在今年的全国两会上，习近平总书记在参加江苏代表团审议时指出，“加快实现高水平科技自立自强，是推动高质量发展的必由之路。”
当前，新一轮科学革命和产业变革突飞猛进，科学研究范式发生深刻变革。切实加强基础研究，夯实科技自立自强根基，作为人才培养的“重镇”，大学义不容辞。
“可以说，大数据思维、大数据时代的科学研究范式，对基础研究人才培养、基础学科建设提出了前所未有的挑战。”同济大学校长郑庆华教授接受本报记者专访时剖析，挑战主要有三个方面：一是基础研究难度相较于过去更高了，更多“无人区”的突破口往往出现在交叉领域，而非传统领域；二是应对国际科技竞争，面向前沿领域主动布局的迫切程度更高了；三是坚持目标导向和自由探索“两条腿走路”的系统统筹、集成要求更高了。
“归根结底，基础研究的基础，是人才。而人才培养，关键是要营造好的生态。”郑庆华直言，就教育而言，当务之急是要打造“不设天花板”的基础学科拔尖人才培养空间。要有识“千里马”的慧眼，要为“偏才怪才”提供机会，要有宽容失败的度量和静待花开的耐心，更要通过制度创新和政策激励形成磁吸效应，加强高层次基础学科人才储备，引导更多一线科研人员坐稳坐住“冷板凳”，勇攀高峰勇闯“无人区”，更好服务“国之所需”。
突破“卡脖子”难题，归根结底须在基础研究上有突破
文汇报：世界已进入大科学时代，基础研究组织化程度越来越高。您是人工智能领域专家，可否结合您的研究经历和感悟谈谈，这些变化对科研工作提出哪些新要求？
郑庆华：科学的主要任务是发现，而技术的主要任务是发明创造。科学发现是一切技术发明、产品设计、工程实现的基础。如果没有科学发现，我们就没有原始创新。
当今世界，国际形势风云变幻，我国对战略科技支撑的需求比以往任何时候更加迫切，而掌握核心技术的关键，就在于基础理论和基本原理。
就拿当下广受关注的ChatGPT来说，很多人惊叹新技术带来的新变革。要知道，作为大型语言模型，ChatGPT的背后，有着数十年的基础研究积累，不仅需要强大的算力、算法支撑，还有来自全球各行各业的人提供数据。
以ChatGPT为切入点，我们可以把握当下人工智能领域的一种典型的研究范式：数据、算力、算法、知识——四个要素缺一不可，深度融合，由此构成新产品的“基座”。
有人可能会说，类似ChatGPT的开源，推动了全世界整体研究水平的进步。但这只是“硬币”的一面，另一面是，它也间接吸引了全球用户智慧，在算法核心不变的情况下，用户的应用不断佐证、丰富着其应用场景。哪里的技术发展越快，相关资源就会汇聚，话语权也就会转向哪里。
坦率地说，直面国际科技竞争，这种汇聚力和科技话语权正是我们国家目前所急需的。而“卡脖子”难题要有突破，归根结底，须在基础研究上有突破。
大数据时代，科学研究的一个核心问题在于，要让碎片化知识加以整合、重构，使其融合，简单来讲，就是把珍珠串成珍珠项链的问题。当前，我们的研究难免顾此失彼，比如，有时过于注重算法，但忽视了对数据的标注、归纳，导致数据“躺”在库里，看得见、用不着。
所以，这也正是当前我们尤其强调基础研究要一体化推进、系统化思考的原因。因为，缺了当中任何一个环节，得出的结论都会有偏颇、不准确，这也是我们在推进基础研究时必须重视的一点。
情怀、责任、兴趣深度融合，激发科研人才内生动力
文汇报：加强基础研究，归根结底要靠高水平人才。作为大学管理者，您认为应该如何坚持目标导向和自由探索“两条腿走路”，更好地平衡学者的科研兴趣和国家的战略需求？
郑庆华：基础研究需要思考和发现，需要前瞻性、战略性、系统性的组织，需要长期稳定的支持。坦率地说，一个学者的研究，往往是循着个人的兴趣开始的；但有时候，仅靠一时兴趣难以形成持久的动力。
所以，我的观点是，要把科学家和科研工作者的情怀、责任和个人的研究兴趣深度融合，要把情怀、责任转化为持续研究的兴趣。
科学家既要有家国情怀，也要有荣誉感，要能够发现科学问题，回答科学问题，形成自己独到的见解。而大学要做的，应当是激发科研人才的内生动力，把“要我做”变成“我要做”，把“一时一事”变成“永恒持久”，而这也是科学研究最难的地方。
文汇报：说到科学研究之难，您认为现在从事基础研究，难点主要在哪里？阻力又有哪些？
郑庆华：在当下，从事基础研究真的不容易。甚至可以说，今天的基础研究比以往更难了！
个中难点在于：
其一，基础研究也很讲究时效性，谁先突破，话语权就掌握在谁手里，从国家层面而言，做好基础研究刻不容缓；
其二，一些表层的基础研究也被挖掘得差不多了，更多“无人区”的基础研究突破口往往出现在交叉领域。这就意味着依靠单个学科、个体做出创新更难了；
其三，过去几十年来，我们似乎已经习惯了快速奔跑，希望早出成果、快出成果，用最小成本实现最大化的目标。但基础学科具有长期性、连续性的特点。在一个“点”上形成创新或重大突破，可能需要经过一代人、甚至几代人的持续努力，要在前人研究基础上不断深入挖掘才能发生。
确实，有的时候，大学和研究所作为科研组织单位，也缺少耐心、毅力。就像煮开水一样，有些项目刚刚有些眉目，温度上来一点，大家就急着揭开盖子，看看煮沸了没有。情况往往是，越着急，越出不来成果。
因此，对待基础研究，一定要有耐心，要允许、宽容失败。科学发现的成功概率很小，必须做好失败的准备。须知，并非只有成功才有价值，失败能够证明这条路不可行，同样有价值。
文汇报：在强化基础导向研究，优化学科布局方面，同济大学有哪些新的部署？
郑庆华：深入贯彻落实全国两会精神，面向世界科学前沿和国家重大需求，对接一流大学建设，同济大学将立足自身优势特色，凝练布局若干基础研究领域，遴选、集聚团队，创新机制，开展长期稳定支持和研究，争取在若干领域和方向上实现重点突破，抢占原始创新制高点。
比如，在夯实前沿交叉研究方面，同济将加强人工智能为代表的智能科学技术与各学科的深度交叉，实现各学科赋能提升；同时，将围绕自主智能无人系统、智慧城市与可持续发展、深海科学与探测、干细胞与转化等领域，强化基础研究导向，引导和支持教师重视和加强重大工程项目中科学问题的凝练和研究，鼓励和支持教师对接国家战略需求、区域重大需求，并结合个人科研兴趣自主选题开展前沿原创研究。
同济还将重视并优先倾斜支持基础学科的前沿基础研究。加大前沿交叉研究的稳定性投入，形成新兴交叉基础研究领域，培育交叉研究创新团队，打造一批交叉研究平台，建立完善有利于长期稳定开展前沿交叉研究的评价考核机制。
让科研人员既能安心研究，也能体面生活
文汇报：引导更多一线科研人员坐稳坐住“冷板凳”，大学可以做什么？如何做得更好？
郑庆华：改善生态系统，落实到大学治理层面，我们的工作还有不少提升的空间，包括提供更加科学的评价指标体系、给予更包容的社会认同等。
要知道，单一考核评价体系和世俗观念，对从事基础研究的人来说最要害、最致命。每个学科自有其特点，尤其是基础学科，要对考核评价体系、评价办法、职称晋升以及科研自主等方面进行根本性的调整。
对于真正有志于从事基础研究的人，大学和科研院所应该通过制度设计，保障其科研项目和经费，包括招研究生的指标以及实验设备等，这些保障非常必要。简言之，就是让科研人员既能够安心做研究，也能够体面地生活。
当然，给予自由、耐心等待，并不意味着不考核、不管理。但考核标准，应当从简单地量化指标，如专利数、经济效益等，转换为做了哪些实验、在这个过程中分析得出了什么，不管成与败，都是值得分享、报告的内容。
文汇报：聚焦创新拔尖人才培养，您有哪些建议？
郑庆华：天才是少数，可遇不可求，对更多青少年而言，后天引导很重要。从人才储备角度来说，培育青少年的科学思维，培养其科学兴趣，非常重要。所以，在基础教育阶段，我们要在教育“双减”中做好科学教育加法，强调STEM（科学、技术、工程和数学）教育；到大学阶段，依然要重视数理化和工程能力的培养，为学生打造不设天花板的拔尖人才培养空间。
工程教育是推动科学技术进步，产业发展的硬实力和硬科技。过去没有力学、建筑学、数学等学科，但中国依旧创造了万里长城、都江堰、故宫等奇迹。因此，要重视理论研究和工程实践的结合，强调学生在实践实战中历练成长、提升能力和素养。只有从重大工程应用中凝练出科学问题，才能在应用基础研究领域取得重大原创性进展。
就基础研究的人才培养而言，必须建立一套体系化的链条式体系。从招生选拔到培养方案再到学生的成长成才以及就业出口，每个环节环环相扣。
比如，在人才选拔方面，精准识才很重要。不妨试点设立专门通道，从高中一、二年级甚至初中生中，挖掘基础学科的“千里马”；不断总结各个高校二次选拔的经验，为真正热爱基础学科研究的“偏才”“怪才”提供机会。有统计表明，60%多的诺奖得主，都曾经得到过诺奖得主的指导，或曾在其团队工作过。这就启示我们，在人才培养方面，必须加强基础学科教师的师资建设，在基础学科优秀教师政策吸引、经费支持、职称评定等各方面建立专门特殊通道，全面保障基础学科人才培养。
另外，我们的基础学科拔尖人才培养计划，目前更多侧重于本科环节，如何贯通本硕博发展渠道，也很重要。只有解决了本科生贯通培养问题、解决毕业后继续从事基础研究的就业问题，才能让选择了基础学科专业的学生专心致志、心无旁骛，由此为实现基础原创性突破提供源源不断的人才支撑。
