【大河财立方 记者 程帅星 北京报道】4月21日，国务院新闻办公室举行2026年“新征程上的奋斗者”中外记者见面会，首场邀请了5位科技领域代表。大河财立方记者现场看到，他们深耕于月球探测、高速列车、数据集建设、氢能燃料电池、草地生态等不同行业，却指向一个共同的主题——“弘扬科学家精神 聚力科技自立自强”。
从星空到草场，首场聚焦五位科技先锋
这是国新办今年举办的首场“新征程上的奋斗者”见面会。5位代表，也是5位科技先锋，其工作场景和领域涵盖了从星空到草场、从基础研究到重大工程。
梁建英是中国中车集团首席科学家，她亲历并引领了中国高铁从无到有、从追赶到领跑的历程。她主持研制的CRH380A高速动车组跑出时速486.1公里的世界铁路运营试验最高速。她带领团队让“复兴号”成为全球商业运营最快的高速列车，更成功研发了时速600公里的高速磁浮系统。
王琼是国家航天局探月与航天工程中心的研究员，担任嫦娥六号任务副总设计师。他是中国探月工程“绕、落、回”全过程的参与者。他深度参与了从嫦娥一号到嫦娥六号的历次任务，在确保嫦娥五号首次采样成功返回中发挥了作用，并主导建立了月球样品评审发放体系。嫦娥六号实现人类首次月背采样返回，也有他的重要贡献。
周园春是中国科学院计算机网络信息中心副主任。他致力于让科学数据“活”起来。他牵头建设的“科学数据银行”，是获国际主流平台认可的中国通用型科学数据仓储，汇聚了全球海量科研数据集。他还构建了全球首个亿级细胞规模的单细胞转录组AI就绪数据集，为生命科学研究提供了宝贵资源。
徐梁飞是清华大学车辆与运载学院的副教授，他长期从事氢能与燃料电池研究，其团队在关键部件制备、系统健康管理等方面取得突破。他们的技术支撑了北京冬奥会的大规模燃料电池车辆示范，研究成果为大功率燃料电池在商用车、热电联供、固定发电等场景的推广提供了关键支撑。
辛晓平是中国农业科学院的研究员，也是内蒙古呼伦贝尔草原生态系统国家野外科学观测研究站的站长。30年里，她扎根草原，用科技守护绿色。她将卫星遥感、无人机与地面监测相结合，构建智慧牧场技术体系，指导牧民科学放牧，努力协调生态保护与牧民增收，让科研成果真正惠及草原。
谈科学家精神：热爱，尽责，不内耗
配资网站参与首场见面会的这5位“新征程上的奋斗者”，都在各自领域深耕多年。如何坐得“冷板凳”，在长期工作中不内耗？他们回答了记者关于“科学家精神”的提问，并结合自身经验，寄语青年人。
对未知的好奇与纯粹的热爱，是重要的内在驱动力。辛晓平被大自然的神秘深深吸引。她举例说：“我在呼伦贝尔那么多年，觉得对呼伦贝尔草原了如指掌，结果2014年在我们的样地里面忽然出现了两个物种，寿草和肋柱花，之前十几年从来没见过，闪亮登场了一下，之后十几年又再没有见过，是不是很神奇？大自然这种挖不尽的未知就让你欲罢不能。”
梁建英则坦言，从小就生长在铁道边，父亲是一名铁路工人，对火车特殊的感情，支撑她走过了三十多年漫长而艰辛的科研路。
面对难关，他们展现出“死磕到底”的劲头。梁建英的团队为攻克高速磁浮的悬浮难题，曾封闭试验13个月，做了超过4000次试验。徐梁飞初出茅庐时，为完成奥运燃料电池客车的控制算法，在闷热实验室里将程序改到第11版才成功，那一刻的成就感至今难忘。周园春则说，做科学数据工作，既要有将数据质量做到极致的“静心”，也要有用新技术提升效率的“开拓”。
他们深知，现代科研离不开跨界协同。梁建英说，中国高铁是上万名科技工作者组成的“联合舰队”的成果。王琼分享，探月工程中一个“月球移动实验室”的创意，正是科学家与工程师头脑风暴、协同实现的。徐梁飞强调，他的起步离不开产学研团队的鼎力支持。周园春鼓励青年要当“架桥人”，在学科交叉处寻找创新。
从能源革命到深空探测，前沿科技发展仍在路上
面向未来，代表们分享了各自领域的蓝图和前景，展现了科技发展的无限可能。
在深空探测领域，王琼透露了后续的规划和构想：今年，天问二号将抵达并采样一颗近地小行星。2028年前后，天问三号将分两次发射，并计划在2030年后携带火星样品返回，届时将有望解答火星生命痕迹的谜题。2030年前后，天问四号将启动对木星及其卫星进行探测，揭示这颗太阳系内最大行星的奥秘。在月球探测领域，嫦娥七号探测器已经运抵文昌航天发射场，计划于今年下半年择机发射。
在能源领域，徐梁飞描绘了氢能的广阔前景。“未来要建设低碳甚至零碳社会，氢能会在未来发挥重要的作用。”比如，在交通领域，燃料电池汽车是新能源汽车的重要补充，尤其适合长途、重载。在工业领域，泛氢燃料的广泛使用可以大幅降低碳排放。在能源行业，氢能是长时储能非常好的载体，氢能燃料电池技术未来可以做发电或者供热装置，给车辆、建筑、园区、数据中心供能。
在科研范式层面，周园春阐述了科学数据与人工智能的“双向奔赴”。高质量的科学数据，既能作为“稳定器”，为大模型提供符合自然规律的原则性知识，降低大模型“胡说乱编”，支撑构建一个可靠的AI基石；也能作为“加速器”，支持大模型对未来进行预测，缩短研发周期，加速研发效率。
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