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科研的稀缺性正在瓦解, “全民科研时代”即将到来

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来源:市场资讯

(来源:知识分子)


仇旻

撰文|仇旻 (西湖大学副校长、工学院院长,西湖大学光电研究院院长)

2026年7月21日,白宫科技政策办公室主任迈克尔·克拉齐奥斯向特朗普总统呈交了一份题为《科学:新黄金时代》的报告,开篇就交代了它的野心:81年前,罗斯福总统委托范内瓦·布什规划战后的美国科学事业,布什交回《科学:无尽的前沿》,催生了美国国家科学基金会,塑造了延续至今的科研体制。克拉齐奥斯说,现在轮到他们“更新根基”了。

两份报告相隔81年,尽管文体几乎一样,世界观却已截然不同。


国内的讨论已经不少,有评论称这份报告对中国“既是挑战书,也是诊断书”;美国本土科学界则批评它一边谈论重振科学、一边削减科学预算。这些评论都有道理。我也找来两份报告对照阅读,发现过去81年来真正发生的事情,也许不在华盛顿的政治里,而在一个更底层的变化中:

科研能力的稀缺性,81年来第一次开始瓦解;全民科研时代,正在向我们走来。

在绝大多数人眼里,科研是“稀缺”的——经费稀缺,仪器稀缺,帽子和名额更稀缺。

但在我看来,这些是资源,不是能力。

科研能力是三样东西的乘积:

人——受过训练的人才;

智——文献、数据、算法与人工智能,以及其它软件资源;

器——仪器、工艺线与超算,以及其它硬件资源。

1945年,当范内瓦·布什写《科学:无尽的前沿》时,这三样东西只在少数精英机构里有,尤其是“人”,最为稀缺;而81年后的今天,“人”和“智”先后走向充裕,稀缺性正在向“器”转移。

首先是“人”。

范内瓦·布什在1945年写《科学:无尽的前沿》时,指出“训练有素的科学家”极度稀缺,但这个制约如今在中国已基本消失。

中国受过高等教育者以亿计,受过基本科研训练者以千万计。据2020年第七次人口普查,具有大学文化程度的人口是2.18亿,每7个人就有1人读过大学;最新的《全国教育事业发展统计公报》显示,2025年高等教育毛入学率61.30%,仅在学博士生就有75.36万人;2025年全社会研发投入超过3.9万亿元,研发人员总量居世界第一。

当然,这里有必要做一个区分:顶尖人才依然稀缺,开创性的突破依然稀有,“不再稀缺”的是支撑科学大厦的底座——就是那些受过训练、能读文献、会做实验、能写论文的人——不可否认,这个底座已经非常厚实。

我是上世纪90年代初的大学生,那是一个查文献要跑图书馆的年代,论文锁在机构付费订阅的围墙里,围墙外的人连门都摸不到。现在呢?我们可以来算一笔账——

先看读文献。订阅制时代,个人读者在爱思唯尔平台按篇购买一篇论文,价格是31.5美元[1];加州大学系统一年付给爱思唯尔一家的订阅费约1100万美元,占全校期刊开支的四分之一[2]。今天,开放获取(Open Access)加人工智能工具,让这一项的成本从“机构才有”降到了“人人免费”。任何一个受过大学教育的人,都能借助人工智能工具检索、阅读、归纳几乎任何领域的文献,把过去研究生数周的文献调研压缩到几个小时。

再看获取数据。过去,用X射线晶体学或冷冻电镜解出一个蛋白质的三维结构,要花数月到数年,成本以十万美元计[3]。现在,AlphaFold将预测的两亿多个蛋白质结构免费开放,如今已有190多个国家的300多万研究者在使用,其中超过三分之一来自中低收入国家和地区。一个身无分文的本科生,今天能调用的结构生物学资源,超过了二十年前一个资金充裕的实验室。

受教育的成本同样在崩塌。现在,只要有一台智能手机,包括麻省理工学院、哈佛大学在内,世界上最好的大学课程、教材,都可以做到几乎免费。

那么,什么没有降价?是“器”。即包括仪器、工艺线、超算等在内的各种硬件资源。这是目前最坚固的堡垒,但裂缝已经出现。

《科学:新黄金时代》这份报告指出:“生成”的成本指数级下降,但“验证”的成本没有。意思是,当想法不再稀缺,可信的知识才稀缺;当设计图纸不再稀缺,把图纸变成器件的能力才稀缺。

我所在的光电领域,把这种不对称体现得淋漓尽致。借助逆向设计算法,一台工作站就可以快速给出多功能超透镜的结构方案,我们团队2024年发表的逆向设计框架,已经证明了这一点。

但真正的考验在于下一步,设计方案要落地,必须要过工艺线,镀膜、刻蚀、套刻、封装,一次芯片晶圆流片,价格在5千到10万美元以上;先进工艺节点的一套掩膜,要数百万到上千万美元[4];一台共聚焦显微镜要20万到50万美元;一套高性能计算集群每年10万到100万美元[5]。每一步都以周和月计,每一步都需要真金白银的设备。

更极端的例子是光刻机。一台EUV光刻机单价约2亿美元,下一代High-NA机型接近4亿美元,从下订单到交付以年计;而由于出口管制,这类设备从未交付给中国大陆的客户。

仪器、工艺线、超算中心,仍然昂贵。因此,公共平台在这个领域的价值被放到了最大——谁能把充裕的认知能力接入高标准、高效率的验证平台,谁就能把“潜在科研人口”变成“实际科研生产力”。


仇旻(左一)在西湖大学纳米光子学与仪器技术实验室

正是基于以上原因,过去三年多来,我在杭州富阳牵头建设了西湖大学光电研究院,核心载体是一条光电芯片特色工艺线。这是国内首条能贯通Ⅱ-Ⅵ、Ⅲ-Ⅴ和Ⅳ族半导体、聚焦异质集成技术的工艺线,配套6千平方米超净间和公司化运营的概念验证中心。一条光电芯片量产产线动辄数十亿元投入,初创团队根本无力自建,但在面向公共开放的工艺线上,他们可以在投入量产之前,完成从概念验证到产品验证的所有工序。

我的同事李西军曾对记者说过一句话:“我们不做‘围墙’里的科研。”

中国在2017年颁布的《国家重大科研基础设施和大型科研仪器开放共享管理办法》规定,单台套价值五十万元以上的仪器原则上都应向社会开放,服务对象明确包括“个人”。据2025年考核数据显示,全国高校院所仪器开放率从2014年的不足50%提高到90%以上,但“开放”仍然局限于机构对机构,考核指标里没有对“个人用户”的统计,审批、收费、知识产权归属的门槛一个也没少。

从“机构间开放”到“对个人可及”,如果根据当前的速度判断,起码还需要十年以上。

当科研正在从一种机构特许经营的职业,变成一种可以“全民参与”的活动,必须有新的制度来回答新的问题:如何让数以亿级的人接入科学,又如何让塔尖从更大的底座上长出来?

这里必须澄清一点:全民科研绝不是“民科”。

公众参与科研,在科学史上早就有迹可循。1996年,“互联网梅森素数大搜索”(GIMPS)启动,业余爱好者捐出个人电脑的闲置算力寻找素数,此后人类发现的几乎所有最大素数纪录,都来自这个草根网络。在中国新疆,一座由天文爱好者自建的星明天文台,靠业余观测数据支撑了至少15篇学术论文[6]。


公众参与科研与“民科”的最大不同,在于是否接受“验证”。

达尔文写《物种起源》时没有大学教职,孟德尔是修道院里的修道士,星明天文台的爱好者们至今没有编制。他们是业余的科学家,但不是民科,因为他们的成果交给同行检验,经得起重复。而“民科”的问题,从来不在“民间”二字,而在于不尊重公认的科学方法,他们宣称推翻了整个物理学却拿不出可检验的证据,被证伪之后仍然拒绝回头。


孟德尔

而“验证”之于科学,至关重要。

1915年,爱因斯坦提出广义相对论,预言光线经过太阳附近会发生偏折。四年后,阿瑟·爱丁顿、查尔斯·戴维森,以及皇家天文学家弗兰克·戴森爵士宣布,他们在非洲和南美的两次观测结果表明,太阳的确能够弯曲周围的光线,其曲率与爱因斯坦相对论所给出的结果一致。是他们的“验证”努力,让广义相对论没有停留在纸面上,并最终真正征服世界。

而2017年诺贝尔物理学奖授予韦斯、巴里什和索恩,正是表彰他们通过LIGO项目首次检测到引力波所作出的杰出贡献。这些验证者都是伟大的科学家,他们的工作在科学史上留下了浓墨重彩的一笔。

当我们迈入全民科研时代,当我们预期会有亿级人口涌入科学研究时,验证体系会变得愈加关键。我们需要一把检验的尺子,对所有人平等开放的尺子,谁接受检验,谁就是科学共同体的一员,无论他是院士,是一家企业里的工程师,还是一名中学生。

否则,全民科研就会被堵在“从想法到验证”的最后一公里。

认识到这一变革所带来的深远影响,远比研究“AI加速科学”来得重要。

在这场科研秩序的变革里,中国的迭代速度更快。

“人”与“智”这边,我们有全球最大规模的高等教育人口和快速普及的智能工具;“器”这边,我们有最完整的制造体系和正在兴起的公共科研平台。因此,我认为中国应当比世界任何一个国家都更应该建立一套新制度,迎接一个有序的全民科研时代,向制度要“开放”,向制度要“安全”。


顺着这个思路,建议有四:

第一,将“验证”确立为国家科学基础设施。

中国现有的科研诚信体系,本质上是一套惩戒体系。2018年中央部署加强科研诚信建设,科技部设立科技监督与诚信建设司,多部门联合出台科研失信行为调查处理规则,国家自然科学基金委集中公布不端行为处理决定……这些都很必要。

但惩戒面向的是失信的人,验证面向的是成果本身;惩戒在机构内部运转,而全民科研发生在机构之外。国家需要建设面向成果的验证能力:统一的复现标准、可信的数据认证、重大成果的独立第三方验证。这件事应该有专项布局,乃至专门的实体机构来承担,就像当年为科研工作建立基金委一样。

可以对照的是,美国《新黄金时代》报告也意识到了同一个问题,它提出在联邦资助研究中强制推行可重复性、数据共享和可证伪性,称之为“黄金标准科学”,但它仍然将“验证”这件事局限在体系内部。中国的机会是把验证做成面向全体科研人口的公共基础设施,谁都可以使用,谁都必须接受。

第二,为计算类成果建立自动化复现通道。

由于当前科研能力的稀缺性在于“器”,我们可以推断出全民科研时代的爆发顺序:先从纯计算、纯数据的领域(天文、生物信息、数学、机器学习)开始,等共享平台进一步铺开,再蔓延到需要实验的领域。

我建议,代码、模型、数据等,以标准化的“复现包”形式提交和托管,机器自动重跑、自动出具验证证明。计算类研究是论文“洪水”的源头,也恰好是验证成本最低、最适合自动化的领域。先在这里把筛子立起来,洪水就能先挡掉一半。

第三,让公共验证平台对个人开放。

光刻机的出口管制提醒我们,科研平台从来不是纯粹的商品,它同时是战略资产。公共实验平台的开放共享与安全审查边界怎么划?哪些可以无条件开放,哪些在分级管理下开放?接入平台的个人与组织,如何审查他们的资质与信用?这些都是制度要回答的新问题。

但无论如何,既然政策已经把“个人”写进了服务对象,接下来就需要通过统一的个人接入通道、简化的信用担保、个人可负担的价格等方式落实。新型研发机构、概念验证中心、特色工艺线等平台,应当被纳入国家验证平台网络,向机构外的研究者开放。在光电领域,西湖大学光电研究院已经用一条光电芯片特色工艺线证明了这件事是可行的。

第四,大学和科研机构要转变角色。

过去,我们是知识的生产者兼守门人,将来,我们更大的价值也许是做平台和裁判——把最精密的仪器、最严格的标准、最可靠的验证能力开放给门外的人,用我们的信用为成果背书或证伪。

如果还把自己定位成“科研的唯一合法生产者”,我们一定会被这个时代绕过去;把自己变成全民科研的基础设施,反而会凸显前所未有的价值。

闸门挡不住水位,能做的只有修好河道。

81年前,罗斯福的一封信,换来了美国科学的世纪;81年后,另一封信试图“更新根基”。两份报告之间真正发生的,不是政策的迭代,而是科学人口的革命——科研能力的稀缺性开始瓦解,旧契约的条款正在一条条失效,而新契约还没有人书写。

当科学的大门被人工智能推开,当科学不再是少数人的职业,我们的制度,必须为此做好准备。

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