中国科学院院士白春礼在全国人大常委会内部发表了题为“世界科技前沿发展态势”的演讲，其中特别聚焦于智能计算机科技领域的技术开发现状与未来趋势。白春礼院士作为我国科技界的领军人物，其深入浅出的剖析为与会者勾勒出一幅智能计算机科技发展的全球图景。

白春礼院士首先指出，当前智能计算机科技正处于一个前所未有的爆发期。以人工智能（AI）为核心，融合大数据、云计算、量子计算等前沿技术的智能计算体系，正深刻重塑全球科技竞争格局。他提到，美国、中国、欧盟等主要经济体均将智能计算列为国家战略重点，投入巨资推动基础研究与应用开发。

在技术开发层面，白春礼院士重点分析了三大趋势：

其一，算力基础设施的革新。传统冯·诺依曼架构已逐渐难以满足AI对海量数据并行处理的需求，因此，类脑计算、存算一体、光计算等新型计算架构成为研发热点。例如，神经形态芯片试图模拟人脑的神经网络结构，在能效比上展现出巨大潜力；而量子计算虽仍处早期，但其在解决特定复杂问题上的理论优势，吸引着全球顶尖实验室竞相攻关。

其二，算法与模型的跨越式发展。以大语言模型（如GPT系列）、多模态大模型为代表的生成式AI，标志着AI从“感知理解”迈向“内容创造”的新阶段。白春礼强调，这些模型的成功不仅依赖于海量数据和强大算力，更离不开算法层面的突破，如Transformer架构的出现。如何让模型更高效、更可信、更节能，即追求模型的“轻量化”与“可解释性”，是当前技术开发的关键挑战。

其三，软硬件协同与生态构建。智能计算机科技已不再是单一的硬件或软件竞赛，而是涵盖芯片、框架、算法、应用乃至标准在内的全栈式生态竞争。白春礼以英伟达的CUDA生态为例，说明了构建软硬件深度融合平台的重要性。他呼吁，我国需在自主可控的底层框架（如深度学习框架）和芯片指令集生态建设上加大投入，避免在关键环节受制于人。

白春礼院士还特别提到了智能计算与其他领域的交叉融合。在生命科学领域，AI用于蛋白质结构预测（如AlphaFold）已取得革命性进展；在材料科学中，AI助力高效筛选和设计新材料；在能源、气候模拟等重大科学工程中，智能计算正成为不可或缺的科研工具。这种“AI for Science”（科学智能）的新范式，将极大加速科学发现进程。

面对机遇与挑战，白春礼院士在演讲最后提出了几点思考：一是必须持之以恒加强基础研究，尤其是在数学、计算理论等底层领域；二是要鼓励跨学科、跨机构的协同创新，打破壁垒，形成攻关合力；三是要注重人才培养，特别是兼具计算机科学与其他领域知识的复合型人才；四是在技术开发中需同步考量伦理、安全与治理问题，确保科技向善。

白春礼院士的演讲系统梳理了智能计算机科技领域的技术开发现状，既展现了我国在该领域部分方向上的并跑乃至领跑地位，也清醒指出了在基础软件、高端芯片等核心环节存在的短板。他的分析为政策制定者与科技工作者提供了宝贵的全局视角，强调唯有把握趋势、夯实基础、开放合作，方能在全球智能计算的浪潮中占据主动，为高质量发展注入强劲的科技动能。