大科学小科学并存时代，探索新的科技知识呼唤采用系统性范式
颠覆线性范式，提升创新协同效能
最近，在市科委牵线下，一场跨学科交流活动在上海期智研究院举行。中国科学院分子细胞科学卓越创新中心主任刘小龙带领20多位研究生命科学的青年科学家，与上海期智研究院的10余位研究人工智能、高性能计算系统、量子计算等新一代信息技术的青年科学家进行了深入交流，探讨将新一代信息技术应用于生命科学研究的合作方向。
近来，在强化科技创新策源功能方面，范式滞后的问题日益受到关注。
如何突破传统的线性范式或PI制，提升跨界创新协同效能?上海期智研究院的青年科学家和上海市科学学研究所的战略规划专家阐明了自己的观点。
突破传统PI制，促进跨学科合作
毕业于卡内基梅隆大学的上海期智研究院PI、清华大学助理教授张焕晨介绍，PI制是国际上广泛采用的一种科研组织模式，在自然科学、基础研究领域尤为普遍。它是英文“Principal Investigator”一词的缩写，可译作“学术带头人”或“首席科学家”。
PI最早出现在欧美国家的科研项目申请中。美国国立卫生研究院将PI定义为“由申请机构认定的有一定权力和责任指导基金所支持项目的个体”，无论项目申请人是教授、副教授还是助理教授，只要获得立项资助，申请人就能成为PI。“在美国的大学里，一名PI往往会带教几名博士生，如果他申请到的科研项目经费比较多，还能招聘几名研究员。”张焕晨说，“中国的PI制来自欧美，为科学家开展独立的研究提供了制度保障。”
作为一家新型研发机构，上海期智研究院采用的也是PI制，现有34名PI，其中3人是中国科学院院士，31人是青年科学家。不过与传统的PI制有所不同，图灵奖得主、上海期智研究院院长姚期智鼓励PI与院内外其他学科的科研人员跨界合作，并布局设立了交叉智能方向，由3名PI领衔开展人工智能生物学、东亚人群古DNA大数据分析与人工智能应用、气象大数据与人工智能研究。
之所以突破传统的PI制，是因为在人工智能等很多科研领域，学科交叉的重要性日益凸显。今年在科学界火起来的“AI4S”(人工智能驱动的科学研究)就是一例，上海市科学学研究所战略规划研究室主任朱学彦说，“AI4S”是新的科研范式，区别于以往的实验、理论、模拟、数据驱动等科研范式，它将人工智能与各个学科领域紧密结合，有望创造出大量新的科学知识和技术。
正是基于新的科研范式，市科委基础研究处组织了上海期智研究院与中国科学院分子细胞科学卓越创新中心的跨界交流。这类活动能突破传统的线性范式或PI制，让科研人员跳出自己研究的领域，与不同学科的科研人员碰撞出思想火花。“我们的跨界合作还可以涉及人文社会科学和艺术，比如用AI技术破译甲骨文、玛雅文字等古文字。”上海期智研究院PI、清华大学助理教授陈一镭说。
加强创新协同，强化科创策源功能
在朱学彦看来，科技创新是复杂系统，而不是简单的输入和输出关系，所以线性范式已不适用于当下的很多科研活动，取而代之的是系统性范式。 “现在是大科学和小科学并存的时代，PI制这一小科学科研组织模式依然有效，但是集聚众多科研人员、投入大量资金、利用大科学设施开展的科研活动越来越有价值。这是因为科技创新的复杂性比过去大幅提升，如今要探索新的科技知识，必须采用系统性范式，组织开展大科学研究、发起实施大科学计划，在物质、信息、生命等自然科学领域的边界处寻求突破。”
在这个背景下，如何提升跨领域、跨层级、跨学科创新协同效能，就显得尤为重要。“上海在创新协同方面，还要大力加强，这样才能进一步强化科技创新策源功能。”朱学彦直言，政府和相关机构可以从政府战略布局、新型举国体制、风险共担机制等方面入手，研究提升创新协同效能的制度和举措。
在政府战略布局上，需要优化基础研究选领域、选项目、选人才的体制机制，加强前沿科技项目布局的前瞻性、战略性和系统性，更多地在学科交叉领域进行布局，特别是要在非共识领域有所作为，以求孕育出原创性、颠覆性科技成果。
在新型举国体制上，要聚焦那些市场失灵、有明确目标的战略产品和任务，针对关键核心技术组织开展跨领域、跨层级、跨学科的“大兵团作战”，研究制定科学合理的经费分配方案，并通过顶层设计加强参与单位、研发人员之间的合作，从而把不同的科技力量有效凝聚起来。
在风险共担机制上，可探索为国资管理松绑的新政策，激励国资敢于“投早、投小、投硬”，与社会资本一起推动硬科技领域的早期项目和小企业加速成长；同时，通过营造更好的市场环境，支持更多风险投资机构在沪发展，让上海的科创中心建设与金融中心建设更加匹配。
