雷锋网 AI 科技评论消息，新一年的 2018 年国家自然科学基金申请代码出炉，其中，「人工智能」和「交叉学科中的信息科学」两个新增领域（代码）引起了学者们的广泛关注。
相比起去年，今年的新版代码体系有了较大调整，这也意味着从研究领域与学科划分的角度来看，国家在响应国家科技发展战略上有了更明显的侧重点。
雷锋网了解到，最明显的变化在于，为响应「中国制造 2025」、「新一代人工智能发展规划」等国家科技发展战略，2018 年度信息三处资助范围新增 F06 与 F07 两个类目，分别对应「人工智能」和「交叉学科中的信息科学」。
其它调整还包括：
为了充分反映自动化学科的技术特性，将以前的三级代码 F030102（过程与运动体控制）提升并扩充为二级代码 F0302（控制系统），同时把原来的二级代码 F0303（导航、制导与传感技术）拆分为 2 个二级代码即 F0306（检测技术及装置）和 F0307（导航、制导与控制）。
由原来三级代码 F030210（先进制造与产品设计）扩充为二级代码 F0308（智能制造系统理论与技术），并新增二级代码 F0310（人工智能驱动的自动化）。
为了学科发展需要，新增了一些立足基础研究前沿并具有广阔发展前景的领域（代码），比如 F030106（信息物理系统分析与控制）、F030607（量子测量技术及装置）等。
以下为 2018 年国家自然科学基金申请代码 「自动化」（F03）、「人工智能」（F06）与「交叉学科中的信息科学」（F07）的详细领域划分，完整版本可在雷锋网 AI 科技评论（aitechtalk）后台回复「2018申请代码」查看。
控制理论与控制工程领域主要资助范围包括：控制理论与技术、控制系统、导航制导与测控、传感技术与传感器网络、多源信息融合及应用等。
系统科学与系统工程领域主要资助范围包括：建模理论与技术、系统仿真与评估、智能制造系统理论与技术、系统可靠性、工程系统动态优化与调度、生物系统分析与调控等。
机器人学与机器人技术领域主要资助范围包括：机器人环境感知与理解、机器人自主控制技术、机器人仿生技术、多机器人协同控制技术等。
人工智能驱动的自动化领域主要资助范围包括：机器视/听觉技术与系统、群体智能自主运动体的协同理论与方法、复杂工业过程智能建模与智能控制、人机交互与系统等。
F0301 控制理论与技术
F030101 随机系统分析与控制
F030102 分布参数系统分析与控制
F030103 离散、混杂与切换系统分析与控制
F030104 网络化系统分析与控制
F030105 多智能体系统分析与协同控制
F030106 信息物理系统分析与控制
F030107 复杂系统分析与控制
F030108 线性与非线性系统分析与控制
F030109 自适应与学习控制
F030110 数据驱动控制
F030111 鲁棒控制
F030112 预测控制
F030113 量子控制
F030114 优化控制与运行优化控制
F030115 故障诊断与容错控制
F030116 决策与控制一体化
F030117 控制系统的动态性能分析与评估
F0302 控制系统
F030201 协同优化控制系统
F030202 嵌入式控制系统
F030203 电力电子与电机控制系统
F030204 复杂装备控制系统
F030205 交通运输控制系统
F030206 航天与航空飞行器控制系统
F030207 海洋装备与运载器控制系统
F030208 新能源控制系统
F030209 微纳控制系统
F030210 过程控制系统
F030211 运动体控制系统
F030212 楼宇监测与控制系统
F030213 农业监测与控制系统
F030214 自动化教学实验系统
F0303 系统建模理论与仿真技术
F030301 动态系统建模理论与方法
F030302 数据建模方法与技术
F030303 智能建模方法与技术
F030304 系统状态滤波、估计与预测
F030305 系统辨识与参数估计
F030306 复杂网络系统建模与分析
F030307 复杂动态系统建模与分析
F030308 动态模拟与模型验证
F030309 工业系统建模与仿真
F030310 社会、经济系统建模与仿真
F030311 交通系统建模与仿真
F030312 能源系统建模与仿真
F030313 系统仿真与评估
F0304 系统工程理论与技术
F030401 复杂系统理论
F030402 优化理论与方法
F030403 智能优化方法与技术
F030404 工程系统优化方法与技术
F030405 计划调度系统与优化
F030406 资源、能源管理系统与优化
F030407 物流管理系统与优化
F030408 交通管理系统与优化
F030409 应急指挥系统与优化
F030410 网络化系统优化
F030411 自动化系统安全与可靠性分析
F030412 系统集成优化技术
F030413 信息服务系统理论与技术
F030414 社会经济系统分析与优化
F030415 信息物理系统优化与安全
F030416 工程博弈论
F0305 生物系统分析与调控
F030501 生理系统建模、分析与调控
F030502 生物过程建模、分析与调控
F030503 生物及健康大数据分析技术与应用
F030504 生物特征与生物分子识别
F030505 医疗系统分析与调控
F030506 生物系统控制与仿生
F030507 人工生物系统的设计与控制
F030508 生物信息学
F0306 检测技术及装置
F030601 无损检测技术及装置
F030602 微弱量检测技术及装置
F030603 在线检测技术及装置
F030604 软测量理论与技术
F030605 嵌入式检测技术及装置
F030606 工业参量检测技术与装置
F030607 量子测量技术及装置
F030608 生态与环境监测技术
F030609 微纳传感器与检测技术及装置
F030610 特种传感器与检测技术及装置
F030611 无线传感器与检测技术及装置
F030612 多传感器与多源信息融合
F030613 传感器测试分析技术及装置
F030614 新型检测技术及装置
F030615 误差分析与校正技术
F0307 导航、制导与控制
F030701 惯性导航
F030702 天文导航
F030703 卫星导航
F030704 视觉导航
F030705 自主导航
F030706 量子导航
F030707 仿生导航
F030708 组合导航
F030709 重力与地磁导航
F030710 导航技术与系统
F030711 协同制导与控制
F030712 制导技术及系统
F030713 导航制导控制一体化技术
F030714 飞行器可靠控制与健康管理
F030715 飞行器制导与控制技术
F030716 机动目标识别、制导与控制
F0308 智能制造自动化系统理论与技术
F030801 制造过程监控与溯源
F030802 工业物联网与边缘计算
F030803 工业互联网与工业云技术
F030804 工业大数据分析及应用
F030805 网络化协同制造技术
F030806 增材制造系统控制技术
F030807 先进制造控制技术
F030808 虚拟制造系统与可视化
F030809 生产管理决策系统
F030810 个性定制与柔性制造智能化技术
F030811 系统状态评估、故障预测与智能维护
F030812 仪表与控制系统的安全性
F030813 知识型工作自动化与系统
F030814 制造流程智能化理论与技术
F030815 制造系统智能优化决策理论与技术
F0309 机器人学与机器人技术
F030901 机器人运动学与动力学基础理论
F030902 机器人导航、定位与自主控制
F030903 机器人运动与路径规划
F030904 生-机-电系统与融合
F030905 人-机-环境自然交互与互动
F030906 机器人传感与伺服控制技术
F030907 机器人运动控制
F030908 机器人安全与可靠控制
F030909 多机器人协作控制
F030910 机器人行为决策与控制一体化技术
F030911 机器人抓取及操作
F030912 仿生机器人理论与技术
F030913 机器人自主学习理论与技术
F030914 机器人智能化控制系统
F030915 机器人操作系统
F030916 模块化及自重构机器人
F030917 生物与微纳机器人系统
F030918 可穿戴、医疗及服务机器人系统
F030919 先进工业机器人系统
F030920 特种机器人系统
F030921 无人系统控制技术
F0310 人工智能驱动的自动化
F031001 智能控制理论与方法
F031002 可穿戴自动化技术
F031003 智能体学习建模与进化
F031004 多智能体协同感知与优化
F031005 复杂工业过程智能控制与优化
F031006 异常工况智能预测与自愈控制
F031007 决策特征提取与知识获取
F031008 智能决策系统架构与方法
F031009 人机合作决策
F031010 智能自主控制系统
F031011 机器感知技术与系统
F031012 机器视/听/力觉技术与控制系统
F031013 多模态人机交互与系统
F031014 模式识别与智能系统
为了推动我国人工智能基础研究，促进人工智能理论及关键技术的发展，培养人工智能创新研究队伍，信息科学部设立人工智能代码 F06，以便集中受理人工智能领域及相关交叉学科领域的基础理论、基本方法和关键技术研究项目。
本领域强调围绕人工智能领域的核心科学问题与关键技术，进行原创性、基础性、前瞻性和交叉性研究；鼓励在人工智能基础、机器学习、机器感知与模式识别、自然语言处理、知识表示与处理、智能系统与应用、认知与神经科学启发的人工智能等方向的理论与方法研究。支持人工智能领域的科研人员与其他自然科学、人文社会科学等领域的研究人员密切合作，共同探索学科交叉领域中的新概念、新理论、新方法和新技术，构建原型系统，促进人工智能学科与其他相关科学领域的共同发展。还特别鼓励和支持科研人员研究解决国际公认难度大、有重大影响、探索性强的基础性问题。
F0601 人工智能基础
F060101 机器智能基础理论与方法
F060102 逻辑推理与搜索
F060103 定理证明与近似推理
F060104 复杂任务规划与决策
F060105 自然计算基础理论
F060106 神经网络理论与方法
F060107 计算智能新理论与新方法
F060108 不确定性人工智能
F060109 机器智能测试模型
F060110 人工智能中的博弈理论与方法
F0602 机器学习
F060201 机器学习基础理论与方法
F060202 监督学习
F060203 弱监督学习
F060204 无监督学习
F060205 统计学习
F060206 集成学习
F060207 强化学习
F060208 深度学习理论与方法
F0603 机器感知与模式识别
F060301 模式识别基础理论与方法
F060302 图像识别与理解
F060303 视频分析与理解
F060304 多模态感知与情景计算
F060305 文字、文本与图形识别
F060306 语音识别、合成与理解
F060307 目标检测、跟踪与识别
F060308 生物特征识别
F060309 智能人机交互
F0604 自然语言处理
F060401 自然语言处理基础理论与方法
F060402 自然语言认知、理解与推理
F060403 自然语言生成与写作
F060404 机器翻译
F060405 文本检索、挖掘与信息抽取
F060406 人机对话与问答
F060407 情感计算
F060408 社会媒体处理与跨媒体分析
F0605 知识表示与处理
F060501 知识表示与处理的基础理论与方法
F060502 知识表示与自动推理
F060503 知识工程与专家系统
F060504 知识发现与数据挖掘
F060505 知识获取与知识图谱
F060506 知识演化与因果发现
F060507 分布式知识处理
F0606 智能系统与应用
F060601 人工智能器件、芯片及系统结构
F060602 人工智能开发工具与基础平台
F060603 自主无人系统
F060604 进化与演化系统
F060605 群体智能与多智能体系统
F060606 人机混合智能
F060607 人机协同学习
F060608 智能系统评测
F060609 新型智能技术及应用
F060610 安全、可信智能系统构建的基本方法
F060611 交叉学科中的人工智能问题
F0607 认知与神经科学启发的人工智能
F060701 基于认知机理的计算模型及应用
F060702 脑认知的注意、学习与记忆机制的建模与计算
F060703 视听觉感知模型
F060704 神经信息编码与解码
F060705 神经系统建模与分析
F060706 神经形态工程
F060707 类脑芯片
F060708 类脑计算
F060709 脑机接口与神经工程
为推动信息科学与其他学科的交叉研究，促进信息科学与其他学科交叉与融合，培养信息科学与其他学科交叉的研究队伍，信息科学部设立交叉学科中的信息科学申请代码 F07，集中受理信息科学与其他相关学科交叉领域的基础理论、基本方法和关键技术研究项目。
F0701 教育信息科学与技术
F070101 人工智能驱动教育的基础理论与方法
F070102 在线与移动交互学习环境构建
F070103 虚拟与增强现实学习环境
F070104 教学知识可视化
F070105 教育认知工具
F070106 教育机器人
F070107 教育智能体
F070108 教育大数据分析与应用
F070109 学习分析与评测
F070110 自适应个性化辅助学习
F0702 信息与数学交叉问题
F070201 电子通信与数学交叉
F070202 计算机与数学交叉
F070203 自动化与数学交叉
F070204 人工智能与数学交叉
F070205 半导体与数学交叉
F070206 光学与数学交叉
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