院士談十五五｜魏悅廣：優化人才評價，基礎、應用研究分類評價

「十五五」規劃（草案）摘要提出，「一體推進教育科技人才發展」「聯動推進激勵評價機制創新」。「十五五」時期，如何釋放科技人才的真正潛力？

全國政協委員、中國科學院院士、力學家、北京大學工學院教授魏悅廣在今年全國兩會上帶來了「一劑良方」：將人才評價體系一分為二，為基礎研究與應用研究「量體裁衣」，讓學者不再為「帽子」和論文所累，安心做科研。

「十五五」規劃（草案）摘要提出，「推動科技創新和產業創新深度融合，不斷催生新質生產力」，「加強原始創新和關鍵核心技術攻關」。面對AI技術浪潮，魏悅廣建議，分階段推進AI與基礎科學融合。

建議人才評價分為基礎和應用兩大類

新京報：「十五五」規劃建議提出，以創新能力、質量、實效、貢獻為評價導向，深化項目評審、機構評估、人才評價、收入分配改革。今年全國兩會上，你帶來了優化人才評價體系的建議，你的建議是如何形成的？

魏悅廣：通過多年來在教育、科技、人才方面工作的深度參與、分析以及調研，我認為，在優化人才評價體系方面，目前存在一些問題亟待破解。

一是在大學生、研究生中存在功利化傾向，通過給學生授課我發現，有些學生上課只求拿到學分、能順利畢業，並不是抱著掌握知識的目的而修課，一些學生只選課時少、難度小的課程。畢業後的擇業去向少有以興趣為導向驅動，而是以薪酬為大。

另外，人才評價體系仍然存在「五唯」化傾向；論文、職稱、學曆、「帽子」、獎項等五個指標高的人更容易拿到更大的人才「帽子」，獲得更高的待遇，所以踏踏實實鑽研學術的氣氛比較淡薄，取而代之的是出現了追求熱點、短平快研究課題方向、學術圈子利益共同體等情況。

現有的以量化指標為主導的評價體系，被認為比較客觀，能夠避免評價過程的偏狹，但過度量化顯然不是真正優秀人才的評判標準。學術界公認的創新性學術成果和優秀人才對社會進步的推動力，其客觀價值不能簡單地僅靠「數據」來表達。

新京報：你認為，應該如何優化人才評價體系？

魏悅廣：我認為，應該通過合理優化人才評價體系，激發青年學者的奮鬥熱情。建議國家對優秀中青年人才實行長期穩定的薪酬支持，少一些評比、評選、「戴帽」等活動干擾他們，讓他們生活無憂，一心一意搞科研。

如果確有必要評價，建議在高等院校和研究機構實行基礎和應用兩大類的人才和科技成果評價機制。基礎研究類重點評價學術影響力、理論突破性、長期價值、學科支撐度等；應用研究類重點評價技術創新及領先程度、自主可控性、經濟效益、社會效益等。

推進AI技術與基礎科學融合發展

新京報：「十五五」規劃建議提出，全面實施「人工智能+」行動，以人工智能引領科研範式變革。在你所從事的力學研究領域，AI技術已經帶來了哪些改變？

魏悅廣：我本人是從事力學領域的研究和教學工作的，力學學科幾乎是所有工程學科的理論基礎。AI技術對力學領域的發展帶來了直接顯著的影響，給力學發展帶來了挑戰和機遇。比如傳統的力學方法論是首先將工程技術問題物理模型化，然後進行數學分析求解給出答案，有了AI技術，面對的最大問題是：這個工程技術問題的物理模型化能否被AI技術所取代？我認為基礎科學和AI技術發展的關係可能遵循互補、交叉和融合三階段，最終達到深度融合。

今年，我帶來了關於人工智能技術服務於我國高水平科技自立自強的建議。

新京報：AI賦能科技自立自強，要解決什麼問題？

魏悅廣：近年來，我國在人工智能技術應用領域取得了可喜的進展。人工智能作為引領未來的戰略性技術，在服務於高水平科技自立自強的過程中，將面臨一系列挑戰性問題。

首先是底層技術與基礎設施的「卡脖子」風險。AI發展高度依賴高性能計算芯

片以及支撐深度學習框架的基礎軟件，到目前為止，我國在高性能計算芯片和相關基礎軟件方面仍高度依賴國外。在貿易製裁等極端情況下，算力供應和軟件生態可能被切斷。因此，如何突破芯片瓶頸併發展自主可控的AI框架和編譯器生態，是自立自強的首要任務。

真正的科技自立自強需要引領，而非跟隨。我國在算法理論上更多是跟進和優化。此外，也缺少能引領下一個十年發展的新範式。這種「從0到1」的原始創新能力不足，使得產業地基建立在他人奠定的理論基礎之上。

對AI來說，高質量數據極其關鍵，但現實中存在「數據孤島」和制度壁壘，導致數據流通困難。同時，如何讓深度學習與物理規律、專業知識相結合，解決在科學發現、工業製造等關鍵領域落地時的「幻覺」和不可解釋問題，也是一大難點。

全球範圍內，頂尖AI人才的爭奪已趨白熱化。我國在基礎研究、算法框架等領域的領軍人才和戰略科學家依然稀缺，而能夠將AI技術與傳統產業融會貫通的復合型人才也存在不足。

大模型的算力需求呈指數級增長，伴隨而來的是巨大的能源消耗和碳排放。如何在追求算力極限的同時，發展低功耗芯片和綠色算法，實現AI產業的可持續發展，是不可迴避的挑戰。

在制度方面，科技倫理與法律法規的發展速度往往落後於技術，給創新帶來不確定性。在產業生態適配方面，要警惕「內卷式」競爭，避免資源大量湧入短期風口，而忽視了對長期基礎研究的耐性投入。

新京報：你認為應該如何解決這些問題？

魏悅廣：我建議，構建針對AI的「戰略牽引-基礎突破-生態繁榮-治理護航」的多維度、系統化的支撐體系，分階段地維持其與基礎科學發展的互補、交叉以至融合推動進程。

一方面，出台國家層面的人工智能自立自強發展專項規劃，明確重點突破的基礎理論、關鍵軟硬件，如AI芯片、底層框架，避免資源分散和低水平重覆。設立重大科技專項：通過「新型舉國體制」的優勢，組織實施AI重大科技項目，集中力量攻克「卡脖子」技術，支持算法、算力、數據的全鏈條協同創新。

另外，要夯實基礎研究與人才培養。鼓勵原創理論突破，加大對高校和科研院所的前沿探索支持力度，鼓勵科研人員勇闖「無人區」，在AI基礎理論、工程原理等方面實現原創引領。

改革人才評價體系，建立以創新價值、能力、貢獻為導向的人才評價體系，吸引全球頂尖AI人才，同時加強跨學科交叉人才的培養。

在促進產業生態與成果轉化方面，應該建設應用場景開放機制，主動向市場開放智慧城市、醫療、交通等政府治理場景，為本土AI技術提供「試驗場」，以市場需求倒逼技術成熟。

在保護隱私和安全的前提下，建立公共數據開放共享機制，探索建立規範的數據交易市場，為AI訓練提供保障。

要分階段地推進AI技術與基礎科學的融合發展。在初級階段主要維持AI技術與基礎科學發展的互補推進，在中級階段使AI技術達到與基礎科學的廣泛交叉，最終實現AI技術與基礎科學的深度融合。

以成熟理論、經驗範式以及以產業化提升等為主導的技術領域，易與AI技術直接實現深度融合，可充分發揮AI的戰略性引領作用。

新京報記者 張璐

編輯 張磊 校對 楊利