名單公布！“深海環境智能感知關鍵技術研究”入選2026工程技術難題！

第二十八屆中國科協年會主論壇7月15日在北京舉行。主論壇上，發布了2026重大科學問題、工程技術難題和產業技術問題。

中國科協自2018年開始，持續組織開展重大科技問題難題征集發布活動。2026年活動，從前沿性、引領性、創新性、戰略性四個方面嚴格把關，經過嚴謹規范的審讀、評議、投票等程序，最終選出10個前沿科學問題、10個工程技術難題和10個產業技術問題，為持續性產出原創性、顛覆性科技成果樹立“風向標”。

一起來看2026工程技術難題 有哪些→

01

深海環境智能感知關鍵技術研究

通過攻克深海極端環境下高動態范圍自適應感知、聲光信息融合建模、輕量化智能識別等深海環境智能感知關鍵技術，實現深海無人自主水下機器人“看得清、辨得明”，全面提升無人自主水下機器人在深遠海復雜環境中的地形感知、典型目標檢測識別等能力，顯著降低深海機器人科考與作業的試驗成本。構建“感知—決策—作業”全流程智能鏈路，推動我國深海探測裝備從單一被動感知模式向自主智能感知模式轉型升級，提升我國深海探測裝備的智能化水平。

02

極端災害性天氣星地空新型機動平臺協同觀測試驗及應用

本問題成功突破后，將打造國際領先的“星—地—空”機動協同觀測業務能力，從根本上改變我國對臺風等極端天氣“看不清、測不準”的被動局面。其突破將直接支撐災害系統致災機理的原創性發現，并通過改進數值預報，將預報精度和提前量提升到一個新高度，社會效益巨大。最終，將使我國在重大氣象災害監測預警這一關鍵領域步入世界前列，對國家安全、科技進步和經濟社會發展具有全局性、戰略性意義。

03

高端裝備中關鍵高分子材料的壽命預測與壽命調控

在航空航天、軌道交通、電子信息、新能源等關乎國家科研實力和科技發展水平的領域中，隨著高分子材料在高端裝備中的廣泛應用，其在復雜和極端環境條件下的穩定性和可靠性已成為制約裝備安全高效運行的新問題。“高端裝備中關鍵高分子材料的壽命預測與壽命調控”對這一問題的背景、原因、研究現狀和面臨的挑戰進行了充分的闡述。在我國新材料領域的發展從跟跑到并跑，并開始領跑的新形勢下，對這一問題的持續深入研究必將為我國高端裝備的高水平自主研發奠定堅實的材料基礎。

04

太空計算中心構建技術

太空計算中心構建技術兼具前沿性、戰略性和產業帶動性，是“十五五”期間具有國際前瞻性布局的重要工程技術難題。該關鍵技術的突破將顯著提升我國在天基智能處理、深空自主探測、空間態勢感知、遙感實時服務和天地一體信息網絡等領域的自主能力，并帶動高可靠智算芯片、空間能源、熱控材料、在軌組裝、光通信、航天軟件和商業航天服務等產業鏈協同升級，對培育新質生產力和實現高水平科技自立自強，具有長遠引領作用。

05

場景驅動的全感官互聯

場景驅動全感官互聯一旦突破，將徹底顛覆遠程醫療、工業控制、教育與娛樂等領域人機交互范式。醫生可通過觸覺反饋安全實施遠程手術；在虛擬實驗室中聞到氣味并品嘗物質味道，異地親友可共享逼真的多感官聚餐體驗。將推動新型傳感器材料、邊緣AI芯片、語義通信等產業鏈發展；在社會生活層面，人類將首次突破時空對感官束縛，實現真正意義上的親身體驗，推動教育、文旅、社交從二維視聽邁入多維感知，重塑數字化生存方式。

06

超千米深井煤礦安全高效開采關鍵技術

我國淺部煤炭資源正在快速衰減，面臨未來20~30年內可采資源枯竭的局面，埋深1000~1500m煤炭資源的釋放是國家能源供應的基本保障。隨著開采深度和強度增加，瓦斯、頂板、水害、沖擊地壓、地熱等災害不斷加重，生產成本大幅度增加，現有煤炭開采技術裝備難以支撐深部資源開采。研發超千米深部煤炭精細勘探、智能開采、安全防控技術和裝備，推進深部煤炭資源的安全、高效開采，是向深部要資源、穩定能源供給的必然選擇，具有重大戰略意義。

07

大模型驅動的太空具身智能機器人自主探測作業技術

本難題是指以大模型為核心基座，賦予太空機器人跨模態感知、規劃決策以及集群協同作業等自主能力。該難題的研究旨在解決地外天體探測、在軌服務與維護等復雜場景下機器人環境感知薄弱、自主決策受限、協同控制不足等問題，顛覆傳統機器人操控模式，真正實現無人干預下的全場景自主智能作業。該技術攻關將支撐月球科研站等國家重大工程，破解“有硬件、無智能”困局，推進深空探測與在軌服務規模化應用，對構建太空機器人全時全域自主作業能力、打造太空新質生產力、搶占國際航天競爭制高點，具有重要意義。

08

AI驅動實現營養功能因子精準設計及功能食品智能制造

在人口老齡化加速與精準營養需求增長背景下，我國高附加值營養功能因子的產業轉化能力不足的問題日益凸顯。針對食品營養功能因子結構復雜、構效關系解析困難、制備工藝依賴經驗試錯等核心瓶頸，傳統模式已難以滿足現代食品營養與健康產業的精準化發展，必須采用變革性方式，提升營養功能因子的精準設計與開發效率。AI技術可實現從營養功能因子篩選、結構設計、生物合成、配方優化到工藝調控的全流程精準設計與智能制造，有望突破高附加值營養功能因子自主開發與高效制造瓶頸，推動功能食品產業向精準營養與智能制造方向轉型升級，為實現關鍵功能因子自主可控及“健康中國”戰略提供核心技術支撐。

09

全腦精細結構驅動的高仿真智能

本問題若取得突破，將重塑人類對智能本質的科學認知，推動人工智能由“數據驅動”邁向“結構驅動”的新范式，建立統一解釋生物智能與機器智能的理論框架。科學認知上，揭示智能的本質與起源，為意識起源等終極問題提供可計算、可驗證的實證基礎。技術產業上，催生高能效類腦計算、新型芯片與腦機接口等顛覆性技術，有望形成千億級新興產業集群。社會效益上，將為認知障礙等重大腦疾病的早期診斷與精準干預提供新路徑，提升人口健康水平。

10

全息數字仿真動態人體模型構建

全息數字仿真動態人體模型的構建對應了《Science》雜志提出的125個重大科學問題之一：“如何從海量生物數據中重構生命全貌”。該模型利用人體生命表型組大數據及不斷迭代升級的算法對人體生命微觀、介觀、宏觀運行規律進行解構；再利用解構獲取的真實世界數據，通過數字仿真重構人體微觀、中觀和宏觀網絡化動態生命活動過程，這是一個能實時呈現人體生命活動的生理、病理、疾病轉歸、康復過程的AI大模型。該模型基于海量多模態數據、創新算法架構和超大規模算力，最終通過多元化的場景應用，推動生物醫學研究從傳統實驗驅動向“AI+”智能驅動模式轉變。隨著該模型的不斷迭代升級，有望實現更高效的靶點發現、藥物研發以及個性化治療方案，徹底重塑生命科學研究范式。屬生物醫學工程、計算機科學、基礎醫學、臨床醫學及數學物理學等多學科交叉的前沿領域。

• 信息來源：“中國科協之聲”公眾號。

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