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近年來，數(shù)字經(jīng)濟(jì)為全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展持續(xù)注入新動(dòng)力，更逐步成為助推中國(guó)高質(zhì)量發(fā)展的新引擎。如何依托數(shù)字化技術(shù)實(shí)現(xiàn)新一輪產(chǎn)業(yè)變革，推動(dòng)數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型，并搶占全球價(jià)值鏈制高點(diǎn)，已成為各國(guó)科技競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)。為直觀透視全球數(shù)字科技發(fā)展情況，阿里研究院、智譜AI近日聯(lián)合發(fā)布《2023全球數(shù)字科技發(fā)展研究報(bào)告》（以下簡(jiǎn)稱《報(bào)告》）。《報(bào)告》基于AMiner科技情報(bào)平臺(tái)的數(shù)據(jù)，利用文獻(xiàn)計(jì)量方法，為數(shù)字科技研究前沿“畫像”，從而揭示各領(lǐng)域創(chuàng)新活躍程度，總結(jié)2023年全球數(shù)字科技十大趨勢(shì)，為我國(guó)數(shù)字科技發(fā)展提供參考。

(資料圖片僅供參考)

持續(xù)跟蹤核心論文

揭秘全球數(shù)字科技十大趨勢(shì)

通過對(duì)2012年—2021年數(shù)字科技領(lǐng)域TOP 1％核心論文的持續(xù)跟蹤，《報(bào)告》篩選出數(shù)字科技領(lǐng)域十大熱點(diǎn)前沿技術(shù)：生物大數(shù)據(jù)、生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)算法、沉浸式擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)、量子計(jì)算機(jī)、AI破解蛋白質(zhì)和基因結(jié)構(gòu)、移動(dòng)邊緣網(wǎng)絡(luò)、可解釋的AI、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、混合計(jì)算和能源區(qū)塊鏈技術(shù)。

趨勢(shì)一：生物大數(shù)據(jù)。隨著對(duì)生命系統(tǒng)的深入研究和各類高通量組學(xué)技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展，生物信息學(xué)的研究范疇不斷擴(kuò)大，轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組、非編碼RNA組等各種組學(xué)數(shù)據(jù)以及生物系統(tǒng)層面的解讀持續(xù)擴(kuò)展，生命科學(xué)從定性描述開始實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)、精準(zhǔn)和定量解讀。

趨勢(shì)二：生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)算法。作為人工智能熱門方向之一，生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)算法已被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理和信息安全等領(lǐng)域。未來，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷迭代，AIGC領(lǐng)域?qū)倩R放，內(nèi)容產(chǎn)出或?qū)⒈平寥祟愖髌?，令人“真?zhèn)坞y辨”。

趨勢(shì)三：沉浸式擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)。擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)技術(shù)是虛實(shí)融合、數(shù)實(shí)融合的關(guān)鍵基礎(chǔ)，隨著擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)產(chǎn)業(yè)鏈逐漸成熟、技術(shù)不斷發(fā)展、內(nèi)容應(yīng)用日漸繁榮，以?shī)蕵窇?yīng)用為代表的擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)生態(tài)漸漸充盈，相關(guān)技術(shù)平臺(tái)有望迎來爆發(fā)。

趨勢(shì)四：量子原型樣機(jī)和專用處理器的研制。當(dāng)前，量子計(jì)算機(jī)的研制已從以院校、研究所為主的基礎(chǔ)性研究階段，過渡到以創(chuàng)新企業(yè)為主體的“量子霸權(quán)”研究階段。隨著研制成果的不斷涌現(xiàn)，通用量子計(jì)算機(jī)研制問題將在未來五年內(nèi)被破解，可實(shí)際使用的量子處理器將落地。

趨勢(shì)五：AI解碼蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。2021年，Deepmind公司的蛋白質(zhì)解碼預(yù)測(cè)系統(tǒng)AlphaFold橫空出世。與此同時(shí)，該公司還公布了約35萬種蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，該項(xiàng)成果因此入選《科學(xué)》2021年度十大科學(xué)突破。隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，對(duì)具有內(nèi)在無序特性的蛋白質(zhì)以及通過翻譯后修飾或環(huán)境條件改變結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)建模問題有望在將來解決。

趨勢(shì)六：移動(dòng)邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)。隨著物聯(lián)網(wǎng)、5G、工業(yè)自動(dòng)化、智能制造的興起，處于物理實(shí)體和工業(yè)連接之間的移動(dòng)邊緣計(jì)算的作用日漸突出，并逐步實(shí)現(xiàn)了集中化和智能化。其低時(shí)延、大帶寬、個(gè)性化、高安全性等特性可滿足分布式服務(wù)、工業(yè)自動(dòng)化的需求。

趨勢(shì)七：可解釋的AI。由于人類社會(huì)存在多元化的價(jià)值觀念和價(jià)值體系，發(fā)展可解釋性的人工智能，將加強(qiáng)人機(jī)之間的理解，讓人工智能技術(shù)跳出“黑箱”，從而建立可解釋、可理解、可信任的人工智能體系。

趨勢(shì)八：基于算法模型和安全隱私的聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)。近年來，聯(lián)邦學(xué)習(xí)作為解決數(shù)據(jù)孤島問題的重要技術(shù)引起業(yè)界廣泛關(guān)注，并被廣泛應(yīng)用于金融、醫(yī)療健康以及智慧城市等領(lǐng)域。未來，聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展將與邊緣計(jì)算、區(qū)塊鏈和網(wǎng)絡(luò)安全等多個(gè)領(lǐng)域關(guān)聯(lián)，更好發(fā)揮其隱私性、高效性和便捷性的技術(shù)特性。

趨勢(shì)九：混合計(jì)算。隨著萬物互聯(lián)的發(fā)展，“單一計(jì)算方式不能解決所有問題”逐漸成為共識(shí)?！盎旌嫌?jì)算”借鑒了“用不同的計(jì)算資源處理適合該結(jié)構(gòu)的任務(wù)”這一異構(gòu)計(jì)算的思想，構(gòu)建出特定領(lǐng)域?qū)Ｓ玫母咝?yīng)用組件，從而更好地滿足無線互聯(lián)、圖像識(shí)別、視頻處理、智能制造等多領(lǐng)域需求。

趨勢(shì)十：能源區(qū)塊鏈。區(qū)塊鏈技術(shù)能夠依靠自身的鏈?zhǔn)教卣骱酮?dú)特的區(qū)塊結(jié)構(gòu)融合到能源互聯(lián)網(wǎng)中的各個(gè)層面。未來，創(chuàng)建區(qū)塊鏈一體化能源系統(tǒng)可有效促進(jìn)清潔能源的產(chǎn)量提升和高效利用，提高地區(qū)能源的綜合利用率，在保證經(jīng)濟(jì)性和穩(wěn)定性的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)節(jié)能環(huán)保目標(biāo)。

科研實(shí)力與人才儲(chǔ)備

綜合對(duì)比發(fā)展現(xiàn)狀

除了研判十大趨勢(shì)，《報(bào)告》還對(duì)全球范圍內(nèi)數(shù)字科技領(lǐng)域科研實(shí)力和人才儲(chǔ)備進(jìn)行對(duì)比。

在科研實(shí)力方面，《報(bào)告》主要涵蓋論文與專利兩個(gè)維度。在論文維度上，綜合評(píng)估論文的“量與質(zhì)”，中美數(shù)字科技論文整體影響力大致相當(dāng)：盡管我國(guó)數(shù)字科技領(lǐng)域論文數(shù)量與美國(guó)相比存在4％的差距，但是平均被引量比美國(guó)多4次／篇。需要注意的是，在以“Top 1％論文”為代表的卓越研究成果上，我國(guó)“Top 1％論文”數(shù)量（7096篇）明顯少于美國(guó)（9634篇），且平均被引量也明顯落后于美國(guó)。同時(shí)，《報(bào)告》顯示，我國(guó)在當(dāng)年論文總量和Top 1％論文數(shù)量上與美國(guó)的“黃金交叉”均已出現(xiàn)，這說明我國(guó)在數(shù)字技術(shù)前沿研究方向逐步形成對(duì)美國(guó)的優(yōu)勢(shì)。

另外，值得一提的是，中國(guó)科學(xué)院的數(shù)字科技論文發(fā)表量高居全球第一。除中國(guó)科學(xué)院外，中國(guó)科學(xué)院大學(xué)也躋身前10強(qiáng)。平均被引量最高的是哈佛大學(xué)（50次／篇），表明該機(jī)構(gòu)在數(shù)字科技領(lǐng)域有較強(qiáng)的研究和創(chuàng)新能力。

在專利維度上，作為數(shù)字技術(shù)專利大國(guó)，我國(guó)數(shù)字技術(shù)專利數(shù)量在全球遙遙領(lǐng)先，共計(jì)387989件數(shù)字技術(shù)專利，是美國(guó)的2.9倍，充分表明我國(guó)數(shù)字應(yīng)用技術(shù)整體研發(fā)能力在全球首屈一指。在全球高價(jià)值專利前10強(qiáng)機(jī)構(gòu)中，盡管華為和阿里巴巴入榜，但與三星、微軟和谷歌等國(guó)際巨頭相比，我國(guó)數(shù)字科技巨頭的專利儲(chǔ)備實(shí)力仍有較大追趕空間。

在人才儲(chǔ)備方面，《報(bào)告》描述了我國(guó)“人才基數(shù)大但高層次人才缺乏”的現(xiàn)狀：我國(guó)數(shù)字科技人才總量共計(jì)12.8萬人，居全球第一，占全球總量的17％，是美國(guó)的1.5倍；但數(shù)字科技高層次人才（高引用指數(shù)不小于20）只有0.7萬人，僅為美國(guó)的35％。

在國(guó)際學(xué)術(shù)合作上，作為全球最熱絡(luò)的雙邊合作，中美學(xué)者合作從2018年開始出現(xiàn)降溫。在數(shù)字科技領(lǐng)域，2012年至2021年，中美學(xué)者合作產(chǎn)出被引量Top 1％的論文1954篇，是全球科研產(chǎn)出最豐碩的雙邊合作，但從2018年開始，中美兩國(guó)學(xué)者合作論文增長(zhǎng)率一直處于下降態(tài)勢(shì)。這對(duì)我國(guó)后續(xù)推進(jìn)全球?qū)W術(shù)合作，擴(kuò)大高層次人才交流提出了新的考驗(yàn)。

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