仇旻

從《無盡的前沿》到《新黃金時代》，81年裏真正發生的事

撰文｜仇旻 （西湖大學副校長、工學院院長，西湖大學光電研究院院長）

2026年7月21日，白宮科技政策辦公室主任邁克爾·克拉齊奧斯向特朗普總統呈交了一份題爲《科學：新黃金時代》的報告，開篇就交代了它的野心：81年前，羅斯福總統委託範內瓦·布什規劃戰後的美國科學事業，布什交回《科學：無盡的前沿》，催生了美國國家科學基金會，塑造了延續至今的科研體制。克拉齊奧斯說，現在輪到他們“更新根基”了。

兩份報告相隔81年，儘管文體幾乎一樣，世界觀卻已截然不同。

國內的討論已經不少，有評論稱這份報告對中國“既是挑戰書，也是診斷書”；美國本土科學界則批評它一邊談論重振科學、一邊削減科學預算。這些評論都有道理。我也找來兩份報告對照閱讀，發現過去81年來真正發生的事情，也許不在華盛頓的政治裏，而在一個更底層的變化中：

科研能力的稀缺性，81年來第一次開始瓦解；全民科研時代，正在向我們走來。

“人”和“智”的率先崩塌

在絕大多數人眼裏，科研是“稀缺”的——經費稀缺，儀器稀缺，帽子和名額更稀缺。

但在我看來，這些是資源，不是能力。

科研能力是三樣東西的乘積：

人——受過訓練的人才；

智——文獻、數據、算法與人工智能，以及其它軟件資源；

器——儀器、工藝線與超算，以及其它硬件資源。

1945年，當範內瓦·布什寫《科學：無盡的前沿》時，這三樣東西只在少數精英機構裏有，尤其是“人”，最爲稀缺；而81年後的今天，“人”和“智”先後走向充裕，稀缺性正在向“器”轉移。

首先是“人”。

範內瓦·布什在1945年寫《科學：無盡的前沿》時，指出“訓練有素的科學家”極度稀缺，但這個制約如今在中國已基本消失。

中國受過高等教育者以億計，受過基本科研訓練者以千萬計。據2020年第七次人口普查，具有大學文化程度的人口是2.18億，每7個人就有1人讀過大學；最新的《全國教育事業發展統計公報》顯示，2025年高等教育毛入學率61.30%，僅在學博士生就有75.36萬人；2025年全社會研發投入超過3.9萬億元，研發人員總量居世界第一。

當然，這裏有必要做一個區分：頂尖人才依然稀缺，開創性的突破依然稀有，“不再稀缺”的是支撐科學大廈的底座——就是那些受過訓練、能讀文獻、會做實驗、能寫論文的人——不可否認，這個底座已經非常厚實。

我是上世紀90年代初的大學生，那是一個查文獻要跑圖書館的年代，論文鎖在機構付費訂閱的圍牆裏，圍牆外的人連門都摸不到。現在呢？我們可以來算一筆賬——

先看讀文獻。訂閱制時代，個人讀者在愛思唯爾平臺按篇購買一篇論文，價格是31.5美元[1]；加州大學系統一年付給愛思唯爾一家的訂閱費約1100萬美元，佔全校期刊開支的四分之一[2]。今天，開放獲取（Open Access）加人工智能工具，讓這一項的成本從“機構纔有”降到了“人人免費”。任何一個受過大學教育的人，都能借助人工智能工具檢索、閱讀、歸納幾乎任何領域的文獻，把過去研究生數週的文獻調研壓縮到幾個小時。

再看獲取數據。過去，用X射線晶體學或冷凍電鏡解出一個蛋白質的三維結構，要花數月到數年，成本以十萬美元計[3]。現在，AlphaFold將預測的兩億多個蛋白質結構免費開放，如今已有190多個國家的300多萬研究者在使用，其中超過三分之一來自中低收入國家和地區。一個身無分文的本科生，今天能調用的結構生物學資源，超過了二十年前一個資金充裕的實驗室。

受教育的成本同樣在崩塌。現在，只要有一臺智能手機，包括麻省理工學院、哈佛大學在內，世界上最好的大學課程、教材，都可以做到幾乎免費。

那麼，什麼沒有降價？是“器”。即包括儀器、工藝線、超算等在內的各種硬件資源。這是目前最堅固的堡壘，但裂縫已經出現。

最後一公里在於“器”

《科學：新黃金時代》這份報告指出：“生成”的成本指數級下降，但“驗證”的成本沒有。意思是，當想法不再稀缺，可信的知識才稀缺；當設計圖紙不再稀缺，把圖紙變成器件的能力才稀缺。

我所在的光電領域，把這種不對稱體現得淋漓盡致。藉助逆向設計算法，一臺工作站就可以快速給出多功能超透鏡的結構方案，我們團隊2024年發表的逆向設計框架，已經證明了這一點。

但真正的考驗在於下一步，設計方案要落地，必須要過工藝線，鍍膜、刻蝕、套刻、封裝，一次芯片晶圓流片，價格在5千到10萬美元以上；先進工藝節點的一套掩膜，要數百萬到上千萬美元[4]；一臺共聚焦顯微鏡要20萬到50萬美元；一套高性能計算集羣每年10萬到100萬美元[5]。每一步都以周和月計，每一步都需要真金白銀的設備。

更極端的例子是光刻機。一臺EUV光刻機單價約2億美元，下一代High-NA機型接近4億美元，從下訂單到交付以年計；而由於出口管制，這類設備從未交付給中國大陸的客戶。

儀器、工藝線、超算中心，仍然昂貴。因此，公共平臺在這個領域的價值被放到了最大——誰能把充裕的認知能力接入高標準、高效率的驗證平臺，誰就能把“潛在科研人口”變成“實際科研生產力”。

仇旻（左一）在西湖大學納米光子學與儀器技術實驗室

正是基於以上原因，過去三年多來，我在杭州富陽牽頭建設了西湖大學光電研究院，核心載體是一條光電芯片特色工藝線。這是國內首條能貫通Ⅱ-Ⅵ、Ⅲ-Ⅴ和Ⅳ族半導體、聚焦異質集成技術的工藝線，配套6千平方米超淨間和公司化運營的概念驗證中心。一條光電芯片量產產線動輒數十億元投入，初創團隊根本無力自建，但在面向公共開放的工藝線上，他們可以在投入量產之前，完成從概念驗證到產品驗證的所有工序。

我的同事李西軍曾對記者說過一句話：“我們不做‘圍牆’裏的科研。”

中國在2017年頒佈的《國家重大科研基礎設施和大型科研儀器開放共享管理辦法》規定，單臺套價值五十萬元以上的儀器原則上都應向社會開放，服務對象明確包括“個人”。據2025年考覈數據顯示，全國高校院所儀器開放率從2014年的不足50%提高到90%以上，但“開放”仍然侷限於機構對機構，考覈指標裏沒有對“個人用戶”的統計，審批、收費、知識產權歸屬的門檻一個也沒少。

從“機構間開放”到“對個人可及”，如果根據當前的速度判斷，起碼還需要十年以上。

當科研正在從一種機構特許經營的職業，變成一種可以“全民參與”的活動，必須有新的制度來回答新的問題：如何讓數以億級的人接入科學，又如何讓塔尖從更大的底座上長出來？

“全民科研”不是“民科”

這裏必須澄清一點：全民科研絕不是“民科”。

公衆參與科研，在科學史上早就有跡可循。1996年，“互聯網梅森素數大搜索”（GIMPS）啓動，業餘愛好者捐出個人電腦的閒置算力尋找素數，此後人類發現的幾乎所有最大素數紀錄，都來自這個草根網絡。在中國新疆，一座由天文愛好者自建的星明天文臺，靠業餘觀測數據支撐了至少15篇學術論文[6]。

公衆參與科研與“民科”的最大不同，在於是否接受“驗證”。

達爾文寫《物種起源》時沒有大學教職，孟德爾是修道院裏的修道士，星明天文臺的愛好者們至今沒有編制。他們是業餘的科學家，但不是民科，因爲他們的成果交給同行檢驗，經得起重複。而“民科”的問題，從來不在“民間”二字，而在於不尊重公認的科學方法，他們宣稱推翻了整個物理學卻拿不出可檢驗的證據，被證僞之後仍然拒絕回頭。

孟德爾

而“驗證”之於科學，至關重要。

1915年，愛因斯坦提出廣義相對論，預言光線經過太陽附近會發生偏折。四年後，阿瑟·愛丁頓、查爾斯·戴維森，以及皇家天文學家弗蘭克·戴森爵士宣佈，他們在非洲和南美的兩次觀測結果表明，太陽的確能夠彎曲周圍的光線，其曲率與愛因斯坦相對論所給出的結果一致。是他們的“驗證”努力，讓廣義相對論沒有停留在紙面上，並最終真正征服世界。

而2017年諾貝爾物理學獎授予韋斯、巴里什和索恩，正是表彰他們通過LIGO項目首次檢測到引力波所作出的傑出貢獻。這些驗證者都是偉大的科學家，他們的工作在科學史上留下了濃墨重彩的一筆。

當我們邁入全民科研時代，當我們預期會有億級人口湧入科學研究時，驗證體系會變得愈加關鍵。我們需要一把檢驗的尺子，對所有人平等開放的尺子，誰接受檢驗，誰就是科學共同體的一員，無論他是院士，是一家企業裏的工程師，還是一名中學生。

否則，全民科研就會被堵在“從想法到驗證”的最後一公里。

認識到這一變革所帶來的深遠影響，遠比研究“AI加速科學”來得重要。

中國必須補上的制度缺口

在這場科研秩序的變革裏，中國的迭代速度更快。

“人”與“智”這邊，我們有全球最大規模的高等教育人口和快速普及的智能工具；“器”這邊，我們有最完整的製造體系和正在興起的公共科研平臺。因此，我認爲中國應當比世界任何一個國家都更應該建立一套新制度，迎接一個有序的全民科研時代，向制度要“開放”，向制度要“安全”。

順着這個思路，建議有四：

第一，將“驗證”確立爲國家科學基礎設施。

中國現有的科研誠信體系，本質上是一套懲戒體系。2018年中央部署加強科研誠信建設，科技部設立科技監督與誠信建設司，多部門聯合出臺科研失信行爲調查處理規則，國家自然科學基金委集中公佈不端行爲處理決定……這些都很必要。

但懲戒面向的是失信的人，驗證面向的是成果本身；懲戒在機構內部運轉，而全民科研發生在機構之外。國家需要建設面向成果的驗證能力：統一的復現標準、可信的數據認證、重大成果的獨立第三方驗證。這件事應該有專項佈局，乃至專門的實體機構來承擔，就像當年爲科研工作建立基金委一樣。

可以對照的是，美國《新黃金時代》報告也意識到了同一個問題，它提出在聯邦資助研究中強制推行可重複性、數據共享和可證僞性，稱之爲“黃金標準科學”，但它仍然將“驗證”這件事侷限在體系內部。中國的機會是把驗證做成面向全體科研人口的公共基礎設施，誰都可以使用，誰都必須接受。

第二，爲計算類成果建立自動化復現通道。

由於當前科研能力的稀缺性在於“器”，我們可以推斷出全民科研時代的爆發順序：先從純計算、純數據的領域（天文、生物信息、數學、機器學習）開始，等共享平臺進一步鋪開，再蔓延到需要實驗的領域。

我建議，代碼、模型、數據等，以標準化的“復現包”形式提交和託管，機器自動重跑、自動出具驗證證明。計算類研究是論文“洪水”的源頭，也恰好是驗證成本最低、最適合自動化的領域。先在這裏把篩子立起來，洪水就能先擋掉一半。

第三，讓公共驗證平臺對個人開放。

光刻機的出口管制提醒我們，科研平臺從來不是純粹的商品，它同時是戰略資產。公共實驗平臺的開放共享與安全審查邊界怎麼劃？哪些可以無條件開放，哪些在分級管理下開放？接入平臺的個人與組織，如何審查他們的資質與信用？這些都是制度要回答的新問題。

但無論如何，既然政策已經把“個人”寫進了服務對象，接下來就需要通過統一的個人接入通道、簡化的信用擔保、個人可負擔的價格等方式落實。新型研發機構、概念驗證中心、特色工藝線等平臺，應當被納入國家驗證平臺網絡，向機構外的研究者開放。在光電領域，西湖大學光電研究院已經用一條光電芯片特色工藝線證明了這件事是可行的。

第四，大學和科研機構要轉變角色。

過去，我們是知識的生產者兼守門人，將來，我們更大的價值也許是做平臺和裁判——把最精密的儀器、最嚴格的標準、最可靠的驗證能力開放給門外的人，用我們的信用爲成果背書或證僞。

如果還把自己定位成“科研的唯一合法生產者”，我們一定會被這個時代繞過去；把自己變成全民科研的基礎設施，反而會凸顯前所未有的價值。

閘門擋不住水位，能做的只有修好河道。

結語

81年前，羅斯福的一封信，換來了美國科學的世紀；81年後，另一封信試圖“更新根基”。兩份報告之間真正發生的，不是政策的迭代，而是科學人口的革命——科研能力的稀缺性開始瓦解，舊契約的條款正在一條條失效，而新契約還沒有人書寫。

當科學的大門被人工智能推開，當科學不再是少數人的職業，我們的制度，必須爲此做好準備。

參考文獻：

[1] Elsevier ScienceDirect. https://www.elsevier.com/products/sciencedirect/journals/subscription-options

[2] University of California, “Why UC split with publishing giant Elsevier”, 2019-03. https://www.universityofcalifornia.edu/news/why-uc-split-publishing-giant-elsevier

[3] Ryan Hill & Carolyn Stein, “How Artificial Intelligence Shapes Science: Evidence from AlphaFold”. https://carolynstein.github.io/files/papers/alphafold.pdf

[4] “Foundry Engagement Guide: From MPW Shuttle to Production — Complete Process & Costs”, Silicon Analysts, 2026-08. https://siliconanalysts.com/guide/foundry-engagement

[5] Kamberi et al., EUA Conference Paper, https://www.eua.eu/images/publications/Conference_papers/P10_Kamberi_Ameti_Memeti_Ballazhi_Osmani.pdf；

[6] 《啥叫公民科學家？他們是真正的民間高手，注意與民科切割》，科普中國，2022-09-11.
https://www.kepuchina.cn/article/articleinfo?ar_id=117288&business_type=100&classify=0