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。”

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。”张旭强调。

“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。”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。

“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。

虽然“资助力度不断加强，但与发达国家相比仍有很大差距。”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。

“但让我最着急的，还是难以培养和留住人才。”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。

“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。”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。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。

“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”。

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”。

“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。”张旭实事求是。

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。

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；