潘教峰 王海霞 冷伏海* 張 鳳 楊 帆 袁建霞 邢 穎 范唯唯 周秋菊 邊文越 張超星 黃龍光 王海名 韓 淋 裴瑞敏

1 中國科學(xué)院科技戰(zhàn)略咨詢研究院 北京 100190

2 中國科學(xué)院大學(xué) 公共政策與管理學(xué)院 北京 100049

當(dāng)前，科學(xué)研究各領(lǐng)域交叉融合不斷深化，物質(zhì)科學(xué)、生命科學(xué)等領(lǐng)域的基本科學(xué)問題孕育著重大突破。對高水平科研產(chǎn)出進(jìn)行客觀、持續(xù)的分析和研判，將為洞悉科技未來發(fā)展趨勢、凝練重大科學(xué)問題、超前謀劃和布局科技攻關(guān)方向，從而加快實現(xiàn)高水平科技自立自強提供有力支撐。

《2022 研究前沿》報告[1]基于 2016—2021年發(fā)表的論文數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)下載時間為 2022年3月），利用文獻(xiàn)計量學(xué)中的共被引分析方法，以科睿唯安公司基本科學(xué)指標(biāo)（ESI）數(shù)據(jù)庫中的 12 610個研究前沿為起點，遴選出 2022年自然科學(xué)和社會科學(xué)的 11個大學(xué)科領(lǐng)域較為活躍或發(fā)展迅速的 110個熱點前沿和 55個新興前沿，并對 33個重點研究前沿/群進(jìn)行了解讀。經(jīng)科技領(lǐng)域?qū)＜?、政策專家和?zhàn)略情報專家的進(jìn)一步綜合分析研判，揭示出這 165個研究前沿及其核心論文①當(dāng)一簇高被引論文共同被引用的情形達(dá)到一定的活躍度和連貫性時，就形成一個研究前沿，而這一簇高被引論文便是組成該研究前沿的“核心論文”。和施引論文②關(guān)于“引文”，我們這里稱“施引論文”。所表征的科學(xué)研究 8個整體趨勢特點，以及 11個大學(xué)科領(lǐng)域的近期發(fā)展趨勢和重點研究問題。

從整體上，《2022 研究前沿》反映出當(dāng)前科學(xué)研究的 8個趨勢特點：① 人工智能賦能各學(xué)科領(lǐng)域并開拓科學(xué)研究新范式；② 新冠病毒帶來的重大挑戰(zhàn)成為眾多學(xué)科科學(xué)研究的強大驅(qū)動力；③ 地球科學(xué)重大突破仍是一段時期內(nèi)保障“能源安全”的主要科技支撐；④ “糧食安全”和“健康問題”的解決需要“基因組技術(shù)的基礎(chǔ)研究”方面的開放大科學(xué)計劃；⑤ 宏觀宇宙和宜居地球探索揭示地球系統(tǒng)整體統(tǒng)一圖景；⑥ 深空探索和微觀調(diào)控不斷拓展物質(zhì)科學(xué)知識體系的邊界；⑦ 數(shù)學(xué)研究破解世紀(jì)難題和各學(xué)科領(lǐng)域數(shù)學(xué)邏輯瓶頸；⑧ 挑戰(zhàn)人類認(rèn)知極限的復(fù)雜前沿問題日益打破自然科學(xué)、工程科學(xué)和社會科學(xué)研究的界限。

1 農(nóng)業(yè)、植物學(xué)和動物學(xué)領(lǐng)域發(fā)展趨勢與重點研究問題

1.1 發(fā)展趨勢

先進(jìn)基因、材料、制造和智能技術(shù)驅(qū)動著農(nóng)業(yè)、植物學(xué)和動物學(xué)研究。食品安全檢測與食品制造越來越智能化，植物基因組研究進(jìn)入泛基因組時代，基因編輯技術(shù)不斷改進(jìn)，植物免疫調(diào)控機理持續(xù)受到關(guān)注，動物疫病研究成為熱點。

1.2 重點研究問題

《2022 研究前沿》揭示的該領(lǐng)域重點研究問題包括：① 食品智能傳感包裝膜；② 3D 食品打??；③ 植物泛基因組研究；④ 新一代基因編輯技術(shù)；⑤ 植物免疫調(diào)控機理；⑥ 新冠病毒對家養(yǎng)動物的感染和傳播。

以“植物泛基因組研究”為例。“泛基因組”這一概念最初于 2005年由美國科學(xué)家在微生物組學(xué)領(lǐng)域提出，之后很快被拓展并應(yīng)用于動植物基因組學(xué)領(lǐng)域，引領(lǐng)基因組研究進(jìn)入泛基因組學(xué)時代[2]。泛基因組研究旨在把整個物種或群體中的每個個體特有的遺傳性狀及相關(guān)基因都挖掘出來，因此，對生物遺傳變異資源挖掘、特有性狀調(diào)控基因鑒定及培育農(nóng)業(yè)動植物優(yōu)良品種等意義重大。“植物泛基因組研究與應(yīng)用”連續(xù)入選《2021 研究前沿》和《2022 研究前沿》報告中的農(nóng)業(yè)、植物學(xué)和動物學(xué)領(lǐng)域的熱點前沿。近年來，該研究前沿不斷取得新進(jìn)展。2018年，中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院牽頭并聯(lián)合國內(nèi)外 16 家單位對 3 010 份栽培稻進(jìn)行測序，構(gòu)建了首個接近完整的亞洲栽培稻泛基因組[3]。2020年，加拿大主導(dǎo)的國際團(tuán)隊在來自世界各地的 15個小麥品種的基礎(chǔ)上，繪制出史上最全的小麥基因組圖譜[4]。同年，中國對 2 898 份大豆樣本進(jìn)行重測序，首次實現(xiàn)了基于圖形結(jié)構(gòu)的植物泛基因組構(gòu)建[5]。澳大利亞、美國和中國是該研究前沿核心論文的主要產(chǎn)出國家；澳大利亞的西澳大利亞大學(xué)、昆士蘭大學(xué)、墨爾本大學(xué)，美國的佐治亞大學(xué)，中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院、中國科學(xué)院和法國國家農(nóng)業(yè)食品與環(huán)境研究院是主要產(chǎn)出機構(gòu)。

2 生態(tài)與環(huán)境科學(xué)領(lǐng)域發(fā)展趨勢與重點研究問題

2.1 發(fā)展趨勢

生態(tài)與環(huán)境科學(xué)研究日益關(guān)注伴隨氣候變化、人類活動等帶來的新型生態(tài)環(huán)境問題、具有全球性重大影響的生態(tài)環(huán)境問題，以及多學(xué)科理解和施策的理論與方法，如新污染物的環(huán)境特征、生態(tài)健康風(fēng)險和污染防控研究，重大突發(fā)災(zāi)害造成的環(huán)境污染和生態(tài)破壞及應(yīng)對的科學(xué)、技術(shù)、管理和政策研究等。

2.2 重點研究問題

《2022 研究前沿》揭示的該領(lǐng)域重點研究問題包括：① “同一健康”理念指導(dǎo)的新冠病毒流行與監(jiān)控過程中的生態(tài)環(huán)境驅(qū)動因素及環(huán)境健康面臨的威脅和綜合保護(hù)研究；② 微塑料等新污染物的生態(tài)環(huán)境風(fēng)險、污染防控和管理舉措研究；③ 全球生物多樣性衰退、重要生態(tài)系統(tǒng)退化及保護(hù)研究；④ 氣候變化導(dǎo)致的傳染病流行、森林火災(zāi)等引發(fā)的全球或區(qū)域生態(tài)環(huán)境問題及其解決方案。

以“COVID-19疫情帶來固體廢物和醫(yī)療廢物污染”為例。為應(yīng)對新冠肺炎疫情，個人防護(hù)用品和醫(yī)療物品使用量激增。據(jù)研究統(tǒng)計，全球每月估計使用 1 290 億個口罩和 650 億雙手套[6]。由此導(dǎo)致的醫(yī)療廢物和固體廢物的爆炸性增長帶來大范圍的環(huán)境污染，并對人類健康產(chǎn)生負(fù)面影響。由于擔(dān)心塑料作為病毒載體引發(fā)疾病傳播，人們更多地選擇使用一次性塑料醫(yī)療制品。因此，新冠肺炎疫情的暴發(fā)讓一次性塑料禁令的實施遭遇困境，這直接導(dǎo)致了塑料污染風(fēng)險的大幅增加。相關(guān)問題在 2020年新冠肺炎疫情暴發(fā)后引起了環(huán)境領(lǐng)域研究人員的極大關(guān)注。本研究前沿共 40 篇核心論文，主要有 2個研究方向：①個人防護(hù)用品產(chǎn)生的陸地和海洋生態(tài)環(huán)境風(fēng)險和管理挑戰(zhàn)。重點是關(guān)于個人防護(hù)用品作為微塑料污染的一個新興來源，其全球環(huán)境排放及對廢棄物管理的影響和挑戰(zhàn)。該研究前沿被引頻次最高的核心論文即強調(diào)并展望了新冠肺炎疫情帶來的塑料和其他廢棄物的環(huán)境后果，提出“塑料廢物足跡”的概念，從學(xué)術(shù)研究和環(huán)境政策的角度討論了新冠肺炎疫情大流行期間和之后廢物管理方面新出現(xiàn)的挑戰(zhàn)。該文由捷克布爾諾理工大學(xué)等機構(gòu)于 2020年發(fā)表在《可再生與可持續(xù)能源評論》[7]。② 疫情帶來的個人防護(hù)用品的污染控制技術(shù)、無害化處置措施和管理舉措。重點是討論平衡公共衛(wèi)生、環(huán)境安全、產(chǎn)業(yè)鏈和供應(yīng)鏈的政策，并綜合考慮各種技術(shù)手段的綜合策略和新型解決方案。葡萄牙阿威羅大學(xué)等機構(gòu)的多國研究人員于 2021年在《化學(xué)工程雜志》上發(fā)表了一篇綜述論文[8]，討論了克服新冠肺炎疫情導(dǎo)致的塑料污染挑戰(zhàn)的潛在策略，強調(diào)未來的措施應(yīng)反映公共健康和環(huán)境安全之間的平衡，轉(zhuǎn)向可持續(xù)塑料替代品，繼續(xù)將塑料污染問題置于全球和地區(qū)政治議程的重要位置，并呼吁科學(xué)界、產(chǎn)業(yè)界和政治家共同行動。中國、加拿大和印度是該研究前沿核心論文的主要產(chǎn)出國家，加拿大達(dá)爾豪斯大學(xué)、葡萄牙阿威羅大學(xué)、新加坡科技研究局信息通信研究院、新加坡高性能計算研究所和捷克布爾諾理工大學(xué)是核心論文產(chǎn)出較多的機構(gòu)。

3 地球科學(xué)領(lǐng)域發(fā)展趨勢與重點研究問題

3.1 發(fā)展趨勢

地外天體探測達(dá)成新的里程碑，加速人類對行星地球形成與演化的新認(rèn)知。冰川凍土的地球系統(tǒng)變化和新的油氣資源探測開采給地球科學(xué)提出新問題、新需求。地球科學(xué)與其他學(xué)科的交叉融合日益頻繁，天基觀測、大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)等新手段、新技術(shù)的廣泛應(yīng)用效果凸顯。

3.2 重點研究問題

《2022 研究前沿》揭示的該領(lǐng)域重點研究問題包括：① 從地球系統(tǒng)科學(xué)視角開展氣候變化研究，包括基于多種地球系統(tǒng)模型的氣候敏感性評估，以及南極洲和格陵蘭島冰量損失對海平面變化的影響；② 利用軌道器和漫游車探測解析地外天體的形成與演化，如小行星地表特征和成分分析；③ 油氣礦藏的地質(zhì)特征、資源潛力和關(guān)鍵開發(fā)技術(shù)研究；④ 新一代放射性碳測年技術(shù)與應(yīng)用。

以“小行星地表特征和成分分析”為例。小行星是圍繞太陽運行、體積和質(zhì)量比行星和矮行星小且不易釋放出氣體和塵埃的天體，其在太陽系中分布廣泛，被認(rèn)為保存著太陽系形成與演化的關(guān)鍵信息。小行星表面存在最廣泛的地貌特征就是撞擊坑，由于大多數(shù)的小行星都是“碎石堆”結(jié)構(gòu)，通過分析撞擊坑的濺射毯，可以獲取小行星密度和撞擊年代信息。研究小行星地表風(fēng)化層及表面裸露的石塊，可以了解小行星內(nèi)部物質(zhì)及其母體性質(zhì)等較為原始的信息，不同顏色與形態(tài)的巖石也能表征小行星表面物質(zhì)的不同來源或演化過程[9]。早期的小行星探測主要以飛掠探測為主，隨著科技的發(fā)展，對小行星的原位觀測和采樣探測也逐步展開。日本的“隼鳥 2 號”小行星探測器于 2014年發(fā)射，2019年成功完成對小行星“龍宮”的觸地撞擊并進(jìn)行采樣，這是人類首次在小行星上成功完成多次著陸采樣，并首次采集到次表層地下樣品。2020年12月，“隼鳥 2 號”攜帶樣品著陸地球。美國的“起源-光譜分析-資源識別-安全-風(fēng)化層探測器”于 2016年發(fā)射，旨在對小行星“貝努”進(jìn)行采樣探測，并計劃于 2023年返回地球，這也是美國首個小行星采樣返回任務(wù)。該研究前沿的 12 篇核心論文，主要聚焦兩個探測器對“龍宮”和“貝努”兩顆小行星的初步探測結(jié)果，分析其地貌特征、地表成分和熱特性，揭示有關(guān)兩顆小行星的隕坑和地形的詳細(xì)信息。美國、法國和日本是本研究前沿核心論文的主要產(chǎn)出國家，其中美國和日本分別主導(dǎo)“起源-光譜分析-資源識別-安全-風(fēng)化層探測器”和“隼鳥 2 號”的研發(fā)，同時根據(jù)法國空間局披露，法國是唯一參與“龍宮”樣本分析的合作國[10]。核心論文主要產(chǎn)出機構(gòu)包括美國約翰 · 霍普金斯大學(xué)、法國國家科學(xué)研究中心、日本名古屋大學(xué)、美國國家航空航天局和日本宇宙航空研究開發(fā)機構(gòu)等，且這些機構(gòu)彼此之間合作緊密，凸顯任務(wù)主導(dǎo)國和核心參與國及相關(guān)機構(gòu)在基礎(chǔ)研究中引領(lǐng)概念設(shè)計、掌握一手?jǐn)?shù)據(jù)、最有希望優(yōu)先產(chǎn)出原始創(chuàng)新重大成果的優(yōu)勢和可能。

4 臨床醫(yī)學(xué)領(lǐng)域發(fā)展趨勢與重點研究問題

4.1 發(fā)展趨勢

受新冠肺炎疫情廣泛持續(xù)的影響，新冠肺炎的臨床研究成為該領(lǐng)域主要研究內(nèi)容。隨著新冠肺炎疫情進(jìn)程及其對醫(yī)學(xué)需求的變化，新冠肺炎臨床醫(yī)學(xué)研究經(jīng)歷了從對新冠肺炎患者快速準(zhǔn)確的診斷標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)、輕重病患救治方案和疫苗臨床試驗的研究，到新冠病毒感染快速檢測和疫苗應(yīng)用研究，再到后新冠肺炎疫情臨床問題研究。

4.2 重點研究問題

《2022 研究前沿》揭示的該領(lǐng)域重點研究問題包括：① 新冠病毒現(xiàn)有疫苗安全性、長期免疫效果及對新變異株有效性研究；② 新研發(fā)的新冠肺炎治療藥物臨床試驗研究；③ 新冠肺炎長期后遺癥研究；④ 新冠病毒致肺外臟器損傷病理病機研究；⑤ 新冠肺炎疫情流行早期臨床治療方案效果研究。

以“COVID-19年疫苗副作用和對突變株有效性”前沿群為例。截至 2022年9月 26 日，全球已完成 127 億劑次新冠毒疫苗接種，67.9% 的人口至少接種 1 劑次[11]。但隨著接種人群的擴大和接種劑次增加，疫苗的副作用引起了廣泛關(guān)注。與此同時，新冠病毒突變株的不斷出現(xiàn)，也對疫苗研發(fā)和現(xiàn)有疫苗有效性提出嚴(yán)峻挑戰(zhàn)?！癈OVID-19 疫苗副作用和對突變株有效性”前沿群包括 4個新興前沿：COVID-19 疫苗誘導(dǎo)血栓性血小板減少癥、COVID-19 mRNA 疫苗接種過敏反應(yīng)、COVID-19 疫苗對德爾塔突變株的有效性、腺病毒載體疫苗 ChAdOx1 抵抗 SARS-CoV-2 B.1.1.7 和 B.1.351 突變株有效性。其中，前兩個前沿有關(guān)新冠肺炎疫苗副作用，主要涉及疫苗誘導(dǎo)血栓性血小板減少癥（VITT）及嚴(yán)重過敏反應(yīng)研究。VITT 是新冠疫苗不良反應(yīng)中最為嚴(yán)重的一種[12]，主要在接種重組腺病毒疫苗人群中發(fā)現(xiàn)，可表現(xiàn)為嚴(yán)重的腦靜脈竇血栓、肺栓塞、動脈血栓形成等多發(fā)血栓事件，并伴血小板減少、D 二聚體升高等。VITT 發(fā)生率低，但進(jìn)展快，死亡率高達(dá) 20%—50%，需要引起高度重視。而疫苗接種后引發(fā)的嚴(yán)重過敏反應(yīng)雖然較為罕見，但也引起了人們對疫苗風(fēng)險的擔(dān)憂[13]。嚴(yán)重過敏反應(yīng)多發(fā)生在 mRNA 疫苗接種后，主要由疫苗中的脂質(zhì)納米顆粒等引起，相關(guān)機構(gòu)建議對任何疫苗成分（包括聚乙二醇和聚山梨酯等）有嚴(yán)重過敏反應(yīng)的人不可接種此類疫苗，但對沒有發(fā)生過嚴(yán)重過敏反應(yīng)的人群則不是禁忌。后兩個前沿有關(guān)新冠肺炎疫苗對新突變株的有效性，共 7 篇核心論文，發(fā)表在《自然》《柳葉刀》和《新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志》上。這些研究公布了腺病毒載體疫苗 ChAdOx1 或重組蛋白疫苗 NVX-CoV2373 對新冠病毒突變株 Alpha（B.1.1.7）、Beta（B.1.351）、Delta（B.1.617.2）、Kappa（B.1.617.1）或 Gamma（P.1）的安全性及有效性實驗結(jié)果，發(fā)現(xiàn)疫苗對部分突變株的保護(hù)效力降低甚至失效。這些發(fā)現(xiàn)為推動疫苗研究及改善免疫接種策略提供了有力的數(shù)據(jù)支撐。

5 生物科學(xué)領(lǐng)域發(fā)展趨勢與重點研究問題

5.1 發(fā)展趨勢

新冠病毒持續(xù)變異帶來的潛在疫情復(fù)發(fā)風(fēng)險刺激著新冠病毒基礎(chǔ)問題研究走向深入，強化了新型疫苗、通用中和抗體和有效藥物的研制。人工智能開始進(jìn)入真正助力理解生命科學(xué)規(guī)律的時代。

5.2 重點研究問題

《2022 研究前沿》揭示的該領(lǐng)域重點研究問題包括：① 新冠病毒的入侵機制、致病機理、藥物靶點研究；② 新冠病毒進(jìn)化起源和中間宿主；③ 新冠肺炎疫情的預(yù)測模型；④ 新冠肺炎的中和抗體、疫苗及特效藥的研發(fā)；⑤ AlphaFold 預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)等人工智能使能的生物學(xué)問題破解。

以“AlphaFold年等人工智能預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)”為例。蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)預(yù)測將有助于為基礎(chǔ)生物學(xué)提供新的見解，并揭示出具有臨床意義的新藥靶點，對基礎(chǔ)科學(xué)和藥物研發(fā)具有重大意義。以往蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)只能通過繁復(fù)的實驗室分析來確定。在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)解析的幾十年歷史中，X 射線晶體學(xué)、核磁共振波譜學(xué)、冷凍電鏡技術(shù)作出了巨大的貢獻(xiàn)，但這些技術(shù)通常耗時長、成本高。1972年諾貝爾化學(xué)獎獲獎?wù)?、美國生物化學(xué)家 Christian Anfinsen 曾在諾貝爾獎頒獎典禮上提出一個設(shè)想：基于蛋白質(zhì)的一維氨基酸序列可計算并預(yù)測蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)。然而，蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)在形成之前會有數(shù)以億計的折疊方式。有數(shù)據(jù)顯示，一個典型的蛋白質(zhì)大約有 10300種可能構(gòu)型，如果用蠻力來計算所有可能的構(gòu)型可能花費的時間比宇宙的年齡都要長。在這種設(shè)想提出的近 50年后，谷歌旗下人工智能公司 DeepMind 于 2020年12月的國際蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測競賽 CASP14 上以 AlphaFold2 擊敗了其他選手，在預(yù)測準(zhǔn)確性方面達(dá)到接近人類實驗結(jié)果。該研究前沿的核心論文包括下述 3 篇論文。2021年7月 16 日和 22 日，DeepMind 團(tuán)隊在《自然》發(fā)表 2 篇論文[14,15]，描述了 AlphaFold2 對人類蛋白質(zhì)組的準(zhǔn)確結(jié)構(gòu)預(yù)測，并首次對外分享了開源代碼，預(yù)測信息也免費向公眾開放。2021年7月 16 日，由 David Baker 領(lǐng)導(dǎo)，來自華盛頓大學(xué)、哈佛大學(xué)、得克薩斯大學(xué)西南醫(yī)學(xué)中心等的聯(lián)合研究團(tuán)隊在《科學(xué)》上公開一款新的深度學(xué)習(xí)工具 RoseTTAFold，基于一個“三軌”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)有限信息快速準(zhǔn)確地預(yù)測出目標(biāo)蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)[16]。其預(yù)測的超高準(zhǔn)確度媲美 AlphaFold2，而且速度更快、所需計算機處理能力更低。同樣，研究團(tuán)隊也對外分享了開源代碼。這些成果意味著人工智能已進(jìn)入生命科學(xué)的微觀分子領(lǐng)域，并且向生命科學(xué)研究人員開放，其廣泛使用可能對結(jié)構(gòu)生物學(xué)產(chǎn)生重大影響。這是生物學(xué)發(fā)展的里程碑。“人工智能預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)”也因此入選《科學(xué)》雜志評選的“2021年度十大科學(xué)突破”。

6 化學(xué)與材料科學(xué)領(lǐng)域發(fā)展趨勢與重點研究問題

6.1 發(fā)展趨勢

實現(xiàn)高效、精準(zhǔn)的化學(xué)合成一直是化學(xué)研究的重要目標(biāo)之一。人工智能的發(fā)展不僅為實現(xiàn)這一目標(biāo)提供了新的機遇，而且智能化、自動化合成成為新的發(fā)展趨勢?；瘜W(xué)與材料科學(xué)、生命科學(xué)、信息科學(xué)、環(huán)境科學(xué)、能源科學(xué)等密切交叉和相互滲透，通過創(chuàng)造具有優(yōu)異性能的新物質(zhì)推動材料、能源、醫(yī)藥等產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

6.2 重點研究問題

《2022 研究前沿》揭示的該領(lǐng)域重點研究問題包括：① 單原子催化、納米酶等精準(zhǔn)合成方法；② 機器學(xué)習(xí)輔助化學(xué)合成等智能合成過程；③ 鋅金屬電池、鋰硫電池、鈣鈦礦型太陽能電池等新一代電池；④ 新冠病毒檢測、藥物精準(zhǔn)遞送等生物化學(xué)研究；⑤ 自供電可穿戴織物、熱激活延遲熒光材料等新材料。

以“機器學(xué)習(xí)輔助化學(xué)合成等智能合成過程”為例。長期以來，化學(xué)合成采取依賴專家經(jīng)驗和人工試錯的研究模式，不僅失敗率較高，而且容易引發(fā)安全事故。實現(xiàn)化學(xué)合成智能化、自動化是化學(xué)科技工作者長久以來的夢想。以機器學(xué)習(xí)為代表的人工智能的快速發(fā)展為實現(xiàn)這一夢想提供了可能。“研究前沿”系列報告捕捉到機器學(xué)習(xí)助力化學(xué)研究的發(fā)展趨勢：2019年，“機器學(xué)習(xí)預(yù)測分子性質(zhì)”入選化學(xué)與材料科學(xué)領(lǐng)域前 10 名（TOP 10）熱點前沿；2022年，“機器學(xué)習(xí)輔助的化學(xué)合成”進(jìn)入 Top 10 熱點前沿。該研究前沿的 35 篇核心論文涉及反應(yīng)預(yù)測（反應(yīng)性、路線、產(chǎn)物等）和自動合成兩方面內(nèi)容。在反應(yīng)預(yù)測方面，既包括基于化學(xué)反應(yīng)規(guī)則的方法，如波蘭科學(xué)院、波蘭華沙大學(xué)、韓國國立蔚山科學(xué)技術(shù)院等開發(fā)的Chematica 軟件[17]；也包括基于自然語言處理的方法，如瑞士 IBM 歐洲研究院和英國劍橋大學(xué)合作開發(fā)的 Molecular Transformer 模型[18]。德國明斯特大學(xué)和中國上海大學(xué)合作發(fā)表的關(guān)于使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃逆合成路線的研究，是被引頻次最高的一篇論文[19]。在自動合成方面，既包括自動合成技術(shù)研究，如美國伊利諾伊大學(xué)開發(fā)的 Automated Synthesizers[20]，英國格拉斯哥大學(xué)開發(fā)的 Chemputer 系統(tǒng)[21]；也包括自主實驗室研究，如美國麻省理工學(xué)院開發(fā)的自動合成平臺[22]（相關(guān)論文被引頻次排在第 2 位），英國利物浦大學(xué)開發(fā)的移動實驗機器人[23]。美國、英國和瑞士是該研究前沿核心論文的主要產(chǎn)出國家；美國麻省理工學(xué)院、瑞士 IBM 歐洲研究院、英國格拉斯哥大學(xué)、美國伊利諾伊大學(xué)、韓國國立蔚山科學(xué)技術(shù)院不僅貢獻(xiàn)了多篇核心論文，而且自主研發(fā)產(chǎn)品甚至實現(xiàn)了商業(yè)化。

7 物理學(xué)領(lǐng)域發(fā)展趨勢與重點研究問題

7.1 發(fā)展趨勢

搜尋新物理、發(fā)現(xiàn)新物態(tài)，已成為物理學(xué)研究的重要目標(biāo)。μ 子反常磁矩、味對稱性與輕子質(zhì)量、強子物理等研究持續(xù)推動著粒子物理學(xué)進(jìn)步，高溫超導(dǎo)、拓?fù)湮飸B(tài)和二維材料等正在加速新理論、新材料和新器件的發(fā)現(xiàn)。

7.2 重點研究問題

《2022 研究前沿》揭示的該領(lǐng)域重點研究問題包括：① μ 子反常磁矩研究；② 夸克和輕子味物理研究；③ 奇特強子態(tài)研究；④ 拓?fù)湮飸B(tài)和新型拓?fù)洳牧涎芯浚虎?具有高超導(dǎo)轉(zhuǎn)變溫度的超導(dǎo)材料研究；⑥ 二維材料及其異質(zhì)結(jié)構(gòu)研究。

以“拓?fù)湮飸B(tài)和新型拓?fù)洳牧涎芯俊睘槔Ｍ負(fù)湮锢硎菙?shù)學(xué)與物理完美結(jié)合的典范之一。20 世紀(jì) 70年代，拓?fù)涓拍畋灰氲侥蹜B(tài)物理中[24]；20 世紀(jì) 80年代，應(yīng)用于對量子霍爾效應(yīng)的詮釋[25,26]，這些研究因開創(chuàng)拓?fù)鋾r代而獲得了 2016年諾貝爾物理學(xué)獎。拓?fù)浣^緣體是一種內(nèi)部絕緣、表面導(dǎo)電的材料，從 2005年的理論預(yù)測[27]到 2007年二維拓?fù)浣^緣體被實驗驗證[28]，國際上掀起了拓?fù)湮飸B(tài)和拓?fù)洳牧涎芯康臒岢?，并成為凝聚態(tài)物理領(lǐng)域重要和快速發(fā)展的熱點前沿之一。各種全新的拓?fù)湮飸B(tài)和材料相繼被發(fā)現(xiàn)，如量子反常霍爾效應(yīng)、拓?fù)浒虢饘?、拓?fù)涑瑢?dǎo)體、高階拓?fù)浣^緣體等。磁性和拓?fù)渲g的相互作用可以在材料中產(chǎn)生各種奇異的拓?fù)湮飸B(tài)，因此，磁性拓?fù)浣^緣體的研究引起了廣泛的興趣。在《2022 研究前沿》中，“磁性拓?fù)浣^緣體 MnBi2Te4（錳鉍碲）”成為熱點前沿。2019年，清華大學(xué)、南京大學(xué)分別獨立理論預(yù)測 MnBi2Te4為本征磁性拓?fù)浣^緣體[29,30]，清華大學(xué)、西班牙高等科研理事會-巴斯克大學(xué)聯(lián)合中心分別獨立實驗驗證 MnBi2Te4為本征磁性拓?fù)浣^緣體[31,32]；2020年，復(fù)旦大學(xué)等在 MnBi2Te4中實現(xiàn)量子反?；魻栃?yīng)（被引頻次最高，313 次）[33]；北京大學(xué)等在 MnBi2Te4中實現(xiàn)高陳數(shù)和高溫量子反常霍爾效應(yīng)[34]。磁性拓?fù)浣^緣體的研究正在蓬勃發(fā)展中，其成果將有助于促進(jìn)應(yīng)用于低能耗自旋電子學(xué)、拓?fù)淞孔佑嬎愕阮I(lǐng)域的下一代電子器件的開發(fā)。中國、美國和日本是該研究前沿核心論文的主要產(chǎn)出國家，中國科學(xué)院、日本理化學(xué)研究所、清華大學(xué)和德國馬普學(xué)會是主要產(chǎn)出機構(gòu)。

8 天文學(xué)領(lǐng)域發(fā)展趨勢與重點研究問題

8.1 發(fā)展趨勢

天文學(xué)領(lǐng)域觀測手段迅速發(fā)展、全波段研究日臻完善及分析模型和分析能力不斷進(jìn)步，實現(xiàn)或深化了對暗物質(zhì)與暗能量的本質(zhì)，宇宙早期的物理過程，星系、宇宙大尺度結(jié)構(gòu)、黑洞、恒星的形成與演化，行星系統(tǒng)探測與動力學(xué)及太陽活動和爆發(fā)機制的認(rèn)識。

8.2 重點研究問題

《2022 研究前沿》揭示的該領(lǐng)域重點研究問題包括：① 搜尋第一代恒星、星系和黑洞；② 發(fā)現(xiàn)臨近的系外行星；③ 通過對雙中子星、雙黑洞并合事件等開展多信使觀測研究宇宙的基本規(guī)律；④ 利用先進(jìn)數(shù)字宇宙模型研究恒星、星系及宇宙演化；⑤ 利用先進(jìn)天基平臺“帕克太陽探測器”和“太陽軌道器”等開展日球?qū)游锢硌芯俊?/p>

以“利用先進(jìn)天基平臺開展日球?qū)游锢硌芯俊睘槔?0 世紀(jì) 90年代以來，日球?qū)游锢硌芯窟M(jìn)入了高速發(fā)展期，基于空間衛(wèi)星的探測占據(jù)主導(dǎo)地位，一系列太陽探測衛(wèi)星無論是探測技術(shù)還是探測范圍都得到了空前提高，開啟了多波段、全時域、高分辨率和高精度探測時代[35,36]。2018年8月，美國國家航空航天局成功發(fā)射“帕克太陽探測器”，其主要科學(xué)目標(biāo)是采用原位測量和成像技術(shù)相結(jié)合的方式改變對日冕的認(rèn)識，增進(jìn)對太陽風(fēng)起源和演化的理解，并對提高空間天氣事件預(yù)測能力作出重要貢獻(xiàn)[37]?！芭量颂柼綔y器”以人類有史以來最接近太陽的距離對太陽進(jìn)行探測；在任務(wù)的最后 3 圈，“帕克太陽探測器”距太陽表面僅約 600 萬公里（8.86個太陽半徑）[38]。2020年2月，世界首顆可以針對太陽極區(qū)開展近距離觀測的航天器——歐洲空間局的中型任務(wù)“太陽軌道器”成功發(fā)射?！疤栜壍榔鳌钡氖滓茖W(xué)目標(biāo)是研究太陽如何產(chǎn)生和控制日球?qū)印．?dāng)“帕克太陽探測器”開展近距離原位探測時，“太陽軌道器”還將與之協(xié)同，在相對較遠(yuǎn)的位置進(jìn)行遙感觀測[39]。入選《2022 研究前沿》熱點前沿的“基于‘帕克太陽探測器’和‘太陽軌道器’開展的日球?qū)游锢硌芯俊卑?28 篇研究論文，分別圍繞兩項探測任務(wù)的科學(xué)目標(biāo)、關(guān)鍵載荷及基于觀測數(shù)據(jù)開展的系列科學(xué)研究發(fā)現(xiàn)展開，如通過對太陽的近距離原位觀測發(fā)現(xiàn)低緯度日冕洞是慢太陽風(fēng)的關(guān)鍵來源并揭示慢太陽風(fēng)是如何加速的，觀測到大范圍太陽高能粒子事件，探測到強隱形日冕物質(zhì)拋射的太陽起源，在日冕中捕捉到瞬態(tài)等離子體流和射流等。作為“帕克太陽探測器”的投資國和“太陽軌道器”的參與國，美國產(chǎn)出了該前沿超過 90% 的核心論文；法國、英國、德國、西班牙等 11個歐洲空間局的成員國也是核心論文的主要產(chǎn)出國家。美國國家航空航天局、美國加州大學(xué)伯克利分校、法國國家科學(xué)研究中心、美國密歇根大學(xué)、法國巴黎文理研究大學(xué)、美國哈佛大學(xué)、英國帝國理工學(xué)院等兩項探測任務(wù)的主要參與機構(gòu)，是核心論文的主要產(chǎn)出機構(gòu)。

9 數(shù)學(xué)領(lǐng)域發(fā)展趨勢與重點研究問題

9.1 發(fā)展趨勢

若干數(shù)學(xué)難題得到解決或向其最終解決邁出了重要步伐，同時解決或研究提出了眾多數(shù)學(xué)應(yīng)用中或與其他自然科學(xué)、工程技術(shù)、經(jīng)濟(jì)金融與管理科學(xué)等領(lǐng)域相互交叉、滲透與融合而產(chǎn)生的交叉問題等。

9.2 重點研究問題

《2022 研究前沿》揭示的該領(lǐng)域重點研究問題包括：① 重大問題和著名難題研究，包括 Tau-Tilting 有限代數(shù)研究，三維及高維（8 維、24 維）空間等體球體最密堆積問題的證明，以及維諾格拉多夫中值定理中主要猜想的證明等；② 利用多種方法（如深度學(xué)習(xí)算法等）求解系列高維偏微分方程的數(shù)值解；③ 針對線性回歸模型的基準(zhǔn)問題最佳子集選擇提出更優(yōu)的算法。

以“三維及高維空間等體球體最密堆積問題的證明”為例。尋找堆積等尺寸球體的最密堆積方法是一個看似簡單卻極具挑戰(zhàn)性的問題。1611年德國數(shù)學(xué)家、天文學(xué)家開普勒推測，在三維空間中把相同大小的球體堆在一起的最密集方式應(yīng)為金字塔形堆積。這一猜想位列希爾伯特 20 世紀(jì) 23個重大數(shù)學(xué)問題中的第 18個，直到 1998年才由美國數(shù)學(xué)家 Thomas Hales以 250 頁的數(shù)學(xué)論證結(jié)合大量計算機計算得以證明[40]。高維球體是高維空間中距給定中心點有固定距離的一組點的集合。高維空間中球體密堆積很難想象，但相關(guān)研究具有多種實用價值：球體密堆積與移動通信、空間探測器和互聯(lián)網(wǎng)通過噪聲信道發(fā)送信號使用的糾錯碼密切相關(guān)。在高維空間中研究等尺寸球體最密堆積問題比三維情況下更復(fù)雜，因為每增加一個維度就意味著要考慮更多可能的堆積方式。此前研究發(fā)現(xiàn) 8 維和 24 維空間中分別存在著被稱為 E8 和利奇格（Leech lattice）的對稱球堆積，這兩種堆積方式可能好于已知的其他最密堆積候選方案。熱點前沿“8維及 24 維空間等體球體最密堆積問題”包括 3 篇核心論文。其中，被引頻次最高的論文即 Thomas Hales 對開普勒猜想的正式證明，該證明自 1998年首次提出后經(jīng)歷了漫長的審查流程，直至 2014年才完成全部驗證并于 2017年正式發(fā)表[41]。被引頻次排名第 2 位的研究論文是烏克蘭數(shù)學(xué)家 Maryna Viazovska 構(gòu)建輔助函數(shù)正式證明 8 維空間中 E8 堆積方式為最優(yōu)填充[42]。排名第 3 位的研究論文是 Maryna Viazovska 與其他 4 位受到她提出的方法啟發(fā)的數(shù)學(xué)家合作，證明利奇格堆積方式是 24 維空間最優(yōu)最密堆積方式[43]。Maryna Viazovska 也因?qū)?8 維空間中等體球體最密堆積問題的開創(chuàng)性貢獻(xiàn)而榮獲 2022年的菲爾茲獎[44]。

10 信息科學(xué)領(lǐng)域發(fā)展趨勢與重點研究問題

10.1 發(fā)展趨勢

人工智能解決特定領(lǐng)域問題的卓越能力日益彰顯，多智能體協(xié)同和透明、穩(wěn)健與可信的人工智能研究擺上日程。5G 毫米波通信及其智能網(wǎng)聯(lián)應(yīng)用研究日益深入，開始探索研究推動智能化網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的 6G 通信前沿技術(shù)。量子通信實驗研究快速進(jìn)步。

10.2 重點研究問題

《2022 研究前沿》揭示的該領(lǐng)域重點研究問題包括：① 長距離自由空間量子密鑰分發(fā)與量子糾纏； ② 面向從頭藥物設(shè)計的深度學(xué)習(xí)方法；③ 可解釋人工智能、多智能體強化學(xué)習(xí)；④ 毫米波 MIMO 通信系統(tǒng)的混合預(yù)編碼技術(shù)；⑤ 區(qū)塊鏈與物聯(lián)網(wǎng)的集成等。

以“長距離自由空間量子密鑰分發(fā)與量子糾纏”為例。量子密鑰分發(fā)是量子通信最典型的兩種應(yīng)用之一。自從 1984年首個量子密鑰分發(fā)理論方案被提出以來，如何將量子密鑰分發(fā)推向應(yīng)用并實現(xiàn)大尺度的量子通信，一直是國際學(xué)術(shù)界為之奮斗的目標(biāo)。2007年，中國、美國、歐洲的 3個團(tuán)隊同時報道實現(xiàn)了超百公里的誘騙態(tài)量子密鑰分發(fā)實驗[45-47]，打開量子通信走向應(yīng)用的大門。2016年，中國發(fā)射“墨子號”量子科學(xué)實驗衛(wèi)星，并在一年內(nèi)實現(xiàn)了千公里級的星地雙向量子糾纏分發(fā)[48]、星地高速量子密鑰分發(fā)[49]和地星量子隱形傳態(tài)[50]三大既定科學(xué)目標(biāo)。2017年，利用“墨子號”的天地鏈路與“京滬干線”，中國和奧地利之間在國際上首次成功實現(xiàn)了距離達(dá) 7 600 公里的洲際量子密鑰分發(fā)，并利用共享密鑰實現(xiàn)了加密數(shù)據(jù)傳輸和視頻通信[51]。2020年，“墨子號”量子科學(xué)實驗衛(wèi)星又在國際上首次實現(xiàn)千公里級基于糾纏的量子密鑰分發(fā)[52]，將以往地面無中繼量子保密通信的空間距離提高了一個數(shù)量級。2021年，我國宣布建成跨越 4 600 公里的天地一體化量子通信網(wǎng)絡(luò)[53]，為未來實現(xiàn)覆蓋全球的量子保密通信網(wǎng)絡(luò)奠定了科學(xué)與技術(shù)基礎(chǔ)。在量子密鑰分發(fā)的理論研究方面，英國約克大學(xué)研究團(tuán)隊在 2017年給出了無中繼量子通信的成碼率極限[54]；東芝歐洲研究中心于 2018年提出雙場量子密鑰分發(fā)（TF-QKD）協(xié)議，在保證密鑰安全的前提下突破了以往 QKD 協(xié)議的安全距離[55]，引起廣泛關(guān)注。上述成果的相關(guān)論文構(gòu)成了多次入選“研究前沿”系列報告熱點前沿的核心論文，如2016年入選的“測量設(shè)備無關(guān)型量子密鑰分發(fā)研究”，2020年入選的“長距離連續(xù)變量量子密鑰分發(fā)”，以及 2022年入選的“長距離自由空間量子密鑰分發(fā)與量子糾纏研究”等。

11 經(jīng)濟(jì)學(xué)、心理學(xué)及其他社會科學(xué)領(lǐng)域發(fā)展趨勢與重點研究問題

11.1 發(fā)展趨勢

該領(lǐng)域一直聚焦與經(jīng)濟(jì)社會現(xiàn)象密切相關(guān)的研究問題和研究方法，其中，與心理學(xué)相關(guān)的研究問題是該領(lǐng)域的重點。隨著新冠肺炎疫情持續(xù)蔓延，近兩年該領(lǐng)域的多個前沿問題與新冠肺炎疫情相關(guān)，涉及個人認(rèn)知、心理健康以及經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展。此外，數(shù)字技術(shù)等新興技術(shù)對經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的影響也是該領(lǐng)域近幾年來的研究重點之一。

11.2 重點研究問題

《2022 研究前沿》揭示的該領(lǐng)域重點研究問題包括：① 新冠肺炎疫情背景下認(rèn)知、行為與心理健康，包括公眾對新冠肺炎疫情及其疫苗接種的認(rèn)識、態(tài)度及行為，疫情背景下兒童、老人等特殊人群身心健康與護(hù)理，大流行期間的健康風(fēng)險問題等；② 新冠肺炎疫情對全球供應(yīng)鏈和金融市場的影響；③ 新興技術(shù)對農(nóng)業(yè)、智慧城市建設(shè)、碳排放等方面的影響；④ 社會科學(xué)領(lǐng)域研究方法的創(chuàng)新應(yīng)用。

以“COVID-19年全球大流行下的金融市場波動”為例。新冠病毒的持續(xù)傳播對全球金融市場產(chǎn)生了巨大的影響，帶來了前所未有的風(fēng)險水平。該熱點前沿主要涵蓋 2個方面的研究內(nèi)容：① 測算新冠肺炎疫情對金融市場的影響；② 評估不同資產(chǎn)的避險作用。在測算新冠肺炎疫情對金融市場的影響方面，12 篇論文實證分析或綜述了新冠肺炎疫情對金融市場的影響，證明了傳染性疾病會對股市產(chǎn)生嚴(yán)重的消極影響：① 隨著確診病例數(shù)量的增加，股市回報率下降，與死亡人數(shù)的增長相比，股市對確診病例數(shù)量的增長反應(yīng)更為顯著[56,57]；② 通過分析不同國家疫情防控政策對股市波動影響的差異，證明了非藥物干預(yù)顯著增加了股市波動[58]；③ 通過研究新冠病毒相關(guān)新聞產(chǎn)生的情緒與股市波動之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)新聞媒體產(chǎn)生的壓倒性恐慌與股市波動性增加有關(guān)[59]。在評估不同資產(chǎn)的避險作用方面，研究顯示，比特幣、以太坊等不能起到良好的避險作用，它們的加入增加了投資組合的下行風(fēng)險；全球最大穩(wěn)定幣發(fā)行商 Tether 在新冠肺炎疫情期間成功地維持了與美元的掛鉤，具有一定的避風(fēng)港屬性[60]；而在此次大流行期間，黃金和大豆商品期貨作為避險資產(chǎn)仍然保持強勁[61]。2020年10月，西南財經(jīng)大學(xué)和中國科學(xué)院科技戰(zhàn)略咨詢研究院合作發(fā)表的論文被引頻次最高，文章繪制了新冠肺炎疫情下全球金融市場中特定國家風(fēng)險和系統(tǒng)性風(fēng)險的一般模式，并分析政策干預(yù)的潛在影響[62]。

12 結(jié)論

科學(xué)界和情報學(xué)界各自認(rèn)為的“研究前沿”在方向上是一致的，但情報學(xué)界的 research front 更多表現(xiàn)為實現(xiàn)科學(xué)界 research frontier 的具體方法和途徑。“研究前沿”是科研人員共同的奮斗方向，在致力于解決 research frontier 的過程中，形成了一些可行性高、參與程度高的途徑或方法即熱點，這些途徑或方法在引用關(guān)系上體現(xiàn)為一組內(nèi)容關(guān)聯(lián)、頻繁被共同引用的論文及其施引論文，這就是 research front。這種引用關(guān)系數(shù)據(jù)其實隱含著科學(xué)家對其研究領(lǐng)域新拓展的研判。所以，這種數(shù)據(jù)并不僅僅是用儀器測量得到的“客觀”數(shù)據(jù)。引文數(shù)據(jù)既測度了科學(xué)家對以前人研究成果為基礎(chǔ)開展新的研究的“客觀”，也通過施引論文中引用動機分析揭示后來者的“主觀”思想判斷。

《2022 研究前沿》報告及其系列分析成果的分析研究方法既有運用大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)對共被引數(shù)據(jù)挖掘形成的“研究前沿”，以及對“研究前沿”的核心論文和施引論文的計量分析，也有對“研究前沿”所涉及相關(guān)文獻(xiàn)的“內(nèi)容”分析解讀。這兩種分析各具特色地揭示表征了“研究前沿”的發(fā)展趨勢和態(tài)勢，但計量分析的“科技戰(zhàn)略咨詢”功能明顯要弱于“解讀研判”。

本文即是嘗試依賴科技戰(zhàn)略情報人員的專業(yè)背景、情報基礎(chǔ)和專家，在《2022 研究前沿》報告數(shù)據(jù)及其分析解讀的基礎(chǔ)上，對 11個大學(xué)科領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究整體趨勢、學(xué)科領(lǐng)域發(fā)展趨勢和重點研究問題進(jìn)行了分析研判，期望對科技決策管理發(fā)揮一定的作用。

致謝 山東理工大學(xué)白如江，中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院醫(yī)學(xué)信息研究所李贊梅、李軍蓮、冀玉靜，山東理工大學(xué)孫震也參與了本文的撰稿，在此一并表示感謝。