王伟：从对立到共生——重新理解科研创新与合规风控的关系

原创：王伟

科技创新是驱动社会发展、产业升级的核心动力，而科研合规是科研事业行稳致远的根本保障。在科技自立自强的战略背景下，科研工作面临创新突破提速风险防控从严的双重命题。随着前沿技术迭代加速、科研场景日趋多元、跨境协作深度拓展，科研合规的边界已从传统学术诚信延伸至科技伦理、数据安全、知识产权、跨境合作等全维度。如何打破 “合规束缚创新、创新突破触碰风险” 的二元对立困境，以科学合规体系包容创新探索、以严密风控机制守住科研底线，实现创新活力与风险管控的动态平衡，是高校、科研院所、科创企业及科研从业者必须破解的核心课题。

一、辩证认知：科研合规、创新与风控的内在逻辑

科研创新的本质是突破现有技术、理论、模式的边界，探索未知领域、解决未知问题，天然具备探索性、不确定性、试错性特征；而科研风控以规范科研行为、防范学术不端、规避伦理风险、杜绝资金滥用、守住安全底线为核心，强调规范性、程序性、严谨性；科研合规则是衔接二者的桥梁，是标准化、制度化的风控体系，为良性创新划定边界、为无序试错设置红线。

三者并非对立博弈关系，而是相辅相成、辩证统一的整体。无合规的创新是无序冒险，脱离风控约束的科研探索，极易滋生学术造假、数据篡改、伦理失范、科研资金套取、技术滥用等问题，不仅会造成科研资源浪费、破坏学术生态，更可能引发公共安全、数据安全、生物安全等重大风险，让创新成果沦为风险隐患。近年来，学术不端曝光、违规科研项目叫停、技术伦理争议等事件，根源均在于创新突破脱离了合规风控的约束。

无创新的合规是僵化保守，过度严苛、一刀切的风控模式，会繁琐科研流程、束缚科研探索，压制科研人员的创新积极性，限制前沿领域的自由探索，导致科研工作墨守成规、缺乏突破动力，难以产出原创性、颠覆性科研成果，违背科技创新的核心初衷。

新形势下的科研治理核心，就是摒弃 “重风控、轻创新” 或 “重创新、轻合规” 的极端思维，以合规为基础、以创新为目标、以风控为保障，实现合规不束缚活力、风控不阻碍突破的良性科研生态。

二、现实痛点：创新与风控失衡的核心问题

当前我国科研合规体系持续完善，《负责任研究行为规范指引（2023）》《关于加强科技伦理治理的意见》等一系列政策文件落地实施，科研监管常态化、规范化水平显著提升，但在创新与风控的平衡上，仍存在诸多现实矛盾。

（一）风控体系僵化，抑制创新探索活力

部分科研主体的风控管理存在 “一刀切、重审批、轻服务” 的问题，制度设计偏向兜底避险，缺乏差异化、精细化管控机制。对基础研究、前沿交叉学科等不确定性高、试错性强的科研领域，沿用传统固化的审批流程、监管标准，过度限制科研方案调整、技术路线优化、创新方法探索。

除项目审批外，科研采购流程繁琐、成果转化国资追责顾虑多、经费使用刚性约束过强等问题同样突出：通用耗材采购层层审批拖慢实验节奏，成果转化定价与追责边界模糊导致 “不敢转、怕担责”，繁琐的合规审核、层层加码的流程管控，大幅拉长科研周期、增加科研成本，导致科研人员不敢试错、不愿探索，很多原创性创新想法因合规门槛过高被搁置。

（二）合规意识薄弱，创新探索暗藏风险隐患

相较于日趋完善的监管制度，部分科研从业者的合规认知存在明显短板。不少科研人员专注于技术突破、成果产出，存在 “重成果、轻规范” 的思维误区，将合规风控视为创新的负担，忽视科研全流程的规范管理。在数据采集与使用、文献引用、成果署名、同行评议、伦理审查、科研经费使用等关键环节，存在流程不规范、记录不完整、审查不到位等问题。

与此同时，科研人员对数据安全、知识产权归属、第三方合作责任边界、跨境合作管制规则的认知普遍不足；随着 AI 辅助科研（AI4S）快速普及，AI 生成内容的合规标注、模型幻觉导致的数据失真、智能体科研的权责边界等新型风险凸显，多数从业者尚未建立对应的合规意识。尤其是人工智能、生物医学、基因技术、大数据科研等前沿领域，技术迭代速度远超监管更新速度，新型伦理风险、数据安全风险、技术滥用风险层出不穷，前置风控缺失、过程监管薄弱，极易引发合规危机。

（三）监管模式滞后，难以适配创新发展节奏

传统科研风控多以事后追责、末端惩戒为主，聚焦项目结题、成果发表后的核查纠错，缺乏全流程、前置化的风险防控体系。科研项目立项、实施、实验、结题、成果转化全链条中，缺乏常态化合规自查、动态风险预警机制，大量隐形风险无法提前排查。

现有监管体系多聚焦学术不端与经费使用，对第三方实验外包、数据服务、国际科研协作等新型场景存在明显监管盲区；科技伦理审查多为单次前置性审查，缺乏区域与行业互认机制，重复审查拖慢创新效率，同时缺少高风险项目动态跟踪、紧急场景应急审查等机制，难以适配交叉学科、新兴技术的跨界创新节奏，导致新型科研风险防控缺位，合规管理跟不上创新发展速度。

（四）激励约束失衡，双向导向作用不足

当前科研评价体系仍存在 “重数量、轻质量，重结果、轻过程” 的倾向，对科研成果的创新性、原创性激励力度大，对合规科研、诚信科研的正向激励不足；而惩戒机制多聚焦违规行为的事后处罚，缺乏容错纠错机制。

容错机制普遍缺乏实操标准，对科研探索中的非主观、技术性、探索性失误，与主观恶意的学术不端、违规操作未做明确区分，微小疏漏与恶意造假处置梯度不清，容错边界模糊；成果转化领域缺乏专项尽职免责规则，因市场波动、技术迭代导致的转化失败易被追责。多重因素叠加导致科研人员 “怕出错、怕担责”，不敢开展高风险、高价值的前沿创新。

三、平衡之道：构建合规赋能创新、风控保障发展的科研体系

实现科研创新与风控合规的动态平衡，核心是坚持发展与安全并重、规范与赋能并行，以精细化制度、场景化管控、全流程风控、数字化赋能、容错化机制，打造 “底线清晰、包容探索、风险可控、活力充沛” 的现代科研治理体系。

（一）优化制度设计：分级分类管控，破除一刀切壁垒

立足不同科研领域、项目类型的差异化特征，建立分类监管、精准适配的合规风控体系，实现 “严管高危领域、包容常规探索、放宽前沿创新”。

针对生物医学、人工智能、基因编辑等高风险科研领域，坚守安全底线，严格落实伦理前置审查、项目备案、全程溯源、成果准入审批制度，细化技术应用边界、数据使用规范、风险防控标准，筑牢公共安全、伦理安全、数据安全防线，杜绝颠覆性风险隐患。

针对基础研究、基础理论探索等低风险、高创新领域，简化审批流程、下放科研自主权，减少不必要的程序性约束，给予科研人员更大的技术路线选择权、方案调整权，充分释放自由探索活力。

针对 AI for Science 科研新范式，同步建立专项合规规则：明确 AI 工具使用需在成果中如实标注应用范围与贡献，禁止以 AI 生成内容冒充原创；界定人类研究者为科研成果第一责任人，AI 仅作为辅助工具，不享有成果署名权；针对 AI 模型幻觉、数据失真风险，配套智能核查工具开展前置自检，从数据真实性、逻辑一致性、伦理合规性多维度排查风险，适配《智能体应用安全基本要求》等监管要求。

对标科技伦理治理体系化要求，完善伦理审查全链条管理：推动区域、行业间伦理审查结果互认，避免重复审查降低效率；建立突发公共卫生事件等紧急场景的应急伦理审查通道，保障应急科研快速推进；对高风险前沿科研项目实施专家复核与动态跟踪，构建 “前瞻预警 — 分级审查 — 动态评估 — 应急处置” 的完整伦理治理体系。

（二）聚焦核心场景：精准化合规管控，兼顾效率与底线

针对科研全链条的高频痛点场景，制定差异化管控规则，在守住底线的前提下最大限度释放创新效率。

• 科技成果转化场景：以尽职免责打消转化顾虑落实 “三个区分开来” 要求，建立成果转化专项尽职免责清单：对履行集体决策、公开公示、合规定价程序，未牟取不正当利益的，免除因成果后续价值波动、转化失败产生的决策责任；对作价入股形成的国有股权实施分阶段整体考核，不再个案追责。同时细化利益回避、关联交易审查、定价方式自主选择等规则，在守住国资底线的前提下，压缩审批链条、赋予单位自主处置权。

• 科研采购场景：分类授权实现效率与合规双赢推行 “分类授权 + 节点管控” 模式：对通用耗材、低风险采购充分下放自主权，允许科研人员在合规框架内自主选择供应商、判断技术适配性；对高值设备、高危试剂保留关键节点审批与事后审计，通过数字化平台实现全流程留痕，既避免 “一刀切” 管控拖慢科研节奏，又守住采购合规底线。

• 第三方合作场景：边界管控守住主体责任明确 “外包不转移主体责任” 原则，建立服务商准入资质审查、人员背景核查、权限分级管控、操作全程留痕、项目结束数据销毁的闭环管理机制。划定第三方服务边界：仅可提供技术支持、实验操作等程序性服务，不得介入科研核心判断、代笔论文、篡改数据，严禁 “包发表、包结题” 类违规合作。

• 国际合作场景：双向合规平衡开放与安全建立跨境科研合作双合规审查机制：对内严格落实数据出境安全评估、技术出口管制审查，重要数据、人类遗传资源等严禁违规出境；对外适配东道国数据保护、外资审查规则，采用 “数据本地化存储 + 脱敏传输” 模式，在合规框架内保障国际科研协作的顺畅开展，衔接《促进和规范数据跨境流动规定》等监管要求。

（三）健全容错机制：分级处置精准容错，激活创新动力

打破 “处罚一元化” 思维，建立分级处置 + 精准容错双轨体系，既守住合规底线，又保护创新积极性。

建立违规行为分级处置规则：对主观恶意的学术造假、数据篡改、套取经费、突破伦理底线等行为坚持零容忍，严格落实失信联合惩戒机制；对图表标注失误、统计方法瑕疵、文献格式不规范等非主观无心疏漏，设置整改、更正、说明等梯度处置方式，不直接纳入失信记录，避免 “一错毁终身” 过度打击科研积极性。

明确容错正面清单与判定程序：将技术路线探索失败、实验结果未达预期、成果转化价值波动等非主观、非违规的探索性失误纳入容错范围；明确容错的申请、核查、认定流程，做到有据可依、流程透明。同时优化科研评价体系，弱化成果数量、短期产出的考核权重，强化原创性、突破性、实质性创新的评价导向，鼓励长期深耕、耐心探索，为高质量创新提供制度支撑。

（四）补齐合规短板：强化知识产权与数据安全风控

将知识产权与数据安全纳入科研合规核心框架，覆盖科研产出与转化全周期，补齐传统风控的维度盲区。

• 知识产权全周期合规建立职务科技成果强制披露制度，从源头明确成果归属与权益分配；规范产学研合作协议的知识产权条款，提前约定成果归属、许可转让规则，避免后续权益纠纷；强化知识产权对外转让审查，对关键核心技术实施严格管控，保障国家科技安全；完善专利转化国资考核机制，以长期价值导向替代短期保值要求，匹配成果转化的客观规律。
• 科研数据安全合规实行科研数据分类分级管理，对核心技术数据、敏感生物数据、人类遗传资源等落实加密存储、最小权限管控；规范数据流转、出境全流程审批，严格执行数据出境安全评估制度；强化入职、离职人员的数据保密管理，明确实验记录、核心数据的权属与交接规则，严防技术秘密与核心数据泄露。

（五）赋能数字化治理：提升合规效率，适配创新节奏

依托数字化、智能化工具，重构科研合规风控管理模式，解决 “合规繁琐、效率低下、监管滞后” 的痛点，实现合规提效、风控精准、创新提速

搭建科研合规数字化管理平台，整合项目申报、伦理审查、流程审批、经费监管、数据溯源、成果审核、采购管理等功能，实现科研全流程线上化、标准化管理，简化审批流程、压缩办理时限，降低合规管理的时间成本、人力成本。例如深圳清华大学研究院通过数字化采购平台，下放科研人员自主采购权，同时实现流程全留痕，兼顾了科研效率与合规监管。

运用大数据、人工智能技术，建立智能风控预警系统，自动识别数据异常、流程违规、经费滥用、学术不端等风险线索，实现人工监管与智能监管互补，提升风控精准度和时效性。依托智能合规系统可实现论文数据、图表、统计方法的前置自查，提前排查微小疏漏，替代人工低效核对，降低合规成本与职业风险。同时建立科研成果、合规记录、信用档案一体化数据库，实现科研行为可追溯、可核查，构建长效合规约束机制。

（六）重塑价值理念：构建合规创新共生生态

平衡创新与风控，根本在于转变科研治理思维，树立合规是创新基石、风控是发展保障的核心理念，构建多元共治的科研合规生态。

从管理端，科研管理部门、监管机构摒弃 “管控本位” 思维，树立 “服务赋能” 理念，在守住底线的前提下，最大限度为科研创新松绑减负，以精细化监管、人性化服务助力创新突破。

从科研端，引导科研人员树立 “合规创新、诚信科研” 的职业准则，将合规思维融入科研探索全过程，主动规范科研行为、主动排查风险隐患，让合规成为创新探索的自觉遵循，实现 “创新不越界、合规不缺位”。

从生态端，构建政府监管、机构管控、个人自律、社会监督的多元共治体系，常态化开展科研诚信专项核查，完善失信联合惩戒机制，正视民间学术监督、公众监督的倒逼作用，引导机构主动前置风控、自查自纠，营造 “鼓励创新、宽容试错、严守底线、诚信治学” 的优良科研生态。

四、结语

科技创新的高度，取决于突破探索的活力；科研事业的长度，取决于合规风控的厚度。科研合规与创新风控，从来不是非此即彼的选择，而是相辅相成、协同赋能的统一体。

新时代科研治理，必须始终坚持安全与发展并重、规范与活力共生，以精准化制度破除束缚、以场景化管控落地见效、以前置化风控守住底线、以容错化机制激活活力、以数字化手段提升效能。既要坚决守住学术诚信、科研伦理、数据安全、公共安全的刚性底线，杜绝无序创新带来的各类风险；又要最大限度包容科研试错、释放创新活力，为原创性、颠覆性科技创新保驾护航，最终实现科研创新高质量发展与科研风险高水平防控的动态平衡，为科技自立自强筑牢坚实的合规根基。

信息来源：天工智研，原创：王伟。本文章版权归原作者和机构所有。

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