深圳商报·读创客户端首席记者 袁静娴 根据诺贝尔奖官网🥳消息，2025年诺贝尔奖将自10月6日起陆续揭晓。其中，生理❤️学或医学奖将于北京时间10月6日公布，物理学奖于10月7日公🎉布，化学奖于10月8日揭晓。 作为全球最具影响力的科学🎉奖项，诺贝尔奖历来代表着自然科学的最高成就，既承载着人类探索🤯未知的荣光，也折射出前沿科研的风向。随着颁奖季临近，今年的获🙄奖人选再度引发热议：哪些突破性成果将赢得评审青睐？哪些科学家😊最接近这一至高荣誉？ 生理学或医学奖： 是否花落😁美籍华裔科学家陈志坚？ 从历史数据看，近20年诺贝尔生🎉理学或医学奖呈现明显趋势：整5年份（2005年、2010年、🚀2015年、2020年）均授予了临床医学领域的突破性成果。这🙄些获奖者大多曾获得拉斯克临床医学奖，使该奖项被视为诺奖的重要😜风向标。同时，诺奖评委会近年倾向于逐步过渡到表彰更近期的成果🙌。 整理近年来的重大医学突破以及被誉为“诺奖风向标”的🚀几个重要科学奖项，有分析认为，囊性纤维化的革命性疗法、mRN😴A疫苗技术的奠基性贡献、cGAS-STING信号通路构成了2😊025年最有力的竞争领域。 囊性纤维化是一种致命的遗传😴病，患者因CFTR蛋白功能缺陷，导致黏液积聚，严重影响肺部和🤔消化功能，过去多数患者活不过成年。美国科学家Michael 🤩J. Welsh阐明了CFTR蛋白的功能，为药物研发提供了靶😆点，Paul A. Negulescu和西班牙科学家Jesú😜s González则成功将基础发现转化为革命性药物。目前，⭐这一领域的研究者已经包揽了2025年拉斯克临床医学研究奖和2🙄025年加拿大盖尔德纳国际奖。 mRNA疫苗技术的奠基🤗性贡献被预测获奖的理由是，因发现核苷碱基修饰技术，从而开发出😆有效的mRNA疗法。这项基础科学的突破，在2020年新冠疫情😀期间发挥了决定性作用，使得mRNA疫苗得以在短时间内迅速问世😜。获奖热门人物是匈牙利裔生物化学家Katalin Karik😍ó与美国免疫学家Drew Weissman。 美籍华裔😅科学家陈志坚，也是本届诺贝尔生理学或医学奖的热门人选。我们的😘身体是如何第一时间发现病毒或细菌入侵？陈志坚发现了名为cGA😘S的酶，它是细胞内的一个关键“哨兵”，当病毒DNA出现在细胞😴质中时，cGAS会立即识别并结合，产生第二信使cGAMP，进😁而激活STING蛋白，最终拉起“警报”，启动干扰素等抗病毒免🚀疫反应。 陈志坚的贡献与2011年获奖的Toll样受体😘发现形成了完美互补，共同构成了先天免疫的完整感知图景。目前，🙌陈志坚几乎获得了所有诺奖"前兆奖项"，包括2019年生命科学😴突破奖、2024年拉斯克奖、2025年“引文桂冠奖”。 🤩 此外，备受看好的还有无创产前检测技术。中国香港的卢煜明教授😆因在母体血液中发现胎儿DNA，并开创无创产前检测技术而备受关😀注。这一技术已在全球广泛应用，使数百万孕妇避免了侵入性产前诊🤩断的风险。 物理学奖：量子计算与二维电子系统成焦点 😂 有分析认为，量子计算正处于技术迭代的关键期，若在 202😆5 年，有研究团队在构建更稳定、更强大的量子计算机方面取得决❤️定性进展，或是在量子信息的传输、存储与处理方面实现重大理论突🙌破，解决长期以来困扰学界的难题，那么该领域极有可能获得诺贝尔🤗物理学奖。 展开全文 近期，德国科学家David😀 P. DiVincenzo 和瑞士科学家Daniel Lo🤔ss凭借他们提出的量子点中电子自旋作为量子位的量子计算理论—😀—Loss-DiVincenzo 模型，获得了被誉为诺贝尔奖👏风向标的“引文桂冠奖”奖项。诺奖级研究“量子点”与诺奖级研究😂“量子信息科学”相融合，催生了本年度“引文桂冠奖”的荣誉之选🤩。因此，不少分析认为，这二位科学家是今年诺贝尔物理学奖的大热😀门。 被看好的研究领域还有强磁场中二维电子系统特性研究😢。有着诺奖“风向标”之称的沃尔夫奖，今年颁给的正是该领域的三🤗位科学家。印裔美国物理学家Jainendra Jain、以色💯列物理学家Moty Heiblum和美国物理学家James 😆Eisenstein 三位科学家的研究，深化了对分数量子霍尔🤗效应的理解，Jainendra Jain提出复合费米子的理论🎉模型，Moty Heiblum通过实验验证分数电荷的存在，J🌟ames Eisenstein则发现了二维电子系统的奇异相。😎 此外，还有分析认为，近年来，中国科研团队在超导领域取👏得重要进展，南方科技大学和复旦大学团队分别实现了新型超导材料😢突破。拓扑量子计算因具有容错性优势，成为凝聚态物理的应用热点😀，今年诺贝尔物理学奖有望授予凝聚态物理领域。 化学奖：🙄中国科学家入围热门 近日，被称为“诺贝尔奖风向标”的引😂文桂冠奖公布得奖情况，在化学领域奖项方面，中国科学院院士、单🎉原子催化专家张涛成为获得该奖项的首位中国内地科学家。 😉迄今，已有 83 名引文桂冠奖得主随后摘得诺贝尔奖，其中 1🤯3 位引文桂冠奖得主在当年即获得诺贝尔奖，包括首位华人得主钱🤩永健。此次，张涛在诺奖公布前夕获得引文桂冠奖，被视为诺贝尔化❤️学奖得主的有力竞争者。 新一代测序（NGS）技术也是预🔥测热门。剑桥大学的Shankar Balasubramani😅an教授和David Klenerman教授是开发新一代测序🤗技术的代表人物。他们的发明最终被应用在Solexa-Illu😅mina测序技术中，该技术通过大大提高效率和降低DNA测序成🙄本，彻底改变了该领域的研究。 此外，揭示自由基与抗氧化😊剂在人体疾病中的重要作用也是被预测的获奖热门领域之一。新加坡😴国立大学的Halliwell教授在自由基与抗氧化剂研究领域做😜出了开创性贡献。他与合作者于1976年提出了广为人知的Foy🤔er-Halliwell-Asada循环，揭示了植物如何通过😉抗坏血酸盐-谷胱甘肽循环来清除过氧化物，保护叶绿体免受损伤。😘Halliwell教授进一步将研究重心转向自由基与人类疾病的🌟关联，开创性的研究揭示了金属催化自由基反应在疾病中的作用。返😡回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多