问题类型
全部 前沿科学问题 工程技术难题 产业与技术问题
学科领域
全部 数理化基础科学 生命健康 地球科学 生态环境 制造科技 信息科技 先进材料 资源能源 农业科技 空天科技 其他
征集年度
全部 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018
碳排放监测 碳排放可信平台 区块链 物联网 大数据
基于数字技术的碳排放监测方法研究处于探索起步阶段，从技术视角探讨单一技术的可行性、有效性和具体落地方式，以及构建系统性碳排放数字化监测体系，是当前数字技术赋能碳排放监测研究领域的两条主线。 具体来看，基于物联网终端的碳排放监测技术因其结构清晰、设计灵活、传输可靠特性，为碳排放监测提供了一种新方法。而区块链对于碳排放监测作用主要表现在构建可视、可信、可靠的监管环境方面。大数据、人工智能在碳排放监测中的应用研究主要聚焦于碳排放数据的预测分析。如何将这些数字技术与碳排放监测深度融合，打通碳排放监测的数据资源加工利用？亟需研发、搭建从前端数据感知采集、复杂排放数据处理、后端可信碳排放数据应用的数字化碳监测数据全流程平台。
推荐机构： 中国通信学会
2024年度
二氧化碳活化转化 经济性 离子液体 生态碳平衡
CO2是一种重要的碳资源，其资源化利用不仅有利于减少温室气体排放，且能减少化石资源利用，带来显著经济效益，符合我国“双碳”战略目标。但CO2分子热力学稳定不易活化、动力学惰性反应能垒高，如何实现CO2分子温和活化和高选择性利用，是亟待解决的关键科学难题。同时CO2转化利用可合成的化学品种类繁多、路径复杂、能量利用效率低，其规模化利用程度和经济效益是实现生态碳平衡面临的两大挑战。因此开创CO2转化合成高附加值产品的新途径，开发以CO2为原料合成高附加值化学品及高端材料是最具前景的研究方向，有望形成面向碳中和的战略新兴产业，为实现CO2大规模经济性利用提供重要技术支撑。
推荐机构： 中国化工学会
柔性材料 多功能耦合 有机无机杂化 功能涌现
当前，人工智能、电子信息、航空航天、新能源和生物医药等新兴产业迅猛发展，具有独特性能的柔性材料因其在脑机接口、电子器件、能量存储、诊疗修复等方面的广泛应用前景，成为关键性材料，多功能耦合与杂化是柔性材料满足这些需求和应用的关键所在。然而，简单地将功能基元与柔性基材混合往往会导致材料结构与功能下降，这可归咎于功能位点暴露不完整、接触界面不连续以及杂化产生过程中的热应力或机械应力分布不均等问题。解决这些问题需要从多个尺度系统思考，包括分子尺度的柔性基元设计，纳米尺度的功能基元的精确构筑，微米尺度的相分离等。因此，为使柔性材料的杂化功能超出其基础的单一功能范畴，实现功能涌现，需从复杂系统的角度提出通用策略，形成新的研究范式，从而在功能层次、操作特性、综合性能等方面实现全面提升，以满足新兴产业对兼具优异性能和特殊功能组合柔性材料的迫切需求。
工业母机 精度保持性 快速测试 加速退化试验
工业母机是国家的基础性、战略性装备，具有超越经济价值的重要作用。目前，国产高端工业母机的精度保持性较国际先进水平仍有显著差距，已成为国产工业母机的核心技术瓶颈。尽管近些年国内开展了一定的精度保持性研究，国产工业母机精度保持性的提升却依旧缓慢。快速测试手段的缺乏是造成精度保持性提升缓慢的根本原因。传统现场跟踪测试的方法时间过长，无法快速测得精度保持性水平与短板，致使国产工业母机精度保持能力难以在短期内取得飞跃式提升。因此，突破“一周十年”式的工业母机精度保持性快速测评难题，建设工业母机整机精度保持性快速测试的重大科研基础设施，加速国产工业母机迭代以在短期内达到国际先进水平，已迫在眉睫。
推荐机构： 中国机械工程学会
珍稀濒危中药材 物种濒危生物学机制 繁育机制 生物技术开发应用
珍稀濒危中药材具有独特的药效活性，对多种疾病有显著的疗效。然而，由于各种因素的影响，珍稀濒危中药的获取受到了极大的限制，对其深入研究和临床应用带来了一定的挑战。除了人为干预的过度开发利用之外，物种自身的生物学缺陷是其濒危的重要原因，比如繁育特性包括授粉受限、种子萌发率低等特性是导致物种濒危的重要因素。因此迫切需要利用现代科学技术深入研究濒危的瓶颈尤其是繁育受限的机制，利用生物技术进行遗传改良或来源替代，更好的保护和挖掘利用珍稀濒危药用资源。
推荐机构： 中华中医药学会
粮油副产物 饲用提质增效 替代豆粕 替代玉米
为了解决我国豆粕长期依赖进口，玉米近年来对外依存度攀升的困境，使全价饲料中豆粕和玉米使用比例分别降低10%和20%，需开发饲料原料快速检测关键技术和养分高效利用评价技术，构建豆粕玉米替代原料基础数据库，开发豆粕玉米替代原料微生物发酵提质增效和有毒有害物质高效脱除新技术、低成本大型智能化固态发酵饲料生产成套工艺装备，建立发酵饲料产业化生产关键技术体系，促进豆粕玉米替代技术的大规模推广应用。
推荐机构： 中国粮油学会
胶质母细胞瘤 免疫治疗 免疫检查点抑制剂 肿瘤微环境
胶质母细胞瘤（GBM）作为最致命的成人脑肿瘤之一，其治疗难度极大。GBM的恶性程度高，治疗反应差，部分原因在于免疫系统的抑制状态和肿瘤微环境的复杂性。GBM能够通过多种机制逃避和抑制宿主的免疫反应，其中包括表达免疫检查点蛋白，诱导免疫抑制细胞的聚集（如调节性T细胞和肿瘤相关巨噬细胞），以及产生抗炎细胞因子。这些机制共同构成了一个高度免疫抑制的微环境，限制了传统治疗手段（如手术、放疗和化疗）的疗效。
推荐机构： 中国高等教育学会
情感计算 情商 数字人 机器人
情智兼备的数字人与机器人不仅能够实现处理任务的高效性，也能够兼顾情感关怀的人性化，旨在不断提高人机交互的综合水平。在深度学习技术发展的推动下，数字人和机器人在认知、决策和学习方面取得了长足的进步，然而在情商方面仍面临着诸多挑战，如情感识别的准确性和情感表达的自然性等。未来研究面临的关键难点包括多模态情感感知、个性化情感分析和仿生化情感交互。情智兼备的数字人与机器人对推动通用人工智能技术的发展具有重要意义，将在医疗、教育、工业等领域展示出广阔的应用前景，有效服务民生改善、国防建设等国家重大需求。同时，情感智能的研究也将促进跨学科合作和交流，为人工智能技术的发展提供新的思路和方法，推动智能时代的到来。
推荐机构： 中国图象图形学学会
芯片制程 高速大容量光传输 光电元器件 自主可控
当前，以AI、云计算、大数据与5G等为代表的新一代信息技术正加速创新与突破，这些新技术的发展往往需要海量数据的支持。以高速率、大容量、低时延与高可靠为代表的全光传输系统作为信息交互的基石，将助力打造算力时代海量数据的“运力网络”。 然而，当前我国高速大容量光传输设备的部分高端芯片仍由国外厂商主导。若继续依赖进口，则面临着被断供、被制裁与被控制的风险。因此，我国迫切需要在高端制程芯片受限的现实下，联合高速大容量传输体制进行系统级优化与创新，寻找新的技术发展路径，提升高速大容量传输技术的产业化能力及其可持续发展，满足业务未来增长的需求，跟上世界先进水平，支持并推动国家与全社会的数字化转型和数字经济的高质量发展。
推荐机构： 中国电信科学技术协会
高性能计算 图形处理 数据分析 计算能力
高性能GPU（图形处理单元）是计算设备中的关键组件，负责渲染图像、视频和其它视觉内容。近年来，由于虚拟现实、人工智能和高分辨率游戏等图形密集型应用和技术的兴起，对高性能GPU的需求显著增加。高性能GPU在各个应用领域有着广泛的应用，已是国家经济的支柱技术。在当今紧张的国际环境和脱钩的压力下，中国研发自己的高性能GPU显得极其重要。 开发高性能GPU是一个复杂的系统工程，涉及硬件设计、软件设计、先进制程工艺及开源架构和应用集成。开发高性能GPU涉及的许多关键步骤和注意事项，涵盖架构设计、性能优化、软件开发、功耗管理和制造工艺等各个方面。 GPU研发可以归纳为以下：图形处理单元（GPU）是一种专用电子电路，旨在快速操作和更改内存，以加速在帧缓冲区中创建图像，以输出到显示设备。高性能GPU是现代计算设备的重要组件，可实现在游戏、人工智能、科学计算和视觉设计等领域的广泛应用。除了芯片硬件开发之外，还有软件框架开发，包括GPU上运行的固件、Kernel Driver、User Mode Driver、Windows Systems。集成这些系统有很大的挑战。 开发高性能GPU有一系列的困难和挑战，包括： 架构设计：GPU的架构包括处理单元、内存子系统、互连和专用硬件组件（如：纹理单元）。高效且能够处理复杂的图形和运算处理任务的架构极其重要。 软件栈开发：GPU编程需要编写高效的算法、优化并且执行代码以及利用专门的库和框架。软件开发包括驱动程序、编译器和工具。集成开源软件是开发人员能够充分利用到的巨大的开原生态工作之一。 性能优化：最大化性能同时最小化延迟，该瓶颈对于GPU开发至关重要。这涉及优化架构、平衡工作负载以及实施高效的数据处理技术。 测试：GPU是个大系统芯片。除了模块级测试、芯片级测试，还需要整机和多机互联测试。 功耗管理：管理功耗和散热对于高性能GPU来说至关重要，以确保稳定性、可靠性和效率。必须设计多个电源域，并由软件根据需要自动管理。 制造工艺：使用先进半导体制造工艺对于GPU最终性能至关重要。开发高性能GPU需考虑使用最优的生产工艺。同时，也要考虑当前国际形势对可使用工艺的影响。 综上所述，开发高性能GPU是一个充满挑战的大系统过程，需要硬件设计、软件优化和先进工艺技术等方面的专业知识，以及多年经验的积累。研发过程中涉及架构设计、软件开发、可使用IP及制造工艺等领域。在当前国际大环境中，每一个环节都要有研发人员的多年技术积累和灵活应对挑战的能力。 依据国家对高性能GPU的国产自主可控的需求，从图形学理论的基础解析开始，对各种应用场景的算法和算力要求进行了全面分析，定义出完全自研的、面向超标量流处理的架构及核心IP，打造系列产品作为高性能GPU的国产替代，解决卡脖子问题。该国产GPU应遵循国际标准OpenGL&OpenCL，满足高质量图形显示的可编程设计，可形成高性能通用图形处理器板卡、模组、系统等多种形式的产品，采用双精度Tensor Core，实现了自GPU推出以来，高性能计算性能的巨大飞跃。GPU可兼用于显示设备和智算设备。结合80GB的高速GPU显存，可将10小时双精度仿真缩短到4小时以内，HPC应用还可以利用TF32将单精度、密集矩阵乘法运算的吞吐量提升高达10倍，提供功能强大的端到端AI和HPC数据中心平台，并应用于深度学习训练、深度学习推理、高性能计算、高性能数据分析，加速当今时代的重要工作。
