解技术、消除畏惧，做人工智能的主导，树立正确的人工智能伦理观非常重要。因此，中小学AI课程应定位为是一门以培养AI时代学生思维方式、创新意识、综合能力和科技人文素养为宗旨的综合素质教育课程。

中小学AI课程学什么？

要解决中小学AI课程学什么的问题，需要AI专家和教育专家密切合作，编制一部《中小学AI课程教学指南》， 通过《指南》使广大中小学教师在AI教学工作中有章可循，得到及时有效的帮助和专业指导，推动中小学AI课程的科学化、规范化，从而整体提高教学质量。《指南》的内容应包括：AI课程的价值理念、教学目标、教学内容，以及教学方法、评价体系、教材开发、师资培养等各个实施方面，并对各学段学习的达成目标给出建议。

作者通过深入梳理适合中小学AI的主要教学内容，在这里抛砖引玉，给出一些粗浅的建议。中小学的AI教学内容可分为10个模块：

模块一、人工智能概述(AI定义和来龙去脉的历史故事)

模块二、工具的进化——从机械化到智能化

模块三、机器如何感知？(扫地机器人为啥能避障)

模块四、机器如何识别？

模块五、什么是人工神经网络？

模块六、机器如何处理知识(推理、决策、知识图谱等)？

模块七、了解机器学习的基本概念

模块八、见识机器学习的常用算法

模块九、好玩的群体智能(结合生物课中学的知识了解蜂群算法、蚁群算法、鱼群算法等优化算法)

模块十、了解和体验遗传算法

还可以增加一些选修模块，如人工智能的主要技术流派：基于功能模拟(知识工程、专家系统)的符号主义流派、基于结构模拟(人工神经网络、深度学习)的连接主要流派、基于行为模拟的感知-行动系统。

这些大学专业被教育部“点名”：人工智能+X

“新工科”的概念在高校里热了起来！教育部日前要求推进“新工科”建设，认定612个项目为首批“新工科”研究与实践项目。什么是“新工科”？包含哪些热门专业？

据人民日报报道，日前，教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》（简称《计划》），要求推进“新工科”建设。

重视人工智能与计算机、控制、数学、统计学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式。

到2020年建设100个“人工智能+X”复合特色专业、建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。

“新工科”是什么？

近日，教育部办公厅印发《关于公布首批“新工科”研究与实践项目的通知》（简称《通知》），认定612个项目为首批“新工科”研究与实践项目。《通知》称，“新工科”建设是主动应对新一轮科技革命与产业变革的战略行动，以新技术、新产业、新业态和新模式为特征的新经济呼唤“新工科”，国家一系列重大战略深入实施呼唤“新工科”，产业转型升级和新旧动能转换呼唤“新工科”，提升国家硬实力和国际竞争力呼唤“新工科”。《通知》指出，要把握好“新工科”建设的内涵，统筹考虑“新的工科专业、工科的新要求”，加快培养新兴领域工程科技人才，改造升级传统工科专业，主动布局未来战略必争领域人才培养。创新大学组织形式，促进“理工”“工工”结合、“工医”“工农”“工文”交叉。

工科优势高校要对工程科技创新和产业创新发挥主体作用；综合性高校要对催生新技术和孕育新产业发挥引领作用；地方高校要对区域经济发展和产业转型升级发挥支撑作用。

鼓励部属高校统筹使用中央高校教育教学改革专项经费；鼓励“双一流”建设高校将“新工科”研究与实践项目纳入“双一流”建设总体方案。

回顾：新工科建设的“三部曲”2017年2月，教育部发布《教育部高等教育司关于开展新工科研究与实践的通知》。一场关于“新工科”的讨论在全国高校展开，“新工科”成为热点话题。据新华网报道，复旦共识、天大行动和北京指南，构成了新工科建设的“三部曲”：

2017年2月18日，教育部在复旦大学召开了高等工程教育发展战略研讨会，达成共识：我国高校要加快建设和发展新工科。一方面主动设置和发展一批新兴工科专业，另一方面推动现有工科专业的改革创新。2017年4月8日，教育部在天津大学召开新工科建设研讨会。2017年6月9日，教育部在北京召开新工科研究与实践专家组成立暨第一次工作会议，全面启动、系统部署新工科建设。

“新工科”包含哪些专业

近日公布的首批“新工科”研究与实践项目名单，包括了202个“新工科”综合改革类项目和410个“新工科”专业改革类项目。其中，“新工科”专业改革类涵盖了19个项目群。

来看部分“新工科”专业速览：

数据科学与大数据技术

本科专业中和大数据相对应的是“数据科学与大数据技术”专业，它是2015年教育部公布的新增专业。数据科学与大数据技术是一门实践性很强的新兴交叉复合型学科，数学、统计学、计算机三大块课程必须有。各高校在这几门背景学科的基础上，交叉融合其他的专业知识技能。目前，大数据主要有三大就业方向：大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类。具体岗位如：大数据分析师、大数据工程师等。大数据分析师是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，强调的是数据的应用，侧重于统计层面内容。比如做产品经理，可以通过数据建立金融模型，来推出一些理财产品。而大数据工程师则侧重于技术，主要是围绕大数据平台系统级的研发，偏开发层面。

机器人工程

智能机器人是集新材料、新工艺、新能源、全球定位导航、移动互联网、云计算、大数据、自动化等多种学科和技术的产物。按照工信部的发展规划，到2020年，工业机器人装机量将达到100万台，大概需要20万工业机器人应用相关从业人员。这就意味着，未来平均每年需要培养3万名以上的工业机器人应用人才。

物联网工程

物联网工程专业开设基础课程和专业核心课程两大类，学生主要学习研究信息流、物质流和能量流彼此作用、相互转换的方法和技术，有着很强的工程实践特点。学生需要学习包括计算机系列课程、信息与通信工程、模拟电子技术、物联网技术及应用、物联网安全技术等几十门课程，同时还要打牢坚实的数学和物理基础。另外，优秀的外语能力也是必备条件，因为目前物联网的研发、应用主要集中在欧美等国家，学生需要阅读外文资料和应对国际交流。因为物联网是个交叉学科，涉及通信技术、传感技术、网络技术以及RFID技术、嵌入式系统技术等多项知识，但想在本科阶段深入学习这些知识的难度很大，而且部分物联网研究院从事核心技术工作的职位都要求硕士学历，因此本科毕业生可从与物联网有关的知识着手，找准专业方向、夯实基础，同时增强实践与应用能力。

智能科学与技术

智能科学与技术本科专业是一门融合了电气、计算机、传感、通讯、控制等众多学科领域，多学科相互合作、相互研究的跨学科专业。它涉及机器人技术、微电子机械系统、以新一代网络计算为基础的智能系统，及与国民经济、工业生产及日常生活密切相关的各类智能技术与系统等。该专业主要面向的就业领域包括电子信息、自动控制、计算机、智能科学与技术等，毕业生主要从事产品开发、系统测试、技术支持与咨询、产品销售等工作，以及各类学校及科研院所从事相应的教学、科研等工作。

智能电网信息工程

智能电网信息工程涉及到的学科领域和类别较宽广，涵盖电气工程、能源技术、信息技术、控制技术、计算机等领域。智能电网信息工程专业主要包括电网和信息工程两部分，电网传输的是能量，属于强电；无线电、电子、通信、网络传输的是信号，是以弱电为主。所以专业课包括“强电”和“弱电”两部分。随着社会经济飞速发展，各行业对电力的依赖消耗明显增强，对供电可靠性及电能质量的要求日益提高。为此，世界各国不约而同将目光聚焦在电网建设上，希望把本国电网建设成具有高效、清洁、安全、可靠和互动特征的智能电网。智能电网已成为世界电网发展的共同趋势。电力行业发展的同时也给相关专业发展带来了前所未有的机遇。

光电信息科学与工程

光电信息科学与工程是由光学、光电子、微电子、通信、计算机等多学科交叉结合的专业，涉及光信息辐射、传输、探测以及光电信息的转换。2012年教育部调整专业名称，将光信息科学与技术、光电子技术科学、信息显示与光电技术、光电信息工程、光电子材料与器件等五个专业合并为“光电信息科学与工程”。该专业毕业生就业主要是在科研单位、高等院校，从事光电信息工程与技术、光电信号检测、光电子技术、光通讯技术、光电测量与控制、精密工程、信息电子技术、激光技术等领域的研究、设计、应用和管理等工作。