中國網(wǎng)/中國發(fā)展門戶網(wǎng)訊 生成式人工智能（generative artificial intelligence，GAI；AI generated contents，AIGC）系統(tǒng)ChatGPT的問世，標(biāo)志著人類社會已經(jīng)開啟新的研究范式，即人工智能驅(qū)動的科學(xué)（artificial intelligence for science，AI4S）與想象智能（imaginative intelligence）的研究時代。人工智能（AI）被廣泛應(yīng)用于文獻分析、實驗設(shè)計、作品展示、知識創(chuàng)作、知識審查，以及編輯出版等領(lǐng)域，極大地提高了科學(xué)研究的效率和質(zhì)量。如今，AI4S成為各國在新一輪科技革命和智能產(chǎn)業(yè)變革背景中的核心技術(shù)和關(guān)鍵籌碼。

AI4S為科學(xué)系統(tǒng)帶來了前所未有的變革和機遇，也不可避免地加劇了其不確定性、多樣性和復(fù)雜性。現(xiàn)有科學(xué)系統(tǒng)（CeSci）主要基于自上而下的組織結(jié)構(gòu)和制度構(gòu)建，滯后于智能技術(shù)的發(fā)展及現(xiàn)實要求。具體表現(xiàn)為：一些項目資助中出現(xiàn)的偏見、低效、知識壟斷對科學(xué)價值流動的阻礙，以及官僚式等級結(jié)構(gòu)對科學(xué)的多樣性和開放性的破壞等。過去已有的一些努力試圖解決這些問題。如開放科學(xué)、研發(fā)群體科學(xué)（SciTS）等嘗試，但收效甚微，這與其所處的時代背景及技術(shù)發(fā)展階段相關(guān)。

以區(qū)塊鏈為代表的Web3技術(shù)和分布式自主組織與運營（DAOs）的出現(xiàn)，促使科學(xué)系統(tǒng)的資源和注意力重新分配。科學(xué)系統(tǒng)以更加快速、高效的方式自下而上資助、組織、培訓(xùn)、規(guī)劃、協(xié)調(diào)、調(diào)度、收集和分配供需活動，并管理基于網(wǎng)絡(luò)空間的社區(qū)科技資源。這類技術(shù)的應(yīng)用，有望消除研究偏見、信息孤島及知識壟斷等問題，從而將科學(xué)價值與所有權(quán)歸還于知識生產(chǎn)者，并實現(xiàn)科學(xué)的多樣可持續(xù)發(fā)展。分布式自主科學(xué)（decentralized science，DeSci）是隨著Web3技術(shù)和DAOs的基礎(chǔ)設(shè)施的逐漸完善而發(fā)展起來的一種新的科學(xué)發(fā)展范式。DeSci旨在加強科學(xué)資助、開放知識、消除對追求利潤中介機構(gòu)的依賴、促進跨領(lǐng)域交流協(xié)作。

目前，關(guān)于DeSci的研究與應(yīng)用相對較少。截至2023年3月，盡管各種各樣的DeSci組織已經(jīng)在世界各大城市十分活躍，但可查詢且正在運營的公開正式創(chuàng)業(yè)型DeSci項目僅約100個。因此，DeSci被許多人誤解為AI創(chuàng)業(yè)中一個非常初期且應(yīng)用范圍狹窄的賽道或科技生態(tài)中“參天大樹下的林間灌木和草地”，只適應(yīng)于“解決小問題、完成小任務(wù)”。事實上，回顧科技發(fā)展史，科學(xué)自誕生以來便以DeSci的形式存在，且與各行各業(yè)交織發(fā)展。AlphaGo、AlphaFold及時下的ChatGPT，從起步、組織、實施到完成都是貨真價實的DeSci實質(zhì)性成果，與CeSci并無關(guān)系。同時，作為新研究范式AI4S的組織和運營方式，DeSci和CeSci必須互相補充、相互促進，才能進而確保科學(xué)系統(tǒng)的公開、公平、公正、多樣性和可持續(xù)發(fā)展。本文將從理論層面闡述DeSci的概念、特征及架構(gòu)，分析DeSci的研究現(xiàn)狀與應(yīng)用現(xiàn)狀，探討和總結(jié)DeSci對于科學(xué)系統(tǒng)進一步發(fā)展的啟示與意義。

DeSci的概念、特征及架構(gòu)

概念與主要特征

DeSci是相對較新的術(shù)語，暫無統(tǒng)一的概念。常見的理解為：基于Web3和DAOs構(gòu)建，使用智能合約、代幣（可替代和不可替代）和開源金融工具，特別是去中心化金融（decentralized finance）將科學(xué)及科學(xué)服務(wù)開放化和市場化。如知識產(chǎn)權(quán)代幣化、科學(xué)系統(tǒng)的民主集中治理、同行評審，以及數(shù)據(jù)或基礎(chǔ)設(shè)施的訪問權(quán)限。這種定義是一種局限于Web3技術(shù)下的狹義視角；我們可以從更廣義的視角來理解DeSci，即DeSci是一種通過智能數(shù)字技術(shù)融合自下而上與自上而下的決策與服務(wù)，是一種集資助、組織、培訓(xùn)、規(guī)劃、協(xié)調(diào)、調(diào)度、收集、分配供需為一體的生態(tài)化科學(xué)活動。目前DeSci最大的應(yīng)用領(lǐng)域是管理基于網(wǎng)絡(luò)空間的社區(qū)科技資源。DeSci是對改進CeSci的集體愿景的呈現(xiàn)。通過智能技術(shù)有望使科研機構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)榫哂懈咝艿臄?shù)字化組織機構(gòu)，更好地履行科研職責(zé)并具有與人類價值觀相一致的能力。DeSci從多方面與現(xiàn)有的CeSci互補。DeSci的主要特征如下。

公平。DeSci正在試圖解決CeSci的資助偏見和第三方機構(gòu)對知識與數(shù)據(jù)的壟斷等問題。科學(xué)過程除了基于證據(jù)的研究之外，還受到各種人為因素的影響，如社會力量和個人動機。CeSci通常建立在特定的社會等級制度上，不可避免地存在身份、文化、種族、年齡、性別及研究議題的偏見。DeSci通過分布式技術(shù)協(xié)議和開放性參與權(quán)利，吸引邊緣化的或排除在科學(xué)之外的群體，確保研究群體與議題的多樣性、資助的公平性和知識使用的開放性。

自由。DeSci主要通過社區(qū)自下而上的努力來解決特定問題。在科學(xué)活動的組織過程中，CeSci往往缺乏介入微觀活動的能力。DeSci與CeSci互補，有效打破了CeSci對科學(xué)活動施加的認(rèn)知約束以及激勵偏見。這使得研究者能夠?qū)Ｗ⒂诰唧w問題或研究課題，同時有強烈的動機開展跨學(xué)科交流和學(xué)科交叉合作。此外，DeSci將數(shù)據(jù)所有權(quán)和價值歸還給用戶，這將進一步促進數(shù)據(jù)的自由流動和使用。

負(fù)責(zé)。可復(fù)制性和“科技作惡”是CeSci中的兩大難題。前者與缺乏原始數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)捏造，以及分析方法越來越復(fù)雜和靈活有關(guān)，后者則源于科學(xué)技術(shù)成果的不當(dāng)使用、濫用及違背社會倫理規(guī)范等原因。DeSci是由研究者、資助者、使用者共同組成的生態(tài)系統(tǒng)，通過代幣化的經(jīng)濟機制激勵研究者開放研究方法、代碼和數(shù)據(jù)，這就使得科學(xué)研發(fā)過程更加透明，“作惡”成本更加高昂，從而降低不負(fù)責(zé)任的科學(xué)行為的產(chǎn)生。

敏捷。高度優(yōu)化的科學(xué)系統(tǒng)難以適應(yīng)科學(xué)中的不確定性，以及應(yīng)對不穩(wěn)定性的挑戰(zhàn)。DeSci依賴網(wǎng)絡(luò)社區(qū)資源，采用自下而上的運營與治理模式，能夠敏捷、高效地應(yīng)對系統(tǒng)中的不確定性和不穩(wěn)定性，一定程度上避免了系統(tǒng)為適應(yīng)多變的環(huán)境而形成的自我保護泡沫和次優(yōu)循環(huán)風(fēng)險。

基本架構(gòu)

CeSci和DeSci都以知識發(fā)現(xiàn)、管理和自動化為目標(biāo)，但不同之處在于實現(xiàn)這一目標(biāo)的手段和過程，具體體現(xiàn)在技術(shù)棧、組織結(jié)構(gòu)、運營方式等方面（圖1）。

智能技術(shù)。理想狀態(tài)下，DeSci由數(shù)字人、生物人和機器人的共同協(xié)作實現(xiàn)。部分科學(xué)工作是由數(shù)字人引導(dǎo)生物人和機器人代替生物人完成的。要實現(xiàn)這一工作模式，數(shù)字孿生技術(shù)、元宇宙技術(shù)和Web3技術(shù)等起到關(guān)鍵支持作用。數(shù)字孿生技術(shù)：是DeSci的工程技術(shù)，從工程的角度出發(fā)，服務(wù)于科學(xué)系統(tǒng)的數(shù)字建模過程，同時與人工智能技術(shù)相結(jié)合，為構(gòu)建科學(xué)系統(tǒng)的成員群體，尤其是虛擬生物人和機器人，在形態(tài)、行為和知識等方面提供技術(shù)支持。元宇宙技術(shù)：是基于DeSci的場景技術(shù)，從場景的角度出發(fā)，服務(wù)于DeSci功能實現(xiàn)過程，為DeSci構(gòu)建了組織群體智慧與大規(guī)模生產(chǎn)力的場景。Web3技術(shù)：是服務(wù)于DeSci的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，Web3技術(shù)的本質(zhì)是技術(shù)與模式的綜合創(chuàng)新，其從生態(tài)的角度出發(fā)，服務(wù)于科學(xué)系統(tǒng)的協(xié)作過程，實現(xiàn)虛實相生的環(huán)境。

組織。DeSci以分布式自主的方式來組織勞動分工、分配資源、劃分權(quán)責(zé)，構(gòu)建科學(xué)社區(qū)共有所有權(quán)的組織結(jié)構(gòu)。DeSci的組織層面：主要涉及組織形態(tài)與治理機制。DeSci的組織形態(tài)：可分為分布式多中心、分布式全中心和不對等中心等不同類型。具體表現(xiàn)形式包括基金會+DAO社區(qū)和基金會+DAO社區(qū)+公司等。這些不同類型的組織形態(tài)與DeSci的去中心化程度和應(yīng)用場景有關(guān)。DeSci的治理機制：通常包括鏈下治理、鏈上治理、鏈下治理+鏈上治理等方式。鏈上治理是指決策規(guī)則被編寫進協(xié)議，并且任何經(jīng)過批準(zhǔn)的決策都會自動添加進協(xié)議。這種治理方式使得去中心化社區(qū)能夠通過在鏈上投票直接更新區(qū)塊鏈，決策過程通過質(zhì)押和交易在區(qū)塊鏈上進行。鏈下治理是指決策過程在區(qū)塊鏈之外進行，主要通過非正式討論、改進提案流程或類似方式展開。鏈下治理具有決策快速和易于達成共識的優(yōu)勢。

運營。自主的協(xié)調(diào)與執(zhí)行是DeSci的核心。DeSci采用項目制任務(wù)分工協(xié)調(diào)，并建立了激勵驅(qū)動的動態(tài)自治協(xié)調(diào)機制，以集體決策的方式在去信任的環(huán)境中管理和控制組織的決策過程。DeSci的協(xié)調(diào)層主要關(guān)注決策方法和激勵機制。通過組合不同的激勵手段和采用不同的激勵機制設(shè)計，如通證、信譽和治理權(quán)力，DeSci能夠更好地滿足成員的外在和內(nèi)在需求，從而激勵他們更好地分工協(xié)作以實現(xiàn)組織目標(biāo)。同時，DeSci利用智能合約的自動執(zhí)行能力和智能算法的學(xué)習(xí)與優(yōu)化能力，在無需人為干擾的情況下實時可靠地生成并實施面向特定問題的決策。執(zhí)行層主要包括智能合約和智能算法，能夠有效增強DeSci智能性。

DeSci的研究現(xiàn)狀與應(yīng)用現(xiàn)狀

DeSci并不是一個全新的概念，不同的學(xué)術(shù)群體和組織曾提出過類似的觀點。其源頭是社會運動組織或社會運動群體（SMOs），近段時間就是人肉搜索、眾包、動態(tài)網(wǎng)民群體組織（CMO或CeMOs）、研發(fā)群體之科學(xué)（SciTS）、開放化自治社會（DAS或DeSoc）等。本節(jié)以區(qū)塊鏈技術(shù)和智能合約技術(shù)等開放化應(yīng)用技術(shù)為追溯源頭分析DeSci的研究現(xiàn)狀與應(yīng)用現(xiàn)狀。

研究現(xiàn)狀

DeSci最早的思想雛形源于2016年聯(lián)合國開發(fā)計劃署（UNDP）和青島智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院（QAII）發(fā)起利用SciTS和區(qū)塊鏈、智能合約的AI4F2rS2計劃。隨著DAOs應(yīng)用場景逐漸豐富，蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院的博士后Martin Etzrodt于2018年從期刊如何解決同行評審及付費墻的角度首次提出DeSci概念。隨后，Sarah Hamburg于2021年12月致信Nature期刊提出DeSci運動。此時的DeSci處于提出與號召的階段，暫無學(xué)術(shù)研究。

2020年，中國科學(xué)院自動化研究所與澳門科技大學(xué)聯(lián)合組建了智能科學(xué)與系統(tǒng)聯(lián)合實驗室，該實驗室研究領(lǐng)域主要集中于研究平行管理、平行經(jīng)濟與平行社會等，并獲得澳門科學(xué)技術(shù)發(fā)展基金委的重點項目資助。2022年該實驗室的DeSoc團隊在已有的平行DAOs治理工具，即cad2CAS與casCAD2研究基礎(chǔ)之上，發(fā)表“DAO to DeSci、DeSci研究框架和DeSci的元市場”等系列學(xué)術(shù)研究成果，填補了DeSci在學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域的空白。

此外，2022年3月21—30日，IEEE Intelligent Systems和IEEE Transactions on Intelligent Vehicles學(xué)術(shù)期刊，以及2022年9月召開的“IEEE智能交通系統(tǒng)國際會議2022”分別組織了多場DeSci相關(guān)的研討會，旨在探討DeSci面臨的挑戰(zhàn)及其對現(xiàn)有科研生態(tài)和未來科學(xué)活動，及其運營演變的影響。

目前，中國在DeSci領(lǐng)域的理論研究處于全球領(lǐng)先地位。但在DeSci的實踐方面嚴(yán)重滯后于西方發(fā)達國家，特別是歐洲工業(yè)國家。2016年，中國科學(xué)院自動化研究所復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室的平行智能團隊開始專注于區(qū)塊鏈和智能合約的研究，并提出了平行區(qū)塊鏈和可編程智能合約的研究框架和實現(xiàn)方法[17]。2019年，該團隊還提出了DAOs的研究框架及其關(guān)鍵要素。2020年，該團隊提出DAOs的平行治理研究方法，并發(fā)布DAOs的平行治理系統(tǒng)cad2CAS與casCAD2。2023年，為應(yīng)對DAOs在實踐中遇到的治理權(quán)力壟斷、代幣資源陷阱及決策惰性等問題，該團隊進一步提出TAOs，即“真”自主的組織與運營（TRUE autonomous organizations and operations）。這些研究成果為各國在DeSci領(lǐng)域的研究奠定了理論基礎(chǔ)。

應(yīng)用現(xiàn)狀

當(dāng)前，DeSci的應(yīng)用多集中在科研資助、知識共享以及科學(xué)系統(tǒng)的所有權(quán)與價值體系的探索。主要應(yīng)用具體如下。

資助。當(dāng)前科研資助通常由特定的機構(gòu)管理和分配。資助機構(gòu)與被資助者所關(guān)注的視角以及知識存在差異，導(dǎo)致資助者的目標(biāo)與社會最優(yōu)資助水平不一致，某些研究領(lǐng)域經(jīng)常被忽視。最為明顯的現(xiàn)象是，近年來突破性研究出現(xiàn)的頻率在降低，資助資金越來越傾向于資助成功率高、符合當(dāng)前熱點并具有高聲譽的研究人員，十分不利于創(chuàng)新的多樣性基礎(chǔ)之培育。DeSci正在嘗試通過DAOs技術(shù)和Web3技術(shù)，探索新的資助模型。典型的資助機制包括：二次方融資資助、可追溯性公共物品資助、知識產(chǎn)權(quán)的不可替代通證（IP-NFT）、資助DAO （Grants DAO）等。例如，DoraHacks作為典型的二次方融資資助平臺，從2021年底，開始明確資助DeSci和前沿研究。IP-NFT則是一種利用分布式分類賬技術(shù)（DLT）來管理知識產(chǎn)權(quán)（IP）所有權(quán)的新機制。這種模式已在生物技術(shù)領(lǐng)域成功應(yīng)用，如長壽研究Vital DAO、迷幻藥研究PhyDAO和計算生命科學(xué)研究社區(qū)Lab DAO等。Grants DAO是DeSci中最廣泛的用例，Grants DAO可以根據(jù)DAO的目標(biāo)設(shè)置開放化的資助機制，并在Environment DAO、Klima DAO等得到了成功的應(yīng)用，有效地推動了環(huán)境的保護。開放化資助已經(jīng)成為Web3重要的組成部分，也是DeSci中最早和相對成熟的實踐。

出版與同行評審。同行評審過程為科學(xué)成果提供了必要的質(zhì)量控制，但在當(dāng)前機制下，期刊出版機構(gòu)并沒有更優(yōu)化的激勵（包括報酬和聲譽）評審專家為其提供高質(zhì)量同行評審的方式。結(jié)構(gòu)性問題導(dǎo)致2個不良循環(huán)：①由于找不到愿意審查該工作的評審專家，潛在良好的研究延遲出版；②找到了不匹配的評審專家，導(dǎo)致不良研究成果出版。基于以太坊的開放與隱私同行評審協(xié)議Ants Review正在嘗試解決其中的部分問題。它允許作者在以太坊上發(fā)布公開的匿名同行評審獎勵，第三方可以匿名提交評審意見，然后，這些評審意見由外部評審專家審查，根據(jù)外部評審專家的意見接受或拒絕評審意見，并按照評審意見的質(zhì)量發(fā)放獎勵。OpenAccess DAO正在致力于創(chuàng)建一個公共數(shù)據(jù)存儲庫和開放同行評審的平臺，以使科學(xué)研究更加透明，以及成果可被公開訪問；同時，OpenAccess DAO準(zhǔn)備建立一個評審者聲譽網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)旨在鼓勵評審者參與到開放的同行評審過程中來。

數(shù)據(jù)訪問及可復(fù)制性。數(shù)據(jù)可訪問是復(fù)制研究結(jié)果的前提，有效的激勵機制可以進一步促進重復(fù)研究。這需要一個不可篡改、可驗證憑證的系統(tǒng)，允許受信任的各方安全地復(fù)制敏感數(shù)據(jù)，復(fù)現(xiàn)研究結(jié)果，甚至能讓多方協(xié)作并向數(shù)據(jù)集添加新數(shù)據(jù)。基于Web3技術(shù)的數(shù)據(jù)解決方案支持上述場景，并為科學(xué)的開放提供基礎(chǔ)。研究人員可以創(chuàng)建無需訪問權(quán)限或費用的公共物品。例如：開放化氣候數(shù)據(jù)協(xié)議dClimate提供開放的全球氣候和天氣數(shù)據(jù)訪問。DeSci基金會正在試點通過資助以及特定的聲譽來鼓勵社區(qū)復(fù)制現(xiàn)有的科學(xué)結(jié)果。

啟示與意義

在一個負(fù)責(zé)、公平、安全和合乎道德的科學(xué)系統(tǒng)上實現(xiàn)AI4S，是科學(xué)發(fā)展的基石。DeSci在資助、數(shù)據(jù)開放和民主參與等方面有著獨特的優(yōu)勢，但DeSci的發(fā)展也面臨著探索應(yīng)用場景、平衡科學(xué)社區(qū)參與質(zhì)量及科學(xué)過程的問責(zé)機制等問題。DeSci的劣勢恰恰是CeSci的優(yōu)勢。因此，構(gòu)建一個科學(xué)資源民主化、科學(xué)研究多樣化及更負(fù)責(zé)任的科學(xué)系統(tǒng)，需要DeSci和CeSci兩方面共同努力和有效的合作。

科學(xué)資源的民主化。AI4S對于科學(xué)資源的民主化是一把雙刃劍。一方面，它使有限資源的研究組織和個人利用大語言模型能力快速解決復(fù)雜問題和展開科學(xué)研究；另一方面，其使用權(quán)、可用語料庫等卻可能加劇科研不平等，尤其是那些身處落后地區(qū)或處于邊緣化的群體。解決負(fù)面問題，需要CeSci和DeSci共同采取一系列措施來推動科學(xué)資源的民主化和科學(xué)創(chuàng)新。例如，CeSci支持大預(yù)言模型的使用權(quán)；借用DeSci的資助力量，加大科研投入，特別是資助科研薄弱地區(qū)；充分發(fā)揮DeSci自下而上調(diào)動社區(qū)資源的能力，構(gòu)建無邊界科學(xué)，促進知識和技術(shù)的資源共享等。

科學(xué)研究的多樣化。AI4S的使用可能會加劇偏見和歧視的問題，因為AI的智能能力是基于大量學(xué)習(xí)語料庫而得的。而算法程序、文本語料可能蘊含特定的價值形態(tài)，特別是在性別、種族、地域、文化等方面，這意味著訓(xùn)練出來的模型也存在偏見和歧視。再加之，輸出結(jié)果和內(nèi)容又可以根據(jù)個人的偏好進行調(diào)整，導(dǎo)致個人偏見得到進一步自我強化。在AI4S的背景之下，CeSci的特定目標(biāo)導(dǎo)向性特征難以滿足科學(xué)研究的多樣性，但是可以通過制定相應(yīng)的政策法規(guī)來構(gòu)建DeSci與CeSci的合作橋梁，促進創(chuàng)新生態(tài)DeSci發(fā)展。借助DeSci的組織結(jié)構(gòu)和運營手段來進一步促進研究群體與議題的多樣性、資助的公平性，以及無國界的交叉學(xué)科、跨學(xué)科、多學(xué)科的交流與合作。

更負(fù)責(zé)任的設(shè)計與合乎道德的使用。大語言模型的輸入與輸出過程是一個不透明的“黑箱”，不良算法設(shè)計、決策和行為可能會引發(fā)安全隱患及倫理沖突。為確保AI4S系統(tǒng)的可持續(xù)性發(fā)展，需要實施強有力的安全措施。① DeSci與CeSci共同推動算法標(biāo)準(zhǔn)開源，確保AI系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)是可靠的。②通過在DeSci社區(qū)建立審核機制來確保數(shù)據(jù)源的質(zhì)量和多樣性，從而消除AI系統(tǒng)可能存在的歧視性。③強化技術(shù)理性和算法倫理的教育培訓(xùn)，提高對AI技術(shù)的認(rèn)識，了解如何更好地使用和設(shè)計AI系統(tǒng)，以確保其合道德和法律標(biāo)準(zhǔn)。④人工干預(yù)來監(jiān)督AI系統(tǒng)的行為，并在必要時進行糾正。這些措施的實施離不開CeSci和DeSci的共同努力，只有CeSci和DeSci攜手共進，才能建立更加負(fù)責(zé)和可持續(xù)的AI4S系統(tǒng)。

在AI4S的科學(xué)范式中，確保科學(xué)系統(tǒng)的公正性、多樣性是非常重要的，因為只有這樣才能真正發(fā)揮科學(xué)研究的價值，并為智能科學(xué)的可持續(xù)發(fā)展奠定堅實的基礎(chǔ)。隨著人工智能大模型不斷成熟、生成式人工智能發(fā)展愈發(fā)深入，DeSci將成為學(xué)術(shù)活動必不可少的形式，與CeSci共同應(yīng)對未來科研的復(fù)雜性。CeSci、DeSci、AI4S互相補充、互相促進，也將形成一種新的科學(xué)范式——平行科學(xué)。平行科學(xué)基于平行智能理論和技術(shù)，利用數(shù)字人、理論科學(xué)家和機器人工程師構(gòu)建平行物理、平行化學(xué)、平行材料、平行生物、平行醫(yī)學(xué)、平行經(jīng)濟、平行藝術(shù)、平行哲學(xué)等學(xué)科。平行科學(xué)的發(fā)展可以促進不同領(lǐng)域之間的交流和合作，加速科學(xué)研究成果轉(zhuǎn)化過程，為智能產(chǎn)業(yè)和智慧社會的發(fā)展奠定基礎(chǔ)，提供保障。

（作者：王飛躍，中國科學(xué)院自動化研究所  復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室、澳門科技大學(xué) 創(chuàng)新工程學(xué)院；丁文文，澳門科技大學(xué) 創(chuàng)新工程學(xué)院；編審：金婷；《中國科學(xué)院院刊》供稿）