大力培育新質(zhì)生產(chǎn)力，必須牢牢抓住科技創(chuàng)新“牛鼻子”。在前沿科技領(lǐng)域和關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域，產(chǎn)業(yè)的力量日益凸顯，發(fā)揮著越來越重要的作用，許多突破性的創(chuàng)新成果都誕生于此。過去，高校是創(chuàng)新的引領(lǐng)者，但現(xiàn)在，高校想繼續(xù)擔(dān)當(dāng)引領(lǐng)者，正面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

中國(guó)科學(xué)院院士、上海大學(xué)校長(zhǎng)劉昌勝在接受專訪時(shí)談到，推動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力加快發(fā)展，高校的首要任務(wù)是從源頭加大原始創(chuàng)新的供給：一方面，要充分認(rèn)識(shí)創(chuàng)新本身具有高度的不確定性，進(jìn)一步重視深層次的“科學(xué)學(xué)”（Science of Science）研究，即從宏觀層面總結(jié)原始創(chuàng)新發(fā)生的規(guī)律，以應(yīng)對(duì)局部的不確定性；另一方面，大學(xué)亟需打破教育的固有“慣性”，采取更果斷的行動(dòng)開放辦學(xué)，拆除大學(xué)的“圍墻”，讓科技變革的思潮涌入這座“象牙塔”，培養(yǎng)一批能夠適應(yīng)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展所需的高質(zhì)量人才。以下是訪談內(nèi)容。

高度重視科學(xué)學(xué)研究，科學(xué)評(píng)估創(chuàng)新的 “成敗”

科技創(chuàng)新能催生新產(chǎn)業(yè)、新模式、新動(dòng)能，是發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的核心要素。在您看來，要進(jìn)一步促進(jìn)新質(zhì)生產(chǎn)力的釋放，在加大原始創(chuàng)新方面，我們還可以有哪些新作為？

縱覽全球，科技浪潮滾滾而來，整個(gè)社會(huì)的生產(chǎn)力發(fā)展和生活方式都正在或即將發(fā)生巨大的變革。認(rèn)識(shí)、把握并推動(dòng)變革，起支撐作用的就是科技創(chuàng)新。如果把生產(chǎn)力比作一座金字塔，那么引領(lǐng)生產(chǎn)力發(fā)展的正是金字塔的尖端——那些影響力大、沖擊力強(qiáng)、引領(lǐng)性高的創(chuàng)新，能加快形成新質(zhì)生產(chǎn)力并促進(jìn)其發(fā)展。

可以說，沒有源源不斷的原始創(chuàng)新供給，新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展便無從談起。事實(shí)上，無論科學(xué)發(fā)現(xiàn)還是原始創(chuàng)新本身，都遵循著一定的軌跡和規(guī)律。然而，當(dāng)前科學(xué)界對(duì)原始創(chuàng)新發(fā)生規(guī)律的研究尚顯不足。由于顛覆性、革命性的創(chuàng)新具有高度不確定性，我們更需要從宏觀層面總結(jié)規(guī)律，在一定程度上解決局部的不確定性。因此，科學(xué)學(xué)作為研究科學(xué)和科學(xué)活動(dòng)發(fā)展規(guī)律及其社會(huì)功能、影響的研究領(lǐng)域，將提供重要的理論支撐。

要知道，科技創(chuàng)新的過程復(fù)雜且充滿挑戰(zhàn)。一般情況下，從資源分配來說，發(fā)現(xiàn)問題、解決問題和總結(jié)成果各占1/3——這是一個(gè)較為合理的資源分配比例。然而，根據(jù)我的長(zhǎng)期觀察，現(xiàn)在不少研究往往是“5%的發(fā)現(xiàn)、80%的解決、15%的總結(jié)”。講得更直接一點(diǎn)，我們?cè)谌绾伟l(fā)現(xiàn)關(guān)鍵的科學(xué)和技術(shù)問題上，做得還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

不言而喻，只有找對(duì)了問題，才能確定正確的方向，并進(jìn)行有效的、前瞻的科研布局。這就要求科學(xué)家本身要具備提煉現(xiàn)象背后科學(xué)問題的能力，然后組織一批科研人員共同攻克難關(guān)，方能事半功倍。具體而言，要組織戰(zhàn)略科學(xué)家加強(qiáng)戰(zhàn)略研究，從具體的現(xiàn)象或國(guó)家重大需求出發(fā)，分析和提出關(guān)鍵的、抽象的科學(xué)問題，并制定正確的戰(zhàn)略研究方向和科學(xué)目標(biāo)。這或?qū)⒁欢ǔ潭壬掀平庠紕?chuàng)新難的問題。

在從原始創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化為新質(zhì)生產(chǎn)力的過程中，您認(rèn)為目前還存在哪些裉節(jié)和堵點(diǎn)？

原始創(chuàng)新之所以困難，不僅在于我們對(duì)其發(fā)現(xiàn)規(guī)律缺乏深入研究，對(duì)相應(yīng)的科研資助、管理和評(píng)價(jià)等問題，也缺乏系統(tǒng)的科學(xué)研究。

科技成果轉(zhuǎn)化率之所以偏低，一方面是因?yàn)樵紕?chuàng)新的成果轉(zhuǎn)化周期長(zhǎng)，甚至有些并不具有可轉(zhuǎn)化性，即轉(zhuǎn)化為人類的新知識(shí)或?qū)κ澜绲男抡J(rèn)知；另一方面，它也反映了一個(gè)科研活動(dòng)的真相——失敗是原始創(chuàng)新和前沿基礎(chǔ)研究的常態(tài)，而成功只是少數(shù)。

打個(gè)比方，基礎(chǔ)研究和成果轉(zhuǎn)化的過程，猶如探礦和挖礦。我們通常注重挖礦的成績(jī)而忽略探礦的作用，而實(shí)際上，恰恰是探礦者的失敗，排除了大量的錯(cuò)誤探索方向，定位正確的礦源，從而為后來的挖礦者鋪平了道路。同時(shí)，我們還需綜合分析科研失敗的原因。例如，有些科研失敗，是因?yàn)槭芟抻诋?dāng)時(shí)的認(rèn)知能力或技術(shù)水平，對(duì)這些科研活動(dòng)開展評(píng)價(jià)時(shí)，應(yīng)當(dāng)站在歷史的角度，而非“事后諸葛亮”。

我們同樣以勘探舉例。過去，地下勘探的深度可能僅限于3000米，但隨著技術(shù)的進(jìn)步，現(xiàn)在已經(jīng)能夠鉆探到5000米甚至10 000米。那么，如果當(dāng)初在3000米深處未發(fā)現(xiàn)金礦，而最終在5000米或10 000米深處找到了，這并不意味當(dāng)時(shí)技術(shù)水平的3000米深度勘探工作沒有找到礦是探索方向有誤或科研工作失敗。

可見，創(chuàng)新是一項(xiàng)失敗率高、充滿艱辛的任務(wù)。直面這個(gè)事實(shí)后，接下去我們要思考的是：到底是去做相對(duì)容易的事，還是去做難的事？可見，我們不僅需要全社會(huì)大力弘揚(yáng)科學(xué)家那種百折不撓、甘于奉獻(xiàn)的精神，同時(shí)也需要營(yíng)造一個(gè)更加寬容失敗的環(huán)境。要知道，有些科研人員默默無聞地奉獻(xiàn)一生，或許未能取得世俗眼中的成功，但問題是，誰又不渴望成功呢？那些經(jīng)過努力卻依然失敗的嘗試，同樣具有意義，只是往往缺乏正面的認(rèn)可。所以，評(píng)估失敗并非易事，需要區(qū)分是客觀條件限制還是工作敷衍了事，不能一概而論。

鼓勵(lì)更多的創(chuàng)新，需要有適宜的環(huán)境。其實(shí)，我們目前依然面臨著制度層面的剛性束縛等問題。例如，科研項(xiàng)目預(yù)算的精細(xì)管理，有時(shí)會(huì)限制研究的靈活性?；诨A(chǔ)研究的不確定性，近年來，部分研究項(xiàng)目已開始實(shí)施項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)包干制，這就是一項(xiàng)很好的探索，可避免研究過程中需要使用新的實(shí)驗(yàn)材料和方案產(chǎn)生的經(jīng)費(fèi)報(bào)銷困難問題。

不同領(lǐng)域成果轉(zhuǎn)化速度不同，要善用分類管理“指揮棒”

如何優(yōu)化科技成果轉(zhuǎn)化的機(jī)制，以應(yīng)對(duì)研發(fā)周期長(zhǎng)、風(fēng)險(xiǎn)高以及市場(chǎng)需求快速變化等多重挑戰(zhàn)？

古語云“厚積薄發(fā)”，基礎(chǔ)研究尤其如此，其創(chuàng)新成果同樣需要長(zhǎng)時(shí)間累積，方能結(jié)出生產(chǎn)力的碩果。為促進(jìn)新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展，不同領(lǐng)域的科技成果轉(zhuǎn)化具有各自的特點(diǎn)和需求，這就要求我們善用分類管理的“指揮棒”，營(yíng)造一個(gè)良好的制度環(huán)境。

就拿生物醫(yī)藥和人工智能領(lǐng)域來分析，兩者在轉(zhuǎn)化方面呈現(xiàn)出截然不同的特征。首先，生物醫(yī)藥領(lǐng)域的研發(fā)周期長(zhǎng)，一款新藥的研發(fā)到上市往往需要五到十年，甚至十五年以上，這是因?yàn)樗幤返陌踩詼y(cè)試必須經(jīng)歷漫長(zhǎng)而嚴(yán)格的過程。相比之下，人工智能領(lǐng)域的技術(shù)轉(zhuǎn)化速度則快得多，甚至半年都算慢了。其次，從科研“高產(chǎn)期”來看，生物醫(yī)藥領(lǐng)域的科研人員往往需要長(zhǎng)時(shí)間的積累和學(xué)習(xí)，成果產(chǎn)出通常在四五十歲左右；而人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新人員則呈現(xiàn)出更年輕化的特征，比如視頻生成大模型Sora團(tuán)隊(duì)的成員僅二十多歲，便取得了令人驚艷的成績(jī)。

盡管短期內(nèi)，人工智能領(lǐng)域在產(chǎn)業(yè)規(guī)模及影響力方面創(chuàng)造了更為亮眼的成績(jī)，但生物醫(yī)藥領(lǐng)域的科技成果轉(zhuǎn)化同樣具有不可替代的價(jià)值和意義。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，生物醫(yī)藥對(duì)生命健康的貢獻(xiàn)無法估量。而且，值得注意的是，人工智能領(lǐng)域的發(fā)展其實(shí)也面臨著一系列挑戰(zhàn)。比如，其迭代過程需要大算力、大數(shù)據(jù)和大模型的支持，這就對(duì)硬件和電力資源提出了極高的要求。相比之下，人類大腦功耗低但運(yùn)轉(zhuǎn)速度快，這是目前人工智能無法比擬的優(yōu)勢(shì)。

不同領(lǐng)域的創(chuàng)新各具特色，轉(zhuǎn)化過程也各不相同。因此，在推動(dòng)高質(zhì)量創(chuàng)新的過程中，我們必須深入了解各個(gè)領(lǐng)域的實(shí)際需求，從不同角度探索適合的解決方案。無論是頂層設(shè)計(jì)、管理制度、評(píng)價(jià)體系還是政策支持，都不能簡(jiǎn)單地“一刀切”，而應(yīng)結(jié)合各領(lǐng)域的實(shí)際情況，綜合考慮短期和長(zhǎng)期效益，以更加科學(xué)和全面的方式評(píng)價(jià)其意義。

高校作為科技創(chuàng)新的策源地，卻一直面臨科技成果轉(zhuǎn)化率偏低的問題。對(duì)此，能否結(jié)合上海大學(xué)的探索，談?wù)勀目捶ê徒ㄗh？

長(zhǎng)期以來，高?？萍汲晒D(zhuǎn)化率低的問題受到關(guān)注和討論。一方面，我們確實(shí)需要研究科技成果的轉(zhuǎn)化規(guī)律，提供有針對(duì)性的制度供給，解決其中的裉節(jié)、堵點(diǎn)，促進(jìn)科技成果的產(chǎn)業(yè)化。另一方面，從科學(xué)的視角來看，轉(zhuǎn)化率不高也有創(chuàng)新規(guī)律本身的影響，因?yàn)槌晒ν鶃碜詿o數(shù)次的失敗探索。從基礎(chǔ)研究到新質(zhì)生產(chǎn)力的轉(zhuǎn)化，是一個(gè)漫長(zhǎng)而復(fù)雜的過程，對(duì)此需要有正確的認(rèn)知。我們需要深入研究科學(xué)學(xué)的深層次內(nèi)容，按照創(chuàng)新規(guī)律配置投放創(chuàng)新資源，多產(chǎn)出一些高質(zhì)量的原創(chuàng)成果，提高創(chuàng)新成果的有效轉(zhuǎn)化率。

坦率地說，目前雖然有很多人在“挖礦”，但真正勇于探索的“探礦人”較為稀缺。一旦某個(gè)領(lǐng)域發(fā)現(xiàn)了豐富的“金礦”，各種資源和關(guān)注便會(huì)紛至沓來。然而，在此之前，那些長(zhǎng)時(shí)間、默默無聞的探索工作，卻往往被忽視。原始創(chuàng)新的重要性不言而喻，但如何巧妙地運(yùn)用政策工具來支持并促進(jìn)創(chuàng)新成果源源不斷地產(chǎn)生，仍然是一個(gè)值得深入思考的問題。

上海大學(xué)在價(jià)值文化層面倡導(dǎo)做有用的學(xué)問，瞄準(zhǔn)國(guó)家重大戰(zhàn)略需求和上海經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展所需，開展有組織的科研，促進(jìn)高價(jià)值的科研成果的產(chǎn)出。同時(shí)，學(xué)校也注重與校區(qū)所在區(qū)的協(xié)調(diào)，大力建設(shè)環(huán)上大科技園，針對(duì)科技成果的轉(zhuǎn)化規(guī)律和學(xué)科特征，加強(qiáng)扶持政策的精準(zhǔn)供給，并提供專業(yè)化的服務(wù)，提高科技成果的轉(zhuǎn)化率，促進(jìn)新質(zhì)生產(chǎn)力的形成。

國(guó)家需要什么就布局什么，大力培養(yǎng)未來領(lǐng)軍人才

發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，亟須進(jìn)一步暢通教育、科技、人才的良性循環(huán)。您認(rèn)為大學(xué)應(yīng)該在其中發(fā)揮哪些作用、做出哪些改變？

無論是原始創(chuàng)新還是成果轉(zhuǎn)化，人才始終是核心。高校作為人才培養(yǎng)的搖籃，肩負(fù)著培養(yǎng)適應(yīng)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展所需的高質(zhì)量人才的職責(zé)和使命。如果大學(xué)仍舊“穿舊鞋、走老路”，顯然無法跟上時(shí)代的步伐。

打造立體式的拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)體系，大學(xué)要有切實(shí)的作為。在上海大學(xué)，我們構(gòu)建了“四層”卓越創(chuàng)新人才培養(yǎng)體系：依托首批國(guó)家試點(diǎn)學(xué)院——錢偉長(zhǎng)學(xué)院，致力于培養(yǎng)基礎(chǔ)學(xué)科拔尖人才；為適應(yīng)未來技術(shù)發(fā)展的人才需要，成立未來技術(shù)學(xué)院，培養(yǎng)引領(lǐng)未來的科技領(lǐng)軍人才；針對(duì)集成電路等關(guān)鍵領(lǐng)域的人才急需，設(shè)立微電子學(xué)院，培養(yǎng)卓越工程創(chuàng)新人才；面向全體學(xué)生，注重培養(yǎng)全面發(fā)展的創(chuàng)新人才。通過分層分類的人才培養(yǎng)模式，為學(xué)生提供了多樣化、個(gè)性化的發(fā)展選擇。

同時(shí)，上海大學(xué)還采取更果斷的行動(dòng)開放辦學(xué)，積極對(duì)接新業(yè)態(tài)。學(xué)校改革教育模式，拆除大學(xué)的“圍墻”，通過引入產(chǎn)業(yè)界的頭部企業(yè)，建設(shè)卓越工程師學(xué)院，推動(dòng)產(chǎn)教融合模式創(chuàng)新，構(gòu)建產(chǎn)學(xué)研合作平臺(tái)，并優(yōu)化課程體系，共同培養(yǎng)面向未來的卓越工程師。通過教育模式的創(chuàng)新，學(xué)校致力于培養(yǎng)能夠引領(lǐng)未來新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的人才。

發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力、實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化，需要各方面的拔尖創(chuàng)新人才。高校該如何通過教育變革，培養(yǎng)創(chuàng)造新質(zhì)生產(chǎn)力的戰(zhàn)略人才及應(yīng)用型人才？

首先，基礎(chǔ)學(xué)科的根基要樹牢，大學(xué)應(yīng)進(jìn)一步強(qiáng)化基礎(chǔ)學(xué)科拔尖人才的培育。其次，大學(xué)再也不能關(guān)起門來“自?shī)首詷贰保驹趪?guó)家戰(zhàn)略、社會(huì)需求的角度看教育。國(guó)家需要什么、社會(huì)需要什么，大學(xué)就布局什么、發(fā)展什么，不符合社會(huì)需求的學(xué)科專業(yè)，要大膽地關(guān)、及時(shí)地停。

對(duì)大學(xué)而言，還有一點(diǎn)很重要，那就是要跳出眼前的短期利益，站在未來看現(xiàn)在，從長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的需求角度，前瞻布局具有發(fā)展?jié)摿Φ奈磥韺W(xué)科、未來專業(yè)。

近年來，學(xué)校加快教育改革的步伐。在基礎(chǔ)學(xué)科拔尖人才培養(yǎng)方面，依托國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室和省部級(jí)基地，并強(qiáng)化與國(guó)家實(shí)驗(yàn)室、中國(guó)科學(xué)院相關(guān)研究所的合作，致力于提高科教融匯對(duì)教育教學(xué)的支撐反哺作用。與此同時(shí)，我們也在逐步優(yōu)化學(xué)科布局和專業(yè)結(jié)構(gòu)，加大本科專業(yè)動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)調(diào)整的力度，布局“四新”專業(yè)，逐步淘汰傳統(tǒng)專業(yè)，力爭(zhēng)在“十四五”末，將現(xiàn)有本科專業(yè)數(shù)壓縮20%，并積極構(gòu)建學(xué)科交叉的新格局，培養(yǎng)復(fù)合型創(chuàng)新人才。此外，進(jìn)一步完善產(chǎn)教融合，我們還與行業(yè)龍頭企業(yè)共建一流育人平臺(tái)，形成以國(guó)家戰(zhàn)略需求、產(chǎn)業(yè)需求為導(dǎo)向的人才培養(yǎng)機(jī)制。依據(jù)學(xué)校的戰(zhàn)略規(guī)劃，上海大學(xué)將通過優(yōu)先布局人工智能、大數(shù)據(jù)、智能制造、數(shù)字經(jīng)濟(jì)等專業(yè)，強(qiáng)化個(gè)性培養(yǎng)，培養(yǎng)未來領(lǐng)軍人才。

本文作者儲(chǔ)舒婷為《文匯報(bào)》記者