在国家自然科学基金的学科分类体系中，很难简单判定哪个学部的专业代码最难确定，因为这在很大程度上取决于研究内容的特性。不过，有几个学部在确定专业代码时确实面临着更为复杂的情况。

一、交叉学科特性导致的代码确定难题

工程与材料科学部和生命科学部的交叉领域，专业代码确定难度较大。随着科技发展，越来越多的研究跨越传统学科边界。例如，生物医用材料的研究，既涉及材料的研发与性能优化，又与生命科学中的生物相容性、生物活性等问题紧密相关。从材料科学角度，它可能涉及到材料合成、结构设计等方面，对应工程与材料科学部的相关专业代码；但从应用于生命科学领域来看，又要考虑生物分子相互作用、细胞响应等，与生命科学部的专业代码也有联系。这种情况下，很难精准判断应选择哪个学部的专业代码，需要综合考量研究的核心重点以及主要应用方向。

二、新兴研究方向带来的不确定性

信息科学部中，随着人工智能、大数据、量子信息等新兴领域的迅速发展，相关研究项目的专业代码确定颇具挑战。这些新兴领域的研究内容不断拓展和变化，新的研究方向层出不穷。比如量子机器学习的研究，它融合了量子力学与机器学习算法，在现有的学科分类体系中，难以找到完全匹配的专业代码。既可以从量子信息的角度考虑信息科学部中量子光学与量子信息相关代码，也可以从机器学习算法的角度关联到计算机科学与技术下的人工智能相关代码，确定专业代码时需要对新兴领域的内涵和外延有深入理解，还要关注学科发展动态和基金委对新兴领域的分类倾向。

三、学科边界模糊造成的困扰

地球科学部和环境科学与工程相关领域存在一定的学科边界模糊问题。例如，全球气候变化的研究，涉及地球科学中的大气科学、海洋科学、地质学等多个分支，探讨地球系统各圈层之间的相互作用对气候变化的影响；同时，也与环境科学与工程中关于环境监测、污染物迁移转化等方面密切相关。在确定专业代码时，需要综合考虑研究内容更侧重于地球科学过程的机理研究，还是更关注环境科学中的环境影响评估与应对措施，这种边界模糊使得专业代码的选择变得复杂。