本期回看2025-12-08至2025-12-14的周度资料，结合此前相关研究梳理技术分析问题。研究选题为本次回溯整理提出。
一、本期问题与判断
本期结合12月12日欧洲研究执行局对新工作计划的说明，研究科研基础设施数字化中的技术需求。说明涉及数据共享、数字服务和数字孪生。联系ESRF的实验数字孪生案例与需求配置研究，可以分析基础设施服务新的研究问题时，测量、数据和模型之间需要怎样的配套。123
二、支撑证据与研究启发
（一）基础设施数字化连接设备、数据和研究服务
新工作计划说明将数字服务与科研基础设施联系起来。ESRF案例展示数字模型参与实验条件选择，为分析这种连接提供具体过程。12
（二）需求映射可以识别跨层次的技术配套
IEEE TEM以领域知识支持需求与配置对应。将这一思路扩展到科研基础设施，可分析研究目标怎样转化为仪器、数据处理和模拟能力的共同要求。3
三、本期研究选题
（一）科研基础设施数字化的技术需求识别：基于测量、数据与模型配套的研究
1. 重大意义
科研基础设施的数字化改变了研究能力的构成。识别跨层次配套需求，有助于发现仪器、数据方法和模拟工具之间的共性技术机会，并解释基础设施功能的扩展。
2. 可能的研究缺口
需求配置研究提供转译方法，数字孪生案例呈现测量与模型协同。进一步可问：新的研究服务需要哪些配套改变，哪些需求跨越设备与软件边界，如何识别可共用的技术任务？32
3. 创新点
拟建立研究服务、测量能力、数据属性和模型操作的依赖表示，通过跨层图匹配与缺口推理识别配套需求，并形成可验证的技术任务组合。
4. 研究思路
整理公开设施升级方案、设备接口、数据流程与研究服务案例，标注新增能力及配套变化。比较设备更新列表、文本需求抽取和跨层依赖模型，评价需求完整性与共用程度；用历史升级项目回测，分析数字化过程中技术机会的形成。
四、参考文献与信息来源
[1] European Research Executive Agency. Horizon Europe 2026-27: €14 billion for better research careers in a greener, stronger EU. European Research Executive Agency, 2025-12-12（本期资料；官方公开日期）.
[2] European Synchrotron Radiation Facility. Digital twin enables X-ray Raman imaging of sensitive organic samples. European Synchrotron Radiation Facility, 2025-10-14（背景资料；官方公开日期）.
[3] Xiang Li; Yue Wang; Daniel Y. Mo. A Domain Knowledge Integrated Convolutional Neural Network for Translating Customer Needs Into Configuration Choices in Mass Customization. IEEE Transactions on Engineering Management, 2025-08（背景资料；作者机构EdUHK记录Early online date Aug 2025；保留月精度）. DOI: 10.1109/tem.2025.3598853.
