當(dāng)前，我國科技創(chuàng)新進(jìn)入重要的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型期，從過去以跟跑、補短板為主，轉(zhuǎn)向強調(diào)原創(chuàng)性、引領(lǐng)性的科技創(chuàng)新。我回國兩年多來，切身體會到國家對于實現(xiàn)科技自立自強、建設(shè)世界一流研究型大學(xué)、培養(yǎng)科技戰(zhàn)略人才的急迫需求。為此，國家陸續(xù)出臺了一系列舉措，包括科技評價“破五唯”，開展有組織科研，以及教育、科技、人才三位一體的強國戰(zhàn)略等。今天我們討論的是“有組織科研”這個主題。
黨的二十大報告指出，要“以國家戰(zhàn)略需求為導(dǎo)向，集聚力量進(jìn)行原創(chuàng)性引領(lǐng)性科技攻關(guān)，堅決打贏關(guān)鍵核心技術(shù)攻堅戰(zhàn)”。人工智能是科技創(chuàng)新的前沿陣地、國際競爭的戰(zhàn)略領(lǐng)域，2021年初科技部與北京市推出《關(guān)于支持北京加快建設(shè)具有全球影響力的人工智能創(chuàng)新策源地行動計劃》，提出“頂層目標(biāo)牽引、重大任務(wù)帶動、基礎(chǔ)能力支撐”的科技組織模式。2022年8月，教育部印發(fā)了《關(guān)于加強高校有組織科研推動高水平自立自強的若干意見》，就推動高校充分發(fā)揮新型舉國體制優(yōu)勢，加強有組織科研作出部署。
為什么要進(jìn)行有組織的科研？如何組織？如何擺正“有組織的科研”與“自由探索”的關(guān)系？下面我談一談個人的心得體會。
重大基礎(chǔ)性原創(chuàng)性科學(xué)成果“難產(chǎn)”的幾個原因
縱觀世界科技1900—2020年的發(fā)展史，前60年涌現(xiàn)了眾多重大基礎(chǔ)性、原創(chuàng)性、顛覆性成果，如相對論、量子力學(xué)、信息論、DNA雙螺旋結(jié)構(gòu)的發(fā)現(xiàn)，以及原子彈、計算機(jī)等的發(fā)明。這些重大成果重塑或創(chuàng)造了一批新的學(xué)科，產(chǎn)生了新的高精尖技術(shù)，形成了新的先進(jìn)生產(chǎn)力，建立了科技制高點優(yōu)勢，乃至推動了世界科學(xué)中心的轉(zhuǎn)移。但在后60年，相關(guān)成果的重大性、基礎(chǔ)性、原創(chuàng)性顯著不足，以大量填補性、可預(yù)見性、漸進(jìn)式的成果為特征，缺乏同等重量級的顛覆人類認(rèn)知的突破。
為什么近年來世界各國科研人員成倍增長、經(jīng)費越來越多、科研條件越來越好，卻產(chǎn)生不了根本性的科學(xué)發(fā)現(xiàn)？歸納起來，我認(rèn)為是以下三個主要因素發(fā)生了改變。
1 科研驅(qū)動力發(fā)生了改變
歷史上每次國際格局發(fā)生重大改變的關(guān)鍵時期，都催生了重大科技成果。究其原因，國家前途和民族命運驅(qū)使各國必須面向國家戰(zhàn)略需求，并以此為指引有組織地攻關(guān)根本性問題。而近年來，以過去10多年人工智能的繁榮為例，隨著產(chǎn)業(yè)研發(fā)與資本介入，國際國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)巨頭的研發(fā)都聚焦在諸如搜索、推薦、內(nèi)容制作、美顏、聊天等應(yīng)用方面。學(xué)界普遍認(rèn)為，這一次深度學(xué)習(xí)的熱潮并沒有根本性的理論突破，而是依賴數(shù)據(jù)和算力的優(yōu)勢提升了系統(tǒng)性能，在一些應(yīng)用問題上起到了臨門一腳的效應(yīng)。應(yīng)用型、漸進(jìn)式科研成果批量涌現(xiàn)的同時，從事人工智能基礎(chǔ)理論和系統(tǒng)框架研究者的聲音卻十分微弱。當(dāng)前，人工智能領(lǐng)域的激烈競爭已經(jīng)超越了學(xué)術(shù)、產(chǎn)業(yè)、經(jīng)濟(jì)，上升到國家安全層面，強調(diào)“有組織的科研”反映了科研驅(qū)動力的重要轉(zhuǎn)變——國家重大需求是新時期最大的科研驅(qū)動力。
2 科研組織模式發(fā)生了改變
從文藝復(fù)興到二戰(zhàn)前，科學(xué)研究的主陣地在歐洲，這個階段科研還沒有完全職業(yè)化，例如通過豌豆實驗發(fā)現(xiàn)生物遺傳學(xué)規(guī)律的孟德爾是一位神父，愛因斯坦發(fā)現(xiàn)相對論時還是瑞士專利局的一名技術(shù)員，科學(xué)家大多是憑著自己的興趣進(jìn)行探索。
二戰(zhàn)后，美國引領(lǐng)了科研范式的轉(zhuǎn)變。范內(nèi)瓦·布什撰寫了《科學(xué)：無盡的前沿》作為美國科技政策的指導(dǎo)思想，推動成立了美國國家自然科學(xué)基金（NSF，1950）和國防高級研究計劃署（DARPA，1958）等機(jī)構(gòu)，資助研究型大學(xué)的師資建設(shè)與人才培養(yǎng)，使得美國迅速擺脫對于歐洲基礎(chǔ)研究以及科研人才的依賴，推動了世界科學(xué)中心向美國轉(zhuǎn)移。
但是，我們也要看到，近年來這種科研組織模式的弊端也日益凸顯：科學(xué)研究成為一種職業(yè)，“寫本子”“數(shù)論文”日盛，群體越來越大，而科學(xué)研究越來越同質(zhì)化，日趨“內(nèi)卷”，產(chǎn)生了顯著的“馬太效應(yīng)”。
特別是自從2005年谷歌指數(shù)H-index誕生以來，很多科研人員關(guān)注的不再是基于好奇心驅(qū)動的自我激勵與自我實現(xiàn)型的腦力勞動，不再特立獨行地去研究根本性問題、探索新領(lǐng)域，而是更關(guān)注搶占細(xì)分研究領(lǐng)域（圈地）、快速碎片化的知識生產(chǎn)（發(fā)表）和占領(lǐng)話語權(quán)（搶注），關(guān)注影響因子、引用數(shù)等簡單便捷的指標(biāo)，“科學(xué)家處于一個玩自拍的年代”，出現(xiàn)了“對房間里的大象視而不見，滿墻角找老鼠抓”的現(xiàn)象，這是導(dǎo)致原創(chuàng)性重大科學(xué)發(fā)現(xiàn)匱乏的一個重要原因，為此國家提出了“破五唯”的評價體系改革。
3 科學(xué)問題的復(fù)雜度發(fā)生了改變
科學(xué)領(lǐng)域早期的探索，西方科學(xué)普遍使用的是“還原論”模式：問題越分越細(xì)，小分隊搜索。在20世紀(jì)初，這種模式取得了巨大成功，大多數(shù)獲得諾貝爾獎的研究都是聚焦單點問題，多由小團(tuán)隊（PI制）完成。
但是，當(dāng)前世界面臨的諸多戰(zhàn)略性、前瞻性科技問題，如面向能源的核聚變、面向生命健康的生物技術(shù)、面向心智和思維的智能科學(xué)等，都呈現(xiàn)出了復(fù)雜巨系統(tǒng)的特性，具有非線性、突變和涌現(xiàn)等特征，這使得傳統(tǒng)還原論科學(xué)范式和PI制的科研組織模式難以應(yīng)對。就好比對于一個需要1000個變量才可以刻畫的方程組，人們無法隔離出3個變量用“還原論”模式來求解。
針對復(fù)雜巨系統(tǒng)，需要系統(tǒng)論思維方法。比如，我們所從事的通用人工智能研究，其目標(biāo)是要實現(xiàn)具有自主的感知、認(rèn)知、決策、學(xué)習(xí)、執(zhí)行和社會協(xié)作能力，符合人類情感、倫理與道德觀念的通用智能體。智能體在日常生活中，同時需要諸如計算機(jī)視覺、自然語言、機(jī)器學(xué)習(xí)、認(rèn)知推理、機(jī)器人學(xué)、多智能體等眾多能力，既要考慮客觀的物理環(huán)境與數(shù)據(jù)，又要考慮主觀的價值、心智與意識，這就要求有統(tǒng)一的理論框架來支持大量的智能。這些不是靠幾個人推幾條數(shù)學(xué)公式、證明幾個定理就可以解決的。錢學(xué)森說過：搞導(dǎo)彈不是靠一兩個科學(xué)家，要靠一批有理論基礎(chǔ)，又有實踐經(jīng)驗的大的研究隊伍。創(chuàng)造通用智能體更是如此，迫切需要組織跨領(lǐng)域的交叉研究，以系統(tǒng)論、整體論思維開展有組織的團(tuán)隊科研攻堅，進(jìn)而實現(xiàn)有全球影響力的原創(chuàng)性突破。
以有組織科研破解制約原創(chuàng)性、基礎(chǔ)性科技突破的因素
面對當(dāng)今科學(xué)的復(fù)雜巨系統(tǒng)特點，需要新的科研戰(zhàn)略思維、新的科研范式和組織模式，這是世界科技發(fā)展面臨的重大挑戰(zhàn)，也是我國科技發(fā)展的戰(zhàn)略機(jī)遇。
歷史上，世界科學(xué)中心經(jīng)歷了從意大利到英、法、德，再到美國的遷移歷程，每次都伴隨新的科技領(lǐng)域與學(xué)派的興起。我國提出“有組織科研”的一大目標(biāo)，是在新興戰(zhàn)略領(lǐng)域成為下一個世界主要科學(xué)中心和有全球影響力的創(chuàng)新策源地。
今天人類正在跨入智能社會，人工智能正是這一新興戰(zhàn)略領(lǐng)域，我們必須把握智能學(xué)科發(fā)展的規(guī)律，提出自己獨特的哲學(xué)思想、學(xué)術(shù)綱領(lǐng)，建立原創(chuàng)的科研路徑、技術(shù)路線，以及高效協(xié)調(diào)的科研組織模式。我認(rèn)為，以有組織科研為引領(lǐng)，要重點突破三個方面。
1 站在新的歷史轉(zhuǎn)折點，凝聚新的戰(zhàn)略驅(qū)動力，形成新的戰(zhàn)略思維
回顧我國現(xiàn)代科技發(fā)展史，大體可劃分為三個階段。
第一階段以1978年全國科學(xué)大會的召開為標(biāo)志，我國科技工作迎來了“科學(xué)的春天”，開啟了新一輪出國訪問學(xué)習(xí)熱潮，跟蹤研究國外高技術(shù)發(fā)展，如國家863計劃的制定等。在這一階段，我國的高校，特別是在新興戰(zhàn)略科技領(lǐng)域，基本沒有開展前沿研究的基礎(chǔ)。
第二階段的標(biāo)志是1998年北京大學(xué)100周年校慶時，國家提出建設(shè)世界一流大學(xué)和高水平大學(xué)的目標(biāo)，隨后實施了“985”工程和“雙一流”（一流大學(xué)、一流學(xué)科）建設(shè)方案，“跟跑”世界科技發(fā)展。
2018年以來，國際競爭由貿(mào)易戰(zhàn)轉(zhuǎn)向科技制高點與頂尖人才的爭奪，這標(biāo)志著第三階段的到來，其顯著特點是由國家戰(zhàn)略需求推動科技教育人才統(tǒng)籌布局，集聚力量進(jìn)行原創(chuàng)性引領(lǐng)性科技攻關(guān)，為科技注入新的驅(qū)動力。
經(jīng)過前面40年的發(fā)展，我國科技水平整體上已接近國際前沿，以人工智能領(lǐng)域為例，根據(jù)AIRankings指數(shù)，中國在人工智能核心領(lǐng)域的學(xué)術(shù)論文發(fā)表數(shù)量已經(jīng)位居世界第二，在體量上僅次于美國，并形成局部優(yōu)勢，比如按照城市計算，北京位列以研究者數(shù)量、科研論文數(shù)量為指標(biāo)的科研實力排行榜全球第一名。
站在新的歷史轉(zhuǎn)折點，必須有新的戰(zhàn)略思路。如果繼續(xù)沿用過去“跟跑—并跑—領(lǐng)跑”的路線，就形成了一種“打籃球”的科研模式?；@球代表科技熱點，控球方始終是科技強國，我們的隊伍一直追著籃球滿場跑。表面上，我們是在追逐國際前沿?zé)狳c，但是隨著籃球頻繁傳遞、熱點不斷轉(zhuǎn)換，我們不但會在追逐熱點的過程中失去戰(zhàn)略定力，而且頻繁更換方向與技術(shù)就會跑散了隊伍。更重要的是，控球方已經(jīng)完成了軟硬件生態(tài)的布局，形成了新興產(chǎn)業(yè)“卡脖子”勢態(tài)。
因此，在第三階段，需要放棄“打籃球”的戰(zhàn)術(shù)，學(xué)會“下圍棋”。不謀全局者，不足謀一域。在角逐科技制高點的進(jìn)程中，我們要敢于采取“你打你的，我打我的”的戰(zhàn)略思想。漢代霍去病奇襲匈奴，深入敵后、出奇制勝，取得輝煌戰(zhàn)果，其根本原因在于開創(chuàng)了與匈奴非對稱作戰(zhàn)的路子，從全面的被動防御轉(zhuǎn)為針對關(guān)鍵領(lǐng)域的主動進(jìn)攻。我們要從一味忙于“補短板”的防御戰(zhàn)略，轉(zhuǎn)為同時切實注重“構(gòu)筑長板”的進(jìn)攻戰(zhàn)略。
以人工智能研究為例，通用人工智能是智能科學(xué)的初心，也是終極目標(biāo)；是科技制高點，也是必經(jīng)之路。為此，我們從通用人工智能發(fā)展的全局出發(fā)，系統(tǒng)性提出：
“為機(jī)器立心”，融合客觀的“理”與主觀的“心”的哲學(xué)思想；
“小數(shù)據(jù)、大任務(wù)”的技術(shù)范式，不盲目“跟跑”當(dāng)前以“大數(shù)據(jù)、大算力、大模型”為特征的人工智能熱點；
“縱向貫通、橫向交叉”的科研組織模式。
要以強大的戰(zhàn)略定力，獨辟蹊徑，探索一條自己的科研創(chuàng)新道路。
2 堅持自由探索與有組織科研相結(jié)合，孕育新的科研范式和評價機(jī)制
“自由式探索”和“有組織科研”并不是對立關(guān)系，而是局部和整體的關(guān)系。
首先，自由探索是有組織科研的重要組成部分。我們要充分認(rèn)識到“無用之用，方為大用”，要從國家安全和戰(zhàn)略的角度，探索“無人之境”，關(guān)注“地平線上的黑點”，鼓勵從0到1的原始創(chuàng)新。對于不確定性高、基礎(chǔ)性強的研究，建立起鼓勵冒險、允許失敗的自由探索機(jī)制。新時期的有組織科研不應(yīng)該局限于類似“兩彈一星”的大科學(xué)工程，而是面對復(fù)雜巨系統(tǒng)的科學(xué)問題，開展原創(chuàng)性、引領(lǐng)性的科技創(chuàng)新，因此自由探索是不可或缺的組成部分。
其次，有組織科研是以國家戰(zhàn)略需求為導(dǎo)向，從更高的視角謀劃全局，協(xié)調(diào)好計劃性和探索性科研任務(wù)的合理布局，整合優(yōu)勢資源，形成高效的組織體系和架構(gòu)，避免各自為政、盲目內(nèi)卷、無序發(fā)展。打個比方，自由探索產(chǎn)出的是“珍珠”和“寶石”，而有組織科研則是把“珍珠”串成“項鏈”，把“寶石”鑲嵌到科學(xué)的“王冠”上。
根據(jù)2022年11月科技部等八部門印發(fā)的《關(guān)于開展科技人才評價改革試點的工作方案》文件精神，建立以創(chuàng)新價值和貢獻(xiàn)為導(dǎo)向的有組織科研多元評價與激勵機(jī)制，要求：
客觀定量標(biāo)準(zhǔn)與主觀定性標(biāo)準(zhǔn)相結(jié)合，要避免簡單數(shù)論文、算因子、記工分，破解無序“內(nèi)卷”“打籃球”產(chǎn)生的“馬太效應(yīng)”，關(guān)鍵要看所研究問題的重要性和研究方法的原創(chuàng)性與引領(lǐng)性，以及所產(chǎn)生的實際貢獻(xiàn)和創(chuàng)新價值；
團(tuán)隊整體評估與個人貢獻(xiàn)相結(jié)合，要把重要戰(zhàn)略資源向優(yōu)秀團(tuán)隊、有組織科研傾斜，同時堅持分類推進(jìn)，對不同團(tuán)隊以及團(tuán)隊不同分工要有不同的考核與激勵方式；
短期目標(biāo)與中長期目標(biāo)相結(jié)合，探索低頻次、長周期的考核機(jī)制，讓科研人員能夠坐住“冷板凳”。
有組織科研需要鼓勵科研人員敢于突破現(xiàn)有思維框架、科研范式、科研共同體生態(tài)文化的束縛，在有組織科研的平臺上，面向世界科技前沿與國家重大需求，做出原始創(chuàng)新和重大突破。
3 以有組織的科研模式打通“學(xué)研產(chǎn)”創(chuàng)新鏈條
“學(xué)研產(chǎn)”是創(chuàng)新鏈上的三個不同階段，要真正打通這個鏈條是極其困難的，原因在于這些階段有著迥異的科研文化與群體。一般來說，大學(xué)里崇尚自由探索式的研究，瞄準(zhǔn)的是5~10年之后的目標(biāo)；產(chǎn)業(yè)界的應(yīng)用型研發(fā)瞄準(zhǔn)的是1~2年之內(nèi)的產(chǎn)品；科研院所的使命是連接這兩端，集中力量進(jìn)行科研攻關(guān)。
二戰(zhàn)之后，美國建立了一批國家實驗室來集中攻關(guān)國家戰(zhàn)略領(lǐng)域的問題，同時由于科技寡頭企業(yè)享有全球高額壟斷利潤，有能力建立高度創(chuàng)新的研究院，承擔(dān)這一鏈接器的作用，例如，貝爾實驗室，IBM研究院，帕洛阿爾托研究中心等，隨著壟斷利潤的消失，這些研究院都紛紛退出了歷史舞臺。
近年來，隨著我國經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)、人才等基礎(chǔ)的提升，開始布局了一批國家實驗室，正在重組全國重點實驗室，有遠(yuǎn)見卓識的地方政府開始建立新型研發(fā)機(jī)構(gòu)，都在布局鏈接器這一角色。
有組織科研需要利用中國新型舉國體制的優(yōu)勢，縱向貫通學(xué)研產(chǎn)、橫向?qū)崿F(xiàn)大交叉，在共同的目標(biāo)下，形成“縱橫交織”的創(chuàng)新聯(lián)合體。下面，我以通用人工智能學(xué)科建設(shè)為例，探討一個“四級架構(gòu)”。
第一級是大學(xué)的PI制，例如智能學(xué)院等，以教授為核心，帶領(lǐng)研究生、博士后在有組織科研統(tǒng)領(lǐng)下開展自由探索。通用人工智能是一個龐大的、多學(xué)科交叉的科研領(lǐng)域，為自由探索提供了廣闊的空間。
第二級是大學(xué)內(nèi)的研究中心或重點實驗室，例如人工智能研究院，聚集了興趣相投或者互補的多個PI團(tuán)隊，形成領(lǐng)域優(yōu)勢力量或者跨領(lǐng)域的交叉研究中心。頂尖大學(xué)的使命是探索前沿科技，其人員編制與實驗室空間畢竟是十分有限的，除個別情況外，并不適合在校內(nèi)搞大規(guī)模的工程團(tuán)隊，要繼續(xù)發(fā)展就需要尋求第三級。
第三級是校外新型研發(fā)機(jī)構(gòu)，例如北京通用人工智能研究院（簡稱“通院”），負(fù)責(zé)搭建科研集成平臺，打造原創(chuàng)的通用人工智能系統(tǒng)與平臺。
第四級是院企聯(lián)合實驗室，研究院與大型央國企合作建立了一批院企聯(lián)合實驗室，對接央國企所承擔(dān)的國家重大需求，解決有組織科研成果在轉(zhuǎn)化過程中的難點與痛點。
有組織科研需堅守教育、科技、人才三位一體理念
有組織科研還要建設(shè)一支頂尖、多樣化的人才團(tuán)隊，以激動人心的戰(zhàn)略目標(biāo)、獨樹一幟的學(xué)術(shù)綱領(lǐng)聚集隊伍。黨的二十大報告提出教育、科技、人才三位一體的強國戰(zhàn)略，首次將三者統(tǒng)籌考慮，提到了前所未有的高度。這三者的關(guān)系是：教育體系支撐人才隊伍，人才團(tuán)隊支撐科技創(chuàng)新，科技創(chuàng)新支撐國家戰(zhàn)略。以有組織科研實施科技創(chuàng)新戰(zhàn)略，必須有教育教學(xué)和人才培養(yǎng)等工作的強力支撐。
過去40年，我國在教育領(lǐng)域取得了長足進(jìn)步。研究表明，2000年中國科學(xué)、技術(shù)、工程和數(shù)學(xué)領(lǐng)域博士畢業(yè)生是美國的一半，2007年該數(shù)字就超過美國，研究預(yù)測2025年中國在上述領(lǐng)域培養(yǎng)的博士畢業(yè)生將是美國的兩倍。盡管我國培養(yǎng)的人才規(guī)模總量龐大，但在國家前沿科技領(lǐng)域的人才依然呈現(xiàn)緊缺現(xiàn)象。據(jù)人社部統(tǒng)計，全球人工智能人才儲備中，中國只有5%左右，人工智能的人才缺口超過500萬，供求比例為1∶10，供需比例嚴(yán)重失衡?？梢姡啾葰W美國家，跨學(xué)科復(fù)合型人才的匱乏將成為制約我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的首要瓶頸。
回國兩年來，我和團(tuán)隊通過海外引進(jìn)、交叉聚合、內(nèi)生培養(yǎng)，打造了一支高水平的人才隊伍，在學(xué)研產(chǎn)鏈條的不同位置協(xié)同配合、形成合力。我們探索形成了三個“一體化”的教育和人才工作理念：
人才聚集采用“引才、用才和育才”相結(jié)合的一體化工作思路；
構(gòu)建了全球首套本博貫通的通用人工智能“一體化”培養(yǎng)方案和課程體系；
建立了具有廣泛社會影響力的“北京大學(xué)通用人工智能實驗班”（簡稱“通班”），著力培養(yǎng)“通識、通智、通用”世界頂尖復(fù)合型領(lǐng)軍人才；
打通了從“通班”到“通院”科研實踐的“一體化”人才培養(yǎng)路徑。
當(dāng)前，我們正處在中華民族偉大復(fù)興的戰(zhàn)略全局和世界百年未有之大變局交織的歷史時期，我國科技工作在歷經(jīng)不同時期的快速發(fā)展之后，已經(jīng)從跟跑、并跑到站在世界科技前沿。在新的歷史轉(zhuǎn)折點，需要我們審時度勢，凝聚新的戰(zhàn)略驅(qū)動力，形成新的戰(zhàn)略思維，創(chuàng)建新的科研模式。我們必須下決心破解制約原創(chuàng)性基礎(chǔ)性科技突破的因素，堅持有組織科研與自由探索并重，創(chuàng)新多元化的科研評價與激勵機(jī)制，攻克當(dāng)前科學(xué)領(lǐng)域面臨的復(fù)雜巨系統(tǒng)問題，實現(xiàn)原創(chuàng)性、引領(lǐng)性的科技創(chuàng)新。
來源：光明日報
