中國高被引論文暴增，但中國諾獎之路或更長 ｜來論_風聞
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撰文 | 賈鶴鵬（蘇州大學教授）
12月10日，全球科技與文化界的目光再次聚焦斯德哥爾摩，2024年諾貝爾獎頒獎典禮如期舉行。人們在廣泛關注今年AI在諾獎中大放異彩的同時，也許並未意識到AI得獎其實也在延續諾貝爾獎的另一個趨勢：近年來的諾貝爾獎項中，奠基重大技術的研究和促成科學走向應用的技術佔據了越來越多的位置。
例如，今年的人工智能的突破，不論是物理學獎被頒給人工神經網絡和機器學習領域的開創者美國普林斯頓大學的約翰·霍普菲爾德（John J. Hopfield）和加拿大多倫多大學的傑弗裏·辛頓（Geoffrey E. Hinton），還是AlphaFold因對蛋白解析的革命性方法而獲得化學獎，都體現着奠基重大技術的研究越來越受到重視。
相對於凝聚態和粒子物理等經典物理領域，人工神經網絡、機器學習對實踐應用的推動直接而強大。而AlphaFold不僅解開了蛋白質摺疊這一長久科學難題，還為藥物開發等應用領域帶來了革命性影響。
同樣的趨勢其實在前幾年諾獎中已經開始明晰。從高琨的光纖研究到雅克·杜博歇 (Jacques Dubochet)、約阿希姆·弗蘭克 (Joachim Frank)、理查德·亨德森 (Richard Henderson) 對冷凍電鏡技術 (cryo-EM) 的發展；從基因編輯技術路線到mRNA疫苗的研發，這些獲獎成果最終落腳點都是改變人類生活或人類科研的重大技術突破。它們大致又分成對重大技術本身的開創性發展（如冷凍電鏡、基因編輯和mRNA），以及推動重大技術進步的原創科研成果（如光纖技術的應用）。這些研究催生了革命性技術的誕生，或者推動了技術走向實際應用的跨越。在這些革命性技術中，推動科研本身進展的技術格外受到青睞，例如，冷凍電鏡為分子生物學提供了全新的觀測手段，mRNA技術更是在新冠疫苗開發中展現了巨大價值。今年斬獲諾獎的兩項人工智能技術，恰恰體現了這兩個方面，人工神經網絡和機器學習領域的研究奠基了人工智能的發展，而AlphaFold對蛋白結構的革命性解析則讓生命科學研究與醫藥開發獲得跳躍式發展。與之相比，經典的理論性成果近年來獲得諾獎的機會似乎在相對減少。
雖然按照Nature發表的研究，科學研究的顛覆性突破正在減少[1]，這可能為更多促進應用成果誕生的研究提供了角逐諾獎的機會，但這種轉向無疑也源於現代社會對技術落地的迫切需求。探索基礎科學的努力並未停止，但能對全球經濟和社會產生直接效應的研究無疑更能引起評委的青睞。
那麼，這樣的諾獎趨勢對中國而言意味着什麼呢？
這可能意味着中國本土科學家獲得諾獎的時間還要延後。在1990年代中後期，當時的中國科學院領導曾預言，中國有可能在2020年前後獲得諾獎。當時的依據主要是科研條件、科研投入和科研與國際主流研究的銜接程度。不用問，當時的預期偏理想化。近年來，中國的高引科學家數量不斷爆棚，這又讓一些評論者認為，中國可能在未來二三十年像近年來的日本一樣不斷斬獲諾獎。但如果用其成果是否導向對世界科技發展產生顛覆性影響的技術作為標準的話，這方面中國的路似乎還很長。
近年來，中國在科技領域取得了顯著成就，高被引科學家數量和論文產出排名全球前列。然而，真正推動顛覆性技術的科學家數量仍然稀少。例如，當前一些重大技術的突破性進展：
量子計算：谷歌的“量子優越性”實驗背後是基礎理論的長年積累。基因編輯：CRISPR-Cas9技術的開創性貢獻來自於基礎生物學的持續研究。AI大模型：OpenAI的GPT系列背後是計算語言學和深度學習理論的基礎推動。
中國在這些領域的基礎科學創新較少能夠直接推動顛覆性應用。這種現狀反映了中國科技界尚需進一步夯實基礎研究的創新能力。高被引本身並不能確保這些研究成果最終化為走向應用的技術。
可能有人會質疑，中國的高科技研發在很多方面，特別是在新能源或通信等領域已經走在了世界前列。這一點從中國的新能源汽車因強大的競爭力而不斷被各國加徵關税就可以看出來。既然諾獎指向了最終的應用，那麼隨着中國技術領域不斷取得日新月異的進展，應該距離問鼎諾獎並不遙遠了。
然而，不論是終端技術應用的突飛猛進，還是高引科學家的指數級增長，都不意味着中國正在快速接近獲得諾獎所代表的革命性和引領性的成果。技術要走到產業層面的終端應用，必然經歷多次多種革命性的突破，我們很難保證目前中國在產業上取得的引領性技術的研發過程中，有多少次顛覆性進展是源於中國的科學家。以華為的5G技術而論，其成為國際壓倒性解決方案的技術路線的原始創新，是源於土耳其科學家的研究工作。可能正因為如此，華為創始人任正非就多次強調基礎研究的重要性。作為中國高科技研發最傑出的代表，華為肯定是最清楚在基礎科學層面上缺乏原始創新的苦澀。
既然如此，那麼完全體現基礎科研引領性的高被引論文和高被引科學家近年來在中國的大量出現，不應該大大增加諾獎或類似級別國際表彰的獲獎概率嗎？也不盡然。雖然引領性的科研成果一般要以高引頻次來衡量，但高引頻次並不確保相關技術路線能導向應用，而且更重要的是，誕生高引的研究領域更有可能是熱點而非顛覆性突破。
那麼，到底要怎樣才能讓中國的科研之路走向諾獎認可所代表的具有引領性的顛覆性突破呢？其實，諾獎更加青睞奠基重大技術的基礎理論研究這一點本身，恰恰給我們提供了答案。
首先，一項突破性技術的誕生必然源於其背後開創性的基礎研究。在基礎研究階段，科學家很可能不一定知道自己的研究之後能催生偉大的技術，但通常會意識到自己研究面對的重大問題或重大需求。只有持續投入到對這些重大需求或重大問題的解答中，才有可能讓相關技術從模糊籠統走向清晰，當然這個過程不一定是最早開創相關基礎研究的科學家或團隊完成的。在現實中，這注定是一個相對漫長的過程，其中有可能在某個時間節點誕生一批高引用的成果，但這個節點往往是不可控的。即便將對科學家的考核週期放在5年（高校科研單位常規的聘期），也並不能肯定這個過程會走到哪一步，更何況每年交一次工分的常見考評。這種漫長的求索過程，對於催生顛覆性技術的基礎科研如此，對於解決基本的科學原理或探索新的微觀粒子也同樣。
其次，如果這樣的成果產生高引用，這種高引用很有可能是很多科學同行同時意識到相關研究問題的重要性。這意味着高引用是重大開創性工作進展到某個過程中的結果，而不是追逐的目標，因而通過搭上熱點科研題材的快車固然可以提升引用，但不一定會帶來重大的創新，特別是不一定會帶來指向重大技術應用的創新。大家你追我趕地拼熱點的時候，肯定顧不上慢慢去想這些熱點能給學術之外帶來什麼，更不要説坐下來琢磨科研的衍生效應，而很多重大技術其實是研究主業之外衍生出來的。
第三，最終指向應用的突破性科研更有可能獲得諾獎也意味着，同行之間的順暢合作以及跨領域之間的及時碰撞，總是必要的。然而在現實中，我們知道，做交叉性研究最直接的挑戰是兩邊同行都不引你。另一方面，熟人互引和晚輩出於尊敬而引用也是中國近年來科研的一個顯著特點。華東理工大學的一項研究發現，中國論文在中國本土的引用中所佔比例最大，為 57.2%。經過調整得出的中國本土偏見高達 42.3%，遠高於第二名美國的15.9%[2]。
最後，導向重大技術創新的突破性或開創性科研當然需要面向社會的需求，但需要強調的是，社會的需求並不一定是當下企業的具體需求。絕大多數企業需要的不是技術原創，而是技術改進或技術增效。但這不意味着旨在做出或可能導向重大技術突破的基礎科研可以完全關門做學問。我們這個世界有意思的地方在於，你越面向外界進行溝通，你也就越知道世界上的各種需求。在這個意義上，強調科普與創新同等重要的“兩翼説”（指2016年中央提出的“科技創新、科學普及是實現創新發展的兩翼，要把科學普及放在與科技創新同等重要的位置”）堪稱經典，不是那種為了給科普壯膽的經典，而是真正的創新，永遠需要在科技與社會之間搭建橋樑。
看了上面的分析，可能一些學界同行會感到沮喪。其實大可不必。不論是中國的高引成果誕生的速度，還是產業界引領性產業技術覆蓋的廣度，乃至最多被人吐槽的科研管理制度，這些年都在取得快速的突破。國家領導人顯然也意識到相關問題，不論是呼籲論文發表在祖國大地上，還是希冀科研人員坐得住冷板凳，都是在推動科研工作邁向重大創新的正確方向。順便説一下，“論文發表在祖國大地上”的提法，強調的是學術科研成果造福於國家經濟社會發展，它既不是説論文應該發在中國本土的期刊上，也不是説論文所代表的科學研究只能直接服務於當下的產業技術創新。
此外，也不必患得患失地糾結什麼時候得諾獎，不是因為諾獎沒啥了不起老子不稀罕，而是因為只要學術界靜下心來致力於用科研解決重大現實問題，只要產業界靜下來心來不斷通過技術創新的升級而不僅是捲成本來競爭，取得斬獲諾獎所代表的那種認可一定是水到渠成的事情。
從科技管理的層面，很多必要的舉措其實已經在做了，比如推動跨學科的合作，鼓勵十年磨一劍等。而進一步需要做的事情是讓這些工作制度化。這裏，制度化的意思不是讓所有科學家都去十年磨一劍，都去做跨學科交叉研究，而是要讓真正願意十年磨一劍的科學家不用因為每年或每個聘期交工分而焦慮不已，也要讓那些跨學科探索的科學家即便經歷慘淡的引用也能把日子過下去。
當然，又要在管理層面上保證總體的科研產出和通過公認的指標來維持機構排名，又要讓個別人順暢地十年磨一劍，這肯定不容易。與社會和產業界保持頻繁交流卻不能導向迅速變現，領導們也會面臨巨大的壓力。但哪一個最終獲得諾獎級別認可的工作，不是面臨着巨大的壓力走過來的呢？
參考文獻
[1] Papers and patents are becoming less disruptive over time, Nature, 2023, 613, 138–144. https://www.nature.com/articles/s41586-022-05543-x
[2] 華東理工大學商學院：“中國高被引論文全球第一，是靠中國科學家抱團嗎？”https://bs.ecust.edu.cn/index/detail/oid/2-4283231/m/
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