当期荐读 2021年第2期 • 名家讲坛 | 加快科技情报供给侧结构性改革 夯实科技自强自立的战略支撑

图源 | Internet

戴国强

(中国科学技术信息研究所,北京,100038)

编 者 按

本文根据戴国强理事长2020年12月6日在2020中国情报学年会暨情报学与情报工作发展论坛和第十届(2020年)全国情报学博士生学术论坛上做的特邀报告内容整理而成。

摘  要

当今世界处于百年未有之大变局,我国科技创新发展面临严峻形式和更多新的挑战。科技情报工作者需要从供给侧结构性改革方面、围绕高质量发展和新发展的格局满足国家社会发展和科技创新发展的需求,突破传统的情报研究模式,自主创新、融合协同、引领发展、支撑变革,在社会发展和科技创新的多角度做出贡献。

关 键 词

科技情报  供给侧结构性改革  科技创新  情报研究模式  情报工具

党的十九届五中全会强调，坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，科技自立自强要作为国家发展的战略支撑。这对科技情报工作者发挥独特作用提出了新的挑战。下文将从科技创新的现状与挑战、供给侧结构性改革的要求和夯实战略支撑的举措三方面详细阐述。

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科技创新的现状与挑战

目前，我国科技研发人员总量稳居世界第一、国内发明专利授权量连续多年位居世界首位、国际科技论文和高被引论文数量均位居世界第二位，研发投入、专利活跃度、制造业增值、高等教育效率、高科技企业密度等也居于世界前列。我国科技创新正从量的积累向质的飞跃、从技术单点突破向系统能力跃升转变，正在逐渐成为全球科技创新的重要贡献者。

当今世界正处于百年未有之大变局。就国内形势而言，党的十九届五中全会指出“我国已转向高质量发展阶段”，支撑发展的条件也正在发生变化，例如：劳动力等要素成本上升、传统发展动力减弱，因此必须培育新动力、新模式和新优势，这就需要科技创新为发展提供更重要的支撑。就国际形势而言，一方面，新一轮科技革命和产业变革加快推进，科技创新作为核心竞争力愈益成为国家之间竞争的焦点，谁在科技创新方面占据优势，谁就能够掌握未来发展的主动权；另一方面，单边主义和保护主义蔓延，国际力量对比正在发生深刻调整。因此，无论是推动经济高质量发展，还是建设社会主义和谐社会，都需要科技发展与创新的强劲支撑。综合国内外形势要求，我们都应依靠自主创新，把国家发展和安全的主动权牢牢掌握在自己手里。然而，我国的科技创新能力尚不适应高质量发展的要求，与创新型国家的要求差距仍较大。在全球化过程中，我国虽已形成了完整的工业体系，但是创新能力仍不能匹配如今的发展需求；最明显的例子是高校和企业的实验室中使用的很多实验设备，目前依然依靠从美国、日本和德国进口，网络上流传的一句话较为准确地描写了当前的现状，就是“中国制造在西方的商场里，德日制造在中国的工厂里，美国制造在中国的实验室里”，说明我国的制造业依然处于产业中低端，我国的创新体系在参与高端国际竞争中发挥作用依然任重道远。同时，我们的创新面临的最大问题是，我国的研发体系处于先期是苏联、后期是欧美所构造的研发体系与创新体系之中，体系的核心是隐形的，于我们而言依旧不甚清晰；我国所欠缺的也并非仅仅是基础科学，还包括工程技术、应用科学等。目前讨论的“卡脖子”问题主要是已经显性化、亟待解决的问题，而众多方面的隐性问题尚未揭示与解决。比如当今我国集成电路已经具有较为全面的配套体系，但依然不能生产线宽14纳米以下的芯片，许多人归结为我们没有光刻机。但真实的问题是即使有了EUV光刻机，由于我们缺乏核心的知识和深度的理解，也难以完成7nm芯片的生产。用生活的例子说明这一问题更好理解，就如同做菜，即使使用同样的灶具、厨具和原料，也不代表谁都能做出一级厨师水平的菜肴。这类隐性知识，有很多并非know-how技术，但在创新体系对工业化的影响非常重要，在我们进一步跃升科技能力时需要我们深入研究问题所在。

在过去的40年里，中国发展的大环境并非一帆风顺，我们更多是创造条件和顺势而为。近几年来，世界局势从相对平稳转为动荡复杂，国际发展环境从互补为主到今天的竞争为主，我们必须准确识别危机中的机遇，适应环境的变化，科学应变、主动求变，从顺势而为转为驭风发展。我们应该确信，当前中国遇到的危机实际上也是全球化过程中其他国家同样面临的危机，并且这次新冠疫情更加凸显了危机的紧迫性。作为科技情报工作者，我们需要更加全面地了解挑战的复杂性和全局性，并且根据我们国家提出的“要在核心技术实现重大突破、进入创新性国家前列、形成对外开放的新格局、参与国际经济合作与竞争”的2035远景目标，研究如何把危机转化为机遇。

面对当前形势，科技情报工作者的工作对于科技发展具有更加重要的作用，并且面临诸多新挑战。首要的挑战是，中国作为一个14亿人口的大国，一定要把实体经济放在发展的首要位置，科技情报人员需要思考如何支撑实体经济的双循环发展。在科技发展方面，需要努力前行，更好地抓住一切的机遇、一切的手段开展国际合作，以外循环为主，才能够更好地利用全球资源开展科技创新；而同时也要重视内循环发展中科技情报工作对经济发展的贡献。第二个挑战是就业优先。社会稳定的内循环发展需要有充足的就业，而内循环发展需要科技的支撑，使产业能够升级、能够供应整个社会的需求。高科技不仅要创造社会新财富，更要研究如何创造新的需求使得社会就业稳定和发展。第三个挑战就是跨学科研究和技术融合能力的提升，如果不解决这方面问题，我们难以迅速转化科技创新成果，在全球竞跑中存在极大危险。最后一个挑战就是技术和社会的关系。过去我们更多的是关心技术方面的问题，今天高质量发展需要科技情报工作者关注科技以外多个方面，能够在社会变革的多角度做出我们的贡献。

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供给侧结构性改革的要求

根据我国科技创新的现状和当前的国际环境，要彻底解决我国科技发展中的显性化问题，更需要解决隐性能力方面的问题。科技情报工作者的下一步发展，就是要从供给侧结构性改革方面、围绕高质量发展和新发展的格局满足国家的需求，工作的重点应该包括：一是要突出赋能发展，从普适支撑向提供新的资源要求转变；二是要提高资源配置，优化结构；三是要改变脱实向虚的趋势，更多的将理论与实际相结合；第四要提质增效。值此社会发展变革之际，科技情报工作者应在科技创新中做出贡献，突破传统的情报研究模式，不仅仅局限于对现有科学技术发展现状的描述，而是应洞察趋势、做出独立见解，不夸大、不轻视，提出预判，并提供决策依据。

（1）供给侧结构性改革要求科研人员以新发展理念为着力点提供高质量供给。围绕着高质量发展和新发展的格局，面对发展实体经济、全面竞争、就业优先和可持续发展等要求，科技情报工作者应以新发展理念为着力点，加强情报学理论建设、夯实情报工作基础、探索更适配的情报工具，以创新驱动提供高质量供给，引领和创造更多的新需求。首先确定加快构建新发展格局是基本纲领，要注重新发展的阶段，贯彻新发展理念作为着力点。其次是确定两个基点作为基本纲领的战略支撑，一个是以供给侧结构性改革抓好创新，一个是适配内需，要充分地把内需和我们的创新结合在一起，从而实现双循环的发展格局。

（2）在科技创新体系建设方面，科技情报工作者应培养独立前瞻判断发展趋势的能力、提出整合社会创新资源的能力、主导开发新技术与制定新产业标准的能力等，以更好地揭示和解决科技创新能力方面存在的隐形问题。

（3）大数据、人工智能等新技术带来了巨大变革，情报科学人员应更注重技术与社会的关系。一方面，算法软件应成为科学家们强有力的工具，但不是取代，情报科技人员应注重同时从“大数据”和“小数据”中提炼科学发展脉络、洞察未来可能的突破领域；另一方面，面对国际大型企业在已有技术基础上形成的更大和更全方位的垄断，情报科学人员应提出相应的应对策略。

下面通过一个最新的案例具体地分析。2020年12月初，DeepMind宣布，其新一代AlphaFold人工智能系统，在国际蛋白质结构预测竞赛（CASP）上击败了其余的参赛选手，能够精确地基于氨基酸序列预测蛋白质的3D结构，其准确性可以与使用冷冻电子显微镜（CryoEM）、核磁共振或X射线晶体学等实验技术解析的3D结构相媲美。尽管还有1/3的蛋白质没有找到解决办法，尽管只是87%左右的一致性符合率，这已经是一个非常重大的突破，进化生物学家Andrei Lupas表示，“这将改变医学，这将改变研究，这将改变生物工程，这将改变所有一切”。

图1 AlphaFold预测的蛋白质3D结构图

这样一则新闻对于科技情报人员而言具有何种意义呢？首先，我们应及时获取该信息；其次，我们需要能够发现这一新闻背后代表的含义并开展深入的研究；再次，从情报理论和方法分析未来的研究趋势并对争论提出自己的分析。

本世纪以来，全球都把蛋白质研究作为重大方向并给予极大投入。我国在中长期发展规划纲要编制中，在基础研究重大方向列出了4个任务，其中之一即蛋白质研究，并将结构生物学作为其重点。几乎同时，2005年美国《Science》杂志列出了125个尚未解决的难题，其中蛋白质折叠（Fold）名列其中，但是结构生物学并没有在这些问题中。

十多年来，国内外专家在结构生物学方面做了大量工作，取得很多成果，许多科学家获得极高的荣誉。然而2017年诺贝尔奖颁给了冷冻电镜的发明者，而结构生物学专家尽管解析了这么多的蛋白质结构，对蛋白质研究做出重大贡献，但是却未能获奖。由此引发我们思考的问题是，结构生物学的科研意义是否还存在？

从管理维度分析，当美国对结构生物学的投入大幅减少时，我国数十倍地加大投入，购买数个昂贵的冷冻电镜用于结构生物学。我们15年前确定的把结构生物学作为重点的研究方向是否还正确？尽管结构生物学领域还可以发表CNS文章，但发展趋势是否还有潜力呢？

从情报角度分析，我们可以结合更早的现象来进行判断。

多年前美国各大研究所以及各大药厂都在开展蛋白质晶体结构的研究，NIH各研究所基本都设有相关研发中心，而且规模宏大。但是在2000年初，NIH突然宣布停止拨款资助此类实验，并给出蛋白质晶体结构的研究不确定性太大、耗钱、就业难三点理由。很多基础研究远远比结构生物学更加烧钱、就业困难，为何依然获得支持？针对蛋白质晶体结构如此重大的研究方向NIH竟给出这种理由来停止资助，背后是什么原因？

继续往前推，1972年，诺贝尔化学奖得主Christian Anfinsen博士表示，理论上，蛋白质的氨基酸序列应该能够完全决定它的3D结构。这一假说激发了50年来基于氨基酸序列、通过计算方法预测蛋白质3D结构的探索。

再往前看，1969年Journal of Molecular Biology上发表的第一篇相关论文用比较建模方法预测蛋白质结构。

这样几个核心时间点说明什么呢？我们是否跟踪过这些信息？我们是否梳理过变化？是否在国家战略制定中提出我们对计算生物学的发展方向建议？

如果我们在过去未能发现研究的变革，今天我们能否从蛋白质研究者争论的问题诸如：计算方法得到蛋白质3D结构的成果表明不再需要投资昂贵的蛋白质结构测试设备，结构生物学家将失业或者转行，AlphaFold人工智能系统使得人类未来将利用计算机很快发展更多新的药物...，真的是这样吗？

明晰的答案是，如果我们只是为了重复50年前的发展，当前的研究成果已经能够代替实验。但是，我们的计算机目前还不能完成对复杂蛋白质结构的预测，即使能够预测出来结构但是还不能实现工业化的生产，工业化制备的要求我们并不了解。

深度分析我们知道：多年来对超大复合物的结构动态构象的变化、蛋白质设计、药物设计等的研究为此奠定了计算方法得到了蛋白质3D结构的研究基础；同时GPU的发展也为计算提供了更好的支持，但仅仅GPU发展还不够，要看到更深层次的原因是Google等大型企业集团在计算研究方面的投入和垄断，他们做的TPU导致了只有少数的公司能够利用，而他们通过不断地获取全球实验科学数据、不断地在把别人的研究积累到自己的研究中；成功预测蛋白质的结构并不意味着了解蛋白质折叠的过程和原理；没有足够的数据积累，基于统计和数据库的预测就无法实现；完全基于物理学和化学第一性原理的结构预测还没有出现；实验科学依然是未来探寻未知的重要的、必要的手段。

我们在十几年前就在讨论第四范式将会如何影响未来的科研和未来的社会，但是真正做到的还不多，而今天第四范式用AlphaFold做了一个实际的例子，给我们提供了未来更多的发展路径。当前人工智能对新冠病毒的研究尤其是疫苗研究贡献巨大，但在治疗药物的研发贡献尚待证实，说明我们在基础科学研究的同时一定要关注新的软件算法，例如第四范式和AlphaFold，使其成为实验专家研究的有力工具。

作为科技情报工作者，我们需要从理论、从工具、从方法各方面去研究类似情况并做出预测，我们更需要探讨为什么当前能够实现这种程度的结构预测？如何打破AlphaFold最终带来的更深度的垄断？在这种情况下中国该如何发展，是否还能按照原有的模式发展？这需要情报人员提供新的思路。

情报学现在着重研究大数据，但是对于情报研究的小数据特性关注不够。如果能把一个个情报案例串联起来，可以发现科技发展脉络和趋势，如果可以据此做出预判，将会极大促进我国科技发展。我们在开展情报研究中不仅要关注已有的发展，更需要通过类似AlphaFold的研究来判断未来可能在哪个领域开展突破；面对Google公司的垄断，我们需要采取对策来应对预测的挑战。

如果坚守已有的情报研究模式来提供政策建议和开展战略研究，我们将难以适应当今世界快速发展的变化。所以，我们必须要通过情报学理论、实践、战略、智库各方面的集成，使我们的研究能够更好地贴合实际，能够在供给侧方面提供我们情报人员特殊的支撑和贡献。

（4）针对已知世界中的“已知”和“不知已知”方面，情报科学人员应进行更细粒度的验证性探索，针对未知世界中的“未知”和“不知未知”方面也应同时进行更深入的发现型探索。科技工作过去多在图2左边的区域（已知区域）中进行验证性研究和探索，未来创新将更多是发现型探索，那么我们科技情报工作者必须更多地具有把已知和不知已知的部分能够更好地系统化，同时对未来的发现型的探索提供贡献。归纳为一句话就是，要对已知的东西要提出怀疑，不断的怀疑才能不断地完善和深化已知世界；对于已经证实的部分进行知识化，把隐性的知识变成显性的知识；在未知的方面要能够揭示研究突破点，同时力争提出探索不知未知的发展方向。

图2 已知与未知研究的关系图

在当前科技发展的诸多方面，我们已经面临和即将面对的问题，诸如：

（1）6G的发展是不是还是依靠现在不断地缩短波长、提高频率、增加带宽的技术路线？

（2）发展充电桩、发展加氢站是发展新能源汽车的关键吗？

（3）材料基因组要突破的发展瓶颈是什么？

（4）DNA测序投入巨大，但如何与新药的研发相结合？药厂如何将DNA测序的结果和靶点有针对性的去开发新药品，大大地缩短开发的过程。

（5）在中国的创新过程中，国际标准制定与技术的发展关系如何确定？如何积累验证技术，建立大的平台？

（6）人可以从现象提取数据，从数据提取建立模型，人工智能是否能够做到这一点？脑科学与人工智能融合如何发展？

（7）人工智能主要依赖算力、算法和数据。面对数据采集与利用的法律与伦理方面规范越来越严格的情形下，如何发展？随着人工智能立法加速，天津市《社会信用条例》首先出台了数据采集的相关规定，要求从2021年1月1号开始的数据信息采集必须获得批准；全国人大也在调研相关立法。如果数据采集立法出台，将给大数据的信息采集、特别是社会数据资源的采集和应用带来非常严格的前提条件，情报人员如何利用和适应变革？

所以我们不能再停留在传统的发展模式和方向，我们要探索一种新的发展。今后面对发展实体经济、全面竞争、就业优先和可持续发展的多维度需求，科技情报的理论需要更快前行，探索更好的工具，同时必须以创新驱动提供高质量供给、引领和创造更多的新需求。

3

夯实战略支撑的举措

为了满足供给侧改革战略的要求，我们的科技情报工作需要“自主创新、融合协同、引领发展、支撑变革”。自主创新，即我们需要自己挖掘情报、创新研究工具和方法、提炼和转化知识，这些都是别的领域研究人员不会提供的。融合协同，指我们当前的需求和能力不可能靠一个学科、一个单位、一个高校、一个课题组就能做好情报的研究，AlphaFold的案例告诉我们合作非常必要。引领发展，这是党和国家对创新工作的要求。创新驱动，情报先行，情报工作者在引领发展中责任重大。支撑变革，变革不仅仅是考虑和研究科技的变革、自然技术的变革，更多的是综合科学和社会变革双重的影响。

对于所有科技情报工作者而言，这些要求是我们过去不习惯、不了解、不熟悉的，为做好科技情报工作、完成国家对我们的要求，实现支撑和引领的目标，我们必须做到：情报研究开放化，隐性知识显性化，智库建设协同化，前瞻预判体系化，其中情报研究开放创新与国际化是前提，显性化是能力，协同化是基础，体系化是保障。

（1）情报研究开放化是夯实科技情报战略支撑的基础。具体的策略包括外部要深度参与国际科技治理活动，打造国际竞争优势并与国外情报机构形成深度合作，与国际科技情报组织共同构建引领未来的学术前瞻研判体系；内部要畅通科技资源下沉渠道，主动服务战略区域发展和产业集群创新，构建新发展格局的研究体系，以提升供给体系的创新力和关联性、畅通国民经济循环、深化科技情报供给侧结构性改革，以创新驱动高质量供给引领和创造经济和社会新需求，构建高水平的情报发展体系等。

（2）隐形知识显性化，揭示和解决科技创新能力方面存在的隐性问题，以降低探索发展中的失败概率。例如光刻机的制造我们非常落后，这实际上源于我们之前缺少工程设计、关键部件、组件配合等方面知识的积累；又如汽车产业中的等速失效，在美国的汽车制造业已经是行业内部规律，但对我国汽车制造企业而言，需要首先了解等速失效的可靠性才能提出相应的实现规律和形式。类似的创新方面，中国很多行业依然与国际有较大差距，面临巨大挑战，就需要依靠情报人员把掌握的资料、信息进行情报挖掘，把隐性知识显性化，降低我们各行各业在相关探索中的失败几率。显性化的工作将是情报工作的一个重要发展方向，尽管可能没有理论方面的重大创新，但围绕一个研究方向、一种产品、一个领域开展的相关工作，将极大促进产业化发展，其贡献不仅是产业，对情报学研究也将有巨大贡献。

（3）智库建设协同化，即构建跨学科跨领域的智库网络，提升服务决策能力，打造合作平台。众所周知，近几年各个高校和科研单位、各省市都在开展智库建设，力量分散，但是如果没有合作而是各自建设小而全的智库，实际上难以实现国家对于高水平智库的要求。因此，需要我们共同协作构建某一学科领域或者方向的共同的工作平台，构建跨学科跨领域的一个智库网络。以中国科学技术信息研究所为例，我们建立的科技情报安全监测预警平台（图3），就与全国有关的地方研究所、行业研究所及部分高校开展了合作，共同建立了一个包括战略、技术评价、人才变化的研究平台；未来我们还将合作建立更多平台，使大家能够在这样一个工作体系中发挥更大的作用。

图3 科技情报检测预警平台

（4）前瞻预判体系化。类似AlphaFold这类研究，即使是专业学习生物的专家也不一定能掌握清楚，因此我们需要首先建设理论体系，之后将理论研究与实践深度结合，构建体系的底层架构，保证在未来的探索中能够做出更大贡献。同时，一定要警惕已有领先领域中的“黑天鹅”事件。

今天，我国科技经济社会发展面临的环境和问题复杂多样，很多问题的预判非常困难。因此，需要科技情报工作者共同努力，才能够为政府决策和国家的发展做好我们的支撑，真正地使我们科技情报在国家的科技自立自强发展中做出我们的贡献。

（收稿日期：2021-01-11）

作者简介

戴国强,中国科技情报学会理事长,研究方向为科技创新战略、科技情报研究, 

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*原文载于《信息资源管理学报》2021年第2期，欢迎个人转发，公众号转载请联系后台。

* 引用格式

戴国强. 加快科技情报供给侧结构性改革 夯实科技自强自立的战略支撑[J]. 信息资源管理学报, 2021,11(2): 4-9.

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制版编辑 | 王阿凤

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