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聚焦基础科学 引领未来发展
发布日期:2019-09-26    发布人:张卫

聚焦基础科学 引领未来发展

作者:姜桂兴《光明日报》( 2019年09月12日 14版)

  当前,伴随着新一轮科技革命和产业变革的兴起,各国科技创新正在回到基础科学研究的根本问题上来。科学界意识到,技术创新背后的推动力是深层次的科学问题研究,只有聚焦基础问题研究,才能强化引领未来发展方向。

基础科学的突破

  聚焦技术创新背后的科学问题和知识生产,力争通过深层的科学研究突破带动核心技术突破。当前,区块链、虚拟现实、机器学习、基因编辑、自动驾驶汽车等新兴技术的一个共同特点是,它们均根植于基础科学的突破,在本质上是高度科学化的。正因如此,为抢占新科技革命和产业变革的先机,发达国家竞相加强基础科学源头上的战略部署,力争通过深层的科学研究突破带动核心技术突破,基础研究的前沿重大引领作用不断加强。

  一是瞄准世界科技前沿,着眼本国重大经济社会挑战和未来长远发展,相继在脑科学、合成生物学、人工智能、量子科学等具有战略性、基础性、前瞻性的重大科学前沿领域推出全链条、一体化的国家专项发展战略计划。

  二是不惜重金长期支持大型研究项目,前瞻部署未来新兴技术。美国出台法律规定,联邦政府在10年内强制性支出48亿美元,用于脑科学、精准医学和抗癌“登月”三大研究计划;美国政府最新量子信息科学战略提出将连续10年投资该领域的基础科学和人才培养,美国众议院科学、太空和技术委员会一项草案也提出2019—2023财年授予联邦三大基础研究资助机构12.75亿美元开展量子信息科学研究。欧盟正在实施其有史以来规模最大的基础研究项目——10年内向人脑计划、石墨烯、量子技术3大未来新兴技术旗舰项目分别投入10亿欧元。韩国2018—2022年将投资2.2兆韩元(约130亿元人民币)用于“人工智能研发战略”,推动核心技术研发和新一代人工智能基础理论研究,培养高端人才,提升人工智能技术创新能力。

产学研一体化周期缩短

  随着基础研究到产业化周期的不断缩短,各国都在努力提高基础研究、技术创新和未来市场的战略耦合度,尽可能将国家项目支持“重点”、国际化前沿“难点”和产业需求“痛点”结合起来。

  美国政府科学战略的一个核心特点就是强化政府、研究机构、企业之间的互动协同关系,如其在量子信息科学的发展上就提出成立美国量子研究联盟,将学术界和产业界组织起来,通过公私联合融资等方法,跨越量子科学、技术和基础设施等方面的鸿沟,推动量子技术的早期应用。

  德国政府也在积极推进基础研究与产业界的结合,其最新发布的名为“量子技术:从基础到市场”的研究框架计划主旨就是将科学研究与企业战略更加紧密地结合起来,全面推进量子技术基础研究和研究成果及时应用转化。德国化工巨头巴斯夫在欧洲、美国和亚洲均建立了合作研究网络,与很多一流高校合作开展面向广泛应用的新材料研究,扩展对未来材料和系统的认识和理解。这种伙伴关系使得产业界可以依托最新研究成果开发新产品,也使学术界的研究更加有的放矢,加速其进入应用研究领域。

新兴科技领域人才不可或缺

  可持续的高水平研究队伍是基础研究发展的关键,着力培养青年科研领军人才,加强未来新兴科技领域人才储备才能保证科研的可持续推进。科学技术迭代发展加速及脑科学、大数据、新型计算等新科学新理论新技术的不断兴起,使得各国政府更加重视未来人才的培养和储备。

  一是通过专项培养青年科研领军人才。日本2019财年新增两个人才项目,投入11亿日元(约7800万元人民币)科研教育经费,专门培养国际一流的研究学者,特别是有志成为本领域内世界顶级权威的青年学者。为使韩国科学家和科技人才世界排名到2040年跻身世界前20位,韩国积极构建青年科技人才成长全周期支持体系,并将实施“未来时代先导技术开发项目”,从2020年开始投入1.8万亿韩元(约110.4亿人民币),培育100个以年轻人为中心的未来先导技术研究团队。俄罗斯2017年设立“总统研发专项计划”,2017—2023年间将投入585亿卢布(约62亿人民币),重点支持青年人开展基础研究和探索性研究,培养青年科学家和未来领军人才。德国政府2017—2032年将提供10亿欧元用于改善青年科学家职业发展路径。

  二是在资助新兴研究领域和核心技术发展的同时,面向未来构筑这些领域的人才基础。美、日、德等西方国家均提出将根据现代研发周期的要求,前瞻性调整科学工程教育,强化继续教育,尽早保证重点研究领域、学科交叉领域及行业的专业人才储备。例如,针对量子科学发展,美国鼓励大学将量子科学与工程作为未来重点学科,并与政府机构、产业界合作采用跨部门、跨学科的研究方法,培养具备美国工业界、国家实验室和学术界所需的资格和技能的学生。韩国人工智能研发战略明确提出要培养人工智能领域的高端人才,计划到2022年培养5000名,包括1400名能够开发AI核心技术的原创技术人才,3600名数据管理专家、能够基于大数据创造出AI新产品和新服务的复合型人才。

    (作者:姜桂兴,系中国科学技术信息研究所副研究员)

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