科技日報記者 劉霞

科學政策研究者懷揣著一個憂慮，那就是重大科學突破是否正變得愈發(fā)難以實現(xiàn)？英國《自然》雜志在5月24日的報道中指出，學界對“顛覆性創(chuàng)新”的界定與評估標準仍存分歧，科學發(fā)現(xiàn)難度遞增的趨勢或已顯現(xiàn)。因為在創(chuàng)新之路上，科學家正面臨多重桎梏：繁瑣的行政事務(wù)、龐雜的知識體系，以及有限且易消耗的注意力。這些因素交織，將對創(chuàng)新思維產(chǎn)生影響。

為打破這一僵局，世界各國紛紛亮出奇招：有的設(shè)立天價科研獎金，有的改革資助機制，力爭破解創(chuàng)新困局。

突破性成果評估存爭議

《自然》雜志早在2023年就曾發(fā)表了一項數(shù)據(jù)研究：由美國明尼蘇達大學拉塞爾·芬克、亞利桑那大學科伊·萊雷和歐洲工商管理學院米歇爾·帕克組成的研究團隊，在分析了4500萬篇論文和390萬項專利后發(fā)現(xiàn)，盡管科研產(chǎn)出呈爆炸式增長，但真正具有“顛覆性”的成果比例卻在依然有限。這一發(fā)現(xiàn)不僅引發(fā)全球250多家媒體爭相報道，更在2025年登上美國國會聽證會，成為科學政策討論的焦點。

研究揭示了一個令人深思的現(xiàn)象：1945年至2010年間，雖然學術(shù)論文總量激增，但顛覆性論文的數(shù)量卻并不多。換言之，科研投入的倍增并未帶來相應(yīng)水平的顛覆性成果。為量化這一趨勢，研究團隊開發(fā)了“整合—顛覆指數(shù)”（CD指數(shù)），通過追蹤文獻引用模式來評估研究的顛覆性：若后續(xù)研究鮮少提及某論文的參考文獻，則該論文被視為高顛覆性；反之則被視為整合性研究。

然而，這一評估方法也引來學術(shù)界的質(zhì)疑。德國慕尼黑大學魯特茲·博恩曼教授發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)代論文傾向于引用更多、更古老的文獻，這可能導致早期論文因參考文獻較少而被錯誤地評為高顛覆性。

最具爭議的案例莫過于“阿爾法折疊”——這個榮獲諾貝爾化學獎的蛋白質(zhì)預(yù)測工具在CD指數(shù)上表現(xiàn)平平。芬克團隊解釋稱，這是因為它建立在既有知識體系之上。但英國倫敦大學學院的詹姆斯·威爾遜認為，“阿爾法折疊”表明現(xiàn)有指標可能無法完全涵蓋“顛覆性”的真正含義。

是什么束縛了前行腳步

研究顯示，1956年至2020年間，美國研發(fā)經(jīng)費實際增長11倍，論文數(shù)量呈指數(shù)級攀升，但諾貝爾獎級別的突破卻未見相應(yīng)增長。這一現(xiàn)象在芬克團隊梳理的40余項研究中也得到驗證。

是什么束縛了科學創(chuàng)新向前邁進的腳步？研究者抽絲剝繭，揭示了多重“枷鎖”。

首先，科學家正淪為“表格填手”。荷蘭一項研究發(fā)現(xiàn)，大學教授僅有不到20%的時間用于科研，其余精力都被行政事務(wù)、教學和經(jīng)費申請占據(jù)。

其次，學術(shù)生涯和資助結(jié)構(gòu)僵化限制了研究者自由探索的空間。英國劍橋大學科學史學家帕特麗西雅·法拉感慨，詹姆斯·沃森和弗朗西斯·克里克在從事DNA結(jié)構(gòu)研究時曾暫時放棄博士研究項目，若在今天可能面臨嚴重后果。

此外，“論文通脹”稀釋科研質(zhì)量。加拿大蒙特利爾大學文森特·拉里維埃發(fā)現(xiàn)，1996年至2023年間科研人員人均論文數(shù)翻倍，但這種將研究成果分散到多篇論文中的“切香腸式”發(fā)表與創(chuàng)新質(zhì)量呈負相關(guān)。

再次，知識壁壘日益高筑，創(chuàng)新難度與日俱增。美國西北大學王大順教授指出，科研已從波義耳時代的“燒杯試管”升級為現(xiàn)代的“大科學裝置”時代。知識的指數(shù)級增長也使學者需要更長時間才能站到學科前沿。

最后，信息過載導致注意力渙散。在算法推薦和熱點追逐中，科學家正陷入“信息繭房”，可能錯過那些冷門卻具有顛覆潛力的研究方向。

解決方案各具特色

為破解困局，各國科技機構(gòu)正積極探索各具特色的解決方案。

激勵里程碑創(chuàng)新的“懸賞模式”令人矚目。美國國防部高級研究計劃局2004年發(fā)起的自動駕駛汽車沙漠挑戰(zhàn)賽，旨在通過設(shè)立獎項，成功推動整個行業(yè)的發(fā)展。傳統(tǒng)資助機制也在被突破。

德國和英國相繼成立創(chuàng)新機構(gòu)，明確將資助重點放在顛覆性技術(shù)而非漸進式改進上。美國國立衛(wèi)生研究院院長杰伊·巴塔查里亞也作出了類似承諾。德國大眾汽車基金會更是獨具慧眼，專門支持那些被其他機構(gòu)視為“過于天馬行空”的科幻式創(chuàng)意。

資助方式也在不斷創(chuàng)新。為避免資助過度集中于人工智能等熱門領(lǐng)域，辛納特拉提出可以引入隨機分配機制。新西蘭等國已開始試點“科研彩票”模式，從達到基本質(zhì)量標準的申請中隨機抽取資助對象。

這場科研范式的變革，是否有可能在全球范圍內(nèi)掀起顛覆性創(chuàng)新浪潮，仍需要一段時間的繼續(xù)觀察。