查看原文
其他

重磅!浙江大学发布《重大领域交叉前沿方向2021》报告


以智能化为特征的第四次工业革命已经全面开启,会聚技术的不断涌现,正引领各领域创新突破性跃迁。学科交叉是这场变革的核心驱动力,主要表现为信息、生命、物质三大学科板块间的深度融合,最终将推动人类生产生活发生深刻变化。把握全球科技发展趋势,瞄准交叉前沿领域加快布局,对于抢抓创新竞争未来制高点具有重要意义。


9月13日,由浙江大学中国科教战略研究院牵头完成的科技战略报告《重大领域交叉前沿方向2021》正式发布。该报告瞄准当前全球科技创新热点话题,选取新药创制、未来计算、人工合成生物、AI+基因组编辑、脑-意识-人工智能等五大领域,凝练形成50项交叉前沿方向。同时,对各领域全球发展趋势、国家战略布局和未来发展规划进行了解读与分析,比较深度和客观地反映了总体发展态势。





《重大领域交叉前沿方向》科技战略研究项目,旨在以持续推出交叉前沿报告的方式,反映全球科研发展趋势,探索新的学术增长点,为国家、区域及机构创新布局提供参考。


面向新药创制领域,报告认为新药创制是生命科学领域的重要一环,但一直以来受到缺少创新理论指导、缺乏多学科交叉创新技术方法应用等问题的限制,同时原创药物靶点缺乏、化合物合成工艺复杂、成药性评价耗时耗力、药物药效差、毒性大等始终制约创新药物研发的成功率。基因编辑技术、肿瘤免疫疗法、大数据、人工智能等前沿新技术不断涌现,将显著提高药物治疗的有效性,进而改善生命体的质量,逐步实现人类生命延续。尤其基于智能计算的智能药学、基于创新材料的微纳药学、基于多组学整合的系统药学、基于细胞工程的细胞药学代表了新药创制和生物医药的重要发展方向。


面向未来计算领域,报告认为短期内基于硅基冯·诺依曼架构的现代计算技术(如高性能计算)仍然是构成未来计算的主体,面向不同应用需求的系统优化成为技术创新重点方向,器件及芯片、系统技术和应用技术等将同步发展。长期而言,因硅基集成电路的物理极限和冯·诺依曼架构的固有瓶颈,量子、神经形态计算(又称类脑计算)等非冯·诺依曼架构计算技术的突破和产业化将是未来计算的研究重点。



面向人工合成生物领域,报告认为人工合成生物研究的发展,推动生命科学研究开启以系统化、定量化和工程化为特征的“多学科会聚”研究新时代。人工合成生物领域研究主流从单一生物部件的设计,迅速拓展到对多种基本部件和模块进行整合,推动更加精准认知、改造甚至重新合成生命成为现实。研究目前主要依靠三大核心使能技术:基因编辑技术(CRISPR/Cas9技术)、DNA组装技术以及体内定向进化技术。


面向AI+基因组编辑领域,报告认为作为精准调控生命并提供延续生命革新性工具手段的基因组编辑技术,正推动生命健康向个性化、精准化、微创化、智能化发展。由于动植物基因组量级庞大、构成复杂,基因编辑技术在应用层面仍存在靶点的结合、识别和切割序列、切割位点编辑等不精准的问题,而利用人工智能开展计算机模型识别、判断与预测大数据,可帮助提升基因编辑活动的精准度和效率,让基因编辑具备更好配合人类应用目的的能力,在医疗健康、农业发展等领域具备更广泛的应用前景。



面向脑-意识-人工智能交叉领域,报告认为当前以大数据、深度学习和算力为基础的人工智能在语音识别、人脸识别等以模式识别为特点的技术应用上已较为成熟,但对于需要专家知识、逻辑推理或领域迁移的复杂性任务,人工智能系统的能力还远远不足。与此同时,基于统计的深度学习注重关联关系,缺少因果分析,使得人工智能系统的可解释性差,处理动态性和不确定性能力弱,难以与人类自然交互,在一些敏感应用中容易带来安全和伦理风险。未来,类脑智能、认知智能、混合-增强智将能成为重要发展方向。



相关负责人介绍,该报告在研究方法上采取了专家咨询和文献计量相结合的方法,以专家研判和集中讨论为主,文献计量分析为辅。文献计量方面,本项目依托数据分析团队,通过主题检索从Scopus数据库获得各研究方向的相关论文,并通过SciVal分析平台对论文发表趋势、研究主题、重点国家和机构等各项参数进行分析。专家咨询方面,研究报告汇聚了浙江大学校内外相关领域许多高水平专家的智慧,专家们深度参与了前期咨询、领域研究、专题讨论、意见征集、报告撰写等多个环节。专家意见与数据分析结果互为补充、不断迭代,较好地保障了分析结果的可靠性。


未来,浙江大学中国科教战略研究院将继续研判重大领域发展趋势,组织相关研究力量,从世界科技前沿、国家重大需求出发,持续发布年度《重大领域交叉前沿方向》报告,打造一流科技战略智库品牌。



五大领域的50项交叉前沿方向一览



来源:浙江大学

内容整理:柯溢能 | 李灵

长图制作:浙江大学融媒体中心学生记者团 俞盈盈

不用于商业行为,转载请联系后台

若有侵权,请后台留言,管理员即时删侵!

更多阅读

基于深度学习网络的运动想象BCI系统及其应用

类脑神经界面研究有新进展

训练AI来检测人类意图,扩大制造领域的人机协作

Science Robotics:仿生手臂的神经机器人感觉运动融合恢复自然行为

厦大等高校研究人员利用卷积神经网络学习脑电地形图表示进行分类

清华、北邮等高校研究人员实现具有 160 个目标的基于 SSVEP 的免校准 BCI 系统

Nature子刊 | 睡眠时型会影响人类大脑生理的认知功能

你的每一次在看,我都很在意!

您可能也对以下帖子感兴趣

文章有问题?点此查看未经处理的缓存