“因為他們抓住了機遇！”盡管已經(jīng)過去了1年，當于淥講起中國科研團隊在中微子領域取得的科研成就時仍表現(xiàn)得十分激動，“當時的國際競爭非常激烈，要不是中國團隊提前開始采集數(shù)據(jù)，也不會提前其他國家研究組幾個星期得到這個結(jié)果?！?/p>

這位中國科學院院士以此來說明重大科研任務面前作出“戰(zhàn)略判斷”的重要性。6月20日，中國科學院在京對外發(fā)布了《科技發(fā)展新態(tài)勢與面向2020年的戰(zhàn)略選擇》戰(zhàn)略研究報告（以下簡稱報告），這是包括于淥在內(nèi)的中國科學院200多名專家耗時1年多研究得出的。

4年前，幾乎是同一群專家費時兩年時間繪制出一份中國到2050年的科技發(fā)展路線圖即《創(chuàng)新2050：科學技術與中國的未來》研究報告，隨即轟動國內(nèi)外。時任中科院院長路甬祥以“人無遠慮，必有近憂”來形容這份報告，如今，這一研究組的專家在研究“遠慮”后將目標瞄向“近憂”，針對未來5～10年即2020年科技發(fā)展新態(tài)勢進行研究。

“瞄向未來的7年，時間尺度更近，更緊?！敝锌圃涸洪L白春禮如是描述兩者的區(qū)別，更為重要的是，在第六次科技革命的前夜，中國科研人員乃至科研機構(gòu)怎么走，“如何實現(xiàn)我們的創(chuàng)新跨越發(fā)展”，這份發(fā)展圖或能給出一個參考。

集成電路領域正在進入“后摩爾時代”，計算機逐步進入“后PC時代”，“Wintel”平臺正在瓦解，互聯(lián)網(wǎng)必將進入“后IP時代”……今天，中科院院士、計算技術研究所研究員李國杰用一連串以“后”開頭的名詞介紹了未來5～10年信息網(wǎng)絡領域?qū)⒂械目萍纪黄?。而這只是報告涉及的10個領域的一部分，也是當天報告預測和描述未來5～10年重要領域科技發(fā)展圖景的一小塊。

在報告的總論部分，提出了世界可能發(fā)生的重大科技事件、中國可能產(chǎn)生的重大科技突破以及需要加強或加快布局的科技戰(zhàn)略重點。其中最引人注目的莫過于未來5～10年世界可能發(fā)生的22個重大科技事件，如中微子振蕩實驗有望加快破解“反物質(zhì)消失之謎”，量子信息技術將成為下一代信息技術的先導和基礎，石墨烯將成為“后硅時代”的新潛力材料，基于干細胞的新的生命繁衍方式將會出現(xiàn)，等等。

報告稱，這其中有七大領域和方向，需要中國加強布局，分別是江門中微子實驗、暗物質(zhì)和暗能量的研究與探測，大數(shù)據(jù)科學平臺研究，腦認知科學重大問題，“人造生命”與合成生物學，光合作用機理，“人造葉綠體”研究和青藏高原地球系統(tǒng)的可持續(xù)研究。

大數(shù)據(jù)科學或成科學研究的最新范式，但國內(nèi)部署幾近空白

尤其值得注意的是大數(shù)據(jù)科學研究，“不光是搞統(tǒng)計的，搞代數(shù)的，乃至做拓撲的科學家都關注大數(shù)據(jù)。”李國杰如是說。報告也專門將這一分領域的變化拎到總論中作如下表述：與實驗科學、理論分析和計算機模擬這三種經(jīng)典科研范式相比，大數(shù)據(jù)科學將成為一種全新的科研范式。

數(shù)據(jù)無處不在，麥肯錫全球研究院預測，到2020年，全球數(shù)據(jù)使用量預計相對于2011年將暴增44倍，達到35ZB。具體而言，數(shù)字信息從各種各樣的傳感器、測試儀器、模擬實驗室、文化娛樂企業(yè)和個人使用的數(shù)字終端中源源不斷地涌出。報告稱，超過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)處理能力的海量數(shù)據(jù)即大數(shù)據(jù)隱含巨大價值，以網(wǎng)絡數(shù)據(jù)為例，報告稱，網(wǎng)絡數(shù)據(jù)之間的相互關系其實是人與人的相互關系。然而，這其中許多數(shù)據(jù)缺失、重復或是沒有價值。對科學家而言，未來的主要任務不是獲取越來越多的數(shù)據(jù)，而是進行數(shù)據(jù)的去冗分類，去粗取精，從數(shù)據(jù)中挖掘知識。報告稱，幾百年來，科學研究一直在做“從薄到厚”的事情，把“小數(shù)據(jù)”變成“大數(shù)據(jù)”，而現(xiàn)在要做的事情是“從厚到薄”，要把“大數(shù)據(jù)”變成“小數(shù)據(jù)”。

盡管學術界已經(jīng)注意到大數(shù)據(jù)帶來的機遇和挑戰(zhàn)，但對大數(shù)據(jù)提出的科學挑戰(zhàn)問題還沒有形成共識。2007年，已故的圖靈獎獲得者吉姆!格雷在他的最后一次演講中描繪了科研“第四范式”的愿景，將大數(shù)據(jù)科學從第三范式即計算機模擬中分離出來。谷歌公司研究部主任皮特的一句名言可以概括兩者的區(qū)別：“所有的模型都是錯誤的，沒有這些模型反而增加你成功的機會?！眻蟾嬲J為，谷歌的廣告優(yōu)化配置、戰(zhàn)勝人類的“IBM沃森問答系統(tǒng)”都是這樣實現(xiàn)的，而這就是“第四范式”的魅力。

與此相應的是，世界各國就大數(shù)據(jù)開始部署相關政策。2012年3月，美國政府就已經(jīng)啟動了“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展創(chuàng)新計劃”，隨后，6個部門撥款兩億美元，爭取增加100倍的分析能力從各種語言的文本中抽取信息。報告稱這是一個標志性的事件，說明繼集成電路和互聯(lián)網(wǎng)之后，大數(shù)據(jù)已成為信息科技關注的重點。

遺憾的是，目前中國在此方面的布局幾近空白，報告也因此建議“急需盡快部署”。具體來說，報告稱中國需要建設一個符合這一新型科研活動范式的國家公共創(chuàng)新平臺，尤其是一個國家級基礎數(shù)據(jù)資源庫，即一個包括生物數(shù)據(jù)庫、人群和臨床樣本庫及電子健康檔案庫等跨學科跨領域的國家科技資源體系。

歷史的啟示：科技革命中的人才主要是本土培養(yǎng)的

這些科技發(fā)展新態(tài)勢，最終還是要落實到人，即科學家和發(fā)明家。報告的專論部分提到，科技革命總是涌現(xiàn)出許多成就非凡的科學家與發(fā)明家，以及呈現(xiàn)出“群星燦爛”的生動景象。他們來自不同國家或地區(qū)，其中絕大多數(shù)在50歲以前就完成了自己的主要發(fā)現(xiàn)或發(fā)明。

值得注意的是，在發(fā)生過科技革命的意大利、英國、法國、德國等國家或地區(qū)，科學家和發(fā)明家主要是在本土培養(yǎng)的，即內(nèi)生為主。這一點在不少報告的撰寫者看來“十分值得參考”。俄國就曾吸取這一經(jīng)驗，該國在18世紀主要依賴引進西歐優(yōu)秀科學家，后來則主要靠本土培養(yǎng)的人才。在前蘇聯(lián)時期，該國就培養(yǎng)出了科羅廖夫這樣國際一流的航空航天專家。

與此同時，如何吸引他國優(yōu)秀人才也是各國政府操心的大事。二戰(zhàn)后，美國人才的聚集和德國科學家的流失就是一個明顯的例子。于是報告稱，美國是在人才全球競爭中獲益最多的國家，它曾吸納被德國納粹迫害、排斥的優(yōu)秀科學家，且在第二次世界大戰(zhàn)后繼續(xù)吸引大量的優(yōu)秀“學苗”及科學家、工程師等人才。

毋庸置疑，優(yōu)秀人才容易流向發(fā)展機會多且條件好的發(fā)達國家，后發(fā)國家在人才競爭中總體上處于劣勢，其科技發(fā)展主要靠內(nèi)生的人才，并盡可能吸引國際人才。

但對包括中國在內(nèi)的后發(fā)國家而言，值得進一步探討的是人才培養(yǎng)環(huán)境和創(chuàng)新環(huán)境的改善。報告給出了一個反面案例，前蘇聯(lián)李森科借用教條的意識形態(tài)，打擊西方學派的遺傳學家，束縛了科學探索的創(chuàng)造力。這一歷史細節(jié)一直為科學研究者所介懷。該報告研究組還專門將其收錄到報告中，以此強調(diào)文化環(huán)境對科技的重要性。報告稱，“在思想被禁錮的環(huán)境里，工業(yè)化未必能帶來科學的健康發(fā)展?！?/p>

就中國而言，報告稱中國在現(xiàn)代化過程中創(chuàng)新能力弱，在科學方面過于重“工具”而輕“精神”。具體來說，在重要科學方向上基本處于前沿跟蹤的水平，真正由中國人率先提出的新問題、新理論和新方向寥寥無幾；關鍵核心技術受制于人，許多重要產(chǎn)業(yè)的對外依存度高，先導性戰(zhàn)略高技術領域布局薄弱；更為重要的是，中國仍未從根本上解決科技經(jīng)濟“兩張皮”的問題。

“錢學森之問”再次被報告提及，報告稱，“中國沒有自己獨特的創(chuàng)新的東西，老是‘冒’不出杰出人才”是很大的教育問題，而這不僅是大學的問題，從小學到大學基本上都貫穿著“灌輸-應試”培養(yǎng)模式，在一些領域盛行尊崇權(quán)威與教條的風氣。

報告的落腳點還是放到了“改革”上，解“近憂”的同時須有“遠慮”。這200多位專家給出一個大膽的出路，“要進行像一百年前‘廢科舉’那種力度的教育改革，嘗試科學與教育更加結(jié)合、技術與經(jīng)濟更加結(jié)合的體制。”

有意思的是，“2020年”是一個特殊的年份，這一年，中科院開展10年的“知識創(chuàng)新工程2020”規(guī)劃將告一段落，而中央也提出要在這一年進入世界人才強國行列。用白春禮的話說，“這兩把尺子重疊在一起是不謀而合”。他也表示，面對新科技革命時，中國科研機構(gòu)必須在人才培養(yǎng)上“多花心思”。