科研項目的“預期成果”產出如何？這個問號，讓不少有意申報基礎前沿探索類項目的科研人員望而卻步。

剛性量化的“交付指標”，往往擋住了自由的探索，誰來為之“埋單”——這成了橫亙在基礎科研環節中的一道現實難題。

(相關資料圖)

“因為怕擔風險，所以通常會申請風險小、肯定能成的項目；甚至在申請時項目就已完成百分之七八十。”上海交通大學醫學院一線科研人員三言兩語道出困境，其中顧慮指向基礎研究中的裉節問題：科研資助相對保守，學術生態有待進一步優化。

日前，市政協科技和教育委員會就“完善風險共擔和全鏈條加速機制”進行調研。座談會上，上海交通大學學術發展與成果處副處長韓海波例舉好做法：“基礎研究特區計劃”“交大2030”計劃。比如后者計劃中“青年探索基金”項目（C類項目）的遴選——不論學者頭銜、只看研究潛能，優先支持35歲以下青年人才；學校一次性投入項目經費、對項目成果無剛性指標要求，“充分支持青年人才挑戰高難度科研。”韓海波說。

院校“自帶干糧”攻堅科研難題值得鼓勵，有市政協委員指出，自由探索時間長、風險大，但正是這種探索會帶來“無心插柳柳成蔭”的回報，所以也需要進行有組織的攻關。找到堵點成因，尋找破題抓手，激活科創全鏈條成為關注焦點。

改進同行評議機制

90后青年科研人員申濤，去年入職上海交通大學變革性分子前沿科學中心，主攻綠色合成化學研究。在課題組經費緊張的關頭，他及時得到C類項目支持。這筆雪中送炭的經費讓他得以繼續大膽探索無人區。如今項目進展順利，小有成績。

申濤的幸運源自學校“鋪路”。但對高風險高難度的項目，科研資助趨于保守幾乎是普遍現象。

剖析原因，韓海波提到三處關鍵：回報率難以預測、怕過不了評審等等，“資助機構更愿幫助明顯有望和短期帶來回報、容易檢驗驗收的研究；當前普遍采用的同行評議共識支持的機制，對顛覆性、高風險，尤其交叉領域研究的項目和人才支持力度不夠；科研人員本身考慮職位晉升、評獎評優等因素，更傾向于選擇跟隨性、漸進式、穩妥型的項目。”

他認為，借鑒國際經驗，改進同行評議機制，不失為破題抓手之一。“采用匿名評審、多元評審等方式提高對于不確定性的包容度”，但同時也要把控風險，通過培養和選拔合適的項目經理，給予他們充分的自主權，“采用靈活的階段性評估，實時關注研究效果，動態調整資助計劃，以便及時止損、降低風險”。

自由探索需要怎樣的學術生態？

指標“過度剛性”，成為一線科研人員繞不開的話題。他們直言：既要做項目發文章、完成教學要求，又要推進成果轉化，“一天24小時都不夠用。”

更大的研究自由度意味著弱化剛性指標的約束。

相關討論指向幾處共識：弱化對“預期成果”產出的剛性要求，從根本上解決科研人員的研究顧慮，助力形成“容錯”氛圍。發展真正有助于選擇“研究能力”的資助政策，激勵和引導科研人員進行前瞻性探索。落實研究過程中“科研人員主導”的科技政策——相關管理機構要賦予科研人員項目實施決策權和技術路線選擇權，并允許中途靈活改變研究路線，以應對研究實踐中新出現的研究問題和想法。

讓個例成為群像

加速科創全鏈條，激發人才活力和盤活全要素創新至關重要。

在上海交通大學醫學院免疫學研究所，余賀廳墻壁上掛滿青年學者的畫像。在相關人員的介紹中，“破格”是高頻詞。這既需要不拘一格的用才魄力，也需要機制有所突破，讓個例成為群像。

譬如特區計劃中的“揭榜掛帥”。上海交通大學材料科學與工程學院教授林天全的課題是研發全天候、可移動、超時長的便攜式穩定電源器件。該項目涉及物理、化學、能源、材料等多個領域，需要學科充分交叉。在“特區計劃”經費資助下，他引入了兩名高層次人才。學校在一段時間內，不對科研人員設考核指標。

“加速研發到產業化落地需要科學家團隊與產業、行業專家深度融合協同。”上海人工智能研究院執行院長宋海濤舉例，研究院通過市場化方式引入上市公司和企業高級管理人才、技術人才，按照市場化實打實推動產教協同、科教融匯。

“近兩年，研究院陸續推出全國首個AIMBA、第一個人工智能訓練級工程師實戰課程等。完成科研、運營、產品、市場整個人才庫的搭建。眼下，研究院積極支持開展人工智能中高級職稱繼續教育培訓，推動高校圍繞產業趨勢搭建學科和專業群，提高人工智能領域人才專業結構和產業結構的匹配度；以此形成全鏈條人才持續供給，推動全鏈條加速發展。”宋海濤表示。

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