數字化轉型推動科研范式變革的思考

魏 闕，辛 欣，張敬天，許 駿

（1.之江實驗室發展研究中心，浙江 杭州 311121；2.長春空港經濟開發區管理委員會黨政綜合辦公室，吉林 長春 130000；3.信銀理財有限責任公司，上海 200020；4.長春工程學院教師發展中心，吉林 長春 130012；5.長白山歷史文化與VR技術重構吉林省重點實驗室，吉林 長春 130012）

創新是引領發展的第一動力，黨的十八大以來，以習近平同志為核心的黨中央高度重視科技創新，提出了一系列奠基之舉、長遠之策。在我國科技創新面臨關鍵技術“卡脖子”的今天，探索新的科研范式是我國提高經濟發展自主性和內生穩定性的必然選擇，具有重要的戰略意義。數字化作為經濟和社會可持續發展的重要途徑，是我國抓住新一輪科技革命和產業變革機遇的必然選擇，是“十四五”和中長期內科技創新發展的重要內容。科研管理的數字化轉型將豐富和優化原有的創新要素體系，加速要素組合，重構創新體系，形成新的創新能力，并重構現有的科技創新力量格局。但是，目前利用數字化技術推動科研范式變革以及提升科技創新的效果與質量的研究明顯不足，實踐成果更是鳳毛麟角，主要原因是：一方面是因為數字化轉型所需的高投入及高風險會增加科技創新過程中原本就存在的不確定性；另一方面是因為在成熟的研發體系中進行數字化轉型會破壞原有的業務流程，進而干擾既有研發計劃，這對于長期或重大項目來說是不能接受的。在數字化轉型的大背景下，探索和構建依賴數字化技術提供的更高效率的科研范式就成了我國迫切的實際需求。

作為提升創新能力的重要手段，探索新的科研范式日益受到關注與重視。從以往研發機構創新能力建設的經驗來看，數字化轉型為合作創新帶來了新的想象空間。目前對創新發展數字化轉型，特別是數字化轉型推動科研范式變革問題缺乏系統的描述。以“數字化支撐平臺+精準高效的服務體系”為載體推動科研范式變革，提升創新整體效能，既符合我國在更大范圍合作的開放式創新蓬勃發展的長遠構想，也迎合了數據作為創新資源賦能傳統科研的數字化轉型目標。通過數字化轉型推動科研范式變革，將是我國在參與世界前沿科技攻關、解決科技創新的“卡脖子”問題方面展現責任與擔當的重要路徑。

1 研究綜述

一般而言，科研范式指的是“科學研究的理念、行為和規范”。狹義的科研范式概念規定了科學研究的基本理論和基本研究方法；廣義的科研范式概念還包括研究目標、研究流程、研究設施和評價標準等要素［1］。圖靈獎得主吉姆·格雷早在2007年就曾判斷大數據將會帶來科學研究的第四類范式［2］，現已成為現實并催生了一系列革命性成果。例如，MIT研究者用AI發現了超強抗生素；Google旗下DeepMind團隊開發的“AlphaFold”能夠精準迅速預測蛋白質的三維結構，為藥物研發提供重要參考［3］。隨著算力的提升和大數據、云計算等工具的應用，人類對于數據的存儲和運用能力得到了顯著提升。通過數據模型的構建、分析、仿真和模擬，計算機仿真越來越多地取代實驗，逐漸成為科研的常規方法［4］。實際上，在新的科研范式下，計算機不僅能做模擬仿真，還能進行分析總結，得到理論。因此，在數據密集條件下，科研范式呈現出與以往截然不同的新特點［5］。中國科學院院士鄂維南認為僅存在兩種科研范式：數據驅動的“開普勒范式”和基本原理驅動的“牛頓范式”［6］，可見新科研范式與以往存在著本質的區別。

數字化轉型的特征之一，就是利用數字技術促進各部門各領域議題推進步調一致和高效協同［7］。在傳統科研范式向新科研范式轉型的過程中，科研機構、科研人員都需要主動參與并適應數字化轉型過程。數字化轉型與新的科研范式在本質和目標上高度契合，相比其他工作，建立在數字化轉型上的新科研范式更有基礎，也更能凸顯數字賦能［8-9］。然而目前科研機構數字資源建設情況并不樂觀，科研人員的科研信息獲取能力等有待提高［10］。支持優勢科研機構和企業等創新主體的數字化轉型將有助于提升各主體數字資源建設能力和數據素養水平，釋放科研范式變革潛能，在科技創新方面快速展現數字化轉型成效［11-12］。

為了更好地利用數字技術提升經濟水平，很多國家都制定了國家戰略或者產業發展政策來應對數字技術變革對社會各個層面的影響。英國在2012年就頒布了《政府數字化戰略》，并于2017年提出包括七個方面戰略任務的、更為全面的《英國數字化戰略》；德國在2016年發布了《數字化戰略2025》，從國家戰略層面確定從十個關鍵技術領域入手，主動引導產業邁向“數字德國”的數字化轉型；美國于2018年相繼發布《數字科學戰略計劃》《美國國家網絡戰略》和《美國先進制造業領導力戰略》；日本于2019年提出將數字化滲透到社會各個層面的“社會5.0”愿景，明確提出了促進數字經濟發展的相關內容。總的來說，數字技術已經成為全球范圍內產業轉型升級的重要驅動力，世界各國主動應對數字化技術帶來的社會結構性變革，利用數字技術探索滿足不同層級和不同行業提質增效發展需要的路徑和方法，并取得了一定的成果［14］。

在我國科技創新面臨關鍵技術“卡脖子”的今天，探索科研范式變革的有效路徑將是我國提高經濟發展自主性和內生穩定性的必然選擇，具有重要的戰略意義［13］。以數字化轉型推動科研范式變革既符合我國創新驅動社會經濟高質量發展的長遠構想，也符合數據作為創新資源賦能傳統科研的科研范式變革趨勢，相關工作將為充分調動科技創新各類主體參與創新的積極性、創造性提供重要支撐。

2 數據高密度集聚前提下科研范式的新特征

在數據高密度集聚的前提下，科研流程和手段都呈現出與以往不同的顯著特征。具體來說，有以下四個方面的典型特征（圖1）。

圖1 數據高密度集聚前提下科研范式的新特征

2.1 整體系統思維

同樣是基于數據計算輔助的科研過程，新的科研范式與以往最大的區別是問題的闡述和解決都不再依靠線性思維，取而代之的是系統思維。在這一范式下，適度放松對因果關系的約束，取而代之的是將注意力集中于萬物之間的相關關系。也就是說，只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。這并不是人類對世間萬物之間規律探索的妥協和退讓，而是在探索未知領域的過程中，“為什么”有時并不重要，而從“是什么”的新起點往下推演，然后達到新的高度更加重要。

2.2 全社會參與創新

創新本身就是一種成本投入，包括從資源搜尋到形成創新成果的全部直接成本、間接成本、潛在成本和沉淀成本。傳統創新模式中存在信息不對稱、資源私有化等問題，創新本身的不確定性還會引發創新活動的高失敗率和較高的資源消耗。這就造成了創新成本高昂，許多致力于自主創新的中小企業對于創新望而卻步。在我國優越的社會主義制度條件下，一方面，作為最核心創新資源的數據要素可以無償、無限量地向各類創新主體提供，使資源獲取難度大大降低，資源獲取與使用的非連續性得以消除；另一方面，在各種主體參與創新的過程中又產生了新的數據，作為生產要素的數據非但不會損耗，反而會“越用越多”，形成全社會創新數據的良性循環。創新過程中的中介成本、搜尋成本和履約成本等大幅降低，全社會參與創新的熱情和能力均得以提升。

2.3 全社會協同創新

新的科研范式在全社會參與創新的基礎上還能夠實現全社會的協同創新。在2020年4月公布的《中共中央國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》中，數據作為一種新型生產要素第一次被寫入文件。數據不僅是生產要素，也是創新要素。社會的每個單元在生產、創新中產生的數據如果能夠得以有效歸集和分析，將會產生巨大的社會經濟價值。反過來說，也只有整合全社會的各類數據，數據推動創新的巨大潛力才能得以有效發揮。因此，新的科研范式的重要特征是在“共建、共享”的前提下，通過覆蓋全社會的科學競爭體制和科學研究平臺實現大范圍、全領域的協同創新。

2.4 創新與社會經濟聯系更緊密

一直以來，在科學技術供給與企業需求之間存在難以跨越的“達爾文之海”，跨越溝壑、提高創新效率是創新行為所追尋的目標。瞬息萬變的市場需求以及日益激烈的競爭要求創新主體必須挖掘并辨認出所需的信息資源，精準地捕捉消費者預期以提高創新效率。在新的科研范式下，知識、信息、數據等各種創新資源在創新主體間自由流動，“多對多”的即時匹配模式建立了一個巨大的非線性創新網絡，促使其以更短的時間獲得技術供求的相關動態，盡快地窺探創新機遇和創新動向。創新主體通過精準挖掘技術需求可以隨時調整自身的創新方向，提高創新帶動社會經濟高質量發展的效率。

3 數字化轉型對于科研范式變革的意義

從科技發展態勢看，新一輪科技革命正在興起，科研范式正在發生深刻變革，學科交叉融合大勢所趨，開放合作走向深入。數字化轉型在提升科研機構之間的合作水平、促進國內創新資源的有效集中、減少科技創新的壁壘等方面都可以起到重要作用。具體來說，數字化轉型對于科研范式變革的意義如圖2所示。

圖2 數字化轉型對于科研范式變革的意義

3.1 數字化轉型是提升科研管理水平的有效路徑

關鍵核心技術攻關是一項系統性工程，科研管理體系是其不可或缺的一部分。我國“十四五”規劃提出，要“迎接數字時代，激活數據要素潛能，推進網絡強國建設，加快建設數字經濟、數字社會、數字政府，以數字化轉型整體驅動生產方式、生活方式和治理方式變革”。形成統一開放、競爭有序的科技創新數據平臺，是科研范式變革的關鍵。針對研發力量分散問題，科研管理的數字化轉型有利于推動科研力量的統一，加速科研機構與產業鏈形成研發合力，進而引領傳統科研機構與新型研發機構共享統一開放的科技管理體系。針對產業“卡脖子”技術攻關問題，數字化轉型有助于提前配置創新資源，集成社會力量，增強協同技術攻關的韌性和靈活性。利用“數字化支撐平臺+精準高效的服務體系”構建科研管理和科研輔助平臺，可以迅速建立起科研管理決策體系。

3.2 數字化轉型是提升科研數據利用率的有效路徑

科技部早在2013年就出臺過《國家科技計劃科技報告管理辦法》，對科研活動的過程、進展和結果數據進行歸集，以促進科研項目過程數據積累、傳播交流和轉化應用，但仍缺乏基于該數據系統性的深度分析。綜合運用現代數字技術提升科研過程數據的管理效能是一個緊迫且長期的工作。數據中臺是匯集科研數據的中樞，也是科研管理數字化轉型的關鍵。利用數據中臺可以加強與重點研發機構的數據互通，在硬件層面完成數據中樞和機構內部管理系統的對接。基于數據中臺建立分析中心，可以向全體科研人員提供科技信息跟蹤、科研團隊畫像、科技成果評估等智能科研輔助工具。在數據中臺建設安全可靠的大數據池，根據一定的規則和質量標準進行智能數據處理，將有利于對科研數據進行更有效的利用。

3.3 數字化轉型是形成科研范式變革合力的有效路徑

從交易成本角度來說，數字技術提升了知識在機構內部以及機構之間的流動效率，降低了流動成本［15］。機構的數字化轉型可以為其從外部獲取有效的反饋以解決內部問題提供幫助，從而減少創新和研發投資的不確定性［16］，機構運行的結果將更為可控。圍繞科技發展需求，快速形成科研管理數字化平臺，持續優化科研管理政策環境，鼓勵企業、傳統研發機構、新型研發機構結成“創新聯盟”，有利于深挖零散機構研發潛力，擴大科技創新主體數量，提升科技創新主體能力，形成科研變革合力。在數字化轉型過程中，一方面，可以通過免費發放科研管理工具包，并在一段時間內免費提供科技信息服務，輔導各類主體應用現代信息技術開展科研工作，以前瞻的視野做好科研管理數字化的指導工作；另一方面，可以統籌運用數字化技術和數字化思維，圍繞科研范式變革的目標，推動產業鏈上各機構內部科研工作流程的數字化、信息化改造。

3.4 數字化轉型是提升科研人員合作的有效途徑

對于科研人員之間的合作來說，組織公平是促進科研人員減少沖突、增進合作的有效方式［17］。組織公平包括分配公平、程序公平和互動公平三個維度［18］，數字化轉型可以同時從這三個維度重塑科研人員之間的合作關系，促進組織公平。從分配公平角度來說，通過對研發過程和科研成果的信息搜集和智能化計算，可以更好地保證薪資和獎勵的公平性［19］，獎懲也將更具有公信力。尤其是在新型研發機構內部不同部門之間的績效評價和薪酬體系與外部機構比較時，量化的工作成果更有利于機構做出靈活的薪資安排。從程序公平角度來說，數字化流程管理將各個業務環節串聯起來，并強制要求業務流程各環節按照既定邏輯流轉。數字化改造不僅明確了科研工作各環節的權責，還在客觀上有效實現了業務辦理的程序公平。從互動公平的角度來說，互動公平包含人際公平和信息公平兩個要素［20］，數字技術的特征先天保障了信息公平，此處不多做討論。數字化管理會導致科研人員之間的溝通更加結構化［21］，排除了在面對面溝通過程中的情感表達和語義暗示的成分，甚至可以在流程設計中用崗位、節點、職能等替代科研人員姓名，這就最大限度地保證了人際公平。通過組織公平的實現，數字化技術可以有效地提升新型研發機構科研人員之間合作的水平。

3.5 數字化轉型是破解“卡脖子”技術的有效路徑

數字化轉型的內涵在于推動生產方式、生活方式、治理方式發生基礎性、全局性和根本性的改變。以系統論審視，數字化轉型是在開放系統中通過改革與創新的持續負熵輸入，加快向智慧社會系統的“換道升級”。既往改革，更多以技術引進提升原有社會機制的運行效能，發揮提高系統內部有序性的作用。但原有系統業已存在的基礎性矛盾，難以通過量變實現質變而得到根本性解決。數字化轉型，以一體化、全方位的制度重塑與數字賦能，靶向原有系統中的基礎性矛盾，改革破題，打破瓶頸，推動系統自身持續優化升級；沿循系統路徑、反饋路徑和融合路徑，找準基礎性和具有重大牽引作用的改革突破口、制度重塑點，謀劃多跨場景應用；依托龍頭企業及配套體系，利用數字化技術聯合企業、高校共同構建具有完全自主知識產權、安全可控的創新平臺，并不斷擴展內部合作渠道，降低創新鏈各環節之間的溝通成本，減少各類審批業務流轉的環節，強化科技創新服務的質量，提升國內機構的合作水平和合作效率，從根本上解決關鍵領域“卡脖子”技術難題。

3.6 數字化轉型為數字孿生、智能計算等未來科技飛躍打好數據基礎

數字化轉型所帶來的數據流動的自動積累和沉淀將為未來基于數據的科技創新打下重要的數據基礎。隨著各種設計工具、仿真模型、管理軟件、工業數據的積累，以及信息物理系統（CPS）在更廣范圍內的應用，在研發機構研發、測試、生產等創新環節橫向、縱向和產品全生命周期數據集成過程中，實現沒有人為干預的數據互聯、互通、互操作，即“看不見的自動化”。沒有數據流動和數據積累沉淀，就難以實現利用智能計算等未來科技手段的、基于數據的科技創新。未來，將實現數據的自動采集、自動傳輸、自動處理、自動執行，把正確的數據在正確的時間發送給正確的人和機器，以降低科技創新過程中的不確定性。

4 利用“平臺+體系”的數字化轉型推動科研范式變革的構想

在以科技自立自強和數字化轉型為代表的新時代背景下，技術迭代加速，需求瞬息萬變，創新的復雜性、系統性、時效性和高投入性對于科研新范式變革的需求越來越迫切。在這樣的背景下，為滿足科技創新組織模式變革和創新范式變革的需要，以全數字化平臺和人工智能技術為支撐，以綜合化、一體化、系統化的創新資源配置為驅動，以建設高效協同、全面開放、精準匹配的科技創新生態和創新平臺為手段，以提升科研創新速度、質量和效能為目標，物理空間、數字空間、社會空間全面融合的新形態數字化支撐平臺和精準高效的服務體系建設就成了推動科研范式改革的主動抉擇。“平臺+體系”的數字化轉型具有以下特征。

第一，由數據和計算驅動。數據的高密度集聚是科研范式變革的根本原因，也是“平臺+體系”建設的重要前提。該“平臺+體系”的建設要基于科研相關數據的數字化和智能化，數字化包括物理要素的數字化、工作流程的數字化、創新活動的數字化等；智能化包括管理決策的智能化、統計評估的智能化、科研輔助的智能化等。數據不代表信息，能從數據中挖掘出有用的信息才是“平臺+體系”建設的關鍵。利用機器學習、智能計算等先進的計算方式探索數據中的規律，將數據加工成有用的信息將是“平臺+體系”工作的重點。

第二，全學科、全領域的數據合作。“平臺+體系”的支撐平臺和服務體系并不只是服務于某一個機構、某一個學科或者某一個地域，不同地域、不同學科的學者都可以在“平臺+體系”的共同數據池中開展挖掘分析研究，科研數據成為不同學科融合聯結的節點。圍繞重大問題，不同學科的研究人員共同設定研究目標、設計研究實驗、分析實驗數據，促使不同的知識、理論、方法、數據頻繁地相互交織和影響，通過整合多個學科領域的知識、技能和工具，最終形成不同學科人員之間能共同理解的研究框架、共有的科學語言、共用的科學數據、共識的分析方法。利用跨學科的數據合作，全方位打通科研活動的堵點和難點，勢必能夠全面提升科研攻關和創新活動的速度、質量和效能。

第三，與外部機構的高度協同。“平臺+體系”是科技創新支撐平臺和精準高效服務體系的集合體。為各類創新主體提供一體化、個性化配置科技創新資源的支撐平臺與形成高效協同、全面開放、精準匹配的創新服務體系同等重要。這就需要實驗室的建設主體、監管主體和參與主體科學分工、高度協同。面向監管主體，預留數據接口和服務接口對接科技管理系統，同步科技管理系統的創新資源數據的同時，將“平臺+體系”產生的各種創新數據上傳給科技管理系統。面向服務對象，“平臺+體系”將對各類科研機構、科研人員、企業全面開放科技資源、科研合作、產創對接等服務，緊密合作，高度協同。

第四，形成新的科研范式。推動科研范式的變革既是“平臺+體系”的重要使命，也是其運行的重要保障。在運行機制上，將從線下的物理空間轉到線上的數字空間。在組織模式上，將從依托局部空間的有限資源轉變為依托數字空間的無限資源。在科研決策上，將由模糊的主觀決策轉變為人機協同的精準決策。在工作模式上，將從依賴個人手動操作能力轉變到依賴人機混合智能的自動分析處理。在協同方式上，將從科研工作協同擴展到覆蓋全創新鏈的全域協同。以上幾個方面的轉變，將會帶來創新范式從依賴經驗和運氣的實驗模擬到依賴數據、知識和算力的計算模擬的徹底變革。

第五，對于新型研發機構和科研人員之間的合作來說，“平臺+體系”的數字化轉型意義同樣重大。傳統研發機構如高校和研究所中以固定科研人員為主，人員流動性較弱。為了提升科研人員對于研發活動的參與度，調動科研人員的積極性，除了合理的激勵制度之外，還需要強化科研人員的使命感和對組織的認同感。新型研發機構靈活的選人、用人機制和獨立實體、自負盈虧的運作模式決定了在新型研發機構中兼職人員占據著較大的比重。臨時聘用和項目聘用等短期用人形式也很難建立起科研人員對于組織和使命的認同感。在這樣的背景下，通過采用更為自由和開放的數字化人才工作模式如遠程辦公、平臺型工作團隊、彈性工作時間等，以打破時間和地理因素對于科研人才的限制，給予兼職科研人員更加開放化、無邊界化的辦公環境，無論對于降低成本還是對于提升科研人員的積極性都是有益的。

在構建“平臺+體系”的數字化體系過程中需要注意的是，雖然利用如釘釘、企業微信、騰訊會議等軟件可以很輕易地實現科研人員的遠程辦公，但隨之而來的一系列問題，例如，如何科學評價遠程辦公科研人員的貢獻，如何完成在線和非在線科研人員的寫作，如何傾聽非全時科研人員的合理訴求等需要一整套數字化轉型體系配套解決。