文章总结： 美国国家科学基金会为x-labs计划新增三大研究主题，聚焦物理系统人工智能、从序列到功能及物理极限下的计算，旨在支持平台技术研发。项目采用里程碑式资助，分阶段拨付资金，强调明确任务目标与技术突破，推动AI融入物理世界及蛋白质功能设计等前沿方向。 综合评分： 72 文章分类： 其他

美国国家科学基金会X-Labs新增三大研究主题，聚焦下一代科学技术突破

赛博研究院

2026年9月20日 18:35 上海

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近日，美国国家科学基金会（NSF）宣布，为NSF X-Labs计划新增三个研究主题，分别是“物理系统人工智能”“从序列到功能”和“物理极限下的计算”。

其中“物理系统人工智能”已开放申请，另外两个主题目前仅提前公布，NSF预计在2026年秋季晚些时候发布这两个主题的正式申请通知。

NSF X-Labs是NSF推出的新型科研资助计划。根据NSF公布的文件，该计划旨在建立一批独立性较强的科研团队，集中攻克传统大学实验室和企业实验室难以解决的重大科学技术问题。团队由研究人员、工程师和企业家组成，可跨大学、企业、国家实验室和非营利机构开展合作。

与传统科研项目相比，NSF X-Labs更重视明确的任务目标、阶段性成果和技术突破，采用里程碑式资助方式，同时给予团队较大的科研与组织自主权。

从NSF公布的信息来看，X-Labs并非针对某一具体技术产品，而是希望支持能够形成平台技术的研究。NSF文件要求，相关项目需开发新型平台技术，为后续创新、工程落地和科学突破奠定基础，推动技术成果进入具体应用领域。

此次新增的三个主题中，最受关注的是“物理系统人工智能”。NSF认为，过去几十年数字人工智能的发展，为智能系统进一步融入物理世界打下了基础，下一阶段需要解决的核心问题是让AI能够在更复杂的物理环境中运行，同时打造更智能、适应性更强、可扩大应用规模的系统。

为此，NSF正在招募相关领域的X-Labs团队，开发能够推动AI融入物理系统的新型早期技术。

这一主题覆盖方向较广，NSF列出的重点方向包括先进传感器、机器人、具身系统、人机交互以及信息物理系统等。NSF希望相关团队开发的平台技术可应用于多个领域，潜在应用方向包括医疗、国防、应急响应、先进制造和科学发现等。

换言之，该主题不仅关注AI模型本身，更关注AI如何与传感器、机器人及现实环境结合，让智能系统能够感知并作用于物理世界。

从NSF X-Labs的整体设计来看，这类项目核心强调“平台技术”与长期任务，并非对现有技术做小幅改进。

NSF在招标文件中明确提出，X-Labs应当解决能够改变整个科学领域或技术行业的关键技术问题，也可开发目前缺乏产业资金支持的早期技术原型。NSF文件明确将两类项目排除在资助范围外：一类是仅对现有技术做渐进式改进的项目，另一类是已获得大量产业或风险投资支持的技术。

在项目组织方式上，NSF X-Labs也与传统科研资助模式不同。NSF计划先设置Phase 0即准备阶段，时长约为9至12个月，团队需要在这一阶段进一步完善技术方案、里程碑规划和预算。之后NSF会开展Phase 1的Go/No Go评估，只有通过评估的团队才能进入下一阶段。Phase 1预计持续24至36个月，后续还可根据项目表现进入Phase 2。

资助资金也采用分阶段拨付方式。根据NSF文件，进入Phase 0的团队最多可获得150万美元资助，进入Phase 1的团队每年最多可获得5000万美元资助。项目资金拨付与里程碑完成情况挂钩，团队需要提交对应成果，NSF再根据项目进展决定是否允许进入下一阶段。这种模式的核心是引导科研团队围绕明确技术目标持续推进，不单纯以论文和数据集作为最终考核成果。

除了物理系统人工智能，此次NSF还提前公布了另外两个研究主题：

• “从序列到功能”方向主要聚焦蛋白质序列、结构与生物功能之间的关系。NSF提出，希望借助全新平台技术，缩小蛋白质结构预测与蛋白质动态行为理解之间的差距，同时进一步实现对蛋白质乃至完整基因组功能的设计，最终达成对相关功能的预测或控制。
• “物理极限下的计算”方向中，NSF认为，未来几十年的科技创新需要开发全新的计算技术与计算模式，才能满足对更高计算效率与计算能力的需求。该主题旨在探索全新技术路径，缩小传统CMOS计算方式与物理极限之间在能效层面的差距。

文章参考来源｜美国国家科学基金会、互联网公开信息

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