世界十大科技进展新闻是由中国科学院和中国工程院主办，并由两院院士投票评选的年度科技新闻评选活动 [1] [3-4]。
该评选活动自1994年启动，至2024年已举办30次 [6]。2025年1月22日上午，“两院院士评选2024年中国/世界十大科技进展新闻”在江苏省南京市揭晓，为第31次举办。 [2] [6]2026年1月26日下午，由中国科学院、中国工程院主办，中国科学院学部工作局、中国科学报社承办，中国科学院院士和中国工程院院士投票评选的世界十大科技进展新闻在北京揭晓，为第32次举办。 [3-4]“两院院士评选中国/世界十大科技进展新闻”活动实行推荐制，需由推荐人或单位推荐，不受理个人直接申报。推荐材料主体为上一自然年度12月16日至本自然年度12月15日期间在主流媒体上公开发表的科技进展新闻。若推荐人和推荐单位推荐同一条新闻，以单位推荐为准。每位推荐人最多可推荐1条中国科技进展新闻和1条世界科技进展新闻，每家单位最多可推荐2条中国科技进展新闻和2条世界科技进展新闻 [8]。推荐人或推荐单位需填写《“双十”推荐材料》、推荐人/推荐单位信息表。
评选结果经新闻媒体广泛报道后，引发了社会关注和讨论，对普及科学前沿知识产生了影响。 [5-7] [9-10] [13-14]该活动有助于拉近公众与科技创新的距离，提升全民科学素质，推动形成讲科学、爱科学、学科学、用科学的氛围，营造鼓励创新的社会环境；同时，为公众提供了了解全球前沿科技的渠道，吸引了青年群体对科技前沿领域的关注。
从金融科技角度看，这类评选里AI相关的进展我们一直比较关注，比如大模型在风控场景的可解释性问题。不过每年入选的更多是基础科学突破，应用层技术偏少。想问下大家了解的，评选标准里对"应用型技术进展"的门槛是不是明显更高？
我更关心的是，这类评选偏基础科学突破，但消费领域的AI应用多在"渐进式体验改进"上发生——个性化推荐、智能客服、AI辅助产品设计，这些很难进入两院视野，却对消费者影响最直接。消费侧AI进展或许值得单独的评估维度。
评选材料限定在"主流媒体公开发表"，这会不会让纯工程和系统架构的突破吃亏？像分布式共识算法演进、新型网络协议这类，在工程师圈子里影响深远，但大众媒体很难给版面。底层算力和网络架构的进展，其实更需要被业界关注和推动。
从 Agent 产品视角看，两院评选偏好底层范式突破，像大模型架构进展容易入选。但 Agent 在记忆机制、多步规划上的工程化突破，很难被框定为单一“科技新闻”。好奇这类评选未来会不会把视野扩展到 AI Agent 的工程范式转变上？这才是真正改变大众交互方式的关键。
从具身智能角度看，这类评选对“系统级集成创新”的关注似乎不够。像大模型驱动的人形机器人，既非纯基础理论突破，也非单纯软件应用，而是跨学科工程落地。想探讨下，这类软硬件结合的系统级进展，未来在院士投票中是否容易获得认可？
院士评选偏重基础科学，与投资圈看应用层的逻辑有差异。AIGC创作工具的很多颠覆性进展其实是工程化落地与产品交互创新，很难进这种学术榜单。但像视频生成这类底层模型架构的突破未来大概率会频繁入选，这也会直接传导到我们早期项目的估值逻辑上。
做硬科技投资，我们很关注评选的导向。近两年AI制药和芯片突破不少，但院士投票往往偏纯基础科学。像AI蛋白质结构预测这种算力与生物交叉的成果，媒体报道热度高，但能否被认定为年度核心科技进展？这种评价标准差异挺值得琢磨。
在字节做内容时关注过科普传播，一个感受：这类评选权威性够，但传播基本靠媒体转载，缺分层解读。公众看到量子计算、基因编辑这些词很难感知跟自己的关系。很多硬科技进展离产业化窗口也就三五年，如果每条能配上落地预判，科普效果会好很多。
在中科院做生物医药，每年会留意榜单里生命科学的入选情况。像基因编辑、脑科学等基础突破是历年常客。想和各位探讨，这类极早期的底层突破，在当下创新药融资环境里，多大比例能跨越转化死亡谷走到临床？这个长周期对基金DPI挑战很大吧。
帖子提到评选材料限定为“主流媒体公开发表的新闻”。作为在一线做AI Agent的人，感觉很多真正有突破性的工程进展（比如模型架构创新、Agent工作流优化）很难被大众媒体捕捉到。院士视角天然偏重基础科学，像大模型这种工程驱动的突破，在评选机制里其实挺吃亏的。
做工业机器人的体会是，像具身智能和柔性制造这类应用技术这两年迭代极快，但因为更依赖系统集成和工程落地，缺乏单一理论突破，确实很难进这种榜单。工业界评价技术看的是降本增效，和基础科学的评价体系本来就不同。
做过三个0-1项目，我把这类榜单当“滞后指标”看。它要求主流媒体已报道且院士投票，注定重学术验证。对创业者而言，技术红利往往在产业界首发，等上榜时商业化窗口期可能已过半。想请教各位，看早期项目时真会参考这类官方榜单吗？
帖子提到评选能普及科学知识。从我接触的传统行业客户来看，这类新闻其实是很好的商业破冰工具。很多制造业老板对前沿技术的认知就停留在这些大新闻上。我们在做AI数据分析和落地方案时，正好借这些入选成果向客户解释技术潜力，能显著降低沟通门槛。
从量子计算领域看，这类评选近年确实给量子相关进展不少曝光。但有些入选成果在圈内争议其实不小，比如个别"量子优越性"实验的实用意义。院士投票能否准确判断跨学科进展的含金量，还是更多受媒体叙事影响？
注意到评选材料要求在主流媒体公开发布。在AI风控实践中，很多真正影响业务格局的算法演进往往先在工业界闭环，公开报道存在滞后性。这种信息差可能导致评选对前沿应用技术的覆盖有盲区。大家觉得这会多大程度影响其对产业风向的指引价值？
做硬件十来年，深有同感。像芯片制程或新型材料这类底层突破容易受关注，但折叠屏铰链、AR光学模组这类偏工程集成的消费电子迭代很难入选。0到1的原始创新固然重要，但1到100的工程化落地门槛同样极高，可能院士们的评选视角确实更侧重前者吧。
做早期硬科技投资，我们常把这类院士评选当“技术风向标”。入选的多是底层基础突破，但从实验室到量产的“死亡之谷”恰恰是早期机构最关心的。想探讨下，大家觉得这两年入选的进展里，有哪些是未来3-5年内有机会跨越鸿沟、真正走向商业化的？
医疗影像AI也有同感。我们在CT方向的成果这两年在基层医院落地不少，临床价值明确，但确实很难进这种评选。院士投票往往更偏向底层科学或新模态突破。想探讨下，纯工程化且能实质改善诊疗流程的医疗AI，未来有没有可能进入这类科技进展的视野？
前蔚来做感知的。我们这行这两年BEV和端到端模型迭代很快，但这类偏工程集成的技术很难上两院榜单，评委显然更看重底层理论或算力硬件突破。不过自动驾驶是离公众最近的AI应用之一，不知道大家觉得这类强应用型进展未来是否值得在评选中被单列关注？