第6期 吴国政，等：2021年度NSFC人工智能学科基金项目申请资助情况及学科发展展望 ·1169· 续表8 面上项目 青年科学基金 地区科学基金 代码 名称 申请数资助数资助率% 申请数资助数资助率% 申请数资助数资助率% F0603 机器学习 199 35 17.59 165 46 27.88 47 7 14.89 F0604 机器感知与机器视觉 311 62 19.94 233 54 23.18 47 7 14.89 F0605 模式识别与数据挖掘 192 35 18.23 152 38 25.00 41 7 17.07 F0606 自然语言处理 103 22 21.36 74 23 31.08 60 12 20.00 F0607 知识表示与处理 72 8 11.11 49 9 18.37 18 3 16.67 F0608 智能系统与人工智能安全 89 13 14.61 55 32.73 11 1 9.09 F0609认知与神经科学启发的人工智能 80 19 23.75 77 15 19.48 12 25.00 F0610 交叉学科中的人工智能问题 306 44 14.38 250 57 22.80 67 5 7.46 等新型技术方面的研究还有待进一步提升。 上、青年科学基金和地区科学基金项目科学问题 属性分布情况。这3类项目的资助数在科学问题 4人工智能学科项目分类评审试点 属性上的分布特性与申请数一致，B类和C类科 情况 学问题属性的申请与资助数明显多于A类和D 类，A类科学问题属性的数量最少。由于人工智 2021年度F06代码下的重点、面上、青年科 能学科具有一定的交叉特色，D类科学问题属性 学基金和地区科学基金项目均开展了基于科学问 的项目申请数占比较其他学科略高，但申请数和 题属性的分类申请与评审机制。科学问题属性 资助数还是要明显低于B类和C类。申请和获 A一鼓励探索，突出原创；科学问题属性B一聚焦 资助重点项目的各类科学问题属性满足类似分 前沿，独辟蹊径；科学问题属性C一需求牵引，突 布。因此，如何在国家自然科学基金委资助架构 破瓶颈；科学问题属性D一共性导向，交叉融通。 下，加强人工智能基础理论的原创探索研究和其 表9列出了2021年度F06代码下重点、面 他方向的深度交叉融合研究是亟待解决的问题。 表92021年度F06代码下重点、面上、青年科学基金和地区科学基金项目科学问题属性分布 Table9 The distribution of different scientific attributes of key program,general program,young scientists fund and fund for less developed regions of F06 in 2021 面上项目 青年科学基金 地区科学基金 重点项目 属性 申请数资助数资助率/%申请数资助数资助率% 申请数资助数资助率/% 申请数资助数资助率% 科学问题属性A 69 3 4.35 49 4 8.16 29 1 3.45 3 33.33 科学问题属性B 656 155 23.63 541 170 31.42 87 20 22.99 19 26.32 科学问题属性C 572 90 15.73 397 甲 20.40 141 16 11.35 19 10.53 科学问题属性D238 25 10.50 203 35 17.24 79 13 16.46 6 0 0.00 5人工智能学科原创探索计划项目 度、预申请和正式申请均采用双盲评审方式等。 申请资助情况 根据国家自然科学基金原创探索计划项目实 施方案，进一步强化原始创新，推动学科交叉，积 为深入贯彻落实《国务院关于全面加强基础 极应对科学研究范式变革，2020年人工智能学科 科学研究的若干意见》《关于深化项目评审、人 设立了“面向复杂对象的人工智能理论基础研究” 才评价、机构评估改革的意见》中关于提升原始 指南引导类原创探索计划项目。主要资助方向为 创新能力、探索建立对重大原创项目等的非常规 复杂数据感知、复杂系统构建、复杂行为智能分 评审机制的要求，进一步引导和激励科研人员投 析；旨在聚焦人工智能可解释性问题，结合诸如 身原创性基础研究工作，加速实现前瞻性基础研 深时数字地球大科学计划、煤和石油的高效洁净 究、引领性原创成果重大突破，国家自然科学基 综合利用等各领域国家重大战略需求，通过探讨 金委2020年设立了原创探索计划项目。该类项 复杂系统的多层次、多尺度耦合关联机制以及动 目分为专家推荐申请和指南引导申请两种类型， 态时空结构，发展内嵌底层逻辑和物理内涵、融 在资助方式、申请模式和评审方式上引入了新机制， 合复杂性科学和多尺度分析的人工智能新的理论 如无申请资格限制、灵活的资助期限和资助强 体系，从系统科学角度建立大数据的精准认知和等新型技术方面的研究还有待进一步提升。 4 人工智能学科项目分类评审试点 情况 2021 年度 F06 代码下的重点、面上、青年科 学基金和地区科学基金项目均开展了基于科学问 题属性的分类申请与评审机制。科学问题属性 A—鼓励探索，突出原创；科学问题属性 B—聚焦 前沿，独辟蹊径；科学问题属性 C—需求牵引，突 破瓶颈；科学问题属性 D—共性导向，交叉融通[1-2]。 表 9 列出了 2021 年度 F06 代码下重点、面 上、青年科学基金和地区科学基金项目科学问题 属性分布情况。这 3 类项目的资助数在科学问题 属性上的分布特性与申请数一致，B 类和 C 类科 学问题属性的申请与资助数明显多于 A 类和 D 类，A 类科学问题属性的数量最少。由于人工智 能学科具有一定的交叉特色，D 类科学问题属性 的项目申请数占比较其他学科略高，但申请数和 资助数还是要明显低于 B 类和 C 类。申请和获 资助重点项目的各类科学问题属性满足类似分 布。因此，如何在国家自然科学基金委资助架构 下，加强人工智能基础理论的原创探索研究和其 他方向的深度交叉融合研究是亟待解决的问题。 表 9 2021 年度 F06 代码下重点、面上、青年科学基金和地区科学基金项目科学问题属性分布 Table 9 The distribution of different scientific attributes of key program, general program, young scientists fund and fund for less developed regions of F06 in 2021 属性 面上项目 青年科学基金 地区科学基金 重点项目 申请数 资助数 资助率/% 申请数 资助数 资助率/% 申请数 资助数 资助率/% 申请数 资助数 资助率/% 科学问题属性A 69 3 4.35 49 4 8.16 29 1 3.45 3 1 33.33 科学问题属性B 656 155 23.63 541 170 31.42 87 20 22.99 19 5 26.32 科学问题属性C 572 90 15.73 397 81 20.40 141 16 11.35 19 2 10.53 科学问题属性D 238 25 10.50 203 35 17.24 79 13 16.46 6 0 0.00 5 人工智能学科原创探索计划项目 申请资助情况 为深入贯彻落实《国务院关于全面加强基础 科学研究的若干意见》《关于深化项目评审、人 才评价、机构评估改革的意见》中关于提升原始 创新能力、探索建立对重大原创项目等的非常规 评审机制的要求，进一步引导和激励科研人员投 身原创性基础研究工作，加速实现前瞻性基础研 究、引领性原创成果重大突破[3] ，国家自然科学基 金委 2020 年设立了原创探索计划项目[4]。该类项 目分为专家推荐申请和指南引导申请两种类型， 在资助方式、申请模式和评审方式上引入了新机制， 如无申请资格限制、灵活的资助期限和资助强 度、预申请和正式申请均采用双盲评审方式等。 根据国家自然科学基金原创探索计划项目实 施方案，进一步强化原始创新，推动学科交叉，积 极应对科学研究范式变革，2020 年人工智能学科 设立了“面向复杂对象的人工智能理论基础研究” 指南引导类原创探索计划项目。主要资助方向为 复杂数据感知、复杂系统构建、复杂行为智能分 析；旨在聚焦人工智能可解释性问题，结合诸如 深时数字地球大科学计划、煤和石油的高效洁净 综合利用等各领域国家重大战略需求，通过探讨 复杂系统的多层次、多尺度耦合关联机制以及动 态时空结构，发展内嵌底层逻辑和物理内涵、融 合复杂性科学和多尺度分析的人工智能新的理论 体系，从系统科学角度建立大数据的精准认知和 续表 8 代码 名称 面上项目 青年科学基金 地区科学基金 申请数 资助数 资助率/% 申请数 资助数 资助率/% 申请数 资助数 资助率/% F0603 机器学习 199 35 17.59 165 46 27.88 47 7 14.89 F0604 机器感知与机器视觉 311 62 19.94 233 54 23.18 47 7 14.89 F0605 模式识别与数据挖掘 192 35 18.23 152 38 25.00 41 7 17.07 F0606 自然语言处理 103 22 21.36 74 23 31.08 60 12 20.00 F0607 知识表示与处理 72 8 11.11 49 9 18.37 18 3 16.67 F0608 智能系统与人工智能安全 89 13 14.61 55 18 32.73 11 1 9.09 F0609 认知与神经科学启发的人工智能 80 19 23.75 77 15 19.48 12 3 25.00 F0610 交叉学科中的人工智能问题 306 44 14.38 250 57 22.80 67 5 7.46 第 6 期 吴国政，等：2021 年度 NSFC 人工智能学科基金项目申请资助情况及学科发展展望 ·1169·