新华社北京3月7日电 全国政协十四届四次会议第二次全体会议上，全国政协委员周志华代表无党派人士界发表大会发言，就智能技术驱动科学研究范式变革该重大命题，提出了具有系统性与前瞻性的政策建议； 一、问题所在：科研范式面临深层转型压力 当前，新一轮科技革命正在深刻重塑全球创新格局。以智能计算为核心的新型技术手段，已不再局限于辅助性工具的角色，而是逐步渗透至科学发现的核心环节，对传统以假设驱动、实验验证为主线的科研模式形成根本性冲击。 周志华在发言中指出，智能技术赋能科学研究，不仅有助于加速破解长期悬而未决的重大科学难题，更有望从根本上重构科学发现的基本路径，大幅提升原始创新效能。这一判断，既是对当前科技发展趋势的精准把握，也是对我国科研体系深层矛盾的清醒认识。 然而，与这一历史性机遇并存的，是现实层面的多重制约。基础研究投入结构有待优化，跨学科人才培养体系尚不健全，学科壁垒依然制约着不同领域研究者之间的实质性协作，科学数据的采集、共享与治理机制也亟待系统性建立。这些问题若不加以系统解决，将直接影响我国在新一轮科技竞争中的战略主动权。 二、原因分析：结构性短板制约创新潜能释放 从深层原因看，上述问题的形成有其历史与制度背景。长期以来，我国科研评价体系偏重短期成果产出，对具有高度不确定性的原创性、探索性研究支持力度相对不足，导致部分科研人员在选题时趋于保守，难以在基础前沿领域形成持续突破。 另外，传统学科划分体系在人才培养和资源配置上形成了较为固化的边界，使得既具备深厚领域知识、又掌握前沿智能技术的复合型科学家极为稀缺。这种结构性人才短板，在相当程度上制约了智能技术与科学研究深度融合的进程。 此外，科学数据作为智能驱动科研的核心生产要素，目前在标准化程度、开放共享机制及跨机构流通上仍存在明显短板，数据孤岛现象在多个学科领域不同程度地存在，严重影响了数据资源的有效利用。 三、影响研判：机遇与挑战并存，窗口期不容错失 从全球视野来看，主要科技强国已将智能驱动科研列为国家战略优先方向，对应的布局正在加速推进。因此，我国能否抓住这一科研范式转型的关键窗口期，将直接影响未来十年乃至更长时期内的科技竞争格局。 若能有效推动智能技术与基础科学研究的深度融合，不仅有望在生命科学、材料科学、气候变化等重大领域取得突破性进展，更将从整体上提升我国科技创新体系的质量与效率，为高质量发展提供更为坚实的科技支撑。 四、对策建议：四维发力、系统推进 针对上述问题，周志华从四个层面提出了具体建议。 在政策引导层面，建议优化智能科研领域的统筹布局，重点支持一批具有前瞻性和战略性的基础研究项目，同时建立更加科学合理的科研评价体系，为原创性研究营造宽松包容的制度环境。 在人才培养层面，建议从源头构建复合型创新人才培养体系，探索跨学科融合的研究生培养新模式，系统化培育兼具领域深度与技术广度的新型科学家群体，从根本上破解人才结构性短板。 在学科融合层面，建议鼓励定期举办跨界学术交流活动，促进不同学科背景的研究者深度互动，推动跨学科合作从概念层面的倡导向实质性协作的落地转变，逐步消除制约创新的学科壁垒。 在数据治理层面，建议建立标准化的科学数据仓储体系，制定覆盖各学科的数据采集、标注、存储与共享规范，鼓励科研机构和研究人员积极开放数据资源，构建开放、规范、可持续的科学数据生态。
推动科研范式变革，关键在于把握趋势、夯实基础、形成合力；通过更扎实的基础研究支撑、更有效的人才培养机制、更顺畅的跨学科协作和更完善的数据治理体系，才能把新技术带来的窗口期转化为原始创新的增长点，为高水平科技自立自强提供更持久、更可靠的动力。