7月21日，美国白宫管理与预算办公室（OMB）和科技政策办公室（OSTP）联合发布《引领美国创新新黄金时代：2028财年联邦研发预算优先领域》备忘录^[1]。该备忘录作为白宫在同一天发布的《科学：新黄金时代》报告的配套文件，向各联邦部门和机构提出了实施报告中建议的具体指示。该备忘录以万尼瓦尔•布什《科学：无尽的前沿》发表80周年为背景，针对当前全球科技竞争加剧、产业研发主导地位上升、联邦研发组合失衡等挑战，提出重新校准国家科技事业的整体方向，重点转向基础研究、物质科学与工程，并强化与产业界的深度融合，旨在开启“美国创新的新黄金时代”。备忘录确定了各机构在制定2028财年预算及相关规划时应考虑的5个研发优先领域。 

一、投资基础研究以推动新兴技术的科学突破

基础研究，包括科学和工程领域的基础性和应用启发性探索，仍然是美国科学和技术领导力的基石。各机构应在预算指导水平内优先考虑物质科学（物理学、化学、材料科学、空间科学等）、计算机科学以及支持工程和数学学科的绝对资金水平和相对份额，特别是在与国家安全相关的研究组合中。此外，为了支持政府在生物技术和生物制造方面的优先事项，各机构应优先考虑生物科学领域的基础研究，而非生命科学。

1、物质科学。各机构应优先考虑物理科学领域的基础研究，包括：凝聚态物理学和量子材料物理学，涉及关联态、磁性和拓扑；光子学，研究光的产生、控制和探测；原子分子物理学与光学，关注精密测量和系统的量子控制；超导和其他量子现象的物理学；等离子体与高能量密度物理；核物理及极端条件下的物质；引力物理和大地测量学；空间与行星物理，包括空间系统运行的辐射、等离子体和空间天气条件。

2、化学和材料科学。各机构应优先考虑化学和材料科学领域的基础研究，包括：电子、光子和量子材料；控制制造和器件性能的表面、界面和缺陷化学；极端环境材料，如耐辐射、面向等离子体和高温材料；材料的结构、性质、合成和表征，包括凝聚态和材料理论、陶瓷、金属、聚合物和生物材料；电化学和固态离子学；催化、合成和反应机理。

3、数学和计算机科学。各机构应优先考虑数学和计算科学领域的基础研究，包括：应用数学和计算数学、数值分析以及不确定性量化；经典和量子信息理论；算法、计算复杂性和密码学，包括后量子密码学；优化和控制的数学；统计学、概率论和数据科学基础；高性能和未来计算的基础。

4、工程科学。各机构应优先考虑工程科学领域的基础研究，包括：微电子、光子、量子和微系统器件工程以及早期制造；电磁、射频和推进科学；热、流体和机械科学，包括固体力学和材料力学；复杂系统的动力学、估算和控制，包括航天动力学、制导和导航；磁体、超导和电力系统工程。

5、生物科学。具有一般性、广泛性生命科学研究任务的机构应优先考虑生物科学领域的基础研究，包括：分子、细胞和结构生物学；生物化学和化学生物学；遗传学、基因组学以及合成和工程生物学；神经科学以及认知和行为的神经基础；微生物学和定量生物学。

二、推进国家科学技术任务

各机构应酌情将其研发投资与国家任务对齐，包括：

1、AI。“创世纪计划”，利用AI在十年内将美国科研体系的生产力和影响力翻一番，包括各机构在国家科学技术挑战以及美国科学与安全平台的计算和研究基础设施方面的具体贡献。

2、量子。“用于应用开发和发现科学的量子计算机”（QC-ADDS）计划，开发旨在引领量子赋能科学发现时代的量子计算机。

3、聚变能。按照DOE的《聚变能科学与技术路线图》，到2030年代中期在美国示范商业聚变能。

4、空间。到2028年美国人重返月球表面，建设月球基地，推进空间核能国家计划，以及开发响应式和自适应的国家安全空间架构。

5、机器人技术。开发能在真实环境中进行灵巧操作、移动和可靠运行的通用自主系统，以开启由物理AI驱动的科学发现和美国再工业化时代。

6、半导体。下一代半导体技术，包括极紫外及更先进的光刻技术、3D先进封装，以及用于未来半导体器件和技术的新型材料。

三、为科学发现的新时代奠定基础

各机构应酌情确定将AI和其他新兴技术整合到研究中的机会；为“AI赋能科学研究”（AI for science）的转型准备联邦科学仪器、数据集和计算；并将支持“创世纪计划”作为核心研发优先事项。

1、AI作为科学发现的工具。资助将AI用作新科学发现工具的研究，而非仅用于渐进式增强；寻求将AI深思熟虑地融入科学工作流程的提案，避免缺乏明确理由的应用；优先支持产业界难以独立开展的竞争前研究和赋能平台技术。

2、科学基础模型开发。资助特定领域的科学基础模型，实现自然现象高保真模拟，加速跨创世纪计划国家科学技术挑战领域（包括先进制造、生物技术、关键材料、核裂变和聚变、量子信息科学和半导体）的发现。这些模型需精选数据集和计算资源，联邦政府最适合将其开发为共享的竞争前资产。

3、面向AI的科学数据生成。使内部科学数据集可供AI训练使用，激励研究人员整理和共享常被遗弃的宝贵数据（包括实验记录、负面结果和操作数据），并支持建设可能开辟全新领域的数据集。

4、AI与科学仪器的集成。投资机器人技术、自动化实验室、用户设施现代化以及大规模实验的自主控制，使AI系统能生成假设、执行实验、解释结果并实时迭代；利用机构的购买力为AI就绪科学仪器建立国内供应链，推动开放接口和标准化数据格式。

四、扩展世界级研发基础设施以供广泛使用

联邦研发的生产力取决于科学基础设施，包括进行研究所需的物理平台、用户设施、仪器、计算和实验室空间。各机构应提出对中型仪器、先进计算以及用户设施和共享平台的持续运营支持的投资。为了扩大科学基础设施投资的覆盖范围，各机构应优先资助：

1、面向科学技术生态系统的用户设施。投资尖端研发基础设施和仪器，使研究人员和创新者能够验证新假设、测试原型和扩展新技术，降低前沿研究的门槛；考虑增加联邦研发设施访问所需的资源，简化合作研发协议和许可流程，并减轻产业用户的行政负担。

2、联邦研发的先进计算。投资扩大对先进计算基础设施的访问，包括统一访问门户、标准化应用以及允许研究人员在不同设施之间无缝移动工作的通用数据和软件环境；应提供与商业市场不同的能力，例如用于敏感研究的高度安全数据中心、访问独特的联邦数据集以及专门的AI加速器和计算架构。

五、利用研发加强区域制造业和产业

各机构应优先资助跨战略技术的制造研发，目标是建立国内制造能力和供应链，以生产下一代半导体、先进材料、生物技术、核技术和机器人技术。制造研发涵盖整个研究范围：制造科学，包括工艺科学、材料科学、计量学、自动化以及底层的物理学、化学和工程学；先进工程方法和生产技术；转化计划，如制造创新研究所、中试线和示范设施，弥合实验室发现和生产之间的差距；以及供应链分析。

（黄龙光）