张维为《这就是中国》第353期：从追赶到领先，中国基础科学研究发生了什么变化？

基础研究是科技创新的源头。近年来，中国基础科学研究取得了哪些进展？在全球科技竞争中，中国又处于什么位置？

在东方卫视10月13日播出的《这就是中国》节目中，复旦大学中国研究院院长张维为教授和中国科学技术大学科技传播系副主任、副研究员袁岚峰，共同探讨中国基础科学研究的发展现状、未来前景，以及科技自立自强面临的机遇与挑战。

《这就是中国》第353期

袁岚峰：

中国科技水平怎么样，在世界上的地位如何，大家肯定都非常感兴趣。我在2015年就写过一篇很长的文章《中国科技实力正以多快加速度逼近美国》，到现在已经11年了。在这11年间，我亲眼目睹了中国科技爆炸式地上升，也亲眼目睹了全世界公众对这个问题的关注度爆炸式地上升。在这11年间真实发生的事，在很大程度上就是我这篇文章预测的事，但在一些方面甚至比最乐观的预测还要惊人。这真是一个神奇的时代。

现在，应该说中国科技实力在增量方面已经世界领先，在存量方面还有很远的路要追赶。这里一个标志性的变化，就是中国的自然指数超过了美国。自然指数是什么？它是由国际学术期刊《自然》（Nature）推出的一项指标，用来衡量各个国家或者各个研究机构的基础研究产出。这个指数的计算方法特别简单，就是去问各个领域的科学家：你们认为，你们领域的一流期刊是什么？你们自己有了最好的成果，会优先往哪些期刊投稿？通过这样的问卷调查，定出各个领域的一流期刊。然后，去统计这些一流期刊上，各个国家或研究机构一年内发的文章，就这么简单。

自然指数的最大优点，就是它相对比较客观。因为，它唯一的变量就是哪些期刊算作一流。在这个确定以后，就没什么可变的了。而很多其他指标的问题，就是里边包含太多的主观评价，最后就变成文字游戏。你想让谁排前面，就能让谁排前面。大家肯定能想到很多这样的例子，对吧？

在我最初写文章的时候，2015年，那时候《Nature》刚刚推出自然指数。当时的格局是什么样？美国排第一，这是理所当然的。中国排第二，哎呦，这有点出人意料了。不过，这个第一对第二是断崖式的领先，美国是中国的3.58倍。然后，第三是德国，中国只是德国的1.28倍。在此后的很长时间内，前三位一直是美中德。最大的变化，是中国在快速追赶美国，经常以两位数的百分比增长，同时逐渐甩开了德国。真正的缠斗发生在第四位，英国、法国、日本在那里，你方唱罢我登场。我在做报告的时候，也习惯了这个格局。但到了前几年，突然发生了一个革命性的变化：中国超过了美国，变成了第一。

那么，到底是哪一年呢？神奇的事情发生了，可以说是2023年，也可以说是2022年。要搞明白这是怎么回事，就需要仔细看一下自然指数评的是哪些领域。最初刚推出这个指标的时候，《Nature》统计的是4个领域的82种一流期刊。这4个领域是化学、地球与环境科学、生命科学以及物理学。按照这样的标准，中国在2022年超过了美国。但是，与此同时，《Nature》说我们认为健康科学很重要，然后一下子增加了健康科学领域的65种一流期刊。而在健康科学方面，美国是遥遥领先。于是乎，通过修改定义，美国自然指数又反超了中国。过了一年，中国居然又在这个修改了定义的自然指数中，重新超越了美国。那个时候，还只是比美国高出14%，然后迅速地拉开了差距。

现在大家再去看自然指数最新数据，就会发现中国超过了美国的两倍。难道中国增长这么快吗？其实，不完全是因为这个。还有一个重要原因，是自然指数今年又改版了，它加入了应用研究，以前全都是基础研究。众所周知，中国在应用研究方面特别强，所以就进一步拉大了中国领先的程度。

不过，说完这个自然指数，立刻就会产生很大的问题：难道中国科技已经超过美国了吗？这好像跟我们的感觉不符，是吧？所以，每一次讲完自然指数，都要进一步解读一下自然指数是什么和不是什么。它衡量的是增量，而不是存量；是总和，而不是人均；是一流，而不是顶级。但今天我们时间有限，所以我们就只来得及谈一下增量和存量问题。

看一下自然指数的定义，它统计的是一流期刊一年之内发的文章。所以，显然它就是一年的增量，而不是历史积累至今的存量。就好比我访问过的很多专家都说，他们实验室条件以前跟国外没法比，现在论硬件不输任何地方，中国人（的实验室）也很好。但是，达到这种状态其实也没有几年。所以，即使这几年成果再多，总的积累也不可能超过国际同行当中的领袖。

其实，在存量方面，有一个最显而易见的指标，就是诺贝尔奖。自然科学的诺贝尔奖，也就是说物理学奖、化学奖和生理学或医学奖，含金量还是非常高的。诺贝尔自然科学奖总共发给过六百多位科学家，其中中国科学家有多少？如果我们宽泛一点，把杨振宁、李政道、丁肇中等等这些在国外做研究、获得诺贝尔奖的华人科学家都算在内，那么目前总共有9个人。如果我们严格一点，只看在中国做研究获得诺贝尔奖，目前为止只有1个人，就是屠呦呦。其实，这个才应该是我们最重要的指标。

转过头来看，美国得过多少诺贝尔自然科学奖？怎么算也有两百多个人，这就是明明白白的差距了。我们要把中国科技搞上去，首先要承认差距、正视差距，在实事求是的基础上制定计划，努力工作。

对于诺贝尔奖的正确理解应该是：诺贝尔奖大多奖励的都是几十年前的成果。现在我们应该努力多做出诺贝尔奖级别的成果，几十年以后，有可能掀起中国科学家得诺贝尔奖的高潮。所以，真正有意义的问题是，现在中国有哪些科技成果是有可能得诺贝尔奖的？这一下就变成了一个超级有技术含量的问题。

其实，我以前对这个问题也很难给出回答。但是，近年来我有了一段特别的经历，就是参与上海广播电视台的《锚点》节目。这个节目就是我去访问各个领域的重要科学家，先参观实验室，然后深入访谈。这意味着我平均每个星期都要调研一个领域，跟一位科学家做深入交流。现在我们已经访问了七八十位专家，覆盖了数理化天地生、人工智能、机器人以至于外星人搜索等数不胜数的领域。

所以，现在如果问我，中国有哪些科技成果有可能得诺贝尔奖，我就能讲出不少。在我自己的专业即化学领域，单原子催化、纳米限域催化和聚集诱导发光，都是中国化学家提出的概念。在医学领域，对帕金森病、阿尔茨海默病等脑疾病诊断与治疗方法正在如火如荼的发展。在物理领域，如果能探测到暗物质，或者测出中微子的绝对质量，或者率先实现有实用价值的量子计算，那肯定是诺贝尔奖级别的。在天文领域，如果能率先找到跟地球非常近似的地外行星，即所谓“地球2.0”，那肯定是载入史册的。

还有一点很惊人的是，现在特别火的一个词叫AI for Science，大家肯定都听说过。这个词其实是中国科学家提出来的。用人工智能加速科研，是现在一个非常重要的潮流，这也可能成为一个中国赶超的契机。

还有一个基本的道理是，“工欲善其事，必先利其器”。许多领域，中国过去没有先进实验装置，所以当然也不可能有先进研究成果。现在中国的大科学装置和科学仪器正在飞速发展。例如眼前我们所在的地方，合肥。合肥正在建设新一代可控核聚变装置BEST，以及同步辐射装置合肥先进光源。到2030年，中国有可能率先实现能量输出大于输入的核聚变燃烧。这个如果实现，意义显然比诺贝尔奖大得多。

2018年，我在中国科学院的格致论道讲坛做过演讲《真正的自信是什么》。我说，中国科学在世界上地位最高的时代，其实就是现在。这话现在仍然适用，而且更加适用。从基础科学到应用技术，中国都在飞速进步。希望我们的观众朋友们，为国家、为科学、为人类做出更大的贡献！

圆桌讨论

何婕：刚才袁岚峰老师给出了科普演讲，带着大家去细数了一下中国基础科学研究领域这些年的发展变化，还有未来前瞻。说到前瞻，袁老师最后演讲结束的时候留了这么一个问题：要问中国科学最好的时候是什么时候？他说是现在。所以，我觉得这还是一个挺有意思的问题，我就想问问您，为什么会做这样的一个判断？

袁岚峰：因为这句话的关键是在于“科学”，就是我在这说的是科学，而不是科技。其实，这个问题应该分开看。科学跟技术是两个东西，我们平常说的科技，实际上是科学技术的总称。科学和技术实际上不一样：科学指的是基础研究，指的是一种原理性的探讨，它为什么会是这样；技术是这些原理的应用。

实际上，中国古人他们取得的大部分科技成果是在技术方面。如果要问中国古代的科学水平怎么样，实际上大部分时候并不领先。中国科学在世界上相对地位最高的时候，其实就是现在。所以，我们应该珍惜现在的好时代，努力把中国科学地位推向更高。比方说，今年中央说，基础研究是所有技术问题的“总开关”，这就是一个非常高的定位，这说明我们抓住了这个“牛鼻子”，这个才是正确的态度。

何婕：您刚说的是中国科学最好的是现在，我觉得应该完整地说，是现在以及以后，因为会越来越好，对不对？

袁岚峰：那是，那是。我们就说历史上而言是现在，而且我们现在是一个飞速上升的态势，所以我们当然希望这个态势继续下去。希望我们未来真正能够在科学上达到世界顶峰，为人类作出更大贡献。

张维为：我问袁老师一个问题。李约瑟，英国科学家，他提出“李约瑟之问”。他实际上编写了一部鸿篇巨制，共七卷、三十多个分册，总的名字叫《Science and Civilisation in China》，翻译成中文就是《中国的科学与文明》。它的标题里没有“技术”这个词，但我们中国人把它翻译成了《中国科学技术史》。我始终觉得这个翻译有点问题。

李约瑟（Joseph Needham，1900—1995），英国著名生物化学家、科学技术史学家，长期研究中国古代科技史，主持编撰《中国科学技术史》，并因提出著名的“李约瑟之问”而广为人知。维基百科

因为我看了它的一部分，它里边对中国古代的，特别是道家尊重自然、发现自然、观察自然，然后形成一系列的学问与科技进步，他评价非常高。他还研究了中国大运河，这里面涉及技术，也涉及国家能力。他是从文明的视角来看待这种能力的。所以我就在想，是不是我们有点太过多地计较科学和技术的分野？是不是科学技术就是紧密相连的？

袁岚峰：科技这个词在全世界都是非常常用的，不只是中国。比方说，尤其我们谈这些科技企业的时候，它的英语讲的就是Technology，它甚至都没提科学。实际上，我们现在只不过是我要是见到Tech，就默认把它译成“科技”了而已，对吧？因为在现实生活中、日常生活中，我们接触技术显然比接触科学要多得多。

所以，对于大多数人来说，当他提到科技的时候，其实他大部分时候讲的是技术，这是完全可以理解的，因为这是跟人直接相关的。但是，对于做科研的人来说，或者想厘清事物和世界的原理的人来说，他会把这两个分得清楚。因为他知道更深入的或者原理性的东西是科学。实际上，中国古代一个很大的缺点，就是因为我们没有去找事物的原理。

何婕：我们为什么要特别去看基础研究这一块？就是在我们所有已经知道的方法、经验、智慧的背后，我们去探究它的原因。而一旦把这个原因探究明白了之后，它可以惠及更多领域的发展。应该这样来理解基础研究的重要性。

所以刚才袁老师在演讲当中，他用了一个概念，就是自然指数的视角。《Nature》这本杂志，它会有指数体系、指标体系，通过这个指标体系的变化，来看中国基础研究存量和增量的发展。我们增速非常非常快，已经是世界第一了。

张维为：我非常同意袁老师讲的，我们现在确实处于科学和技术发展的最好时期。从国际社会，包括西方一些顶尖机构的评价来看，也是这样。有个数据我想引用一下：英国《经济学人》杂志，2019年时候发表封面文章《中国能否成为科学超级大国》，它也用《自然》指数，它很怀疑；5年之后，到2024年，它又发了封面文章，标题是《中国已经是科学超级大国》，主要用的也是《自然》指数的数据。

何婕：所以我请袁老师再给我们做一个科普：我们的基础研究领域发展那么快，是每一个板块都很快，还是说有一些是特别突出的？

袁岚峰：这个问题问得很好，这是一个结构性的问题。实际上，《自然》指数它很有意思，因为它就是分领域的。它一开始就是化学、物理、地（球科）学和生物，后来又增加了健康科学。然后今年一个巨大的变化，它把整个应用研究就给加进来了，极大地拉大了中国优势。所以，我们就可以分这个板块来看一下。

在它前面那5个板块里边，健康科学美国是遥遥领先，美国是中国的3倍；然后生物，实际上生物跟健康好像也挺近的，很难分辨它到底有什么区别，生物美国是中国的两倍多；中国领先美国最多的是什么？是化学，就是我自己的专业，中国是美国的3倍多；然后是物理，中国是美国的两倍多；最接近的一个是地学，中国是美国的1.58倍。

何婕：我想再问一下您，比如说化学，什么原因使得我们领先那么多？

袁岚峰：我自己理解是这样：化学相对而言，它有无穷多的体系可以试，所以只要你多去试更多体系，通过人力和物力的（投入）增加，它的产出就会增加的。

何婕：张老师，你有没有发现，刚才袁老师在介绍的时候，《自然》指数一段时间以来一直在变，它为什么一直在变？也是因应一个世界发展的新变化吗？

张维为：我一直觉得应用是特别重要的。你看我们最新的中办和国办的文件，我们的高校改革怎么改？分成三大类学校：研究型高校、应用研究型高校、技能型高校。技能型高校就是培养大国工匠的，这是很大的一个变革。而且这个文件不是教育部发的，是中办和国办发的。这意味着改革是在国家宏观层面推进的，涉及的范围比教育部的工作范畴更广。改革也是为了适应新的发展需求，应用和技能都十分重要。

另外我觉得，包括诺贝尔奖，它现在很多也是发给应用的。我一直讲这个例子，比方说引力波，是爱因斯坦在1916年的时候提出来的，但一百年之后被证明了，发给三个证明这个理论的人。诺贝尔奖并不是只奖励从0到1的原创性突破，也会奖励从1到N的后续研究成果，这种情况一直都存在。

袁岚峰：张老师刚才举的引力波的例子非常专业。实际上，引力波是爱因斯坦在一百年前提出来的，但是甚至就连爱因斯坦自己都动摇过，他有段时间还想论证一下引力波其实不存在，后来别人又纠正他，你那个论证是错的，实际上还是存在。但是直到2015年的时候，一个非常大的团队把他们这个实验装置做了一个升级之后，居然刚升级几天就探测到了。我印象非常深刻，就是那年春节一个全世界最轰动的消息。

为了做这个事情，它发展了大量的新的技术：比方说减震的技术，比方说排除其他信号的技术。因为引力波是个非常非常微弱的信号，微弱到什么程度？你在那附近有一辆卡车经过，都会产生一个跟它同样量级的信号，你要把卡车信号给筛出去，所以你要把所有的其他的疑似信号全部筛掉，这个就需要发展非常灵敏的排除干扰的技术。还有避震的技术，都是拿气垫垫起来的，就为了尽量地减少震动。所以为了基础研究，我们可以极大地推进应用的技术，它最终也很有可能会在我们日常生活中的其他某些地方表现出来。

何婕：这些案例也是告诉我们，我们不要觉得基础研究跟后面的比如说应用研究，它隔着很大的距离，有的时候是互相激发。在完成基础研究的过程中，就会有新的应用研究被激发出来，新的技术被研发出来。所以这两者之间真的不是区分开来的，其实是浑然一体的一个过程。

所以就回到这个问题，现在中国的整个基础研究，各个领域都有长足的发展，这些领域之间是彼此激发的吗？

袁岚峰：去年去访问过王贻芳院士，中国科学院高能物理研究所的前所长。王贻芳院士有一个非常著名的研究，叫作“大亚湾中微子实验”，他测出了中微子振荡的第三种振荡模式，这是能够上教科书的。然后现在“大亚湾中微子实验”退役了，它能采集的数据已经采集光了，已经不做了。现在又开发了一个新的，叫作“江门中微子实验”，也是在广东江门这个地方。它附近有两个核电站，核电站在大量产生中微子，然后它把这两边的中微子都引到江门这个地方来探测。

它的目的是什么？是要探测三种中微子的相对质量。这个背景就是说，我们现在已经知道中微子有三种，神奇的是，我们发现这三种中微子是有质量的，但这三种中微子到底哪个重哪个轻，我们现在居然还不清楚，因为它都太轻了，测不出来。

然后现在的“江门中微子实验”，就是要去测质量顺序。你先把这三个质量顺序测完了，下一步再去测绝对质量。如果能够测出绝对质量，当然肯定得诺贝尔奖的。

何婕：那就很想知道，像这样的中微子质量测出来之后，大家可能就很好奇，它的意义是什么？

袁岚峰：我去参观的时候，王贻芳院士也带着我去参观实验室。他们实验室可展示的是什么呢？居然是一大堆看起来像一个玻璃球一样的东西，有那种非常大的，有稍微小一点，反正你能抱在怀里。这个东西叫光电倍增管。所以他们巨大的贡献，实际上是把光电倍增管技术国产化了，以及更加进一步提高了。

何婕：在测中微子的听上去对我们来说很遥不可及的一个研究项目当中，但为了测出它的质量，会用到一个技术，但这个技术的应用倒是未来可能跟每个人都会相关，或者在工业生产当中会用得到。所以这是一个很有意思的案例，基础研究离我们一点不远。

张维为：我最近在思考一个问题。我们讲“李约瑟之问”，古代中国科技很发达，但是为什么近代我们落后了？为什么在现代我们又可以迅速赶上来？我用“文明型国家”理论来解释：就是中国今天科技赶超，在越来越多领域开始真的是超越了，后边有我们的文化基因。

我就举一个最简单的例子，就是儒家思想“有教无类”，任何人都可以受教育，这个古代西方是没有的，中国是一直有的。新中国成立以来又高度重视数理化教育，结果就像打乒乓球一样，人人都会打乒乓球，这个基础放在这儿，一定有相当比例的出类拔萃人才脱颖而出。

还有我们现在讲的“国之大者”，这也体现了一种历史延续下来的文化传统，就是国家会特别重视一些重大项目。古代建运河、修长城，里边涉及很多科技。现在也是大量的投入，包括在合肥，中国科大的这么多的科学装置，实际上都是国家重点投入，它们带动了一大批科技研究。

何婕：您刚才说到几点，一个是我们人才的积淀、人才的培养，还有一个是国家战略的引领；我们的科技自立自强，以及建设科技强国这样的战略引领。为什么现在基础研究蓬勃发展，是不是跟很多配套技术也到这个水平了有关系？

袁岚峰：对，你说的完全正确。所以我演讲最后一段也提到，中国的大科学装置和科学仪器，现在是在爆炸式的发展。因为一方面有这个需求；另一方面还有一个很神奇的是，好多原来别人愿意卖给我们的，现在不卖了，就逼得我们不得不自己做。你真要去做，你发现其实也能做，只要你有这个需求。需求牵动，尤其是那些仪器与商业有关的，它会飞快地拉起来。

何婕：就好比我们现在在合肥，你也说到了合肥的大科学装置，大家可能会觉得这科学装置是拿来干什么的？它是不是可以给科学家们做各种测试，提供一种空间？

袁岚峰：我最后一段演讲，提到了合肥的两个大科学装置：一个是BEST，新一代的核聚变装置；另一个是合肥先进光源，简称叫HALF。合肥先进光源HALF，它是干什么的？可能乍一听会觉得跟日常生活有点远，这光源跟我们有什么关系？实际上，它是探测微观世界的“一盏灯”。有很多实验，是依靠一个非常高强度的同步辐射光源来做的。比方说，它可以去探测材料的结构；比方说，它可以帮助药物的发现。所以，实际上它跟我们日常生活的关系是非常近的。HALF如果建成之后，应该会有很多企业用户和研究机构用户，会飞快地反映到我们日常生活上来的。

何婕：因为这样的话，这些企业要做科研，或者是研究机构要做科研，它不用自己再去造一套设备，它也不用自己再去造一个实验室，大家都可以租用、共享，对不对？

袁岚峰：没错，就是这个模式。它其实就是给所有的科研工作者提供一个公共平台，可以提供你研究方法的地方，这一下子又可以提供给所有的企业或者有需要的机构来使用。

何婕：我想再问一个问题，基础研究最后还是要落地，基础研究要转化。大家非常关心转化的效率，您一直做科普，能不能给我们评估一下，中国的基础研究转化现在效率怎么样，途径怎么样？

袁岚峰：这个我很难说，但是我可以肯定的是，所有的科学家，我跟他们聊的时候，他们都会在各种程度上谈到他们有可能转化。

前不久，我去访问一位真正德高望重的老前辈丘成桐先生，全世界最著名的数学家之一。邱老先生，我跟他聊的时候聊了很多他的研究，比方说“卡拉比猜想”。最后，我问到你们有没有转化？他们居然也有！他们在上海建了一个叫作交叉数学研究院，丘成桐是研究院的理事长，在那里居然也有不少跟产业结合的。所以最后让他谈到发展数学的目的到底是什么，他们就说要发挥数学的核心引领作用，然后跟产业结合来做转化。

我想居然连数学都能达到转化，可见任何人，他只要想转化，都可以找到办法。用现在流行的话说，叫“沿途下蛋”。所以你看这也是个很好的生态，大家都会在努力想办法的。

何婕：对，不光是基础研究全部做到终点之后要应用，就是在通向终点的过程中，就顺便产生一些应用。所以这也是为什么我们现在跟基础研究有关的应用会越来越多的原因。

张维为：如果你纯粹地讲，比方说发表一篇论文，然后说这篇论文就可以直接应用。其实相关的链条太长了。他的论文要形成专利，专利有了，还要变成小规模实验、中规模实验，最后再形成产业，这是个很长的链条。

真正能够实现产业化的论文，比例可能连1%都不到。100篇论文中，可能有99篇都不会形成产业，但有一篇可能贡献很大。所以我们要尊重科学自然发展的规律。但是袁老师讲这点非常重要，实际上你在一个纯数学或纯计算领域内，它也可能在研究过程当中带动了一些有应用价值的东西。

何婕：沿途下了“金蛋”。

张维为：对，沿途下了些“金蛋”，这个是真的。

观众提问

观众1：主持人好，两位老师好。我想请问一下两位老师，现如今我们中国的论文数量已经远超于美国，但是大家却说原创的内容非常少。那请问一下老师，觉得这个真正的差距是在哪里？谢谢老师。

袁岚峰：非常感谢您的问题。就您说的论文数量超过美国，实际上不是现如今，而是好几年前就这样，可能都有十来年了。这个统计数据是美国做的，美国有一个国家科学委员会，看它的报告，你会发现要论论文数量，实际上中国早就超过美国了。因为他们有一个全世界最大的数据库叫Scopus，那个是收集了两万多家期刊，比自然指数期刊要多多了。自然指数不就一百多家一流期刊吗？它那就有两万多家期刊，大概是全世界所有排得上号的期刊都在里面，而且不只是英文的，中文的各种语言都在里面。看这个你会发现，中国论文数量远远超过美国。

就是为了评估各国论文的质量，它专门发明一个指标，这个指标叫作什么？它叫作“高引用论文指数”。它这个定义也非常简单，我们首先把每个领域里边被引用数量排在前1%的论文，我们定义为一个高质量论文。所以，在这种意义上，中国论文的平均质量是高于世界平均水平的。

但是，如果说跟美国相比，或者说跟我们真正关心的那些世界最顶级的国家相比，我们的论文质量肯定还有巨大的提高空间。作为一个落后国家的追赶，肯定是先去追最容易追的，就像水位上涨，你肯定把最容易淹的地方给淹没了；最难淹的，比如尤其那种纯粹理论性的、完全靠点子的那种，就像我们前面说的理论物理或者数学，这肯定是最后淹没的。

中国在世界上已经非常先进了，其实自然指数衡量就是这种自然科学，但数学不在内。我们要注意，自然指数没有包括数学。中国在数学方面跟国际先进水平的差距，比在自然科学方面的差距要大得多。这就是我们非常明显的现状，这是我们要努力去追赶的。

张维为：我就补充一点。中国人总是自我要求高，中国科技发展到今天这个水平，全世界都承认，包括美国人承认，中国绝对是在第一方阵。前面我列举澳大利亚战略政策研究所ASPI那个数据，它实际上也是看论文的。看论文看什么？引用前10%范围内的，中国在64个关键技术领域内有57个超过了美国。

澳大利亚战略政策研究所（ASPI）2024年发布的关键技术追踪报告显示，2019年至2023年，中国在64项关键技术中的57项高影响力科研论文产出方面位居全球首位。图为部分技术领域的各国排名及论文占比。

另外你再看一个数据，这我比较熟悉，日内瓦有个世界知识产权组织，它每年公布世界知识产权的专利量。中国论申请的数目是美国的3倍，这是2025年的数据。人家说你申请数量不能说明问题，最后可能还没有批准呢？但关键还有一个更硬的指标叫PCT，它是国际专利条约。你申请PCT专利的话，这意味着你的专利一旦得到批准，一百五十多个专利条约成员国全都接受你的专利、保护你的专利。这个指标中国比美国多25%，没有前面那么大，不是3倍，但也是比它多一些。真的是不一样了，中国怎么都在第一方阵，随便按照什么标准，是吧？

观众2：两位老师好，主持人好。我想问的问题是，现在搞基础科研要经过很多年，但是现在年轻科研人员的考核压力特别大，怎么样才能让他们安安心心地做研究？

袁岚峰：最近我是看到，国家自然科学基金委的主任窦贤康院士，最近在一个活动上讲，他们基金委在不断地做改革。他们最近推出一个新的办法，给一些年轻人长期的支持，有多长？15年。在15年之内不做数量的考核，只要求你一件事，就是你要在实验室待着。他们会去考核什么？就看你在不在实验室，就实验室打卡。他们也是不断在试验这种长期的支持，我们不是整天喊着不要只考核短期指标，我们就来试一试只看长期指标，这个效果会怎么样。但我想人生很多时候，只要你有这个资源不停地去试，你总归会找到好的制度、好的方法的。

张维为：我也补充一点。实际上它大概是这样的，我们的制度一直在不停改进完善。我老讲，中国从改革开放以来，每天的口号就是改革、开放，改革、开放，年年讲、月月讲、甚至天天讲，在不断完善之中。

另外，我前面讲过有个概率，二八比例。任何单位、任何地方，包括做企业也是一样的，往往是20%的单位或者个人创造了80%的利润或成果。所以我们这个规律也是一样的，一旦有这么大的一棵“大树”，中国每年培养的科技工作者、工程师、科学家超过西方国家总和之后，它一定有个比例。这个比例，不管你采取什么模式，它最后都会非常成功。

ASPI对64项关键技术领域的研究发现，过去20年全球科研领先格局发生显著变化。图为不同技术领域的高影响力论文年度产出及累计产出领先地位变化节点。

何婕：我们经常会听说有的青年学者为了搞科研，为了有更好的条件，他可能就选择出国。但是现在您看，国家不管是资金的投入、政策的导引，包括整个科研生态的支持，对于科研工作者来说确实应该是个好时代，对吗，袁老师？

袁岚峰：这是肯定的。一方面是我们自己投入很大，让硬件水平提高很多。甚至还有一个以前意想不到的因素，就是特朗普对我们的“助攻”。因为美国政府之前削减科研经费削减得很厉害，所以变成逼着很多人不得不回来，这是一个以前都没法想象的事情。

观众3：两位老师好，主持人好。我是来自传统酿造行业，我今天的提问是想说，白酒酿造目前也逐渐实现智能化，这个传统行业的科学升级，对于我们传统科学的基础研究新场景是否有什么助力？

袁岚峰：其实这些年我见到很多做应用研究的，都是说你要深入到场景当中去。在场景当中可能会提出一些新的问题，然后倒逼我们在基础研究理论方面有一些新的突破。

张维为：中国是这样的，我感觉任何行业你只要认真做，恐怕都可以做到世界第一。

袁岚峰：我最近刚刚科普过一个领域，叫作“合成生物学”。我跟合肥的科大硅谷也有很多合作，然后我们也经常做一些科普直播，最近那个主题叫“合成生物学”。

“合成生物学”是什么意思？就是说你可以去改造这些细胞，可以让它更好地来实现我们的目的。比如改进它的发酵工艺，有的可以去生产一些特别材料。白酒肯定是“合成生物学”最传统应用，一眼就看到可以应用的这种题材、这种领域。你可以改造酵母细胞，让它产生口味更好的或者是产量更高的白酒，这完全是有可能做到的。

张维为：还有产量、批次更稳定，质量更稳定的。

何婕：我再补充一个问题，现在我们都说AI非常发达，AI的使用对我们加快基础研究的进度是不是也很有帮助？

袁岚峰：就我自己而言，AI对我个人的帮助非常大。我现在经常去问比方说DeepSeek各种各样的问题，包括而不限于科学方面的问题，它居然大部分问题都能够回答得头头是道，所以是一个极大地加快调研速度的方法。

而且它有的可以答得非常深。比方说我自己了解最多的领域，或者说我写科普最多的领域是量子信息，去问它很多特别特别专业的问题，书上都没写的，每当我问一个问题，它都能给出一个非常深入的回答。因为，它现在有思维链，它会告诉你它是查哪些文献知道的。

但另外一方面，你也不能完全相信它，它有的时候还是会说错。所以，我现在有一个非常重要的感觉，在现在这个时代，一个人是不是人才，其实一个根本性的判决，就是他能不能识别出AI的错误，就是他的水平是比AI高还是低。

何婕：他得有相当的知识储备和知识结构之后，才能够真正地用好AI，要不然可能很容易就被AI给拐走了。

我们现在有几大领域叫先导产业，其中有一个叫生物医药。中国这些年在生物医药创新、创新药这一块上升也非常快，其中跟AI的帮助也离不开。因为我们要做实验室研究，实验室积累数据，AI是可以不眠不休地帮你分析这些数据，可以重复地、不停地做实验，这样就把我们基础研究的效率大大提高，时间也大幅缩短。在人工智能时代，我们的基础研究也可以做好助力，用好人工智能，还可以让我们的研究更快、效率更高。

袁岚峰：您这个说得太对了。他们发明了一个化学机器人，或者现在更好听的名字叫作“机器化学家”。这个“机器化学家”可以干的事情很多：第一，它可以读文献，告诉它一个目的，说我们要发明一种什么样的材料，它首先去读文献，然后制定实验方案；它自己就可以做实验，它软硬一体的，可以不眠不休地做实验；而且它做实验用量非常精准，只用非常微量的材料就可以做很多实验，效率就远远超越了传统人工。就这么两年，它们已经飞快做出了很多成果。

何婕：所以我们今天在这里讨论基础研究发展的话题，也是因为我们每个人最终都将被中国的科技自立自强战略所惠及。非常感谢今天两位嘉宾，也谢谢我们现场的观众朋友，谢谢大家，再见。

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