治疗白癜风最好方法 http://baidianfeng.39.net/a_yqyy/130704/4202004.html数字科技是基于物理世界和数字世界映射互动的体系提炼的一个新概念，是当今世界创新速度最快、通用性最广、渗透性和引领性最强的领域之一。数字科技创新正在加速推动学科创新、研究新范式、科学新发现、产业新模式等的变革。本报告对年世界科技强国数字科技发展趋势进行分析，并对我国数字科技创新发展战略提出*策建议。
一、国外数字科技发展现状
（一）人工智能
1.多个国家出台或更新AI战略并持续加大研发投入
年3月，美国国家AI安全委员会发布《AI国家安全委员会最终建议报告》，向总统和国会提出建议，以推进AI、机器学习和相关技术的发展，全面解决美国国家安全和国防需求。报告中阐述美国抵御AI相关威胁、风险等做法，以及竞争与合作战略、人才竞争、加速AI创新、知识产权、微电子、技术保护、有利的国际技术秩序、相关技术行动蓝图等AI竞争关键要素。
年5月，俄罗斯*府通过了为AI项目提供补贴等支持AI发展的两份*府决议，鼓励企业积极参与公开竞争的AI试点项目，推动AI与各产业深度融合。年前将为AI试点项目投资52.6亿卢布，每个项目资助约1亿卢布，并为大中小学生的AI开发和培训项目投资12.3亿卢布。
年6月，澳大利亚*府发布“AI行动计划”，旨在使澳大利亚成为开发和采用可信、安全和负责任AI的全球领导者，具体包括：推动AI开发和采用，创造就业岗位和提高生产力；培养和吸引世界一流人才；利用AI应对国家挑战并使所有澳大利亚人受益；确保AI技术负责任、包容并反映澳大利亚的价值观。
年6月，日本内阁府提出《AI战略》草案，针对建设“超智能社会5.0”、应对全球共同问题和日本自身社会经济难题等国家总体科技战略需求，为充分利用AI技术做好软硬件准备，在教育改革、研究开发、社会应用、支持中小企业的数字化转型、数字化*府、伦理道德、数据基础设施等方面提出新的*策措施。
年12月，法国*府出台《AI国家战略》新计划，未来5年将投入22亿欧元加快AI发展，重点资助AI研究与培训，主要目标是提高法国AI竞争力，成为嵌入式AI和可信AI的领导者，加快AI在经济领域的应用。
2.全球AI专业研发机构不断涌现
年6月，英国商业、能源与产业战略部、英国研究与创新局与IBM合作成立新的AI和量子计算中心，即哈特里国家数字创新中心，计划5年内共投资2.1亿英镑，支持科研机构和私营企业获得尖端计算能力，提供设备和基础设施的使用权，消除使用量子技术的障碍，并在材料、生命科学、环境和制造等领域开展跨学科合作。
年7月，美国国家科学基金会（NSF）在年第一轮资助的7个国家AI研究所的基础上，投入2.2亿美元新建11个国家AI研究所。国家AI研究所将与美国农业部国家食品和农业研究中心、国土安全部、谷歌、亚马逊、英特尔和埃森哲公司合作，在人机交互与协作、AI优化、AI和先进网络基础设施、计算机和网络系统AI、动态系统AI、AI增强学习、AI驱动的农业和食品系统创新等领域开展变革性研究。
澳大利亚*府将为该计划共投入1.亿澳元：4年内投入万澳元成立国家AI中心和4个AI与数字能力中心；4年内投入万澳元，支持澳大利亚企业与*府合作实施AI试点项目；6年内投入万澳元启动“下一代AI毕业生计划”；5年内提供万澳元用于“区域AI计划”。
此外，美国商务部还成立国家AI咨询委员会，由来自学术界、工业界、非营利组织和联邦实验室的成员组成，主要职责是就AI问题向美国总统和其他联邦机构提供建议。
年6月，白宫科技*策办公室宣布成立国家AI研究资源工作组，该工作组将作为联邦咨询委员会，为国家AI研究资源制订实施路线图，创建共享国家AI研究基础设施，提供可访问的计算资源、高质量数据、教育工具和用户支持。该工作组将为建立和维持国家AI研究资源提供建议，包括技术能力、治理、管理、评估和安全、隐私、公民权利和公民自由的要求等。
3.AI前沿技术在国防和科学研究领域的应用进一步细化
3.1AI在国防领域的应用
年8月，美陆*未来司令部AI集成中心概述了未来五年美陆*感兴趣的11个AI研究领域，包括：数据分析、自主系统、安全和决策辅助等。通过分析数据和在决策过程中协助指挥官，AI将在连接战场传感器和射手方面起到关键作用。
年2月，以色列国防部公布新的AI战略，首次发布多*种和多指挥部的AI技术部署计划，将在武装部队的各个部门和指挥部加速推广应用AI技术，促进以色列国防的数字化转型。
年10月，北约国防部长峰会通过了第一个AI战略，阐述了AI技术如何以“受保护和合乎道德的方式”应用于国防和安全，以符合国际法和北约价值观的方式使用AI技术。该战略启动“北约创新基金”，投入10亿美元，为北约及其盟国开发和使用AI技术奠定基础，强调成员国之间需要在与AI有关事项上进行合作，以促进“跨大西洋防务和安全”。
3.2AI在数学、能源等科学研究领域的应用
AI“进*”数学领域首次帮助人类发现两个新猜想。年12月，计算机科学家和数学家首次使用AI来帮助证明或提出纽结理论和表示论等复杂数学领域的新定理。利用由深度思维（DeepMind）开发的机器学习框架，帮助数学家发现新的猜想和定理。
AI推动能源技术发展。年12月，弗吉尼亚理工大学结合机器学习算法和识别新催化剂的理论，设计了一种新的AI框架，可以促进原料发现，对于重要技术至关重要，如燃料电池和碳捕获设备。
DARPA利用AI加速科学模型的开发。“自动化科学知识提取和建模”（ASKEM）项目创建知识-建模-模拟生态系统，并赋予其必要的AI方法和工具，以敏捷地创建、维持和增强复杂的模型和模拟器，支持专家在不同任务和科学领域的知识和数据知情决策。目标是使专家能够维护、重用和改编大量的异质数据、知识和模型，具有跨知识源、模型假设和模型适应性的可追溯性。
AI加速新材料开发。年12月，研究人员开发小数据AI预测技术有望加速各种新材料开发。NIMS、AsahiKasei、三菱化学、三井化学和住友化学已经使用化学材料开放平台框架开发了一种小数据AI技术，能够通过有效使用提高基于机器学习的材料特性（例如强度、脆性）预测的准确性仅从少数实验中获得的材料结构数据。这种技术可以加速各种材料的开发，包括聚合物。年5月，中国、俄罗斯和德国的研究人员采用第一性原理计算和AI设计单原子合金催化剂，提出了一种针对单原子合金催化剂的新搜索算法，该算法找到了多种新催化剂，提供了寻找适用于各种应用的最佳单原子合金催化剂的方法。
AI在微电子领域的应用。年4月，美国情报高级研究计划局（IARPA）宣布将开展“支持AI的下一代微电子技术（MicroE4AI）”项目研究，优先资助颠覆传统软硬件集成的研究方案，包括从材料性能到系统架构、再到软件实现等各个环节的突破和革新。（1）提高AI在自动驾驶、生物识别、通信、定位导航定时、遥感等领域应用性能的方法。（2）优化AI应用中硬件和软件生态系统的分析性能。（3）研究工具、技术、设计方案，提高微电子硬件和软件系统的可靠性和完整性，增强供应链、制造能力、计算性能，应对对抗性、恶意攻击和质量控制漏洞等。开展新材料、新加工方法的研究。
AI在核物理研究领域的应用。年12月，美国能源部（DOE）宣布为六个项目提供万美元，实施AI方法以加速核物理研究中的科学发现。使用先进的计算方法优化用于核物理的复杂加速器和探测器系统的整体性能，可以缩短核物理实验发现的时间。
AI在天气预测研究中的应用。年11月，劳伦斯伯克利国家实验室、加州理工学院和英伟达公司训练了傅里叶神经操作员深度学习模型-该模型准确有效地学习复杂的物理系统-以模拟大气动力学并提前整整五天提供全球高保真极端天气预测。该模型可提前小时以高保真度预测大气中多个级别的风速和压力。
越来越多的科学家利用AI和机器学习进行科学问题研究。随着AI和ML的不断扩展和进步，在超级计算机和分布式计算网络上运行它们的复杂性也在增加1。美国能源部阿贡国家实验室的科学家正在通过建模、模拟、预测和优化工作流程的性能来应对这一挑战。此外，阿贡国家实验室的新分布式计算和数据基础设施项目为DOE国家实验室更快的科学发现提供了算力保障2。
4.欧美主要国家和国际标准化组织重视AI标准研究和制定工作
（1）美国不断加强*策对标准的引领。年1月，美国国家标准协会发布《美国标准化战略》，
