速览•创新云南
云南科技,正加速释放创新活力,营造创新友好生态,不断激发创新潜能,因地制宜培育新质生产力,为奋力谱写中国式现代化云南篇章注入澎湃动能。“速览•创新云南”,带您从不同角度,了解云南科技的强劲动力。
1.科技动态 |云南省科学技术奖励大会在昆举行王宁为杰出贡献奖获得者等颁奖并讲话王予波主持石玉钢刘晓凯出席
8月22日,云南省科学技术奖励大会在昆明举行,激励动员全省广大科技工作者要向获奖者学习,大力弘扬科学家精神,再接再厉、接续奋斗,矢志创新、刻苦钻研,为全省科技事业发展再立新功,为开创云南发展新局面注入强劲科技动能。
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2.科技 |云南9名科学家在列!2025年两院院士增选有效候选人发布
2025年8月20日,中国科学院、中国工程院公布2025年院士增选有效候选人名单,中国科学院院士增选有效候选人639人,中国工程院院士增选有效候选人660人。云南省9名科研人员为两院院士增选有效候选人。
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3.腾冲科学家论坛 |提名开启!2025腾冲科学大奖提名指南发布
近日,2025腾冲科学大奖正式开启提名,为帮助提名人、被提名人了解“腾冲科学大奖”提名条件、申报条件、流程与注意事项等,现发布2025腾冲科学大奖提名指南。
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4.腾冲科学家论坛 |现代食品与民生福祉 2025现代食品产业创新专题活动举行
2025年8月2日,2025腾冲科学家论坛•现代食品产业创新专题活动在弥勒市举行。围绕现代食品产业创新路径、农业高新技术发展、食品健康与未来应用等专题,300余位院士、知名专家学者、企业家、投资人现场研讨并对接交流。活动促成16个“双招双引”项目签约落地,协议投资总额达63.8亿元。
https://mp.weixin.qq.com/s/8kOeOWgCaY3aU7BBws2B2w
5.腾冲科学家论坛 |走进临沧,共绘高原特色现代农业创新蓝图
2025年8月15日至17日,2025腾冲科学家论坛・高原特色现代农业创新发展与开放合作(临沧)专题活动将在临沧市举办。活动将立足临沧丰富的高原特色农业资源及沿边区位优势,搭建政产学研各界交流合作平台,共探高原特色现代农业发展新路径。
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6.腾冲科学家论坛 |生命科学与大健康专题活动在昆明启幕
2025年8月23日,2025腾冲科学家论坛•生命科学与大健康专题活动在昆明市启幕。活动以“创领生命科学智健全民未来”为主题,聚焦生命科学与大健康领域的前沿技术、成果转化、场景应用、产业发展等展开技术交流与资源共享。相关领域院士、专家学者、省内外医疗机构代表约500人参会,促成53个科技合作项目签约落地,协议投资总额65亿元。
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7.科技动态 |云南省科技厅全方位支持民营企业创新发展
云南省全方位支持民营企业创新发展,每年支持民营企业科技创新的省级财政科技经费约占总经费的三分之一。截至目前,云南省累计选派600余人次“企业科技特派员”“科技副总”等科技人才入驻民营企业提供科技服务,一大批民营企业因此解决了行业技术难题,走上了创新驱动发展的道路。目前,民营企业总数占全省高新技术企业总数的97.9%,营业收入占全省高新技术企业营业总收入的74.3%。未来云南省科技厅将从6个方面贯彻落实好民营经济促进法,支持民营企业创新发展,加快培育发展新质生产力。
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8.科创彩云汇 |深化滇陕科创合作 2025彩云汇科创大赛西北赛区复赛成功举办
2025年8月14日至15日,2025年彩云汇科创大赛省外赛区复赛正式拉开帷幕,成渝赛区复赛启动。复赛设置昆明市盘龙区专场推介、往届落地企业经验分享、复赛路演比拼、重点企业和机构实地考察等核心环节,搭建起科创项目展示交流的高端平台,推动成渝地区与云南科创资源实现精准对接。2025年彩云汇科创大赛省外赛区复赛同步设立西北赛区、长三角赛区、大湾区赛区及华中赛区。各赛区复赛将在8月至10月陆续举办,力争吸引更多优质科技创新企业关注云南、落地云南,共同为云南科技创新发展贡献力量。
https://mp.weixin.qq.com/s/UqC-FJszlxiuGWYlv2yTQg
9.通知公告 |云南省科技厅关于2025年花卉、咖啡重点领域科技计划项目申报工作的通知
近日,云南省科学技术厅发布关于2025年花卉、咖啡重点领域科技计划项目申报工作的通知,结合前期系统性梳理花卉、咖啡产业发展科技需求,体系性谋划科技支撑产业发展工作基础,以及“2026年高原特色农业领域科技计划项目申报指南”项目受理情况,将从全产业链出发,以解决目前花卉、咖啡产业发展中重点环节存在的难题堵点问题,以及支撑引领花卉、咖啡产业高质量发展所急需解决的科技问题,短长结合、急缓兼顾、强化攻关,年内组织启动实施一批重大专项计划项目。
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10.科技成果 |云南科研团队创新算法筛选出54种高性能光伏材料
近日,昆明理工大学材料科学与工程学院种晓宇、何京津、冯晶教授团队在“人工智能+材料”交叉领域取得重要突破。研究团队提出了“连续迁移”机器学习框架,成功解决了小数据集下材料多性能预测的技术瓶颈,为新型功能材料的高效研发提供了新思路。相关研究成果发表于国际期刊《先进功能材料》。
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