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    2021-09-14 16:10:36 来源: 科技日报 作者: 洪恒飞 柯溢能 李灵 江耘

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    《重大领域交叉前沿方向2021》样本。浙江大学宣传部供图

    科技日报讯(洪恒飞 柯溢能 李灵 记者 江耘)记者从浙江大学获悉,由该校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》于9月13日正式发布。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。   

    浙大相关负责人介绍,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。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。

    面向新药创制领域,该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?;谥悄芗扑愕闹悄芤┭?、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,该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。

    面向脑-意识-人工智能交叉领域,该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。

    责任编辑: 冷媚