菲尔兹奖得主王虹一句“只求生存”，撕开北大数院人才评价困局

16岁考入北大却因无奥赛背景被调剂，如今拿下菲尔兹奖的王虹戳中了舆论痛点，很多人没有记住她打破的多项世界纪录，反而被她一句“只求生存”的真心话戳中了情绪。

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2007年王虹在广西参加高考，以673分的总分拿到北大入场券，因为当地数学专业仅招一人，她最终被调剂到了地空学院，她没放弃自己的数学梦，一边完成本专业必修课程，一边自学数院核心内容，大二顺利通过考核转入数院。

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刚进入数院的王虹处处显得格格不入，身边同学大多是竞赛保送出身，早早就完成了大学阶段的知识积累，解题速度远快于她，王虹习惯慢思考
重推演，不追求快速破题，在当时以反应快慢论能力评价体系里，一度是不被看好的边缘人。

北大数院其实很早就意识到“唯竞赛论”的弊端，近些年已经推进了多轮人才培养改革，核心就是打破单一的人才评价标尺，目前院校入学前两年取消专业划分，统一开设核心基础课，最大程度抹平竞赛生和普通学生起点差距。

除了放宽入口门槛，北大数院还
保留开放的转系通道，允许非竞赛背景的学生通过补修课程考核转入，还在国内率先取消了本科生绩点排名，这套新培养体系摒弃了短期量化指标，给不同天赋、不同成长节奏学生留出了宽松空间。

王虹“只求生存”的发言，其实也戳破了国内基础学科研究者普遍面临的生存现状，不少研究者都受困于短期年度考核、聘期考核，九成科研人员一年里有近三分之二时间耗在填表、开会等行政事务上。

反观国际上不少顶尖数学研究机构，没有硬性教学任务也没有短期考核
要求，研究员可以长期沉下心专注攻
克难题，不用为考核分散精力，知名数学家丘成桐曾指出，本土要
想涌现更多顶尖成果，得建立长周期考核的科研生态。

这件事给国内顶尖院校提了醒，天赋类型各不相同，成长节奏也从来不是
千人一面，不能只用单一标尺衡量人才，只有给慢热的长线研究者留出足够成长空间，才能滋养出更多站在世界顶端的本土成
果。

国内顶尖高校数学学科这套以竞赛为核心的评价体系，形成于上世纪八九十年代，当时国内基础数学领域人才断层严重，亟需一套高效筛选顶尖苗
子的机制，奥赛成绩就成了最直观筛选标尺。

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这套体系在很长一段时间里，确实为国内快速培养输送一大批基础扎实的青年数学人才，但随着学科发展，它排斥非竞赛背景慢热人才的弊端还逐渐显现，越来越多业内人士开始反思。

近年国内数学界已经多次公开反思单一评价标准问题，2023年丘成桐在清华求真书院的活动中就提到，不少改
变数学发展的大数学家，都不是奥赛金牌得主。

除了学界专家发声，不少顶尖高校已经率先启动改革调整，复旦数院、清华求真书院都先后放宽选拔对竞赛履历要求，取消本科生强制绩点排名，给不同成长节奏的学生留出空间。

国际顶尖数学研究机构的选拔培养逻
辑，和国内过往模式存在明显差异，多数机构在选拔时，不看候选人过往的竞赛成绩，更看重已完成研究的原创性和思想深度。

拿到长期研究职位后，这些机构也不会设置硬性短期考核，也不要求研究者每年必须完成定量论文产出，多数会给研究者三到五年甚至更长的沉
淀期，允许他们沉下心攻克重大难题。

这种模式差异本质上是人才培养目标的不同，过往国内模式侧重快速产出可见成果，国际模式更侧重孕育能冲击重大原创问题的顶尖人才。

基础数学领域重大难题，往往没有现成解题路径可以套用，需要研究者
花长时间梳理问题脉络，反复推演验证逻辑，慢思考型研究者更能
沉得住气深耕下去，这类研究不需要快速给出答案，反而要求研究者耐住寂寞，一点点啃透问题的方方面面。

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快思考更适合应对有固定套路的竞赛题，却不适合探索完全未知研究域，慢思考才能在混沌中慢慢摸索出全新方向，这也是王虹能取得重大突破
的核心原因之一。

这套逻辑其实还给国内人才评价体系提供了新的思路，人才本就没有统一的标准，更不该用同一种标尺去筛选和培养，过去唯竞赛、唯速度的评
价体系，确实错过不少像王虹这样的好苗子。

如今国内顶尖高校人才评价改革，已经从选拔入口延伸到了培养考核端，不少院校开始用代表作制度替代单一量化要求，还给不同成长路径的研
究者设置差异化评价标准。

清华求真书院还针对之前选拔环节
存在的弊端调整了规则，不再把竞赛
成绩作为核心筛选标准，它更看重候选人对数学的真正热爱和本身的研究潜质，给非竞赛背景学生留出了更多机会。

除了高校培养端，多元评价的思路亦延伸到了科研和教师考核领域，青岛大学就按教学、科研等不同岗位设置了七十五个差异化评价标准，突出师德和教学本位，不再只看论文数量。

除了高校培养端调整，国内整体科研评价体系也在逐步优化，越来越多科研机构开始尝试长周期考核，减少不必要的行政事务占用研究者时间，让大家能安心深耕难题。

王虹案例让更多公众和业内人士看清了单一评价体系弊病，也进一步推动了国内相关改革的落地，未来随着多元评价体系的逐步完善，相信会有更多不同背景的慢热人才获得充足成长空间，涌现出更多本土顶尖研究成果。

对此，你怎么看呢？