戰略科學家為何關心這些問題難題

加強科技前瞻研判，引領原創性科研攻關，前不久，第二十七屆中國科協年會發布2025重大科學問題、工程技術難題和產業技術問題。

這是中國科協第八年組織開展問題難題徵集發佈活動。與往屆不同，今年重大問題難題遴選方式發生變化，從各個學會收集問題並投票轉變為科學家提名推薦。所有問題難題都由戰略科學家深思熟慮後提出，並經過由戰略科學家組成的學術委員會投票選出。

戰略科學家關心的這30個問題難題有何特點？為何鎖定這些科技賽道？

前沿是問題難題的基本“底色”。十大前沿科學問題中，中國科學院院士、清華大學高等研究院“楊振寧講座”教授王小云提出的“基於密碼學視角的人工智能安全新理論和防護體系”備受關注。

當前，全球人工智能進入快速發展和深度應用時期，隨之而來的安全問題日益凸顯。王小云介紹，基於密碼學的人工智能安全防護，有望推動人工智能安全從經驗性防禦向數學可驗證安全範式跨越，是近年來興起的重要研究方向。

密碼學如何發揮作用？以為人工智能系統築造安全與隱私防護屏障為例，王小云介紹，隨着技術發展，人工智能生成的圖片越來越逼真，以至於人們無法辨別是否為機器生成，容易被用於電信詐騙等場景中。密碼學能夠設計可理論驗證的水印方案，辨別肉眼難以區分的真假圖片。同時，使用密碼學中的零知識證明技術，能夠在不訪問原圖片的情況下對編輯後的圖片進行來源證明，保護原始圖片的數據隱私。

王小云説，密碼學應用到人工智能是科學前沿，國內外的科研探索正在推進，還有許多重大問題值得深入研究，“我推薦該問題，希望讓更多人工智能專家和密碼專家注意到這一發展態勢，協同努力產出一批突破性的研究成果。”

透過問題難題，可以看到學科交叉趨勢日益顯著。十大工程技術難題中，“面向通信與智能融合的智簡網絡技術體系”是其中之一。

中國工程院院士、北京郵電大學教授張平説，過去，通信領域發展面臨一個基本難題，即帶寬越寬、網速越快，消耗的資源就越多。就像修馬路，車道越多、馬路越寬，佔地就越多。而人工智能自然交互的演進方向，為通信系統減少資源消耗和算力浪費提供了一個新引擎。

“建立基於臨牀和多組學大數據的新藥研發體系”，是數據科學和生物醫藥的碰撞。從發現靶點到藥物上市，傳統模式通常要10年以上，以數據驅動新藥研發體系，有望突破傳統藥物研發技術瓶頸，將這一過程縮短到3至7年。同時，還有助於形成有自主知識產權的技術體系，提升我國精準醫學和新藥研發科技水平。

服務國家戰略需求，是問題難題的重要出發點。碳捕集與封存技術是化石燃料低碳利用的技術支撐。十大工程技術難題中，“新一代低能耗低成本碳捕集與封存技術”希望將相關技術推廣至發電行業及其他工業煙氣碳捕集領域，減少電廠和工業二氧化碳排放量，為實現化石能源低碳排放提供可行的技術途徑和先進的技術裝備。

“聚焦前沿科學問題、工程技術難題和產業技術問題，持續開展前瞻性、針對性、儲備性研究討論，是希望廣泛凝聚科技界共識，把握科技創新趨勢，精準定位我國在前沿關鍵賽道的位勢。”中國科協科學技術創新部副部長肖朝瓊説，中國科協將持續關注已發佈的問題難題，引導廣大科技工作者聚焦國家重大需求，開展原創性、引領性攻關，不斷夯實高質量發展的科技支撐。