孫 玲 劉 軍② 余建剛③

①(國家自然科學基金委員會信息科學部一處 北京 100085)

②(北京航空航天大學電子信息工程學院 北京 100191)

③(中北大學半導體與物理學院 太原 030051)

1 引言

國家自然科學基金委員會(簡稱自然科學基金委)信息科學部一處主要資助電子科學與技術、信息與通信系統(tǒng)、信息獲取與處理及其相關交叉領域的基礎研究。其中，信息獲取與處理領域主要涉及信號與信息的感知、獲取和處理的理論、方法及應用技術研究，該領域包含7個二級申請代碼，分別是：F0111，信號理論與信號處理；F0112，雷達原理與技術；F0113，信息獲取與處理；F0114，探測與成像；F0115，水下信息感知與處理；F0116，圖像信息處理；F0117，多媒體信息處理。此外，科學處還將電子信息與其他領域交叉(F0126)二級代碼下側重信息獲取與處理領域與其他領域交叉的部分項目納入信息獲取與處理領域評審組。由于該部分每年涉及的項目申請量極少，本文后續(xù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)不包括該申請代碼。

自然科學基金委根據(jù)科技發(fā)展趨勢和國家戰(zhàn)略需求設立相應的項目類型，2022年度集中受理期受理的項目類型包括了面上項目、青年科學基金項目(簡稱青年項目)、地區(qū)科學基金項目(簡稱地區(qū)項目)、重點項目、優(yōu)秀青年科學基金項目(簡稱優(yōu)青項目)、國家杰出青年科學基金項目(簡稱杰青項目)、創(chuàng)新研究群體項目、基礎科學中心項目、國家重大科研儀器研制項目等13種類型[1]，本文梳理分析了信息科學一處受理的信息獲取與處理領域申請代碼下部分項目的申請數(shù)量、資助比例和依托單位等信息，旨在為領域研究人員了解該領域基礎研究隊伍、主要研究方向及項目資助等情況提供參考。

2 項目申請與資助情況分析

2.1 面上、青年和地區(qū)科學基金項目

2022年度，信息獲取與處理領域(涵蓋二級代碼F0111-F0117)收到303家依托單位科研人員的面上項目申請956項、330家依托單位的青年項目申請859項和59家依托單位的地區(qū)項目申請161項，總計1976項?？茖W處根據(jù)《2022年度國家自然科學基金項目指南》中相關申請規(guī)定初審，有3項面上項目和5項青年項目因沒有正確提供相關證明材料，或因研究期限填寫錯誤而未能通過初審。經(jīng)通訊評審和會議評審后，本年度最終獲批面上項目175項，涉及93家依托單位；青年項目208項，涉及109家依托單位；地區(qū)項目數(shù)25項，涉及20家依托單位。面上、青年和地區(qū)項目的資助率(資助項數(shù)/申請項數(shù))分別為18.31%、24.21%和15.53%，資助占比(獲資助依托單位數(shù)/申請依托單位數(shù))分別為30.69%、33.03%和33.90%，相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)見表1。

表1 2022 年度領域面上、青年和地區(qū)項目申請與資助情況

圖1給出了2020-2022年三類項目的資助率變化曲線，與前兩年相比，2022年度三類項目的資助率均有提高，但地區(qū)項目的資助率一直最低。根據(jù)自然科學基金申請規(guī)定，地區(qū)項目申請只面向特定地區(qū)的部分依托單位，而面上和青年項目申請則不受區(qū)域限制，即符合地區(qū)項目申請條件的依托單位申請人也可以申請面上項目和青年項目。盡管自然科學基金委為這些特定地區(qū)的部分依托單位科研人員申請自然科學基金開設了專門賽道，但項目競爭同樣激烈。

圖1 2020-2022年面上、青年和地區(qū)項目資助率變化曲線

表2統(tǒng)計了2018-2022年面上項目和青年項目的依托單位申請和資助情況，從申請單位看，申請面上項目的依托單位數(shù)量逐年增加，近5年增長了約20.72%；申請青年項目的依托單位數(shù)量雖然在2021年出現(xiàn)了小幅下降，整體上也呈增加趨勢，一定程度上反映了領域科發(fā)展勢頭良好。從資助占比情況看，青年項目獲資助依托單位的占比較為平穩(wěn)，表明本領域青年科研人才隊伍發(fā)展相對穩(wěn)定；相比之下，面上項目資助占比波動明顯，一方面表明領域競爭激烈，另一方面表明本領域研究人員需要注重加強團隊建設和平臺建設。

表2 2018-2022年度領域面上項目和青年項目依托單位申請與資助情況

表3給出了2022年度面上項目和青年項目申請數(shù)排名前五的依托單位。面上項目中，西安電子科技大學申請數(shù)排名第一，是排名第五的哈爾濱工業(yè)大學和中國人民解放軍國防科技大學申請數(shù)的兩倍多；青年項目中，中國人民解放軍國防科技大學申請數(shù)排名第一，其申請數(shù)比排名第五的西安郵電大學的兩倍多。2022年度面上和青年項目獲資助數(shù)排名前五的依托單位如表4所示，面上項目資助數(shù)排名前五的依托單位中，北京航空航天大學資助率達到64.29%，是領域面上項目平均資助率(18.31%)的三倍多；西北工業(yè)大學獲資助項目數(shù)排名第一，其資助率是領域平均資助率的兩倍多；獲資助項目數(shù)排名第四的中國人民解放軍國防科技大學，其資助率接近領域平均資助率的兩倍；西安電子科技大學和電子科技大學各自的資助率均略高于領域平均資助率。青年項目資助數(shù)排名前五的單位中，北京理工大學和西安電子科技大學獲資助項目數(shù)并列第一，但北京理工大學的資助率更高，是領域青年項目平均資助率(24.21%)的兩倍多；西安郵電大學、西北工業(yè)大學和中國科學院空天信息創(chuàng)新研究院獲資助數(shù)并列第四，但西北工業(yè)大學的資助率明顯高于其他兩家單位。

表3 2022 年度領域面上項目和青年項目申請數(shù)排名前五的依托單位

表4 2022 年度領域面上項目和青年項目資助數(shù)排名前五的依托單位

2022年度，信息獲取與處理領域各二級代碼下面上項目和青年項目的申請與資助情況如表5所示。面上項目中，F(xiàn)0116圖像信息處理申請數(shù)最多，其次是F0113信息獲取與處理；F0115水下信息感知與處理的申請量最少，但其資助率最高，達到了26.67%；F0111信號理論與信號處理資助率最低。青年項目中，F(xiàn)0113信息獲取與處理申請數(shù)最多，其次是F0112雷達原理與技術，申請量最少的還是F0115水下信息感知與處理，F(xiàn)0116圖像信息處理和F0117多媒體信息處理的青年項目申請數(shù)顯著少于同代碼的面上項目申請數(shù)。

表5 2022 年度領域各二級代碼下面上項目和青年項目申請與資助情況

2.2 重點項目

根據(jù)2021 年度征集的指南建議，并結合信息學部“十四五”發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃和優(yōu)先資助領域，2022年度信息科學部共發(fā)布了6個重點項目群和74個重點項目立項領域[1,2]。其中，F(xiàn)01信息獲取與處理領域有8個重點項目指南方向，涉及5個二級代碼，項目申請總數(shù)為25項，最終資助8項。表6統(tǒng)計了信息獲取與處理領域相關二級代碼下的重點項目立項領域、項目申請及資助情況。其中，二級代碼F0113和F0114立項數(shù)為1，資助數(shù)為2；二級代碼F0112立項領域數(shù)為3，資助數(shù)為1。由此可見，自然科學基金重點項目評審不僅有項目競爭也有指南競爭，存在同一立項領域資助多個項目的可能性。

表6 2022年度領域重點項目立項、申請與資助情況

表7統(tǒng)計了2018-2022年信息獲取與處理領域重點項目立項、申請與資助情況。其中，指南立項涵蓋了所有二級代碼，F(xiàn)0112雷達原理與技術指南立項數(shù)和申請數(shù)均最多。F0115水下信息感知與處理僅有一個指南立項但未有項目獲得資助，該二級代碼的面上項目和青年項目申請數(shù)也較少，希望有相關基礎的領域研究人員關注并積極參與水下信息感知與處理方面的基礎研究。

表7 2018—2022 年度領域各二級代碼重點項目立項、申請與資助情況

自然科學基金重點項目主要支持科研人員針對已有較好基礎的研究方向或者學科生長點開展深入、系統(tǒng)的創(chuàng)新性研究。重點項目在兼顧領域方向均衡發(fā)展的同時，也側重面向領域科技前沿、國家重大需求和經(jīng)濟主戰(zhàn)場。信息科學部通常在當年發(fā)布的重點項目申請指南中給出下一年度的重點項目立項建議征集信息，2022年度信息獲取與處理領域共收到2023年度指南立項建議26份，經(jīng)通訊和會議評審后，2023年度擬發(fā)布指南方向9個。

2.3 優(yōu)青項目與杰青項目

2022年度，信息獲取與處理領域受理來自全國40所高校和2所科研院所的優(yōu)青項目申請70項，其中，男性申請人申請55項、女性申請人申請15項，經(jīng)函評后推薦會議答辯項目11項，最終獲資助7項，優(yōu)青項目申請人性別分布情況如圖2所示。本年度優(yōu)青項目申請人年齡分布情況如圖3所示，申請人年齡分布在29-40歲之間(男性主要集中在36-38歲、女性主要集中在38-40歲)，獲資助的申請人中年齡最大40歲、最小33歲。

圖2 2022年度優(yōu)青項目申請人性別分布情況

圖3 2022年度優(yōu)青項目申請人年齡分布情況

表8統(tǒng)計了2022年度各二級代碼下的優(yōu)青項目申請與資助情況，圖4為2018-2022年各二級代碼下的優(yōu)青項目申請與資助情況?？傮w來看，F(xiàn)0115水下信息感知與處理申請數(shù)最少，且近5年未有項目獲資助；F0114探測與成像申請數(shù)也較少，資助率也較低；F0112雷達原理與技術申請數(shù)最多，資助率比領域近五年平均資助率(9.51%)低2.69%；F0111信號理論與信號處理和F0117多媒體信息處理申請數(shù)和資助率相當；F0113信息獲取與處理資助率最高，獲資助項目數(shù)也最多；F0116圖像信息處理獲資助項目數(shù)和資助率均居第二。

表8 2022 年度領域優(yōu)青項目申請與資助情況

圖4 2018-2022 年領域優(yōu)青項目申請與資助情況

2022年度，信息獲取與處理領域受理來自全國29所依托單位的杰青項目申請41項，經(jīng)函評后推薦會議答辯項目6項，最終獲資助4項，資助率約9.76%。如圖5所示，杰青項目申請人年齡分布在35-45歲之間，獲資助申請人中年齡最大44歲、最小39歲。從杰青項目申報的二級代碼分布來看(圖6)，申請占比最多的是F0117多媒體信息處理，其次是F0112雷達原理與技術，F(xiàn)0113信息獲取與處理占比排第三；申請占比最少的是F0111信號理論與信號處理和F0115水下信息感知與處理，均只有一項申請。

圖5 2022年領域杰青項目申請人年齡分布

圖6 2022年度領域杰青項目申請二級代碼分布

圖7統(tǒng)計了近五年來信息獲取與處理領域杰青項目的申請和資助情況，與本領域近五年優(yōu)青項目申請和資助情況對比來看，F(xiàn)0112雷達原理與技術申請數(shù)顯著減少，但獲資助項目數(shù)最多；F0113信息獲取與處理和F0117多媒體信息處理申請數(shù)和資助率相當；F0114探測與成像申請數(shù)和F0115水下信息感知與處理申請數(shù)仍然最少，且近5年未有項目獲資助；F0111信號理論與信號處理和F0116圖像信息處理申請數(shù)相當，資助數(shù)分別為0項和1項。

圖7 2018-2022年領域杰青項目申請與資助情況

盡管自然科學基金優(yōu)青項目年度計劃資助數(shù)從2018年的400項增加到2019年的600項，杰青項目年度計劃資助數(shù)從2018年的200項增加到2019年的300項、2022年再增加到415項，并且兩類項目均執(zhí)行中央有關部門關于國家科技人才計劃統(tǒng)籌銜接的要求，減少了部分項目申請，但競爭仍十分激烈[3]。

3 自然科學基金項目申請與評審相關改革舉措

自2019年以來，自然科學基金圍繞“明確資助導向，完善評審機制，優(yōu)化學科布局”三大改革任務，采取“加強3個建設、完善6個機制、強化2個重點、優(yōu)化資助管理”等重要舉措持續(xù)深化改革[4–7]。2022年度，信息科學部一處在按四類科學問題屬性的項目分類評審、“負責任、講信譽、計貢獻”(RCC)評審機制、AI智能指派等方面繼續(xù)推進落實自然科學基金深化改革方案。

3.1 項目分類評審情況

2022年度，信息獲取與處理領域面上項目、青年項目和重點項目繼續(xù)開展基于“鼓勵探索，突出原創(chuàng)；聚焦前沿，獨辟蹊徑；需求牽引，突破瓶頸；共性導向，交叉融通”四類科學問題屬性的分類申請與評審?？茖W處也更新完善了四類科學問題屬性案例庫，希望與申請人和評審專家共同提高對四類科學問題屬性的理解。

2022年度，信息獲取與處理領域青年項目科學問題屬性分布情況如圖8所示，其中，C類科學問題屬性項目申請數(shù)最多，占青年項目總申請量的66.01%；B類科學問題屬性項目申請數(shù)其次，約占29.1%；A類和D類科學問題屬性的項目申請極少。從資助率來看，B類科學問題屬性項目資助率最高，比領域青年項目平均資助率(24.21%)高出約4.19%；C類科學問題屬性項目資助率略低于平均資助率，A類和D類科學問題屬性項目資助率遠低于平均資助率。面上項目科學問題屬性分布情況如圖9所示，整體分布情況與青年項目類似。但與青年項目相比，面上項目不同科學問題屬性之間的資助率差距明顯縮小。表9統(tǒng)計了重點項目不同科學問題屬性的申請與資助情況，同樣是C類科學問題屬性項目申請數(shù)最多，B類科學問題屬性項目資助率最高。

表9 2022年度領域重點項目按科學問題屬性申請與資助情況

圖8 2022 年度領域青年項目科學問題屬性分布情況

圖9 2022年度領域面上項目科學問題屬性分布情況

在此，科學處建議申請人撰寫項目申請書時根據(jù)要解決的關鍵科學問題和研究內(nèi)容，選擇最符合、最側重、最能體現(xiàn)申請項目特點的一類科學問題屬性，也建議選擇科學問題屬性A類和D類項目的申請人，尤其是青年項目申請人，能夠用大同行更易懂的語言、深入淺出撰寫出高質(zhì)量申請書；呼吁廣大函評專家函評過程中能夠給予科學問題屬性A類和D類項目更多的評審精力，鼓勵函評和會評專家在同等條件下優(yōu)先資助科學問題屬性為A類或者D類的項目。

3.2 RCC評審機制試點與部分評審舉措

根據(jù)自然科學基金深化改革部署安排，信息科學部有序推進“負責任、講信譽、計貢獻”(RCC)評審機制改革試點，逐年擴大試點范圍[8]。2020年度信息一處面上項目首先作為試點，2021年度推廣到信息學部所有面上項目，2022年度信息學部所有面上項目和青年項目參與試點。RCC評審機制主要指標中，“負責任”是對評審專家的評審態(tài)度和公正性評價，主要包括函評是否嚴重延誤后拒評、函評意見是否“張冠李戴”、是否遵守回避和保密制度等；“講信譽”是評審專家長期參與評審積累的信譽度；“計貢獻”是評審專家對項目資助決策的貢獻和對申請人的貢獻[9–10]。

申請人對函評意見的評價信息是衡量評審專家貢獻度的主要依據(jù)之一。本年度，信息獲取與處理領域共有776位專家參與面上項目函評、442位專家參與青年項目函評。表10為面上項目RCC反饋情況，應反饋意見4765份，實際反饋1395份，反饋率僅為29.28%。其中，獲資助項目的反饋率為29.14%，未獲資助項目的反饋率為29.31%；從面上項目申請人對函評專家的反饋來看，無論是獲資助項目還是未獲資助項目，申請人認為函評意見“很有幫助”或“有幫助”占80.29%，11.97%的申請人認為“幫助不大”，認為“沒有幫助”的占7.74%。表11為青年項目RCC反饋情況，應反饋意見2562份，實際反饋743份，反饋率29%。其中，獲資助項目的反饋率37.5%，未獲資助項目的反饋率為26.26%；從青年項目申請人對函評專家的反饋來看，無論是獲資助項目還是未獲資助項目，申請人認為函評意見“很有幫助”或“有幫助”占90.98%，5.52%的申請人認為“幫助不大”，認為“沒有幫助”的占3.5%。

表11 2022年度領域青年項目RCC反饋情況統(tǒng)計

綜合面上和青年項目RCC反饋數(shù)據(jù)來看，與面上項目反饋情況對比，青年項目申請人認為評議意見“很有幫助”和“有幫助”占比更高，一定程度上說明青年項目申請人撰寫申請書的經(jīng)驗相對不足，更容易接受函評意見；從申請人反饋情況來看，獲資助青年項目的反饋率明顯高于其他，說明項目獲批與否，對面上項目申請人反饋意見的積極性影響不大，但對青年項目申請人反饋意見的積極性存在一定影響；完成反饋意見的獲資助申請人中，大多數(shù)申請人認為評審意見很有幫助，可見“負責任”機制有效幫助科學基金擇優(yōu)遴選項目；完成反饋意見的未獲資助申請人中，大多數(shù)申請人認為評審意見很有幫助或有幫助，可見“負責任”機制對申請人完善研究設想和研究方案起到了一定幫助。為持續(xù)完善RCC評審機制，科學處希望項目申請人能夠積極配合、及時反饋，幫助科學處共同維護好專家?guī)?；也希望函評專家能夠秉持科學家精神、無私奉獻，力排干擾遴選出優(yōu)秀的項目，促進領域更好發(fā)展。

3.3 2022年度項目申請與評議過程中的主要問題及建議

在2022年度的項目受理與評審管理工作中，科學處總結了存在的以下幾個問題，希望引起科研人員和依托單位科學基金管理人員重視。

(1)申請未能通過形式審查。本年度依然有申請人因填錯研究期限、未按要求上傳附件材料等原因被初篩。建議申請人認真研讀當年自然科學基金項目指南中的“申請規(guī)定”，任何疑問及時向依托單位科技管理部門相關老師或者向自然科學基金委有關部門咨詢，確保申請的項目通過初審。

(2)申請代碼選擇欠考慮。個別申請書的第一申請代碼選為一級代碼，即F01，第二申請代碼才選為二級代碼，例如F0111。建議申請人提前了解各二級代碼及其所包含的研究方向，準確將第一申請代碼選到二級代碼。

(3)專家?guī)炀S護更新不及時。部分專家未及時更新信息系統(tǒng)中的個人研究方向、熟悉關鍵詞等信息，智能指派時難以精準匹配；部分專家離職或其他原因不能繼續(xù)評審時，依托單位未及時在信息系統(tǒng)中備注，指派后難以聯(lián)系上。

(4)受理項目申請書與系統(tǒng)中已有申請書相似度高?？茖W處主要核查本年度受理的申請書和往年申請書之間的相似度情況，相似度門限為40%。若相似度超過40%，科學處將按照相關規(guī)定，聯(lián)系相關人員進行核實和處理。

4 總結與展望

根據(jù)國家“十四五”規(guī)劃的整體布局，信息科學部一處在國家自然科學基金資助框架下，積極配合信息學部組織領域專家充分研討，擬定“十四五”期間“信息獲取與處理領域”優(yōu)先發(fā)展領域為“精準探測與信息融合處理”：圍繞復雜環(huán)境和復雜目標信息獲取與處理的難題，探索多源融合探測成像、多維度稀疏信號處理、智能遙感信息處理與目標識別等新機理、新方法，發(fā)展典型環(huán)境聲信號感知、高維圖像及媒體信息等動態(tài)協(xié)同處理方法，為國家應急響應系統(tǒng)建設及應用拓展提供技術支撐。

科學處希望廣大科技工作者圍繞學科優(yōu)先發(fā)展領域，積極謀劃重點以及重大類項目的前瞻布局，深入開展具有顛覆性、原創(chuàng)性的基礎研究工作和核心技術攻關，持續(xù)探索和工程、物理等學科的交叉研究，促進信息處理技術在相關領域的應用。