?2024全球工程前沿.pdf速看‼️
? 前言：工程科技是改变世界的重要力量，工程前沿代表工程科技未来创新发展的重要方向。当今时代，世界之变、时代之变、历史之变正以前所未有的方式展开，新一轮科技革命和产业变革持续深入演进，人类社会面临前所未有的挑战。前瞻把握世界科技发展动向，准确识变、科学应变、主动求变，已成为各国的共同选择。
? 为研判工程科技前沿发展趋势，敏锐抓住科技革命新方向，中国工程院作为国家工程科技界最高荣誉性、咨询性学术机构，自 2017年起开展全球工程前沿研究项目，每年研判并发布全球近百项工程研究前沿和工程开发前沿，以期发挥学术引领作用，积极引导工程科技和产业创新发展。
? 2024年度全球工程前沿研究项目依托中国工程院9个学部及中国工程院《工程》系列期刊开展研究工作。研究以数据分析为基础，以专家研判为核心，遵从定量分析与定性研究相结合、数据挖掘与专家论证相佐证、工程研究前沿与工程开发前沿并重的原则，凝练获得92个工程研究前沿和92个工程开发前沿，并重点解读29个工程研究前沿和29个工程开发前沿。
? 为提高前沿研判的科学性，在前七年实践经验的基础上，2024年度的研究工作继续在研究最初阶段完善技术体系，明确九大领域的技术边界和结构，梳理各分支技术之间的关联关系；继续在重点前沿解读过程中利用发展路线图工具，研判重点工程前沿未来5~10年的发展方向和趋势。
? 本书为2024年度全球工程前沿研究项目的成果，由两部分组成：第一章主要说明研究采用的数据和研究方法；第二章至第十章为机械与运载工程，信息与电子工程，化工、冶金与材料工程，能源与矿业工程，土木、水利与建筑工程，环境与轻纺工程，农业，医药卫生和工程管理9个领域报告，分别描述与分析各领域工程研究前沿和工程开发前沿概况，并对重点前沿进行详细解读。
? 工程前沿研判是一项复杂且有挑战性的工作。八年来，项目研究聚焦全球工程科技发展的热点和难点，将前沿研究、学术论坛与期刊建设紧密结合，相互促进，逐步探索出一条别具特色的研究路径。工程前沿研究得到了来自我国工程科技界各领域、各机构近千位院士和专家的支持，在此向所有指导工程前沿研究的院士、参与工程前沿研究的专家表示感谢！
? 第一章 研究方法
? 工程是人类借助科学技术改造世界的实践活动。工程前沿指具有前瞻性、先导性和探索性，对工程科技未来发展有重大影响和引领作用的关键方向，是培育新质生产力的重要指引。根据前沿所处的创新阶段，工程前沿可分为侧重理论探索的工程研究前沿和侧重实践应用的工程开发前沿。
? 2024年度全球工程前沿研究采用专家与数据多轮交互、迭代遴选研判的方法，通过专家研判与数据分析深度融合，在9个领域共遴选出92个工程研究前沿和92个工程开发前沿，并重点解读29个工程研究前沿和29个工程开发前沿。
? 各领域前沿数量分布如表1.1所示。
? 工程前沿研究基本流程包括三步：数据对接、数据分析、专家研判。数据对接，主要是领域专家和图书情报专家依据各领域的技术体系，制定论文和专利数据检索式，明确数据挖掘的范围；数据分析，主要通过共被引聚类形成文献聚类主题、共词聚类形成专利地图，获得前沿主题；专家研判，主要是通过前沿主题筛选、前沿名称修订、专家研讨等方法逐步筛选确定前沿。同时，为弥补因数据挖掘算法局限性或数据滞后带来的前沿性不足，鼓励领域专家结合定量分析结果修正、归并、扩充前沿。研究实施流程如图1.1所示。
? 表 1.1 9 个领域前沿数量分布
? 领域 工程研究前沿 / 个 工程开发前沿 / 个 机械与运载工程 10 10 信息与电子工程 10 10 化工、冶金与材料工程 10 10 能源与矿业工程 12 12 土木、水利和建筑工程 10 10 环境与轻纺工程 10 10 农业 10 10 医药卫生 10 10 工程管理 10 10 合计 92 92
? 工程研究前沿 遴选
? 工程研究前沿遴选包括两种途径：一是基于Web of Science数据库SCI期刊论文和会议论文数据，经数据挖掘聚类形成工程研究前沿主题；二是通过专家提名，提出工程研究前沿问题。以上结果经过专家研判论证、提炼得到备选工程研究前沿，再经过问卷调查和多轮专家研讨，遴选得出9个领域92个工程研究前沿。
? 1.1 工程研究前沿遴选
? 1.1.1 论文数据获取与预处理
? 首先构建中国工程院9个学部领域技术体系与Web of Science学科的映射关系，获得每个领域对应的学术期刊和学术会议列表。经领域专家审核与修订后，确定本年度重点分析的9个领域共计12 758本学术期刊和62 407个学术会议。此外，针对82种综合性国际学术期刊，采用单篇文章归类的方法，即根据文章参考文献的主要归属学科来确定相关期刊中单篇文章的研究领域。
? 针对每个领域的期刊论文和会议论文，参照Web of Science高被引论文确定方法，综合考虑期刊论文和会议论文差别、出版年等因素，筛选出2018—2023年期间发表的被引频次位于前10%的高影响力论文（截至2024年1月），作为研究前沿分析的基础数据集。各领域数据源概况如表1.2所示。
? 表 1.2 各领域数据源概况
? 序号 领域 期刊/本 会议/个 高影响力论文 / 篇 1 机械与运载工程 550 3 669 118 453 2 信息与电子工程 1 013 26 833 234 742 3 化工、冶金与材料工程 1 242 5 258 324 743 4 能源与矿业工程 950 3 076 167 219 5 土木、水利和建筑工程 398 1 666 108 120 6 环境与轻纺工程 1 372 1 765 261 369 7 农业 1 492 1 468 201 850 8 医药卫生 4 909 16 860 532 119 9 工程管理 832 1 812 64 041
? 1.1.2 论文主题挖掘
? 基于基础数据集，利用共被引方法对高影响力论文进行聚类分析，获得每个领域的前沿聚类主题，每个聚类主题由一定数量的核心论文组成。其中，2018—2023年出版的期刊论文和会议论文，按照核心论文数量、总被引频次、平均出版年、常被引论文占比依次筛选，每个领域获得35个不相似的文献聚类主题；2022—2023年出版的期刊论文和会议论文，按照核心论文数量、总被引频次、常被引论文占比依次筛选，每个领域获得25个不相似的文献聚类主题。以上聚类分析中，如果各领域聚类主题有交叉，则递补不交叉的聚类主题，对于没有聚类主题覆盖的学科，按照关键词进行定制检索和挖掘，最终筛选得到9个领域734个备选研究热点（包括相似和不相似主题），如表1.3所示。
? 1.1.3 研究前沿确定与解读
? 与论文数据处理挖掘同步，领域专家基于专业背景知识,并结合其他综合性科技情报信息，如科技动态、科技政策、新闻报道等进行分析判断，提出工程研究前沿问题，并将其融入前沿确定的每个阶段。在数据对接阶段，图书情报专家将领域专家提出的研究前沿问题转化为检索式，作为初始数据源的重要组成部分；在数据分析阶段，针对没有文献聚类主题覆盖的学科，领域专家提供关键词、代表性论文或代表性期刊，用于定制检索和挖掘；在专家研判阶段，领域专家对照文献聚类结果查漏补缺，对于未出现在数据挖掘结果中而专家认为重要的前沿进行第二轮提名，图书情报专家提供数据支撑。最终，领域专家对数据挖掘和专家提名的工程研究前沿素材进行归并、修订和提炼，而后经过问卷调查和多轮会议研讨，每个领域遴选出10余个工程研究前沿。
? 工程研究前沿确定后，各领域依据发展前景、受关注度选取3（或4）个重点研究前沿，邀请前沿方向的权威专家从国家和机构布局、合作网络、发展趋势、研发重点等角度详细解读前沿。
? 1.2 工程开发前沿遴选
? 工程开发前沿遴选同样包括两种途径：一是基于Derwent Innovation专利检索平台，对9个领域53个学科组中被引频次位于各学科组前10 000的高影响力专利家族进行文本聚类，获得53张专利地图，领域专家从专利地图中解读出备选工程开发前沿；二是通过专家提名，提出工程开发前沿问题。在这两种途径获得的备选开发前沿基础上，通过多轮专家研讨和问卷调查，最终遴选产生9个领域92个工程开发前沿。
? 1.2.1 专利数据获取与预处理
? 在数据对接阶段，基于Derwent Innovation专利数据库，采用德温特世界专利索引（DWPI）手工代码、《国际专利分类表》（IPC分类）、美国专利局分类体系（UC）等专利分类号和特定的技术关键词，初步构建9个领域53个学科组的专利数据检索范围及检索策略。领域专家对专利检索式删减、增补和完善，并提名备选前沿主题，图书情报专家将其转化为专利检索式。以上两部分检索式整合后确定53个学科组的专利检索式，在2018—2023年“DWPI 和DPCI（德温特专利引文索引）专利集合”中检索（专利引用时间截止2024年1月），进而获得相应学科的专利文献。最后对检索得到的百万量级专利文献根据“年均被引频次”和“技术覆盖宽度”指标进行筛选，综合评估得到每个学科前10 000个专利家族。
? 1.2.2 专利主题挖掘
? 在前面形成的专利家族数据基础上，针对9个领域53个学科组被引频次位于前10 000的高影响力专利家族，开展专利文本语义相似度分析，基于DWPI标题和DWPI摘要字段进行主题聚类，获得53张能快速直观呈现工程开发技术分布的ThemeScape专利地图，以关键词的形式展现所聚集专利的总体技术信息。领域专家在图书情报专家的辅助下，从专利地图中提炼技术开发前沿、归并相似前沿、确定开发前沿名称，得到每个学科组的备选工程开发前沿。同时，为避免遗漏新兴的或交叉的前沿，领域专家重视专利地图中低频次、关联性较低的离群技术点的研判。
? 1.2.3 开发前沿确定与解读
? 在专利数据处理与挖掘的同时，领域专家基于专业背景知识,并结合其他综合情报信息，如产业动态、科技政策、新闻报道等进行分析判断，提出开发前沿问题，并将其融入前沿确定的每个阶段。在数据对接阶段，图书情报专家将领域专家提出的开发前沿问题转化为专利检索式，作为基础数据集的重要组成部分；在数据分析阶段，领域专家开展第二轮前沿提名，补充数据挖掘中淹没的专利量少、影响力尚未显现的新兴技术点；在专家研判阶段，领域专家研读高影响力专利，图书情报专家辅助领域专家从“高峰”“蓝海”和“孤岛”等多角度解读专利地图。最终，领域专家对专利地图解读结果与专家提名前沿进行归并、修订和提炼，得到备选工程开发前沿，而后通过问卷调查或多轮专题研讨，遴选出每个领域10余个工程开发前沿。
? 工程开发前沿确定后，各领域依据发展前景、受关注度选取3（或4）个重点开发前沿，邀请前沿方向的权威专家从国家和机构布局、合作网络、发展趋势、研发重点等角度详细解读前沿。
? 1.3 发展路线图
? 技术路线图是描绘技术未来发展趋势的重要工具。为强化工程前沿的学术引领作用，在本年度研究中，各领域深入分析重点工程研究前沿和重点工程开发前沿的发展方向、发展重点和发展趋势，以可视化的方式绘制该前沿未来5~10年的发展路线图。
? 1.4 术语解释
? 文献（论文）：包括Web of Science中经过同行评议的公开发布的研究性期刊论文、综述和会议论文。高影响力论文：指被引频次在同出版年、同学科论文中排名前10%的论文。文献聚类主题：对高影响力论文进行共被引聚类分析获得的一系列主题和关键词的组合。核心论文：根据研究前沿的获取方式不同，核心论文有两种含义——如果是来自数据挖掘经专家修正的前沿，核心论文为高影响力论文；如果是来自专家提名的前沿，核心论文为按主题检索被引频次排前10%的论文。论文比例：某个国家或机构参与的核心论文数量占全部国家或机构产出核心论文数量的比例。施引核心论文：指引用核心论文的文献。被引频次：指某篇论文被Web of Science核心合集收录的所有论文引用的次数。平均出版年：指对文献聚类主题中所有文献的出版年取平均数。常被引论文：指引文速度排名前10%的论文。引文速度：是一定时间内衡量累计被引频次增长速度的指标。在本研究中，每一篇文献的引文速度是从发表的月份开始，记录每个月的累计被引频次。高影响力专利：每个学科依据DPCI年均被引频次排前10 000的DWPI专利家族。核心专利：根据开发前沿的获取方式不同，核心专利有两种含义——如果是来自专利地图的前沿，核心专利指高影响力专利；如果是来自专家提名的前沿，核心专利指按主题检索的全部专利。专利比例：某个国家（作为专利优先权国家）或机构参与的核心专利数量占全部国家或机构产出核心专利数量的比例。ThemeScape专利地图：基于Derwent Innovation中的DWPI增值专利信息，通过分析专利文献中的语义相似度，将相关技术的专利聚集在一起，并以地图形式可视化展现，是形象反映某一行业或技术领域整体面貌的主题全景图。技术覆盖宽度：指每个DWPI专利家族覆盖的DWPI分类的数量。该指标可以体现专利的领域交叉广度。中国工程院学部专业划分标准体系：按照《中国工程院院士增选学部专业划分标准（试行）》确定，包含机械与运载工程，信息与电子工程，化工、冶金与材料工程，能源与矿业工程，土木、水利与建筑工程，环境与轻纺工程，农业，医药卫生，工程管理共9个学部53个专业学科。
? 第二章 机械与运载工程前沿
? 机械与运载工程领域 Top 10工程研究前沿发展态势
? 机械与运载工程领域 Top 10工程研究热点涉及机械工程、船舶与海洋工程、航空宇航科学技术、兵器科学与技术、动力及电气设备工程与技术、交通运输工程等学科方向（表2.1）。其中，属于传统研究深化的有：船舶数字孪生系统、海洋漂浮式光伏发电、4D打印的形状记忆聚合物智能结构、多频全球导航卫星系统精确定位方法、微型超级电容器、基于纤维素气凝胶的摩擦纳米发电机。新兴前沿则包括：基于深度图像的场景解析、快速超分辨超声成像、相变储能、多尺度复合材料能量吸收结构。2018—2023年，各前沿相关的核心论文发表情况见表2.2。
? （1）船舶数字孪生系统
? 船舶数字孪生系统是指基于数字孪生构建的新型智能船舶系统，其核心是通过构建与物理船舶同步映射的虚拟船舶模型，并借助物理船舶与虚拟船舶模型的虚实数据交互，实现模型与数据共同驱动的各类应用。借助数字孪生跨时空的特性，船舶数字孪生系统可以更快、更全、更优地监控、分析、预测、优化、控制物理船舶。船舶数字孪生系统相关技术包括船舶全要素感知技术、虚拟船舶模型构建与迭代技术、船舶孪生数据处理与管理技术、智能化船舶应用开发与服务技术、虚实船舶通信交互技术等。围绕船舶全生命周期，目前相关研究主要集中在数字孪生驱动的船舶设计、建造、故障预测与健康管理、运营管理等。
? 未来具体的技术发展趋势包括基于数字孪生的船舶设计建造一体化、基于数字孪生的船舶虚实融合试验、多学科船舶数字孪生模型精准构建与同步演化、船岸虚实平行运维管控等。
? （2）海洋漂浮式光伏发电
? 海洋漂浮式光伏发电主要是指搭载光伏组件的浮体系统在海洋环境下进行太阳能捕获与转化。与传统漂浮太阳能发电类似，其系统组成主要包括浮体结构、光伏组件、连接器、系泊系统、锚固系统、海底电缆等。这种漂浮式光伏发电系统可以利用水域面积，避免占用陆地资源，并且可以利用水的冷却作用提高光伏发电效率。但是海洋环境恶劣，对漂浮式光伏结构的可靠性和耐用性提出了新的挑战，漂浮太阳能发电系统需要进行优化升级。
? 目前该领域的主要研究方向包括：① 海洋漂浮式光伏发电系统的结构设计优化；② 海洋漂浮式光伏发电系统的环境影响评估；③ 海洋漂浮式光伏发电系统效率提升；④ 海洋漂浮式光伏发电系统的集成技术研究。该领域未来的发展方向是将海洋漂浮式光伏与海水淡化、养殖和制氢等产业结合，与海洋风力发电装置结合建设大规模海上发电站或能源岛。具体的技术发展趋势包括浮式平台的轻量化和智能化、功能一体化设计和环境友好型设计等。
? （3）基于深度图像的场景解析
? 基于深度图像的场景解析主要是指基于深度图像及其对应的RGB图像，对图像中的每个像素进行类别标签分配，从而实现对整个场景的全面解析。其典型应用是自动驾驶和机器人导航领域的道路环境的语义分割。仅基于RGB图像的场景解析方法在具有相似物体或复杂背景的场景中往往表现不佳，而深度图像包含了更多的位置和轮廓信息，赋予算法更强的上下文解读能力，从而实现更精细的场景解析。
? 目前