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浙江大學中國科教戰略研究院
鎖定
- 中文名
- 浙江大學中國科教戰略研究院
- 成立時間
- 2013年1月
- 隸 屬
- 浙江大學
浙江大學中國科教戰略研究院學院簡介
中國科教戰略研究院的工作目標是搭建研究平台，組合研究力量，發揮整體功能，促進交叉合作，承擔重要任務，通過“三個面向”發揮戰略研究的思想庫作用，為科教興國、科教興校服務。
一是面向國家科技和高等教育發展戰略需求。通過構建大平台，承接國家部委和浙江省的重大研究任務，體現浙江大學發展戰略研究特色和品牌，努力在發展戰略研究領域形成更多有深度的理論成果和政策建議，為國家科教興國戰略實施提供諮詢意見，充分發揮思想庫作用；
二是面向學校改革與發展重大需求。圍繞學校爭創世界一流的目標，會同相關職能部門、學部、院系等單位，針對浙大長遠發展的戰略性問題和每一階段亟待解決的緊迫性問題，組織開展發展戰略研討和重點改革方案的預研工作，深入調研，謀劃思路，研究對策，為提高學校決策水平、管理水平提供政策建議，為有效破解改革與發展中的難題出謀劃策，推動學校科學發展，和諧發展；
三是面向發展戰略研究發展前沿。分析國內外科技發展和高等教育發展形勢，跟蹤世界一流大學改革動態，把握世界高等教育發展趨勢，提供高質量研究成果。加強與國內外同行的交流與合作，組織或參與重要的論壇等研討活動，擴大浙江大學在高等教育和戰略研究領域的國內外學術影響。
中國科教戰略研究院近期目標：建立完善工作體制機制，加強隊伍建設，建立大學發展相關數據庫，圍繞學校中心工作，以任務和項目驅動，重點開展協同創新與大學創新力研究、一流大學發展戰略與政策研究、現代大學制度建設研究等，加強科教研究交流與合作，為浙江大學的改革與發展提供宏觀決策諮詢。中國科教戰略研究院實行理事會領導下的院長負責制，同時聘請國內外現代大學發展戰略研究與實踐領域的資深專家組成專家諮詢委員會。
中國科教戰略研究院既是學校發展戰略研究平台，更是學校聚智輔政的政研平台。依託學校教育學院、公共管理學院、管理學院、圖書與信息中心等研究力量，內設浙江大學高等教育研究所、浙江大學管理學院案例中心、浙江大學圖書與信息中心科教信息研究中心、浙江大學教師教學發展中心、浙江大學黨建研究中心、浙江大學高等教育研究會等機構以及《大學發展評論》編輯部等。
中國科教戰略研究院建立以服務大學改革與發展為主導，以組織推動和政策激勵為手段，以相關學術單位為依託的開放式的戰略謀劃與政策研究工作機制。實行專職與兼職相結合的崗位和人員設置方式，建立起結構合理素質優良的研究隊伍；堅持國家需求、目標導向，以專職研究人員方向性研究和項目研究相結合的方式開展工作。
中國科教戰略研究院積極與聯合國教科文組織、科學院、工程院、教育部教育發展研究中心等相關機構，以及國內外大學開展合作，打造大學發展、協同創新的研究平台。
浙江大學中國科教戰略研究院報告發布
《重大領域交叉前沿方向2021》
《重大領域交叉前沿方向2021》
面向新藥創制領域，報告認為新藥創制是生命科學領域的重要一環，但一直以來受到缺少創新理論指導、缺乏多學科交叉創新技術方法應用等問題的限制，同時原創藥物靶點缺乏、化合物合成工藝複雜、成藥性評價耗時耗力、藥物藥效差、毒性大等始終制約創新藥物研發的成功率。基因編輯技術、腫瘤免疫療法、大數據、人工智能等前沿新技術不斷湧現，將顯著提高藥物治療的有效性，進而改善生命體的質量，逐步實現人類生命延續。尤其基於智能計算的智能藥學、基於創新材料的微納藥學、基於多組學整合的系統藥學、基於細胞工程的細胞藥學代表了新藥創制和生物醫藥的重要發展方向。
面向未來計算領域，報告認為短期內基於硅基馮·諾依曼架構的現代計算技術（如高性能計算）仍然是構成未來計算的主體，面向不同應用需求的系統優化成為技術創新重點方向，器件及芯片、系統技術和應用技術等將同步發展。長期而言，因硅基集成電路的物理極限和馮·諾依曼架構的固有瓶頸，量子、神經形態計算（又稱類腦計算）等非馮·諾依曼架構計算技術的突破和產業化將是未來計算的研究重點。
面向人工合成生物領域，報告認為人工合成生物研究的發展，推動生命科學研究開啓以系統化、定量化和工程化為特徵的“多學科會聚”研究新時代。人工合成生物領域研究主流從單一生物部件的設計，迅速拓展到對多種基本部件和模塊進行整合，推動更加精準認知、改造甚至重新合成生命成為現實。研究目前主要依靠三大核心使能技術：基因編輯技術（CRISPR/Cas9技術）、DNA組裝技術以及體內定向進化技術。
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面向AI+基因組編輯領域，報告認為作為精準調控生命並提供延續生命革新性工具手段的基因組編輯技術，正推動生命健康向個性化、精準化、微創化、智能化發展。由於動植物基因組量級龐大、構成複雜，基因編輯技術在應用層面仍存在靶點的結合、識別和切割序列、切割位點編輯等不精準的問題，而利用人工智能開展計算機模型識別、判斷與預測大數據，可幫助提升基因編輯活動的精準度和效率，讓基因編輯具備更好配合人類應用目的的能力，在醫療健康、農業發展等領域具備更廣泛的應用前景。
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面向腦-意識-人工智能交叉領域，報告認為當前以大數據、深度學習和算力為基礎的人工智能在語音識別、人臉識別等以模式識別為特點的技術應用上已較為成熟，但對於需要專家知識、邏輯推理或領域遷移的複雜性任務，人工智能系統的能力還遠遠不足。與此同時，基於統計的深度學習注重關聯關係，缺少因果分析，使得人工智能系統的可解釋性差，處理動態性和不確定性能力弱，難以與人類自然交互，在一些敏感應用中容易帶來安全和倫理風險。類腦智能、認知智能、混合增強智能成為重要發展方向。
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該報告在研究方法上採取了專家諮詢和文獻計量相結合的方法，以專家研判和集中討論為主，文獻計量分析為輔。文獻計量方面，該項目依託數據分析團隊，通過主題檢索從Scopus數據庫獲得各研究方向的相關論文，並通過SciVal分析平台對論文發表趨勢、研究主題、重點國家和機構等各項參數進行分析。
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專家諮詢方面，研究報告匯聚了浙江大學校內外相關領域許多高水平專家的智慧，專家們深度參與了前期諮詢、領域研究、專題討論、意見徵集、報告撰寫等多個環節。專家意見與數據分析結果互為補充、不斷迭代，較好地保障了分析結果的可靠性。
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- 參考資料
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- 1. 浙江大學中國科教戰略研究院簡介 ．浙江大學政策研究室[引用日期2018-07-13]
- 2. 浙大發布《重大領域交叉前沿方向2021》報告—新聞—科學網 ．科學網．2021-09-14[引用日期2021-09-14]
- 3. 中國科教戰略研究院 ．浙江大學中國科教戰略研究院[引用日期2021-09-15]
- 4. 重磅！浙江大學發佈《重大領域交叉前沿方向2021》報告 ．百家號浙江大學．2021-09-15[引用日期2021-09-15]
