成为自科基金一级学科两年，人工智能项目的申请情况与趋势
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2018年，国家自然科学基金委首次设立了人工智能一级代码(F06),集中受理人工智能领域及相关交叉学科领域的基础理论、基本方法和关键技术研究项目。2020年，国家自然科学基金信息科学部对F06代码进行了梳理,原三级代码下沉为研究方向。同时,面向学科规划和交叉领域发展,F06增设了“复杂性科学与人工智能理论”“模式识别与数据挖掘”以及“交叉学科中的人工智能问题”三个新二级代码。
该学科申请基金情况到底如何？最近，来自国家自然科学基金信息科学部、江苏科技大学、西北工业大学等单位的学者团队总结分析了近年来人工智能学科申请/资助情况，并发表于《自动化学报》。文章显示，近三年来，F06面上项目、青年项目、地区项目和重点项目这四类项目的申请总量呈现逐年递增趋势，分别为2555项、2746项、3102项,较前一年同比增幅为7.48%、12.96%，反映出人工智能学科在信息领域内的重要度和持续的关注度,为信息科学的快速发展提供了良好的基础理论支撑。
近两年来，从面上和青年项目中依托单位的申请资助情况横向来看,以传统信息学科为优势学科的“985”“211”高校为主,如电子科技大学、西安电子科技大学、哈尔滨工业大学、国防科技大学等。同时,一些新的特征也呈现出来:例如广东工业大学和深圳大学在内的地方高校在项目申请和获资助上成绩斐然,主要得益于所在地区的经济表现以及在人工智能领域的强大产业需求和财政方面的大力投入。
表8和表9为人工智能地区项目依托单位的申请和资助情况,受制于地区基金所资助区域教育、科技资源的相对薄弱,依托单位的分布也表现出相当的集中性。
表10和表11为人工智能重点项目依托单位的申请和资助情况,受制于重点项目的体量和难度,排名前五的高校基本以老牌“985”高校为主,人工智能重点项目的资助趋向于一定的集中度。同时一些综合性“985”高校表现抢眼,例如北京大学、天津大学、清华大学等,这表明国内综合性一流大学也在逐步加强人工智能学科的建设,并在项目申请和资助上表现出较强的竞争力,这也说明人工智能领域项目的综合性和交叉性。
从总体上看，近两年,参与人工智能领域面上项目、青年项目、地区项目和重点项目等申报的依托单位均保持高位。横向对比两年申请的数据,绝大部分统计指标都在稳步增长,这也反映了依托单位(受资助层面),对人工智能学科的关注热度。横向对比两年的资助数据,基金委(资助层面)对于青年项目和地区项目的资助覆盖面在扩大,而面上项目,特别是重点项目的资助越来越趋于集中。
此外，从申请资助代码分布来看，纵向上,面上项目资助率较高的二级代码为F0601(人工智能基础)、F0604(机器感知与机器视觉)、F0605(模式识别与数据挖掘)和F0606(自然语言处理)；青年项目资助率较高的二级代码为F0601(人工智能基础)、F0603(机器学习)、F0604-F0609(机器感知与机器视觉、模式识别与数据挖掘、自然语言处理、知识表示与处理、智能系统与人工智能安全、认知与神经科学启发的人工智能);地区项目资助率较高的二级代码为F0601(人工智能基础)。
横向来看,2018−2020年度面上项目一直保持增长趋势的二级代码为F0608(智能系统与人工智能安全)；青年项目一直保持增长趋势的二级代码为F0605(模式识别与数据挖掘)以及F0606(自然语言处理)。资助率较高和保持稳定增长趋势的二级代码所对应人工智能研究方向的热度也较高。
研究强调，加大交叉融合研究项目的资助力度,一直都是基金委改革的重要方向之一。在人工智能学科方面，一个是人工智能与化学的交叉。2035年战略目标:智能的化学专家系统在化学与材料合成得到全面应用,实现化学材料逆向设计。发展新的人工智能算法,获得对化学图像的更深理解,发现新的化学规律和规则,构建出人工智能时代的化学语言,准确描述从化学结构的底层数据到应用性能指标之间的数学映射关系。
另一个是人工智能与生物学的交叉。2035年战略目标:基本建成可全面应用于生物学研究的人工智能技术体系。实现人工智能在结构生物学、细胞生物学、整合生理学与病理生理学、精准医疗和生物制药领域的全面应用,产生一系列重大技术突破和技术成果。利用人工智能深入探索生命本质问题,形成以人工智能生物学为研究技术内核的全新生物学研究范式。给出生命是什么的全新理论性描述,明确针对生命本质问题的研究方向,并能够清晰描述该方向研究能产生的理论和技术成果。
研究还根据国家十四五规划的整体布局,在国家自然科学基金资助框架下,就人工智能学科,提出了信息学科发展战略和科学部优先发展领域：
安全可信人工智能基础理论。其中包括:大型知识库、常识库和跨模态知识库自动构建、表示与推理方法；领域知识、常识知识以及跨模态知识等支持下的逻辑推理、因果推断和博弈对抗等方法；自主完成复杂操作任务的通用智能本体理论框架和软硬件协议；人机混合增强智能的基础理论和方法；自主学习和模型进化等能力的新型学习范式和方法；人工智能赋能的教育信息科学与技术的基础理论和方法。
类脑模型与类脑信息处理。其中包括：复杂、动态环境的智能视觉传感器及高性能机器视觉系统技术；视听感知等生物智能对应脑区神经网络的精细解析、模拟和建模；类脑智能的自然环境感知与精确描述、理解和自主决策能力；大脑视觉智能和CMOS芯片功能验证；大脑信息处理和认知机制；类脑计算开源体系；视听觉等典型生物智能的技术验证。
此外，针对国家“十四五”规划的统一部署,以及2021−2035年科学基金中长期发展规划的具体要求,国家自然科学基金委信息科学部设立了《工业信息物理系统基础理论与关键技术》和《可信人工智能理论、模型与系统》两个重点项目群。其中,后者下设5个具体的研究方向,拟资助5个重点项目,分别为:1)面向复杂性问题的可解释深度学习框架和模型(F0601/F0602);2)融合人类认知机制与介观尺度知识表征的新型机器学习理论与方法(F0603);3)融合领域知识、常识的跨模态多粒度不确定性推理模型与方法(F0601);4)环境自适应、双向可理解人机群体智能协同理论与方法(F0608);5)基于区块链技术的可信人工智能验证模型与测试平台(F0608)。
希望此文能对人工智能学科领域的研究者提供一些借鉴和参考。
【中国科学报】《人工智能赋能学科交叉融合创新发展张江宣言》发布
7月5日，同济大学主办的人工智能赋能学科交叉融合创新发展论坛在上海张江科学会堂开讲。论坛发布了《人工智能赋能学科交叉融合创新发展张江宣言》。
宣言指出，人工智能在深度赋能产业的同时，也为学科交叉融合创新发展带来了新机遇。与会各方对如何进一步加快人工智能赋能学科交叉融合达成以下共识：
一要把握趋势。推进教育、科技、人才“三位一体”融合发展，通过人工智能赋能，为传统学科发展带来新的视角和手段，创造学科交叉融合的新模式。强化在学科交叉前沿领域引发链式突破，加快学术思想交融和技术整合、助力系统思维和研究范式变革，产生重大的科学突破。
二要明确方向。坚持“四个面向”，以瞄准国际前沿、对接国家需求、服务产业场景作为人工智能赋能学科交叉融合的着力点，打破学科壁垒，实现“海纳百川”式的系统性融汇。通过人工智能赋能学科交叉，支撑社会各领域智能化转型和高新科技的创新发展，为中国式现代化注入持续活力与能量。
三要创新生态。围绕人工智能赋能，优化学科专业布局，调整学科专业结构，完善学科建设规划，改革学科专业建设模式。面向新时代产业需求，打破学科壁垒，创新机制，通过学科集群强化内涵建设，激发学科融合的乘法效应，拓展学科交叉的深度、广度，创新教育生态，培养具有人工智能思维的交叉复合型创新人才。
四要协同推进。打破校际、校企、校院之间的围墙，通过产教融合、科教融汇深化学科交叉的内涵。以人工智能赋能作为“催化剂”，汇聚多学科力量，共同聚焦产业真需求、挖掘前沿真难点，促进大学与社会、科研与服务、学科建设与产业需求之间的紧密协同。
宣言指出，交叉融合引领创新，人工智能赋能未来。参加论坛的各方代表将坚持上述共识，共同为人工智能赋能学科交叉融合绘制蓝图、设定目标、明确路径、协同行动，让人工智能在学科交叉创新发展中持续发挥“领头雁”作用，为服务“新一代人工智能”国家战略、构建智慧社会作出更大的贡献。
论坛由同济大学上海自主智能无人系统科学中心、上海张江（集团）有限公司承办，得到了上海市浦东新区人民政府的支持。
作者：李晨阳
链接：https://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/7/504214.shtm?bsh_bid=5962378173
同济大学主办人工智能赋能学科交叉融合创新发展论坛，发布《人工智能赋能学科交叉融合创新发展张江宣言》
今天，同济大学主办的人工智能赋能学科交叉融合创新发展论坛在上海张江科学会堂开讲。论坛得到了国家发展和改革委员会、教育部、国家自然科学基金委员会、上海市人民政府的指导。会上，发布了《人工智能赋能学科交叉融合创新发展张江宣言》。
同济大学党委书记方守恩、上海市教育委员会主任周亚明、国家发展和改革委员会社会发展司副司长孙志诚、教育部高等教育司副司长武世兴出席论坛并先后致辞，同济大学校长郑庆华主持论坛开幕式。潘云鹤院士、郑南宁院士、庄松林院士、高文院士、桂卫华院士、丁文华院士、吴光辉院士、吴志强院士、李杰院士、张宏科院士，上海市发展和改革委员会副主任陈石燕、浦东新区副区长吴强，天津大学副校长明东，同济大学党委副书记吴广明、副校长童小华，上海汽车集团股份有限公司人工智能实验室主任项党、上海航天电子有限公司董事兼总经理金蓬嘉，以及来自50余家高校、企业人工智能领域的专家学者和研发人员等出席论坛，围绕主题展开深入研讨交流。
方守恩向各位领导、院士和专家长期以来给予学校的关心、支持和帮助表示衷心的感谢。他表示，人工智能是涉及广泛领域的交叉学科，对其它学科的影响和重要性不容忽视。近年来，同济大学探索建立了融合多学科交叉优势、科教产教结合的新型人工智能人才培养体系，取得了积极进展。举办此次论坛，旨在深入探讨人工智能在学科交叉融合中的重要作用，推动学科创新发展，相信论坛能给高校进一步加强人工智能赋能传统学科更新发展提供很好的指导。
周亚明表示，人工智能事关产业变革和未来发展。当前，上海正全力支持同济大学等在沪高水平大学聚焦强化拔尖创新和紧缺急需人才培养、强化基础研究和关键核心技术攻关、依托人工智能升级改造传统学科专业，开展人工智能学科交叉融合创新发展的实践。期待高校、科研院所、企事业单位和学会协会深化合作，协同培养人工智能领域未来人才。
孙志诚表示，学科融合创新是高等教育发展的必然选择，人工智能赋能是学科融合创新的必然选择，深化产教融合是人工智能发展的必然选择。此次论坛的选题非常准确，意义非常重大。我们必须主动适应、积极引领、协同赋能，有意识地运用“人工智能”这一革命性的工具，不断改进知识探索的传统方法，改进知识创造的传统路径，改进知识传授的传统模式。
武世兴表示，为推动高校着力构建赶超世界先进水平的人工智能人才培养体系，教育部发布了一系列人工智能教育发展规划、计划和项目，在各级教育体系中开展人工智能教育。本次论坛的举办恰逢其时，希望通过论坛上的交流碰撞，为人工智能赋能学科专业交叉的路径、模式、机制带来新的思想和新的启迪，更好促进人工智能交叉学科人才培养。
潘云鹤院士、郑南宁院士、高文院士、吴光辉院士、吴志强院士、丁文华院士、张宏科院士、郑庆华先后作了题为《计算机学科发展：交叉和分叉》《AI赋能知识生产与创造力培养》《开源智算平台赋能新一代人工智能教育》《AI助力大飞机融合创新发展》《智能交叉：学科新生迭代的时代关键——众脑：AI进入社会智能新时代》《数字创意技术发展思考》《新型网络研究与探索》《人工智能赋能学科交叉融合创新发展——同济大学的实践与探索》的报告，分享了人工智能技术赋能教育、科技、产业等各领域的创新探索和学术思考。桂卫华院士、张宏科院士、明东主持报告会。
郑庆华表示，人工智能赋能学科交叉融合不是简单的物理叠加，而是深度融合的化学反应。同济大学瞄准国家急需，以人才培养为核心，以重大平台为载体，以科研任务为牵引，以机制体制创新为保障，积极推进有组织拔尖创新人才培养、有组织推进科技自立自强、有组织服务国家重大需求和区域经济社会发展，推动人工智能赋能学科交叉融合不断取得新进展、新成效。
在论坛的高峰对话环节，天津大学副校长明东、北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院副校长贾维嘉、复旦大学教授姜育刚、中南大学教授阳春华、中国科技大学教授张勇东、上汽集团人工智能实验室主任项党围绕主题，结合各自实践与思考，展开了高峰对话，同济大学电子与信息工程学院院长陈虹主持。
来自全国一批“双一流”建设高校、知名科研院所和企业的代表共同触摸屏幕上的科技光点，《人工智能赋能学科交叉融合创新发展张江宣言》正式发布。
宣言指出，人工智能在深度赋能产业的同时，也为学科交叉融合创新发展带来了新机遇。与会各方对如何进一步加快人工智能赋能学科交叉融合达成以下共识：
一要把握趋势。推进教育、科技、人才“三位一体”融合发展，通过人工智能赋能，为传统学科发展带来新的视角和手段，创造学科交叉融合的新模式。强化在学科交叉前沿领域引发链式突破，加快学术思想交融和技术整合、助力系统思维和研究范式变革，产生重大的科学突破。
二要明确方向。坚持“四个面向”，以瞄准国际前沿、对接国家需求、服务产业场景作为人工智能赋能学科交叉融合的着力点，打破学科壁垒，实现“海纳百川”式的系统性融汇。通过人工智能赋能学科交叉，支撑社会各领域智能化转型和高新科技的创新发展，为中国式现代化注入持续活力与能量。
三要创新生态。围绕人工智能赋能，优化学科专业布局，调整学科专业结构，完善学科建设规划，改革学科专业建设模式。面向新时代产业需求，打破学科壁垒，创新机制，通过学科集群强化内涵建设，激发学科融合的乘法效应，拓展学科交叉的深度、广度，创新教育生态，培养具有人工智能思维的交叉复合型创新人才。
四要协同推进。打破校际、校企、校院之间的围墙，通过产教融合、科教融汇深化学科交叉的内涵。以人工智能赋能作为“催化剂”，汇聚多学科力量，共同聚焦产业真需求、挖掘前沿真难点，促进大学与社会、科研与服务、学科建设与产业需求之间的紧密协同。
宣言指出，交叉融合引领创新，人工智能赋能未来。参加论坛的各方代表将坚持上述共识，共同为人工智能赋能学科交叉融合绘制蓝图、设定目标、明确路径、协同行动，让人工智能在学科交叉创新发展中持续发挥“领头雁”作用，为服务“新一代人工智能”国家战略、构建智慧社会作出更大的贡献。
论坛由同济大学上海自主智能无人系统科学中心、上海张江（集团）有限公司承办，得到了上海市浦东新区人民政府的支持。（文/黄艾娇 图/周游 视频/武毅翔）