积蓄更多“从零到一”的力量（教育大计大家谈）

基础研究作为科学体系的基石，是解决所有技术难题的关键。随着新一轮科技革命和产业变革的深入，全球科技竞争日益集中于基础前沿领域，凸显了原创性、颠覆性创新的重要性。面对这些机遇与挑战，优化科研布局、加强投入保障、革新体制机制，以提升我国基础研究水平，对于国家复兴至关重要。本期“教育大计大家谈”汇聚专家学者，共同探讨如何通过更有力的举措加强基础研究，提升我国的原始创新能力。

参与对话的专家包括：中国科学院院士、南昌大学校长陈晔光；中国教育科学研究院副院长、副研究员李晓强；北京中关村学院院长、中关村人工智能研究院理事长刘铁岩；复旦大学基础研究发展中心主任、脑科学与脑功能全国重点实验室主任张嘉漪；以及兰州大学化学与化工学院、天然产物化学全国重点实验室教授阳铭。

中国经济正迈向高质量发展，对源头创新提出更高要求

记者：当前为何迫切需要加大基础研究力度？

陈晔光：中国经济正从高速增长转向高质量发展，技术与产业创新的深度融合，对源头创新提出了前所未有的紧迫需求。深入理解事物根本原理是产生颠覆性应用的基础；同时，基础研究中催生的新技术、新路径也能为经济高质量发展注入新动能。加强基础研究是实现高水平科技自立自强的战略选择，有助于从根本上化解“卡脖子”风险。

李晓强：复杂的应用问题往往会促使我们回归基础研究。当前面临的诸多瓶颈，深层原因在于基础科学原理和底层规律尚未取得实质性突破。缺乏坚实的基础研究支撑，原创性进展将难以实现，容易陷入低水平重复。

刘铁岩：基础研究已成为当前竞争的底层能力。过去我们能沿着既有技术路线追赶，但如今全球科技竞争已前移至基础原理、技术范式等层面。人工智能的快速发展正在重塑科学发现和产业组织方式。因此，基础研究已超越了传统论文、学科和实验室的范畴，而是通过原始创新塑造新质生产力，掌握未来主动权。

结合国家战略需求与科技前沿，兼顾目标导向与自由探索

记者：基础研究需兼顾目标导向与自由探索，如何实现平衡？

张嘉漪：目标导向与自由探索虽路径不同，但目标一致，即服务于高水平科技自立自强。目标导向能提升基础研究服务国家需求的效能，聚焦生物安全、人工智能等领域，挖掘其背后的科学规律。自由探索是原创突破的重要源泉，许多重大成果早期并无明确应用目标，但可能成为未来产业变革的种子。

阳铭：目标导向与自由探索相互补充，并不对立。自由探索为未来技术突破奠定科学基础，而目标导向研究也能反哺自由探索。关键在于将世界科技前沿与国家重大战略需求相结合。

陈晔光：平衡的关键在于尊重不同研究的特性。自由探索需要长期稳定支持和宽松环境；目标导向研究则需明确目标并配置相应资源，以协调发展，激发原始创新活力。

记者：新型研发机构如何在基础研究中发挥作用并打通成果转化链条？

刘铁岩：新型研发机构在产业需求敏感度、机制灵活性和开放协同方面具有优势。例如，中关村人工智能研究院通过“产学研创投”一体化平台、与北京中关村学院融合发展，以及项目制管理，打造兼具产业洞察力和工程实践能力的团队。要打通成果转化链条，关键在于明确问题提出者和成果验证者。问题源于产业，解决方案回归产业。具体措施包括：科研选题与产业需求对接，建立院企联合产业园区，以及搭建“前店后厂”模式的转化通道。

构建多元化投入格局，优化资源配置

记者：基础研究经费投入不足，如何优化分配？

李晓强：尽管我国基础研究经费将大幅增长，但与发达国家仍有差距。需继续加大投入，同时深化改革，优化经费分配结构，确保资金用在“刀刃”上。基础研究需要长期稳定支持，对国家战略需求导向的研究，应采用定向委托和稳定支持方式。对成熟团队、重大科研基础设施等，应提高稳定经费比例。

阳铭：自由探索类研究主要依赖国家自然科学基金等渠道。资源向优势团队集中是合理的，但也需关注青年科研人员的起步困难。在激励顶尖突破的同时，要保障广泛参与，评审中应更关注申请人的潜力和问题本身的科学价值，使资源精准流向有潜力的创新者。

记者：投入方式存在哪些难点，如何构建多元化投入格局？

陈晔光：目前经费来源主要依赖政府财政，企业投入意愿不强。

张嘉漪：针对产业“卡脖子”技术背后的基础研究，可推行企业与国家自然科学基金等机构联合资助模式。复旦大学已构建“复旦科创母基金+科创投资基金+社会专项资金”的协同投入体系，并深化与头部企业的合作。

刘铁岩：多元投入的关键在于政策指引、企业出题、科研机构贡献能力，以及社会资本的接续。对源头性、非共识方向应保持耐心，加大支持力度；对产业牵引型研究，应让企业更早参与，政府降低协同成本，社会资本接续中试放大。

建立科学的“宽容失败”与退出机制，为自由探索留出空间

记者：基础研究评价体系存在哪些难点，如何改进？

陈晔光：基础研究周期长、不确定性高，难以量化衡量。评价改革应回归专业判断，实行“小同行”评议，关注原创性、科学意义和长远潜力，不“唯高影响因子”。

李晓强：评价维度需更全面，重视研究过程中的新方法论、工具开发等隐性产出。应建立过程贡献与风险价值识别机制，将原创方法、工具等纳入正式成果体系，建立“探索风险档案”。