2021年3月,美国国会议员Frank D. Lucas提出《确保美国科学技术全球领先法案（2021年）》^[1],美国众议院科学委员会提出《NSF未来法案》^[2],美国总统拜登在“美国就业计划”^[3]中提出了未来10年在研发和技术领域投资1 800亿美元。美国国会议员也在抓紧推动2020年5月美国国会议员Chuck Schumer等人提出的《无尽前沿法案》^[4]进入投票阶段。在中美科技差距缩小、美国仍有优势的情况下,美国政府增加基础研究投入,对美国国家科学基金会（NSF）进行改革,加强对科学发展的领导和协调,应对中美竞争,确保美国的科学技术在全球的领导地位。

《确保美国科学技术全球领先法案（2021年）》和《NSF未来法案》均提出增加联邦机构的基础研究投入且力度较大。《确保美国科学技术全球领先法案（2021年）》优先将联邦基础研究资助机构的经费在10年内翻一番,《NSF未来法案》拟5年内将NSF经费增长59.8%。

2021年3月19日,美国国会议员提出《确保美国科学技术全球领先法案（2021年）》,提出优先投资联邦基础研究,以确保美国竞争力投资计算、网络安全、人工智能（AI）和自主技术、材料和先进制造业、能源和气候以及生物科学等关键领域目标。2022–2031财年,授权美国能源部（DOE）、美国国家科学基金会（NSF）、国家标准与技术研究所（NIST）、国家海洋和大气管理局（NOAA）将基础研究经费翻一番。2022–2031财年,NSF的授权经费从92.9亿美元增长到162.5亿美元,增长74.9%。2022–2031财年,美国DOE科学办公室的授权经费从77.3亿美元增长到140.5亿美元,增长81.8%（表1）。

2021年3月26日,美国众议院科学委员会提出《NSF未来法案》,指出为了应对重大社会挑战并保持美国在创新方面的领导地位,联邦政府必须增加对研究的投资,扩大对STEM劳动力的参与,并加强大学之间的合作。2022–2026财年,《NSF未来法案》拟为NSF拨款的金额从114.7亿美元增长到183.3亿美元,增长59.8%（表1）。

《确保美国科学技术全球领先法案（2021年）》和《NSF未来法案》对重点基础研究领域的部署涵盖了先进科学计算、网络安全、AI和自主技术、材料和先进制造业、基础能源科学、清洁能源、高能物理、核物理、可持续的化学、气候、生物科学等。表2和表3列出了在两个法案中新增的基础研究内容。《无尽前沿法案》对AI与机器学习、高性能计算、半导体和先进计算机硬件、量子计算和信息系统、先进制造、先进通信技术、网络安全等十个关键技术领域进行投资。美国总统拜登在其《美国就业计划》中重申了对先进计算、先进通信技术、半导体技术、先进能源技术、生物技术的支持。

综合来看,《无尽前沿法案》“美国就业计划”《NSF未来法案》通过聚焦关键领域、改革基金管理机构的运行管理机制对NSF进行改革。

2020年5月,美国国会议员Chuck Schumer和Todd Young提出《无尽前沿法案》^[4],旨在增加对未来技术领域发现、创造和商业化的投资,巩固美国在科学技术创新方面的领导地位。提议在NSF新增技术理事会,在5年内对10个关键技术领域投资1 000亿美元。2021年3月31日,美国总统拜登提出“美国就业计划”旨在创造就业机会、重建基础设施、使美国在竞争中超越中国。重申了对两党提议的NSF新的技术理事会的支持,提出向关键技术领域投资500亿美元。

与《无尽前沿法案》和“美国就业计划”相比,《NSF未来法案》进一步明确指出,设立科学与工程理事会,重点支持应用导向基础研究,加速基础研究的转化,促进联邦资助研究的商业化和应用。《NSF未来法案》规定,科学与工程理事会设立副主任和咨询委员会,通过融合加速器等资助机制和模式、支持多学科研究中心和基础设施建设等活动,支持基础研究转化取得重大突破。

《确保美国科学技术全球领先法案（2021年）》《NSF未来法案》《无尽前沿法案》主要以加大基础研究投入、聚焦关键领域、改革基金管理机构三个方面作为改革基础研究的切入点。这三个法案连同2019–2020年间颁布的多项与中国相关的面向科技领域的法案,构成了美国应对来自中国的科技竞争,并巩固其全球领导力的政策的一部分。2020年10月,美国《外交杂志》发表文章,指出中美科技竞争进入了“斯普特尼克（Sputnik）”时刻。结合美国所采取的一系列对华科技政策,“斯普特尼克”时刻从历史的视角揭示了现阶段美国基础研究改革的一个重要政策基础：1957年苏联的“斯普特尼克”号卫星发射引发一系列的美国基础研究改革并取得重大成就。“斯普特尼克”时刻也重申了美国对中美科技竞争的主要观点：中国在科技领域的快速发展,尤其以华为公司5G技术为代表的发展,已经威胁到美国未来工业和国家安全。

在改革基金管理机构方面,美国各利益相关方存在不同观点。针对是否在NSF增设技术理事会（或者科学与工程理事会）一事,NSF主任等持支持观点的人认为,可以基于NSF在人工智能和量子计算的发展基础和已有的成果转化基础设施,与DOE和DARPA等开展多种形式的合作伙伴关系,使NSF对基础研究和基础研究成果转化的支持并行发展。但持反对观点的人则指出,增设技术理事会（或者科学与工程理事会）可能会对NSF的性质和文化造成重大风险,也可能与DOE、DARPA现有技术转化机构的任务重复。截至2021年5月底,针对NSF增设技术理事会（或者科学与工程理事会）的资金有所削减,但仍然保留在NSF增设机构的建议,另外也有修正案建议加强DOE技术转化能力。无论是支持NSF增设基础研究成果转化机构的法案获得通过,或是增强DOE现有技术转化机构能力的修正案获得通过,预计美国都将在增强基础研究成果转化方面采取增强型措施,以利用其已有的基础研究发展优势,加速将基础研究转化为美国的经济竞争力和领导力。除此之外,聚焦关键领域、继续吸引国际人才、同步加强研究安全审查和管理也将是其短期内同时采取的组合措施。围绕关键领域、继续发挥NSF在基础研究领域的作用、发展国内STEM劳动力、发展参与度不全的研究群体的参与、增强各州获取研究资助的公平性将是美国维持其长期领导力的必要组合措施。

美国和中国都把量子信息科学技术、AI技术作为战略投入的关键领域。现阶段美国和中国对量子信息科学技术领域和AI领域的基础研究布局都较为全面,但我国的基础研究发展存在较多短板。

在量子信息科学技术领域,我国在量子通信的研究和应用方面处于领先地位,但在量子计算和量子精密测量领域仍需要加强^[5]。在量子计算领域,我国已对基于光量子、超导、超冷原子等物理体系的量子计算进行全面的研究布局。在量子精密测量领域,我国起步晚,但发展速度较快。我国AI论文质量与美国差距较大,发明专利关键基础层占比不高并缺乏海外布局。我国已经对AI的研发领域——机器学习,AI系统的测试评估和验证,AI与建模、模拟和设计的集成,复杂场景的理解,增加人类和AI的互动与合作,更通用的AI,AI自主技术等——形成了较为全面的布局。但来自政府的AI基础研究投资和产业化资金相比相对不足,同时产业发展也主要聚焦于应用层面,在基础层面和技术层面布局薄弱^[6]。

基于Web of Science数据库科学引文索引扩展（Science Citation Index Expanded,SCIE）中量子信息科学技术这一类别的数据¹(¹ 检索日期2021-6-7。),发展量子信息科学技术的基础学科主要有物理学、化学、数学、材料科学、计算机科学。近5年（2017–2021年）,量子信息科学技术的物理学领域发表文章数量和高被引论文数量高于化学和数学等领域。其中,我国在物理领域高被引论文数量为27.3%,与德国的世界份额相当,低于美国的56.8%。在物理学的高被引论文中,美国的高被引论文共25篇,包含应用物理10篇、天文学与天体物理9篇、粒子物理9篇、凝聚态物理8篇、原子分子物理6篇、光学4篇。中国的12篇高被引论文主要包含天文天体物理7篇、粒子物理7篇、光学4篇、应用物理2篇和原子分子物理1篇（表4）²(² Web of Science将量子信息科学技术类别物理领域的多篇高被引论文归类为多个类别（例如量子信息科学技术、物理分支领域等）,因而这里出现了美国、中国的物理领域高被引论文总数与物理分支领域高被引论文数量之和不一致的情况。)。从这一组成来看,我国在天文学与天体物理、粒子物理和光学领域学术影响力较高,而在应用物理、凝聚态物理和原子分子物理领域的学术影响力则有待加强。

基于SCIE中凝聚态物理学科、原子分子物理和光学物理这两个学科的高被引论文,分别以“quantum” “spin”和“quantum”作为检索词确定这两个学科与量子信息科学技术关联论文的大概范围^3,4(³ 凝聚态物理学与量子信息科学技术相关联的主要研究问题中,多数问题的描述中含有“量子”;此外,自旋是一种量子位,而磁学研究又以自旋电子学为代表,因而在选取凝聚态物理学科中的与量子信息科学技术相关的高被引论文时以“quantum”和“spin”为检索词。原子分子物理和光学物理与量子信息科学技术相关联的主要研究问题基本包含“量子”, 因而在选取原子分子物理和光学物理学科中的与量子信息科学技术相关的高被引论文时以“quantum”为检索词。)(⁴ 检索日期2021-6-7。)。在这些相关论文中,近5年（2017–2021年）我国的世界份额分别为50.4%和36.7%,经计算美国的份额为35.4%和41.0%（表5）。

基于物理学在发展量子信息科学技术中的重要地位,我国应继续发挥物理学在该领域的支撑作用,继续发展天文学与天体物理、粒子物理和光学等优势学科的已有学术影响力,同时加强凝聚态物理、原子分子物理和光学物理与量子信息科学技术的学科交叉研究,加强发展这两个学科中的重要研究问题。在凝聚态物理学科中,重点发展半导体中量子态的检测与调控、自旋电子学、与量子材料制备相关的表面物理、多体量子关联（室温超导,量子霍尔效应与拓扑序,量子相变,氧化物界面的量子调控）等^[7]。在原子分子物理和光学物理学科,重点发展远离平衡的量子多体系统、复杂量子系统量子态的量化,更多量子位和量子态的实验挑战、基于离子阱的通用量子计算、将纠缠态应用于量子计量等^[8]。在发展上述物理学科的过程中,项目资助任务导向与好奇心驱动并举,为发展量子信息科学技术提供多样化的发展路径。由于我国在基础研究领域与国外有较大差距,短期,我们需要加强国际合作,向国际领先研究团队学习;长期来看,我们需要在基础研究领域加强积累,开展系统研究,注重人才培养。

AI领域的理论基础、技术积累等在长期来看仍处于起步阶段,未来的产业竞争力将取决于当前的研发投入,特别是基础研究投入。美国AI委员会建议美国通过大幅度提高非国防领域研发经费、将国家AI研究所数量增加三倍、建立国家AI基础设施等组合措施来推动AI基础研究的发展。针对我国和美国AI技术基础研究的发展现状以及美国AI委员会提出的支持AI基础研究的政策建议,建议我国政府和企业加强对基础研究的投入,在自然语言处理、人机交互等领域加强研发力度,深入研究可以克服不利条件的AI系统、AI群组之间的相互作用、AI和人类互补性、AI技术对人类意图的感知、人类智力的奥秘等科学问题。微电子技术和数学是发展AI的基石。自2006年起,我国集成电路领域的基础研究、应用技术和产品研发等在国家重大科技专项的支持下,已经获得了重大进步。集成电路产业人才、资金、技术密集,发展迅速,国际竞争激烈,对我国在资金投入力度和快速培养复合型人才等方面提出了更高的要求^[9]。中国科学院院士徐宗本指出,人工智能目前所面临的一些基础问题,其本质来自数学的挑战。AI基础算法的开发涉及基础数学理论、高性能数值计算等学科。中国工程院院士徐匡迪指出做算法研究的数学家非常少是我国发展AI的一个短板。针对这一现状,数学与AI领域的合作需要进一步加强,通过模型弥补数据的不足,通过数据优化模型^[10]。

美国在基础研究改革方面具有丰富的经验,同时美国现阶段采取的科技封锁政策也对我国基础研究的发展设置了巨大的阻碍。我们需要对中美科技竞争保持清醒的认识并抓住契机,抓基础、管长远、抓关键、补短板、挖前沿、布新局,加快落实发展基础研究的政策。重点发展量子信息科学技术与AI的基础研究短板领域,政府和企业加强对AI基础研究的投入,确保我国从科技大国迈向科技强国。