Theranos拒绝就此事向发表评论。

2017中国最好大学排名正式发布：清华第一，北大第二。（附TOP500） 2017-02-28 06:00 · angus 软科2月27日正式发布2017中国最好大学排名。

上海交通大学高等教育研究院院长刘念才教授认为，软科中国最好大学排名和大多数排名相比的一个显著优势是公布了排名的原始数据，使得排名完全透明，体现了排名团队对排名结果负责、主动接受外界检验的严谨态度，也提高了排名结果的参考价值，值得称赞。2017年，中国最好大学排名在人才培养、科学研究、服务社会三个维度之外，首次增加国际化的评价维度，引入留学生比例指标。排名创始人程莹博士介绍：随着中国综合国力的不断提升，国家的文化影响力日益增强，越来越多的外国学生选择到中国接受高等教育。一批学科特色鲜明的学校得以在综合排名上崭露头角，对外经济贸易大学（27名）、上海财经大学（38名）、中央财经大学（44名）、北京协和医学院（52名）等顶尖财经大学和医科大学表现尤其抢眼。与此同时，青海大学和西藏大学首次进入综合排名名单，标志着中国最好大学排名完整覆盖了大陆地区所有省级行政区的大学。

中国最好大学排名的评价体系使用的都是最能体现大学办学水平的关键指标，例如新生高考成绩、毕业生就业率、论文数量与质量、成果转化收入等，因此排名结果能够客观地反映大学的竞争性地位。本文转自软科，原标题：2017中国最好大学排名正式发布，双一流谁将脱颖而出。但让我最着急的，还是难以培养和留住人才。

哪个国家能领先占领脑科学和类脑研究的高地，很大程度要看谁能首先做到这两个领域真正地融合发展。我国虽然在语音识别、脑组织显微成像等个别技术领域在国际水平上可以领跑，但要在更多的领域进入领跑梯队，还有很长的路要走。去年，脑科学与类脑研究被十三五规划纲要确定为重大科技创新项目和工程之一，神经科学和人工智能界为之一振。欧盟将人脑工程计划列入未来新兴旗舰技术项目（2013年），10年投资10亿欧元。

目前，脑科学与类脑研究作为科技创新2030重大项目已启动的4个试点之一，进入编制项目实施方案阶段。除了资金和人才问题，重大革命性研究缺乏变革性技术也拉了相关进展速度和突破程度的后腿，从单细胞记录技术到神经成像技术、光遗传技术，我国学者多使用国外研发的设备和技术，究其深层原因，是跨学科协同机制建设滞后的后遗症。

在题为《脑科学与类脑研究概述》的文章中，蒲慕明、徐波、谭铁牛三位学者也联合得出这样的结论。虽然资助力度不断加强，但与发达国家相比仍有很大差距。其次，建议由国家相关部门牵头，成立国家脑科学和人工智能专项管理和运行机构，赋予强有力的科技方案制定和运行管理等方面的职责，抓紧提出系统性综合方案，统筹研究及开发力量，对重点研发领域实施攻关。在如此重大的科技领域，如何不负众望、乘势而上？这无疑给科技管理部门、神经科学研究界乃至生物制药和人工智能等相关产业，提出了一个宏观、庞大却紧急而现实的命题。

中科院院士、中科院上海分院副院长张旭，在接受科技日报记者采访时难掩急迫的心情：我们必须有所作为，否则不进则退。我国已经将脑科学与类脑研究上升为国家战略意图，但落实到路线图上时，从长期发展来看，我们不能也无法将神经科学与人工智能研究和开发割裂开规划，同时要与国家需求和提升产业竞争力相结合，实现重点突破。最后，把握窗口期，强化论证，形成国际科技合作的新策略，争取在这一领域，由我国牵头发起国际重大科技计划。可见我国人才多么的匮乏，这是我们想在科研和产业上取得优势的最大障碍。

中国脑计划：2030年或闯入终极疆域 2017-03-13 06:00 · 李华芸 脑科学研究不仅是当前国际科技前沿的热点领域，也是理解自然和人类本身的终极疆域。未来，哪个国家能领先占领脑科学和类脑研究的高地，很大程度上要看谁能率先实现基础研究和产业融合发展。

但是，原始创新到产品应用之间转化，不再像以往，需要十年二十年，在脑科学和人工智能两个领域原本有些‘距离，但现在，它们几乎是同步‘更新。张旭进一步解释说，领军人才不足，训练有素的青年人才匮乏，根源是具有国际竞争力的内生性人才培养模式尚未形成。

解决根源问题，直面发展挑战两大研究领域及其融合，涉及范围宽、学科广，边界定在哪里？基础研究、应用研究、技术研发和转化应用之间如何平衡？重点重心放在何处，如何科学地预期科技目标？围绕科技目标，如何配置经费、项目等创新资源，学科之间、部门之间、地区之间、不同团队之间的定位和协同作用如何发挥？如何开展有效的国际竞争和合作？这些都是亟待解决的问题。并跑到领跑，中国如何赶超经粗略估算，我国对该领域的主要经费投入，从2010年的每年约3.48亿，增长到2013年的每年近5亿元人民币。我国科技、经济、社会发展对神经科学和人工智能技术发展提出了巨大的需求——必须加快建设应对神经系统重大疾病的预防、诊断和治疗技术开发，以神经计算、仿真记忆存储、智能机器为代表的战略性经济增长点，也成为抢占未来20—30年智能社会和超智能社会发展先机的关键。发达国家处于科研一线的主力军是经过训练的博士后、助理教授和副教授群体，年龄多在最具创造力的25—40岁之间，同年龄的青年人也充沛了相关的整个产业链，但该年龄段的中国优秀人才都在国外留学，在那里贡献创造力。张旭强调，现在，我们正站在历史发展窗口期，面临巨大的机遇，和前所未有的挑战。基础研究与产业融合分秒必争我国历来重视神经科学和人工智能的发展，各类规划纲要均进行了部署，重点布局的实验室和研发平台也蓬勃发展，科技部、国家自然科学基金委、中科院等机构也投入了大量资金，北京市和上海市政府也启动相关战略规划。

再次，工程化设计脑科学与类脑研究2030重大科技项目，做好顶层设计的同时鼓励变革性理论和技术创新，并具备随着项目实施进程及时修正和完善技术路线和方案的管理体制机制。实际上，神经科学和类脑人工智能是在当代多学科交叉背景下，传统经典学科重新崛起的重大研究领域的典型代表。

虽然在语音识别、脑组织显微成像等个别技术领域在国际水平上可以‘领跑，但要在更多的领域进入‘领跑梯队，还有很长的路要走。身兼中国神经科学学会副理事长、中国细胞生物学会副理事长、上海市神经学会理事长的张旭院士，带领路线图课题组从全局角度出发，提出五条建议——首先，充分重视发展神经科学和类脑人工智能技术的必要性和紧迫性，加快重大科技计划部署和实施。

抓住窗口期，参与国际博弈脑科学研究不仅是当前国际科技前沿的热点领域，也是理解自然和人类本身的‘终极疆域。张旭用野蛮生长来形容近两年人工智能（AI）领域风起云涌的发展态势，吸取了脑科学研究精华的类脑人工智能及其应用，将给世界带来重大的突破性变革。

这一领域的竞争，归根结底是人才的竞争，这是一个必须解决的课题，大科技项目的实施也将培养出一大批人才进入我国社会的各个层面，成为社会发展的内动力。张旭呼吁：各界对‘中国脑计划的实施尽快达成共识，加速完成论证。张旭作为神经科学家，对此很有体会。张旭在其主持的《神经科学方向预测与技术路线图》研究课题的简报中如实说，缺乏重大科技计划科技经费投入的科学灵活的论证机制成为重大系统工程顺利开展的掣肘之一。

全球脑科学和类脑研究正处在重大的历史窗口期，中国不容错过。神经科学和人工智能在理论和应用技术上的对接及其相关产业的发展对经济社会影响越来越大，大国间竞争博弈也日趋激烈。

张旭对人才短缺的焦虑心理，在拿到一组数据后，表现得尤为突出——通过软件对2013年—2015年全球神经科学领域论文作者进行分析，大体估算出各国团队数量——美国、德国、英国、日本以及法国神经科学研究团队数量分别为：24624个、7328个、6733个、6699个以及4055个，而中国的数量为4938个张桃林说：我想在这里说明一点，从目前查处的非法种植的转基因作物看，它们都是已经获得国外安全证书和我们国家进口安全证书的，并在国外广泛种植，这也表明它们是安全的。

那么，农业部门对转基因技术的态度有无变化？我国未来会如何发展转基因技术？对此，农业部副部长张桃林回答道说，转基因技术是现代生物科技前沿技术。新华网/中国政府网 翟子赫 摄我国将按照非食用→间接食用→食用这样一个路线图来推进转基因发展。

下一步，关于转基因发展的思路，是积极、稳妥地推进这项工作，我们也制定了一个路线图，就是按照非食用→间接食用→食用这样一个路线图来推进工作。管理上要严格，就是要严格依法监管。但是，由于按照我们的评估规则跟程序，没有批准被种植，所以仍然是违规的，我们还是要对它进行禁止种植。韩长赋又补充道：我们现在首先重点发展和进行商业化种植的主要是非食用作物，目前，我国没有批准任何一种转基因粮食作物商业化种植。

谈到我国转基因的发展战略和监管情况，张桃林说，我们国家对转基因技术的方针是一贯而明确的，就是研究上要大胆，坚持自主创新。所以如果有违法、违规种植，我们是严格禁止的。

在依法严格监管方面，我们建立了属地管理为主的管理体系，强化督查。转基因技术的安全性是可控的，是有保证的。

农业部部长韩长赋表示：目前我国没有批准任何一种转基因粮食作物商业化种植。在农业的节本增效、资源高效利用、抗虫抗旱、减少农药的施用量，推进绿色发展等方面有独特的作用和巨大的潜力。