2025研究前沿发布，地球空间信息科学领域热点与新兴前沿一览

2025年12月3日，中国科学院科技战略咨询研究院、中国科学院文献情报中心与科睿唯安在北京举办“2025研究前沿发布暨研讨会”，联合发布了《2025研究前沿》报告。《2025研究前沿》报告采用文献计量学中的共被引分析方法，基于2019—2024年论文数据，以科睿唯安ESI数据库中的13,830个研究前沿为起点，辅以RHN数据库的新兴主题，遴选出2025年自然科学和社会科学的11个大学科领域排名最前的110个热点前沿和18个新兴前沿，分析上述研究前沿的发展趋势，并对31个重点前沿（包括热点前沿和新兴前沿）进行详细解读。

GSIS（《地球空间信息科学学报》）节选了其中与地球空间信息科学相关的地球科学领域和信息科学领域，以及其他可能提供启迪的相关领域热点前沿。

信息科学领域排名前10 的热点前沿主要集中于计算机视觉与三维感知、下一代通信与网络、AI 赋能科学研究、医学图像计算和密码学与安全等5 个方向。计算机视觉与三维感知方面的4 个热点前沿均是首次上榜，包括：

• 智能驾驶场景的多模态三维实时目标检测研究

• 6D 目标姿态估计和跟踪技术

• 神经渲染和深度伪造的生成与检测

• 语音驱动的3D 面部动画和同步技术

  
  

2025 年地球科学领域Top10 热点前沿中，地质学有5 个，大气科学和地理学各2 个，行星科学1 个，总体聚焦能源资源、极端气候变化事件以及先进技术在地球科学中的应用。

在行星科学领域，小行星地表特征和成分分析连续4 年入选《研究前沿》报告。同时，基于机器学习的水文水资源预测、全新世温度变化、放射性碳测年技术等研究也多次入选，反映了学术界对拓展地球科学认知边界的基础科学问题研究的持续关注。

地球科学领域有1 个方向入选新兴前沿，是“中国区域性极端降水- 滑坡动态模型研究”。

人工智能赋能植物病害检测成为新的研究热点，继“深度迁移学习方法在病害检测中的应用” 入选2024 年新兴前沿，今年“基于深度学习的植物病害检测”入选Top10 热点前沿。

随着人工智能的快速发展，其在临床医学领域中的应用研究热度越来越高。从去年的“人工智能与牙科学”，到今年的“全切片病理图像的弱监督深度学习框架”，可以预测人工智能一定会深刻影响未来的临床诊疗模式。

数学领域排名前10 的研究前沿聚焦机器学习与科学计算的深度融合、对人工智能理论基础的深刻探索，以及优化理论和高维统计等核心领域。

在人工智能基础研究方面，“现代机器学习中的双降曲线与泛化现象研究”旨在解释大参数模型为何能具备优异的泛化能力，“深度ReLU 神经网络的最优逼近理论及非参数回归应用”为神经网络的表达能力和极限提供了严格的数学刻画，上述前沿凸显出数学在新兴交叉学科发展中扮演关键角色，为其他领域提供了严谨的理论基础。