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近年來，數(shù)字經(jīng)濟為全球經(jīng)濟發(fā)展持續(xù)注入新動力，更逐步成為助推中國高質(zhì)量發(fā)展的新引擎。如何依托數(shù)字化技術實現(xiàn)新一輪產(chǎn)業(yè)變革，推動數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型，并搶占全球價值鏈制高點，已成為各國科技競爭的焦點。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)展研究報告》（以下簡稱《報告》）?！秷蟾妗坊贏Miner科技情報平臺的數(shù)據(jù)，利用文獻計量方法，為數(shù)字科技研究前沿“畫像”，從而揭示各領域創(chuàng)新活躍程度，總結(jié)2023年全球數(shù)字科技十大趨勢，為我國數(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

通過對2012年—2021年數(shù)字科技領域TOP 1％核心論文的持續(xù)跟蹤，《報告》篩選出數(shù)字科技領域十大熱點前沿技術：生物大數(shù)據(jù)、生成式對抗網(wǎng)絡算法、沉浸式擴展現(xiàn)實、量子計算機、AI破解蛋白質(zhì)和基因結(jié)構(gòu)、移動邊緣網(wǎng)絡、可解釋的AI、聯(lián)邦學習、混合計算和能源區(qū)塊鏈技術。

趨勢一：生物大數(shù)據(jù)。隨著對生命系統(tǒng)的深入研究和各類高通量組學技術的產(chǎn)生和發(fā)展，生物信息學的研究范疇不斷擴大，轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組、非編碼RNA組等各種組學數(shù)據(jù)以及生物系統(tǒng)層面的解讀持續(xù)擴展，生命科學從定性描述開始實現(xiàn)動態(tài)、精準和定量解讀。

趨勢二：生成式對抗網(wǎng)絡算法。作為人工智能熱門方向之一，生成式對抗網(wǎng)絡算法已被廣泛應用于計算機視覺、自然語言處理和信息安全等領域。未來，隨著深度學習技術的不斷迭代，AIGC領域?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”。

趨勢三：沉浸式擴展現(xiàn)實。擴展現(xiàn)實技術是虛實融合、數(shù)實融合的關鍵基礎，隨著擴展現(xiàn)實產(chǎn)業(yè)鏈逐漸成熟、技術不斷發(fā)展、內(nèi)容應用日漸繁榮，以娛樂應用為代表的擴展現(xiàn)實生態(tài)漸漸充盈，相關技術平臺有望迎來爆發(fā)。

趨勢四：量子原型樣機和專用處理器的研制。當前，量子計算機的研制已從以院校、研究所為主的基礎性研究階段，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)，通用量子計算機研制問題將在未來五年內(nèi)被破解，可實際使用的量子處理器將落地。

趨勢五：AI解碼蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。2021年，Deepmind公司的蛋白質(zhì)解碼預測系統(tǒng)AlphaFold橫空出世。與此同時，該公司還公布了約35萬種蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，該項成果因此入選《科學》2021年度十大科學突破。隨著AI技術的不斷發(fā)展，對具有內(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。

趨勢六：移動邊緣計算網(wǎng)絡。隨著物聯(lián)網(wǎng)、5G、工業(yè)自動化、智能制造的興起，處于物理實體和工業(yè)連接之間的移動邊緣計算的作用日漸突出，并逐步實現(xiàn)了集中化和智能化。其低時延、大帶寬、個性化、高安全性等特性可滿足分布式服務、工業(yè)自動化的需求。

趨勢七：可解釋的AI。由于人類社會存在多元化的價值觀念和價值體系，發(fā)展可解釋性的人工智能，將加強人機之間的理解，讓人工智能技術跳出“黑箱”，從而建立可解釋、可理解、可信任的人工智能體系。

趨勢八：基于算法模型和安全隱私的聯(lián)邦學習技術。近年來，聯(lián)邦學習作為解決數(shù)據(jù)孤島問題的重要技術引起業(yè)界廣泛關注，并被廣泛應用于金融、醫(yī)療健康以及智慧城市等領域。未來，聯(lián)邦學習技術的發(fā)展將與邊緣計算、區(qū)塊鏈和網(wǎng)絡安全等多個領域關聯(lián)，更好發(fā)揮其隱私性、高效性和便捷性的技術特性。

趨勢九：混合計算。隨著萬物互聯(lián)的發(fā)展，“單一計算方式不能解決所有問題”逐漸成為共識?！盎旌嫌嬎恪苯梃b了“用不同的計算資源處理適合該結(jié)構(gòu)的任務”這一異構(gòu)計算的思想，構(gòu)建出特定領域?qū)Ｓ玫母咝媒M件，從而更好地滿足無線互聯(lián)、圖像識別、視頻處理、智能制造等多領域需求。

趨勢十：能源區(qū)塊鏈。區(qū)塊鏈技術能夠依靠自身的鏈式特征和獨特的區(qū)塊結(jié)構(gòu)融合到能源互聯(lián)網(wǎng)中的各個層面。未來，創(chuàng)建區(qū)塊鏈一體化能源系統(tǒng)可有效促進清潔能源的產(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)濟性和穩(wěn)定性的基礎上，實現(xiàn)節(jié)能環(huán)保目標。

科研實力與人才儲備

綜合對比發(fā)展現(xiàn)狀

除了研判十大趨勢，《報告》還對全球范圍內(nèi)數(shù)字科技領域科研實力和人才儲備進行對比。

在科研實力方面，《報告》主要涵蓋論文與專利兩個維度。在論文維度上，綜合評估論文的“量與質(zhì)”，中美數(shù)字科技論文整體影響力大致相當：盡管我國數(shù)字科技領域論文數(shù)量與美國相比存在4％的差距，但是平均被引量比美國多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“Top 1％論文”數(shù)量（7096篇）明顯少于美國（9634篇），且平均被引量也明顯落后于美國。同時，《報告》顯示，我國在當年論文總量和Top 1％論文數(shù)量上與美國的“黃金交叉”均已出現(xiàn)，這說明我國在數(shù)字技術前沿研究方向逐步形成對美國的優(yōu)勢。

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

在專利維度上，作為數(shù)字技術專利大國，我國數(shù)字技術專利數(shù)量在全球遙遙領先，共計387989件數(shù)字技術專利，是美國的2.9倍，充分表明我國數(shù)字應用技術整體研發(fā)能力在全球首屈一指。在全球高價值專利前10強機構(gòu)中，盡管華為和阿里巴巴入榜，但與三星、微軟和谷歌等國際巨頭相比，我國數(shù)字科技巨頭的專利儲備實力仍有較大追趕空間。

在人才儲備方面，《報告》描述了我國“人才基數(shù)大但高層次人才缺乏”的現(xiàn)狀：我國數(shù)字科技人才總量共計12.8萬人，居全球第一，占全球總量的17％，是美國的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，僅為美國的35％。

在國際學術合作上，作為全球最熱絡的雙邊合作，中美學者合作從2018年開始出現(xiàn)降溫。在數(shù)字科技領域，2012年至2021年，中美學者合作產(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，中美兩國學者合作論文增長率一直處于下降態(tài)勢。這對我國后續(xù)推進全球?qū)W術合作，擴大高層次人才交流提出了新的考驗。

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