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| 本文作者： 奕欣 | 2018-01-06 08:15 |
雷鋒網 AI 科技評論消息，新一年的 2018 年國家自然科學基金申請代碼出爐，其中，「人工智能」和「交叉學科中的信息科學」兩個新增領域（代碼）引起了學者們的廣泛關注。
相比起去年，今年的新版代碼體系有了較大調整，這也意味著從研究領域與學科劃分的角度來看，國家在響應國家科技發展戰略上有了更明顯的側重點。
雷鋒網了解到，最明顯的變化在于，為響應「中國制造 2025」、「新一代人工智能發展規劃」等國家科技發展戰略，2018 年度信息三處資助范圍新增 F06 與 F07 兩個類目，分別對應「人工智能」和「交叉學科中的信息科學」。
其它調整還包括：
為了充分反映自動化學科的技術特性，將以前的三級代碼 F030102（過程與運動體控制）提升并擴充為二級代碼 F0302（控制系統），同時把原來的二級代碼 F0303（導航、制導與傳感技術）拆分為 2 個二級代碼即 F0306（檢測技術及裝置）和 F0307（導航、制導與控制）。
由原來三級代碼 F030210（先進制造與產品設計）擴充為二級代碼 F0308（智能制造系統理論與技術），并新增二級代碼 F0310（人工智能驅動的自動化）。
為了學科發展需要，新增了一些立足基礎研究前沿并具有廣闊發展前景的領域（代碼），比如 F030106（信息物理系統分析與控制）、F030607（量子測量技術及裝置）等。
以下為 2018 年國家自然科學基金申請代碼 「自動化」（F03）、「人工智能」（F06）與「交叉學科中的信息科學」（F07）的詳細領域劃分，完整版本可在雷鋒網 AI 科技評論（aitechtalk）后臺回復「2018申請代碼」查看。
控制理論與控制工程領域主要資助范圍包括：控制理論與技術、控制系統、導航制導與測控、傳感技術與傳感器網絡、多源信息融合及應用等。
系統科學與系統工程領域主要資助范圍包括：建模理論與技術、系統仿真與評估、智能制造系統理論與技術、系統可靠性、工程系統動態優化與調度、生物系統分析與調控等。
機器人學與機器人技術領域主要資助范圍包括：機器人環境感知與理解、機器人自主控制技術、機器人仿生技術、多機器人協同控制技術等。
人工智能驅動的自動化領域主要資助范圍包括：機器視/聽覺技術與系統、群體智能自主運動體的協同理論與方法、復雜工業過程智能建模與智能控制、人機交互與系統等。
F0301 控制理論與技術
F030101 隨機系統分析與控制
F030102 分布參數系統分析與控制
F030103 離散、混雜與切換系統分析與控制
F030104 網絡化系統分析與控制
F030105 多智能體系統分析與協同控制
F030106 信息物理系統分析與控制
F030107 復雜系統分析與控制
F030108 線性與非線性系統分析與控制
F030109 自適應與學習控制
F030110 數據驅動控制
F030111 魯棒控制
F030112 預測控制
F030113 量子控制
F030114 優化控制與運行優化控制
F030115 故障診斷與容錯控制
F030116 決策與控制一體化
F030117 控制系統的動態性能分析與評估
F0302 控制系統
F030201 協同優化控制系統
F030202 嵌入式控制系統
F030203 電力電子與電機控制系統
F030204 復雜裝備控制系統
F030205 交通運輸控制系統
F030206 航天與航空飛行器控制系統
F030207 海洋裝備與運載器控制系統
F030208 新能源控制系統
F030209 微納控制系統
F030210 過程控制系統
F030211 運動體控制系統
F030212 樓宇監測與控制系統
F030213 農業監測與控制系統
F030214 自動化教學實驗系統
F0303 系統建模理論與仿真技術
F030301 動態系統建模理論與方法
F030302 數據建模方法與技術
F030303 智能建模方法與技術
F030304 系統狀態濾波、估計與預測
F030305 系統辨識與參數估計
F030306 復雜網絡系統建模與分析
F030307 復雜動態系統建模與分析
F030308 動態模擬與模型驗證
F030309 工業系統建模與仿真
F030310 社會、經濟系統建模與仿真
F030311 交通系統建模與仿真
F030312 能源系統建模與仿真
F030313 系統仿真與評估
F0304 系統工程理論與技術
F030401 復雜系統理論
F030402 優化理論與方法
F030403 智能優化方法與技術
F030404 工程系統優化方法與技術
F030405 計劃調度系統與優化
F030406 資源、能源管理系統與優化
F030407 物流管理系統與優化
F030408 交通管理系統與優化
F030409 應急指揮系統與優化
F030410 網絡化系統優化
F030411 自動化系統安全與可靠性分析
F030412 系統集成優化技術
F030413 信息服務系統理論與技術
F030414 社會經濟系統分析與優化
F030415 信息物理系統優化與安全
F030416 工程博弈論
F0305 生物系統分析與調控
F030501 生理系統建模、分析與調控
F030502 生物過程建模、分析與調控
F030503 生物及健康大數據分析技術與應用
F030504 生物特征與生物分子識別
F030505 醫療系統分析與調控
F030506 生物系統控制與仿生
F030507 人工生物系統的設計與控制
F030508 生物信息學
F0306 檢測技術及裝置
F030601 無損檢測技術及裝置
F030602 微弱量檢測技術及裝置
F030603 在線檢測技術及裝置
F030604 軟測量理論與技術
F030605 嵌入式檢測技術及裝置
F030606 工業參量檢測技術與裝置
F030607 量子測量技術及裝置
F030608 生態與環境監測技術
F030609 微納傳感器與檢測技術及裝置
F030610 特種傳感器與檢測技術及裝置
F030611 無線傳感器與檢測技術及裝置
F030612 多傳感器與多源信息融合
F030613 傳感器測試分析技術及裝置
F030614 新型檢測技術及裝置
F030615 誤差分析與校正技術
F0307 導航、制導與控制
F030701 慣性導航
F030702 天文導航
F030703 衛星導航
F030704 視覺導航
F030705 自主導航
F030706 量子導航
F030707 仿生導航
F030708 組合導航
F030709 重力與地磁導航
F030710 導航技術與系統
F030711 協同制導與控制
F030712 制導技術及系統
F030713 導航制導控制一體化技術
F030714 飛行器可靠控制與健康管理
F030715 飛行器制導與控制技術
F030716 機動目標識別、制導與控制
F0308 智能制造自動化系統理論與技術
F030801 制造過程監控與溯源
F030802 工業物聯網與邊緣計算
F030803 工業互聯網與工業云技術
F030804 工業大數據分析及應用
F030805 網絡化協同制造技術
F030806 增材制造系統控制技術
F030807 先進制造控制技術
F030808 虛擬制造系統與可視化
F030809 生產管理決策系統
F030810 個性定制與柔性制造智能化技術
F030811 系統狀態評估、故障預測與智能維護
F030812 儀表與控制系統的安全性
F030813 知識型工作自動化與系統
F030814 制造流程智能化理論與技術
F030815 制造系統智能優化決策理論與技術
F0309 機器人學與機器人技術
F030901 機器人運動學與動力學基礎理論
F030902 機器人導航、定位與自主控制
F030903 機器人運動與路徑規劃
F030904 生-機-電系統與融合
F030905 人-機-環境自然交互與互動
F030906 機器人傳感與伺服控制技術
F030907 機器人運動控制
F030908 機器人安全與可靠控制
F030909 多機器人協作控制
F030910 機器人行為決策與控制一體化技術
F030911 機器人抓取及操作
F030912 仿生機器人理論與技術
F030913 機器人自主學習理論與技術
F030914 機器人智能化控制系統
F030915 機器人操作系統
F030916 模塊化及自重構機器人
F030917 生物與微納機器人系統
F030918 可穿戴、醫療及服務機器人系統
F030919 先進工業機器人系統
F030920 特種機器人系統
F030921 無人系統控制技術
F0310 人工智能驅動的自動化
F031001 智能控制理論與方法
F031002 可穿戴自動化技術
F031003 智能體學習建模與進化
F031004 多智能體協同感知與優化
F031005 復雜工業過程智能控制與優化
F031006 異常工況智能預測與自愈控制
F031007 決策特征提取與知識獲取
F031008 智能決策系統架構與方法
F031009 人機合作決策
F031010 智能自主控制系統
F031011 機器感知技術與系統
F031012 機器視/聽/力覺技術與控制系統
F031013 多模態人機交互與系統
F031014 模式識別與智能系統
為了推動我國人工智能基礎研究，促進人工智能理論及關鍵技術的發展，培養人工智能創新研究隊伍，信息科學部設立人工智能代碼 F06，以便集中受理人工智能領域及相關交叉學科領域的基礎理論、基本方法和關鍵技術研究項目。
本領域強調圍繞人工智能領域的核心科學問題與關鍵技術，進行原創性、基礎性、前瞻性和交叉性研究；鼓勵在人工智能基礎、機器學習、機器感知與模式識別、自然語言處理、知識表示與處理、智能系統與應用、認知與神經科學啟發的人工智能等方向的理論與方法研究。支持人工智能領域的科研人員與其他自然科學、人文社會科學等領域的研究人員密切合作，共同探索學科交叉領域中的新概念、新理論、新方法和新技術，構建原型系統，促進人工智能學科與其他相關科學領域的共同發展。還特別鼓勵和支持科研人員研究解決國際公認難度大、有重大影響、探索性強的基礎性問題。
F0601 人工智能基礎
F060101 機器智能基礎理論與方法
F060102 邏輯推理與搜索
F060103 定理證明與近似推理
F060104 復雜任務規劃與決策
F060105 自然計算基礎理論
F060106 神經網絡理論與方法
F060107 計算智能新理論與新方法
F060108 不確定性人工智能
F060109 機器智能測試模型
F060110 人工智能中的博弈理論與方法
F0602 機器學習
F060201 機器學習基礎理論與方法
F060202 監督學習
F060203 弱監督學習
F060204 無監督學習
F060205 統計學習
F060206 集成學習
F060207 強化學習
F060208 深度學習理論與方法
F0603 機器感知與模式識別
F060301 模式識別基礎理論與方法
F060302 圖像識別與理解
F060303 視頻分析與理解
F060304 多模態感知與情景計算
F060305 文字、文本與圖形識別
F060306 語音識別、合成與理解
F060307 目標檢測、跟蹤與識別
F060308 生物特征識別
F060309 智能人機交互
F0604 自然語言處理
F060401 自然語言處理基礎理論與方法
F060402 自然語言認知、理解與推理
F060403 自然語言生成與寫作
F060404 機器翻譯
F060405 文本檢索、挖掘與信息抽取
F060406 人機對話與問答
F060407 情感計算
F060408 社會媒體處理與跨媒體分析
F0605 知識表示與處理
F060501 知識表示與處理的基礎理論與方法
F060502 知識表示與自動推理
F060503 知識工程與專家系統
F060504 知識發現與數據挖掘
F060505 知識獲取與知識圖譜
F060506 知識演化與因果發現
F060507 分布式知識處理
F0606 智能系統與應用
F060601 人工智能器件、芯片及系統結構
F060602 人工智能開發工具與基礎平臺
F060603 自主無人系統
F060604 進化與演化系統
F060605 群體智能與多智能體系統
F060606 人機混合智能
F060607 人機協同學習
F060608 智能系統評測
F060609 新型智能技術及應用
F060610 安全、可信智能系統構建的基本方法
F060611 交叉學科中的人工智能問題
F0607 認知與神經科學啟發的人工智能
F060701 基于認知機理的計算模型及應用
F060702 腦認知的注意、學習與記憶機制的建模與計算
F060703 視聽覺感知模型
F060704 神經信息編碼與解碼
F060705 神經系統建模與分析
F060706 神經形態工程
F060707 類腦芯片
F060708 類腦計算
F060709 腦機接口與神經工程
為推動信息科學與其他學科的交叉研究，促進信息科學與其他學科交叉與融合，培養信息科學與其他學科交叉的研究隊伍，信息科學部設立交叉學科中的信息科學申請代碼 F07，集中受理信息科學與其他相關學科交叉領域的基礎理論、基本方法和關鍵技術研究項目。
F0701 教育信息科學與技術
F070101 人工智能驅動教育的基礎理論與方法
F070102 在線與移動交互學習環境構建
F070103 虛擬與增強現實學習環境
F070104 教學知識可視化
F070105 教育認知工具
F070106 教育機器人
F070107 教育智能體
F070108 教育大數據分析與應用
F070109 學習分析與評測
F070110 自適應個性化輔助學習
F0702 信息與數學交叉問題
F070201 電子通信與數學交叉
F070202 計算機與數學交叉
F070203 自動化與數學交叉
F070204 人工智能與數學交叉
F070205 半導體與數學交叉
F070206 光學與數學交叉
