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中國網/中國發展門戶網訊當前，科學研究各領域交叉融合不斷深化，物質科學、生命科學等領域的基本科學問題孕育著重大突破。對高水平科研產出進行客觀、持續的分析和研判，將為洞悉科技未來發展趨勢、凝練重大科學問題、超前謀劃和布局科技攻關方向，從而加快實現高水平科技自立自強提供有力支撐。

《2022研究前沿》報告基于2016—2021年發表的論文數據（數據下載時間為2022年3月），利用文獻計量學中的共被引分析方法，以科睿唯安公司基本科學指標（ESI）數據庫中的12610個研究前沿為起點，遴選出2022年自然科學和社會科學的11個大學科領域較為活躍或發展迅速的110個熱點前沿和55個新興前沿，并對33個重點研究前沿/群進行了解讀。經科技領域專家、政策專家和戰略情報專家的進一步綜合分析研判，揭示出這165個研究前沿及其核心論文和施引論文所表征的科學研究8個整體趨勢特點，以及11個大學科領域的近期發展趨勢和重點研究問題。

從整體上，《2022研究前沿》反映出當前科學研究的8個趨勢特點：人工智能賦能各學科領域并開拓科學研究新范式；新冠病毒帶來的重大挑戰成為眾多學科科學研究的強大驅動力；地球科學重大突破仍是一段時期內保障“能源安全”的主要科技支撐；“糧食安全”和“健康問題”的解決需要“基因組技術的基礎研究”方面的開放大科學計劃；宏觀宇宙和宜居地球探索揭示地球系統整體統一圖景；深空探索和微觀調控不斷拓展物質科學知識體系的邊界；數學研究破解世紀難題和各學科領域數學邏輯瓶頸；挑戰人類認知極限的復雜前沿問題日益打破自然科學、工程科學和社會科學研究的界限。

農業、植物學和動物學領域發展趨勢與重點研究問題

發展趨勢

先進基因、材料、制造和智能技術驅動著農業、植物學和動物學研究。食品安全檢測與食品制造越來越智能化，植物基因組研究進入泛基因組時代，基因編輯技術不斷改進，植物免疫調控機理持續受到關注，動物疫病研究成為熱點。

重點研究問題

《2022研究前沿》揭示的該領域重點研究問題包括：①食品智能傳感包裝膜；②3D食品打印；③植物泛基因組研究；④新一代基因編輯技術；⑤植物免疫調控機理；⑥新冠病毒對家養動物的感染和傳播。

以“植物泛基因組研究”為例?！胺夯蚪M”這一概念最初于2005年由美國科學家在微生物組學領域提出，之后很快被拓展并應用于動植物基因組學領域，引領基因組研究進入泛基因組學時代。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、特有性狀調控基因鑒定及培育農業動植物優良品種等意義重大?！爸参锓夯蚪M研究與應用”連續入選《2021研究前沿》和《2022研究前沿》報告中的農業、植物學和動物學領域的熱點前沿。近年來，該研究前沿不斷取得新進展。2018年，中國農業科學院牽頭并聯合國內外16家單位對3010份栽培稻進行測序，構建了首個接近完整的亞洲栽培稻泛基因組。2020年，加拿大主導的國際團隊在來自世界各地的15個小麥品種的基礎上，繪制出史上最全的小麥基因組圖譜。同年，中國對2898份大豆樣本進行重測序，首次實現了基于圖形結構的植物泛基因組構建。澳大利亞、美國和中國是該研究前沿核心論文的主要產出國家；澳大利亞的西澳大利亞大學、昆士蘭大學、墨爾本大學，美國的佐治亞大學，中國農業科學院、中國科學院和法國國家農業食品與環境研究院是主要產出機構。

生態與環境科學領域發展趨勢與重點研究問題

發展趨勢

生態與環境科學研究日益關注伴隨氣候變化、人類活動等帶來的新型生態環境問題、具有全球性重大影響的生態環境問題，以及多學科理解和施策的理論與方法，如新污染物的環境特征、生態健康風險和污染防控研究，重大突發災害造成的環境污染和生態破壞及應對的科學、技術、管理和政策研究等。

重點研究問題

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

以“COVID-19疫情帶來固體廢物和醫療廢物污染”為例。為應對新冠肺炎疫情，個人防護用品和醫療物品使用量激增。據研究統計，全球每月估計使用1290億個口罩和650億雙手套。由此導致的醫療廢物和固體廢物的爆炸性增長帶來大范圍的環境污染，并對人類健康產生負面影響。由于擔心塑料作為病毒載體引發疾病傳播，人們更多地選擇使用一次性塑料醫療制品。因此，新冠肺炎疫情的暴發讓一次性塑料禁令的實施遭遇困境，這直接導致了塑料污染風險的大幅增加。相關問題在2020年新冠肺炎疫情暴發后引起了環境領域研究人員的極大關注。本研究前沿共40篇核心論文，主要有2個研究方向：①個人防護用品產生的陸地和海洋生態環境風險和管理挑戰。重點是關于個人防護用品作為微塑料污染的一個新興來源，其全球環境排放及對廢棄物管理的影響和挑戰。該研究前沿被引頻次最高的核心論文即強調并展望了新冠肺炎疫情帶來的塑料和其他廢棄物的環境后果，提出“塑料廢物足跡”的概念，從學術研究和環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的挑戰。該文由捷克布爾諾理工大學等機構于2020年發表在《可再生與可持續能源評論》。②疫情帶來的個人防護用品的污染控制技術、無害化處置措施和管理舉措。重點是討論平衡公共衛生、環境安全、產業鏈和供應鏈的政策，并綜合考慮各種技術手段的綜合策略和新型解決方案。葡萄牙阿威羅大學等機構的多國研究人員于2021年在《化學工程雜志》上發表了一篇綜述論文，討論了克服新冠肺炎疫情導致的塑料污染挑戰的潛在策略，強調未來的措施應反映公共健康和環境安全之間的平衡，轉向可持續塑料替代品，繼續將塑料污染問題置于全球和地區政治議程的重要位置，并呼吁科學界、產業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出國家，加拿大達爾豪斯大學、葡萄牙阿威羅大學、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是核心論文產出較多的機構。

地球科學領域發展趨勢與重點研究問題

發展趨勢

地外天體探測達成新的里程碑，加速人類對行星地球形成與演化的新認知。冰川凍土的地球系統變化和新的油氣資源探測開采給地球科學提出新問題、新需求。地球科學與其他學科的交叉融合日益頻繁，天基觀測、大數據、機器學習等新手段、新技術的廣泛應用效果凸顯。

重點研究問題

《2022研究前沿》揭示的該領域重點研究問題包括：①從地球系統科學視角開展氣候變化研究，包括基于多種地球系統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油氣礦藏的地質特征、資源潛力和關鍵開發技術研究；④新一代放射性碳測年技術與應用。

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，被認為保存著太陽系形成與演化的關鍵信息。小行星表面存在最廣泛的地貌特征就是撞擊坑，由于大多數的小行星都是“碎石堆”結構，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。研究小行星地表風化層及表面裸露的石塊，可以了解小行星內部物質及其母體性質等較為原始的信息，不同顏色與形態的巖石也能表征小行星表面物質的不同來源或演化過程。早期的小行星探測主要以飛掠探測為主，隨著科技的發展，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年發射，2019年成功完成對小行星“龍宮”的觸地撞擊并進行采樣，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-風化層探測器”于2016年發射，旨在對小行星“貝努”進行采樣探測，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。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果，分析其地貌特征、地表成分和熱特性，揭示有關兩顆小行星的隕坑和地形的詳細信息。美國、法國和日本是本研究前沿核心論文的主要產出國家，其中美國和日本分別主導“起源-光譜分析-資源識別-安全-風化層探測器”和“隼鳥2號”的研發，同時根據法國空間局披露，法國是唯一參與“龍宮”樣本分析的合作國。核心論文主要產出機構包括美國約翰·霍普金斯大學、法國國家科學研究中心、日本名古屋大學、美國國家航空航天局和日本宇宙航空研究開發機構等，且這些機構彼此之間合作緊密，凸顯任務主導國和核心參與國及相關機構在基礎研究中引領概念設計、掌握一手數據、最有希望優先產出原始創新重大成果的優勢和可能。

臨床醫學領域發展趨勢與重點研究問題

發展趨勢

受新冠肺炎疫情廣泛持續的影響，新冠肺炎的臨床研究成為該領域主要研究內容。隨著新冠肺炎疫情進程及其對醫學需求的變化，新冠肺炎臨床醫學研究經歷了從對新冠肺炎患者快速準確的診斷標準和技術、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用研究，再到后新冠肺炎疫情臨床問題研究。

重點研究問題

《2022研究前沿》揭示的該領域重點研究問題包括：①新冠病毒現有疫苗安全性、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注。與此同時，新冠病毒突變株的不斷出現，也對疫苗研發和現有疫苗有效性提出嚴峻挑戰?！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疫苗誘導血栓性血小板減少癥、COVID-19 mRNA疫苗接種過敏反應、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，前兩個前沿有關新冠肺炎疫苗副作用，主要涉及疫苗誘導血栓性血小板減少癥（VITT）及嚴重過敏反應研究。VITT是新冠疫苗不良反應中最為嚴重的一種，主要在接種重組腺病毒疫苗人群中發現，可表現為嚴重的腦靜脈竇血栓、肺栓塞、動脈血栓形成等多發血栓事件，并伴血小板減少、D二聚體升高等。VITT發生率低，但進展快，死亡率高達20%—50%，需要引起高度重視。而疫苗接種后引發的嚴重過敏反應雖然較為罕見，但也引起了人們對疫苗風險的擔憂。嚴重過敏反應多發生在mRNA疫苗接種后，主要由疫苗中的脂質納米顆粒等引起，相關機構建議對任何疫苗成分（包括聚乙二醇和聚山梨酯等）有嚴重過敏反應的人不可接種此類疫苗，但對沒有發生過嚴重過敏反應的人群則不是禁忌。后兩個前沿有關新冠肺炎疫苗對新突變株的有效性，共7篇核心論文，發表在《自然》《柳葉刀》和《新英格蘭醫學雜志》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果，發現疫苗對部分突變株的保護效力降低甚至失效。這些發現為推動疫苗研究及改善免疫接種策略提供了有力的數據支撐。

生物科學領域發展趨勢與重點研究問題

發展趨勢

新冠病毒持續變異帶來的潛在疫情復發風險刺激著新冠病毒基礎問題研究走向深入，強化了新型疫苗、通用中和抗體和有效藥物的研制。人工智能開始進入真正助力理解生命科學規律的時代。

重點研究問題

《2022研究前沿》揭示的該領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新冠病毒進化起源和中間宿主；③新冠肺炎疫情的預測模型；④新冠肺炎的中和抗體、疫苗及特效藥的研發；⑤AlphaFold預測蛋白質結構等人工智能使能的生物學問題破解。

以“AlphaFold等人工智能預測蛋白質結構”為例。蛋白質的結構預測將有助于為基礎生物學提供新的見解，并揭示出具有臨床意義的新藥靶點，對基礎科學和藥物研發具有重大意義。以往蛋白質結構只能通過繁復的實驗室分析來確定。在蛋白質結構解析的幾十年歷史中，X射線晶體學、核磁共振波譜學、冷凍電鏡技術作出了巨大的貢獻，但這些技術通常耗時長、成本高。1972年諾貝爾化學獎獲獎者、美國生物化學家Christian Anfinsen曾在諾貝爾獎頒獎典禮上提出一個設想：基于蛋白質的一維氨基酸序列可計算并預測蛋白質的三維結構。然而，蛋白質的三維結構在形成之前會有數以億計的折疊方式。有數據顯示，一個典型的蛋白質大約有10³⁰⁰種可能構型，如果用蠻力來計算所有可能的構型可能花費的時間比宇宙的年齡都要長。在這種設想提出的近50年后，谷歌旗下人工智能公司DeepMind于2020年12月的國際蛋白質結構預測競賽CASP14上以AlphaFold2擊敗了其他選手，在預測準確性方面達到接近人類實驗結果。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團隊在《自然》發表2篇論文，描述了AlphaFold2對人類蛋白質組的準確結構預測，并首次對外分享了開源代碼，預測信息也免費向公眾開放。2021年7月16日，由David Baker領導，來自華盛頓大學、哈佛大學、得克薩斯大學西南醫學中心等的聯合研究團隊在《科學》上公開一款新的深度學習工具RoseTTAFold，基于一個“三軌”神經網絡，根據有限信息快速準確地預測出目標蛋白質的結構。其預測的超高準確度媲美AlphaFold2，而且速度更快、所需計算機處理能力更低。同樣，研究團隊也對外分享了開源代碼。這些成果意味著人工智能已進入生命科學的微觀分子領域，并且向生命科學研究人員開放，其廣泛使用可能對結構生物學產生重大影響。這是生物學發展的里程碑?！叭斯ぶ悄茴A測蛋白質結構”也因此入選《科學》雜志評選的“2021年度十大科學突破”。

化學與材料科學領域發展趨勢與重點研究問題

發展趨勢

實現高效、精準的化學合成一直是化學研究的重要目標之一。人工智能的發展不僅為實現這一目標提供了新的機遇，而且智能化、自動化合成成為新的發展趨勢。化學與材料科學、生命科學、信息科學、環境科學、能源科學等密切交叉和相互滲透，通過創造具有優異性能的新物質推動材料、能源、醫藥等產業發展。

重點研究問題

《2022研究前沿》揭示的該領域重點研究問題包括：①單原子催化、納米酶等精準合成方法；②機器學習輔助化學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、藥物精準遞送等生物化學研究；⑤自供電可穿戴織物、熱激活延遲熒光材料等新材料。

以“機器學習輔助化學合成等智能合成過程”為例。長期以來，化學合成采取依賴專家經驗和人工試錯的研究模式，不僅失敗率較高，而且容易引發安全事故。實現化學合成智能化、自動化是化學科技工作者長久以來的夢想。以機器學習為代表的人工智能的快速發展為實現這一夢想提供了可能。“研究前沿”系列報告捕捉到機器學習助力化學研究的發展趨勢：2019年，“機器學習預測分子性質”入選化學與材料科學領域前10名（TOP 10）熱點前沿；2022年，“機器學習輔助的化學合成”進入Top 10熱點前沿。該研究前沿的35篇核心論文涉及反應預測（反應性、路線、產物等）和自動合成兩方面內容。在反應預測方面，既包括基于化學反應規則的方法，如波蘭科學院、波蘭華沙大學、韓國國立蔚山科學技術院等開發的Chematica軟件；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合作開發的Molecular Transformer模型。德國明斯特大學和中國上海大學合作發表的關于使用深度神經網絡規劃逆合成路線的研究，是被引頻次最高的一篇論文。在自動合成方面，既包括自動合成技術研究，如美國伊利諾伊大學開發的Automated Synthesizers，英國格拉斯哥大學開發的Chemputer系統；也包括自主實驗室研究，如美國麻省理工學院開發的自動合成平臺（相關論文被引頻次排在第2位），英國利物浦大學開發的移動實驗機器人。美國、英國和瑞士是該研究前沿核心論文的主要產出國家；美國麻省理工學院、瑞士IBM歐洲研究院、英國格拉斯哥大學、美國伊利諾伊大學、韓國國立蔚山科學技術院不僅貢獻了多篇核心論文，而且自主研發產品甚至實現了商業化。

物理學領域發展趨勢與重點研究問題

發展趨勢

搜尋新物理、發現新物態，已成為物理學研究的重要目標。μ子反常磁矩、味對稱性與輕子質量、強子物理等研究持續推動著粒子物理學進步，高溫超導、拓撲物態和二維材料等正在加速新理論、新材料和新器件的發現。

重點研究問題

《2022研究前沿》揭示的該領域重點研究問題包括：①μ子反常磁矩研究；②夸克和輕子味物理研究；③奇特強子態研究；④拓撲物態和新型拓撲材料研究；⑤具有高超導轉變溫度的超導材料研究；⑥二維材料及其異質結構研究。

以“拓撲物態和新型拓撲材料研究”為例。拓撲物理是數學與物理完美結合的典范之一。20世紀70年代，拓撲概念被引入到凝聚態物理中；20世紀80年代，應用于對量子霍爾效應的詮釋，這些研究因開創拓撲時代而獲得了2016年諾貝爾物理學獎。拓撲絕緣體是一種內部絕緣、表面導電的材料，從2005年的理論預測^[27]到2007年二維拓撲絕緣體被實驗驗證，國際上掀起了拓撲物態和拓撲材料研究的熱潮，并成為凝聚態物理領域重要和快速發展的熱點前沿之一。各種全新的拓撲物態和材料相繼被發現，如量子反?；魻栃?、拓撲半金屬、拓撲超導體、高階拓撲絕緣體等。磁性和拓撲之間的相互作用可以在材料中產生各種奇異的拓撲物態，因此，磁性拓撲絕緣體的研究引起了廣泛的興趣。在《2022研究前沿》中，“磁性拓撲絕緣體MnBi₂Te₄（錳鉍碲）”成為熱點前沿。2019年，清華大學、南京大學分別獨立理論預測MnBi₂Te₄為本征磁性拓撲絕緣體，清華大學、西班牙高等科研理事會-巴斯克大學聯合中心分別獨立實驗驗證MnBi₂Te₄為本征磁性拓撲絕緣體；2020年，復旦大學等在MnBi₂Te₄中實現量子反?；魻栃ū灰l次最高，313次）；北京大學等在MnBi₂Te₄中實現高陳數和高溫量子反常霍爾效應。磁性拓撲絕緣體的研究正在蓬勃發展中，其成果將有助于促進應用于低能耗自旋電子學、拓撲量子計算等領域的下一代電子器件的開發。中國、美國和日本是該研究前沿核心論文的主要產出國家，中國科學院、日本理化學研究所、清華大學和德國馬普學會是主要產出機構。

天文學領域發展趨勢與重點研究問題

發展趨勢

天文學領域觀測手段迅速發展、全波段研究日臻完善及分析模型和分析能力不斷進步，實現或深化了對暗物質與暗能量的本質，宇宙早期的物理過程，星系、宇宙大尺度結構、黑洞、恒星的形成與演化，行星系統探測與動力學及太陽活動和爆發機制的認識。

重點研究問題

《2022研究前沿》揭示的該領域重點研究問題包括：①搜尋第一代恒星、星系和黑洞；②發現臨近的系外行星；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律；④利用先進數字宇宙模型研究恒星、星系及宇宙演化；⑤利用先進天基平臺“帕克太陽探測器”和“太陽軌道器”等開展日球層物理研究。

以“利用先進天基平臺開展日球層物理研究”為例。20世紀90年代以來，日球層物理研究進入了高速發展期，基于空間衛星的探測占據主導地位，一系列太陽探測衛星無論是探測技術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。2018年8月，美國國家航空航天局成功發射“帕克太陽探測器”，其主要科學目標是采用原位測量和成像技術相結合的方式改變對日冕的認識，增進對太陽風起源和演化的理解，并對提高空間天氣事件預測能力作出重要貢獻?！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行探測；在任務的最后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）。2020年2月，世界首顆可以針對太陽極區開展近距離觀測的航天器——歐洲空間局的中型任務“太陽軌道器”成功發射?！疤栜壍榔鳌钡氖滓茖W目標是研究太陽如何產生和控制日球層。當“帕克太陽探測器”開展近距離原位探測時，“太陽軌道器”還將與之協同，在相對較遠的位置進行遙感觀測。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’開展的日球層物理研究”包括28篇研究論文，分別圍繞兩項探測任務的科學目標、關鍵載荷及基于觀測數據開展的系列科學研究發現展開，如通過對太陽的近距離原位觀測發現低緯度日冕洞是慢太陽風的關鍵來源并揭示慢太陽風是如何加速的，觀測到大范圍太陽高能粒子事件，探測到強隱形日冕物質拋射的太陽起源，在日冕中捕捉到瞬態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出國家。美國國家航空航天局、美國加州大學伯克利分校、法國國家科學研究中心、美國密歇根大學、法國巴黎文理研究大學、美國哈佛大學、英國帝國理工學院等兩項探測任務的主要參與機構，是核心論文的主要產出機構。

數學領域發展趨勢與重點研究問題

發展趨勢

若干數學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學應用中或與其他自然科學、工程技術、經濟金融與管理科學等領域相互交叉、滲透與融合而產生的交叉問題等。

重點研究問題

《2022研究前沿》揭示的該領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（如深度學習算法等）求解系列高維偏微分方程的數值解；③針對線性回歸模型的基準問題最佳子集選擇提出更優的算法。

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性的問題。1611年德國數學家、天文學家開普勒推測，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為金字塔形堆積。這一猜想位列希爾伯特20世紀23個重大數學問題中的第18個，直到1998年才由美國數學家Thomas Hales以250頁的數學論證結合大量計算機計算得以證明。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、空間探測器和互聯網通過噪聲信道發送信號使用的糾錯碼密切相關。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。此前研究發現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年正式發表。被引頻次排名第2位的研究論文是烏克蘭數學家Maryna Viazovska構建輔助函數正式證明8維空間中E8堆積方式為最優填充。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的數學家合作，證明利奇格堆積方式是24維空間最優最密堆積方式。Maryna Viazovska也因對8維空間中等體球體最密堆積問題的開創性貢獻而榮獲2022年的菲爾茲獎。

信息科學領域發展趨勢與重點研究問題

發展趨勢

人工智能解決特定領域問題的卓越能力日益彰顯，多智能體協同和透明、穩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聯應用研究日益深入，開始探索研究推動智能化網絡發展的6G通信前沿技術。量子通信實驗研究快速進步。

重點研究問題

《2022研究前沿》揭示的該領域重點研究問題包括：①長距離自由空間量子密鑰分發與量子糾纏；②面向從頭藥物設計的深度學習方法；③可解釋人工智能、多智能體強化學習；④毫米波MIMO通信系統的混合預編碼技術；⑤區塊鏈與物聯網的集成等。

以“長距離自由空間量子密鑰分發與量子糾纏”為例。量子密鑰分發是量子通信最典型的兩種應用之一。自從1984年首個量子密鑰分發理論方案被提出以來，如何將量子密鑰分發推向應用并實現大尺度的量子通信，一直是國際學術界為之奮斗的目標。2007年，中國、美國、歐洲的3個團隊同時報道實現了超百公里的誘騙態量子密鑰分發實驗，打開量子通信走向應用的大門。2016年，中國發射“墨子號”量子科學實驗衛星，并在一年內實現了千公里級的星地雙向量子糾纏分發、星地高速量子密鑰分發和地星量子隱形傳態三大既定科學目標。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了距離達7600公里的洲際量子密鑰分發，并利用共享密鑰實現了加密數據傳輸和視頻通信。2020年，“墨子號”量子科學實驗衛星又在國際上首次實現千公里級基于糾纏的量子密鑰分發，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量級。2021年，我國宣布建成跨越4600公里的天地一體化量子通信網絡，為未來實現覆蓋全球的量子保密通信網絡奠定了科學與技術基礎。在量子密鑰分發的理論研究方面，英國約克大學研究團隊在2017年給出了無中繼量子通信的成碼率極限；東芝歐洲研究中心于2018年提出雙場量子密鑰分發（TF-QKD）協議，在保證密鑰安全的前提下突破了以往QKD協議的安全距離，引起廣泛關注。上述成果的相關論文構成了多次入選“研究前沿”系列報告熱點前沿的核心論文，如2016年入選的“測量設備無關型量子密鑰分發研究”，2020年入選的“長距離連續變量量子密鑰分發”，以及2022年入選的“長距離自由空間量子密鑰分發與量子糾纏研究”等。

經濟學、心理學及其他社會科學領域發展 趨勢與重點研究問題

發展趨勢

該領域一直聚焦與經濟社會現象密切相關的研究問題和研究方法，其中，與心理學相關的研究問題是該領域的重點。隨著新冠肺炎疫情持續蔓延，近兩年該領域的多個前沿問題與新冠肺炎疫情相關，涉及個人認知、心理健康以及經濟社會發展。此外，數字技術等新興技術對經濟社會發展的影響也是該領域近幾年來的研究重點之一。

重點研究問題

《2022研究前沿》揭示的該領域重點研究問題包括：①新冠肺炎疫情背景下認知、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識、態度及行為，疫情背景下兒童、老人等特殊人群身心健康與護理，大流行期間的健康風險問題等；②新冠肺炎疫情對全球供應鏈和金融市場的影響；③新興技術對農業、智慧城市建設、碳排放等方面的影響；④社會科學領域研究方法的創新應用。

以“COVID-19全球大流行下的金融市場波動”為例。新冠病毒的持續傳播對全球金融市場產生了巨大的影響，帶來了前所未有的風險水平。該熱點前沿主要涵蓋2個方面的研究內容：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生嚴重的消極影響：①隨著確診病例數量的增加，股市回報率下降，與死亡人數的增長相比，股市對確診病例數量的增長反應更為顯著；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，證明了非藥物干預顯著增加了股市波動；③通過研究新冠病毒相關新聞產生的情緒與股市波動之間的關系，發現新聞媒體產生的壓倒性恐慌與股市波動性增加有關。在評估不同資產的避險作用方面，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險；全球最大穩定幣發行商Tether在新冠肺炎疫情期間成功地維持了與美元的掛鉤，具有一定的避風港屬性；而在此次大流行期間，黃金和大豆商品期貨作為避險資產仍然保持強勁。2020年10月，西南財經大學和中國科學院科技戰略咨詢研究院合作發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險和系統性風險的一般模式，并分析政策干預的潛在影響。

科學界和情報學界各自認為的“研究前沿”在方向上是一致的，但情報學界的research front更多表現為實現科學界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系上體現為一組內容關聯、頻繁被共同引用的論文及其施引論文，這就是research front。這種引用關系數據其實隱含著科學家對其研究領域新拓展的研判。所以，這種數據并不僅僅是用儀器測量得到的“客觀”數據。引文數據既測度了科學家對以前人研究成果為基礎開展新的研究的“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據與深度學習技術對共被引數據挖掘形成的“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”所涉及相關文獻的“內容”分析解讀。這兩種分析各具特色地揭示表征了“研究前沿”的發展趨勢和態勢，但計量分析的“科技戰略咨詢”功能明顯要弱于“解讀研判”。

本文即是嘗試依賴科技戰略情報人員的專業背景、情報基礎和專家，在《2022研究前沿》報告數據及其分析解讀的基礎上，對11個大學科領域的基礎研究整體趨勢、學科領域發展趨勢和重點研究問題進行了分析研判，期望對科技決策管理發揮一定的作用。

（作者：潘教峰、張鳳，中國科學院科技戰略咨詢研究院；王海霞、冷伏海、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，中國科學院科技戰略咨詢研究院?！吨袊茖W院院刊》供稿））

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