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1、国家重点研发计划青年科学家年龄：国家重点研发计划参研人员中，45岁以下的占比超过80%

新京报讯（记者陈琳）2月24日，国新办举行“权威部门话开局”系列主题新闻发布会。科技部政策法规与创新体系建设司司长解敏介绍，科技部加强对青年科技人才的培养，支持青年科技人才挑大梁、当主角，国家重点研发计划参研人员中45岁以下的占比超过80%。

解敏介绍，科技部始终把科技人才队伍建设摆在科技工作的突出位置，推动科技人才工作取得积极进展。2022年，我国研发人员总量超过600万人年，连续多年保持世界第一。人才队伍结构进一步优化，领军人才和高水平创新团队不断涌现，更多青年科技人才脱颖而出。

激发科技人才活力的体制机制日益完善。去年国家出台了《关于完善科技激励机制的意见》，强化使命激励、贡献激励。深化三评改革，提出了“破四唯”的许多硬措施，品德、能力、业绩、贡献评价导向更加突出。持续开展减负行动，推出了减表、精简牌子、检查瘦身等十多项具体措施。

进一步加强对青年科技人才的培养，部署了挑大梁、增机会、减考核、保时间、强身心5方面的新行动。支持他们挑大梁、当主角，国家重点研发计划参研人员中45岁以下的占比超过80%。

实施更加开放的人才政策，为外国人才来华工作生活提供便利。围绕可持续发展，设立了联合研发计划和创新基金，同50多个国家和地区开展联合研究，构筑集聚优秀人才的科研创新高地。

编辑 白爽

校对 赵琳

2、国家重点研发计划青年科学家年龄，天津这位教授参与国家973计划

"知识是相通的，不要给自己设定边界，要对新事物保持好奇。"这是天津大学胡清华教授常对学生说的一句话，也是他的科研准则。从动力机械到人工智能（AI），10年前，不给自己设限的胡清华，以跨界者身份走进了这一如今炙手可热的领域。本期推送，我们就来一起看看他的故事。

《科技日报》2019年12月09日

1995年，胡清华考入哈尔滨工业大学，学习动力机械专业。他的专业学习主要围绕火力发电厂的锅炉和汽轮机。当时，随着发电机组向大型化方向发展，对设备可靠性的要求也日益提高。发电机组开始安装上各种传感器，实时采集大量数据，用于设备的状态监测与故障诊断。

"读研时，导师希望我能开发出算法，以自动分析这些监测数据，判断设备的状态。我发现这项研究很有意思，从生产数据中寻找规则、建立模型，然后用模型判断、预测设备状态。现在看来，这属于人工智能范畴，当时从事相关研究的人很少，尤其在动力机械领域，这还是很前沿的方向。"胡清华回忆道。

如果说，那时人工智能在胡清华心中还只是个火种，那么把它变为熊熊大火的，是他参加的一个学术会议。

2000年前后，中国科学院发起"龙星计划"，邀请一批在美国学术界已有一定成就的华人教授不定期回国系统地讲授一门美国研究生课程。在那个年代，数据挖掘就像现在的大数据一样时髦。2002年暑假，数据挖掘领域的顶尖学者韩家炜来北京大学授课，在课程快结束时，他还请来了在欧美大学任教的多位学者作报告。当时，还在读研的胡清华，就坐在台下。

"这些平时只在论文中才能'见'到的学者，面对面给我们讲授数据挖掘知识，实在太震撼了。"从此，他开始把研究领域从动力机械慢慢延伸至模式识别、数据挖掘。

虽然跨界到人工智能的想法已在胡清华脑中酝酿多时，但他"并不急于一步到位"。在硕博阶段，胡清华依旧围着"老本行"动力机械转，但在研究过程中他应用了大量人工智能知识，并将相关成果写成十余篇论文。

此外，胡清华还阅读了大量与人工智能相关的书籍和文献，也常去参加学术会议。为更好地向同行学习，他甚至申请担任了南京大学BBS小百合数据挖掘版的版主，定期在网上组织学术讨论。"其实，很多论文的原始想法，都源于和网友进行的讨论，可以说很多灵感都是碰撞出来的。"胡清华笑着回忆道。

经过漫长的酝酿期，2009年，胡清华去香港理工大学做博士后研究，自此正式迈入人工智能的大门。

读本科时，胡清华曾当过校报记者，让他没想到的是，经过几年的新闻语言训练，自己的写作能力得到迅速提升，语言表达更加精准、有力，这对他后来的科研工作帮助极大。

"很多理工科学者最头疼的，就是写论文、写申请、做报告，由于之前积累的笔头功夫，写论文对于我来说，非常轻松。别人可能需要一个月才能完成的论文初稿，我不到一周就可以写好。在恶补人工智能领域相关知识时，对文字的驾轻就熟，也使我的阅读理解速度快过旁人，一些大部头的书，我有时一两周就能'啃'完。"胡清华说。

一些人工智能学界的同行表示，胡清华清新的文风、简洁的语言风格，使他写出的论文更易被人理解，学术观点也更易被同行接受。同时，这样的语言风格也有助于提高其文章的引用率。

"当版主、记者，在当时，这些都是我的兴趣，可能看上去有些不务正业，但我一直觉得，学习是触类旁通的，你永远不知道，不经意的积累，会将你的人生引向何处。"胡清华表示，他也常对学生说，要珍视自己的兴趣，它是科研路上最好的老师。

兴趣是最好的老师，但仅凭兴趣，并不能让胡清华在人工智能这个新领域开疆拓土。2011年底，胡清华进入天津大学。入职后，他接到的首个项目就极具挑战性，胡清华与博士生导师一起获得"国家重点基础研究发展计划（973计划）"课题的资助，开展"新能源不确定性建模"方面的研究。

这个研究围绕电力系统中的太阳能、风能展开。对胡清华来说，新能源不确定性建模，是一个完全陌生的领域。从查资料、读文献，到收集数据、分析数据，胡清华的"拓荒之路"走得异常艰辛。但几年努力下来，门外汉胡清华硬是在该领域闯出了一片天地。"为提升风功率预报的精度，我进行了大量的建模工作并设计了众多算法。在此基础上，风速难以被确定等难题被逐步破解，风功率预报的精度随之得到提升。"他说。

2016年，这个项目顺利通过了验收，他所在的课题组被评为优秀。在一般人看来，此时研究也就该结束了。然而，胡清华并不想就此收手。

"围绕这一项目，还有很多东西可以挖掘，所以研究不仅没有结束，而且才刚刚开始。"在胡清华眼中，这项研究属于数据不确定性建模研究范畴，而这类研究是机器学习和数据挖掘领域的难点。"大数据时代已经到来，在利用大数据方面的最大问题就是，数据质量的不稳定。质量低下的数据，可能导致基于数据的决策出现重大偏差。"

于是，胡清华组建起一支20多人的团队，向着一个个数据不确定性建模难题发起冲锋。从新能源的不确定性扩展到大数据的不确定性，胡清华率队从工程应用研究中发现基础研究问题，再将基础研究成果应用于工程领域，实现了科研的良性循环。经过近10年的开疆拓土，胡清华对不确定性建模研究，有了更系统的认知，逐渐意识到这是座处在交叉学科领域的科研"富矿"。

日前，2019年度国家杰出青年科学基金项目评审结果正式公布，天津大学胡清华教授申报的研究项目"不确定性人工智能"名列其中。胡清华表示："未来，我计划将团队研究的算法，应用于天气预报、森林火灾预报以及大型装备故障预报等领域，希望成果能有更广阔的应用空间。"

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