中国高被引论文暴增，但中国诺奖之路或更长 ｜来论_风闻

近年来的诺贝尔奖项中，奠基重大技术的研究和促成科学走向应用的技术占据了越来越多的位置。这可能意味着，认为中国高被引科学家数量爆棚会让中国更多更快地斩获诺奖的说法值得商榷。

撰文 | 贾鹤鹏（苏州大学教授）

12月10日，全球科技与文化界的目光再次聚焦斯德哥尔摩，2024年诺贝尔奖颁奖典礼如期举行。人们在广泛关注今年AI在诺奖中大放异彩的同时，也许并未意识到AI得奖其实也在延续诺贝尔奖的另一个趋势：近年来的诺贝尔奖项中，奠基重大技术的研究和促成科学走向应用的技术占据了越来越多的位置。

例如，今年的人工智能的突破，不论是物理学奖被颁给人工神经网络和机器学习领域的开创者美国普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和加拿大多伦多大学的杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton），还是AlphaFold因对蛋白解析的革命性方法而获得化学奖，都体现着奠基重大技术的研究越来越受到重视。

相对于凝聚态和粒子物理等经典物理领域，人工神经网络、机器学习对实践应用的推动直接而强大。而AlphaFold不仅解开了蛋白质折叠这一长久科学难题，还为药物开发等应用领域带来了革命性影响。

同样的趋势其实在前几年诺奖中已经开始明晰。从高琨的光纤研究到雅克·杜博歇 (Jacques Dubochet)、约阿希姆·弗兰克 (Joachim Frank)、理查德·亨德森 (Richard Henderson) 对冷冻电镜技术 (cryo-EM) 的发展；从基因编辑技术路线到mRNA疫苗的研发，这些获奖成果最终落脚点都是改变人类生活或人类科研的重大技术突破。它们大致又分成对重大技术本身的开创性发展（如冷冻电镜、基因编辑和mRNA），以及推动重大技术进步的原创科研成果（如光纤技术的应用）。这些研究催生了革命性技术的诞生，或者推动了技术走向实际应用的跨越。在这些革命性技术中，推动科研本身进展的技术格外受到青睐，例如，冷冻电镜为分子生物学提供了全新的观测手段，mRNA技术更是在新冠疫苗开发中展现了巨大价值。今年斩获诺奖的两项人工智能技术，恰恰体现了这两个方面，人工神经网络和机器学习领域的研究奠基了人工智能的发展，而AlphaFold对蛋白结构的革命性解析则让生命科学研究与医药开发获得跳跃式发展。与之相比，经典的理论性成果近年来获得诺奖的机会似乎在相对减少。

虽然按照Nature发表的研究，科学研究的颠覆性突破正在减少[1]，这可能为更多促进应用成果诞生的研究提供了角逐诺奖的机会，但这种转向无疑也源于现代社会对技术落地的迫切需求。探索基础科学的努力并未停止，但能对全球经济和社会产生直接效应的研究无疑更能引起评委的青睐。

那么，这样的诺奖趋势对中国而言意味着什么呢？

这可能意味着中国本土科学家获得诺奖的时间还要延后。在1990年代中后期，当时的中国科学院领导曾预言，中国有可能在2020年前后获得诺奖。当时的依据主要是科研条件、科研投入和科研与国际主流研究的衔接程度。不用问，当时的预期偏理想化。近年来，中国的高引科学家数量不断爆棚，这又让一些评论者认为，中国可能在未来二三十年像近年来的日本一样不断斩获诺奖。但如果用其成果是否导向对世界科技发展产生颠覆性影响的技术作为标准的话，这方面中国的路似乎还很长。

近年来，中国在科技领域取得了显著成就，高被引科学家数量和论文产出排名全球前列。然而，真正推动颠覆性技术的科学家数量仍然稀少。例如，当前一些重大技术的突破性进展：

量子计算：谷歌的“量子优越性”实验背后是基础理论的长年积累。基因编辑：CRISPR-Cas9技术的开创性贡献来自于基础生物学的持续研究。AI大模型：OpenAI的GPT系列背后是计算语言学和深度学习理论的基础推动。

中国在这些领域的基础科学创新较少能够直接推动颠覆性应用。这种现状反映了中国科技界尚需进一步夯实基础研究的创新能力。高被引本身并不能确保这些研究成果最终化为走向应用的技术。

可能有人会质疑，中国的高科技研发在很多方面，特别是在新能源或通信等领域已经走在了世界前列。这一点从中国的新能源汽车因强大的竞争力而不断被各国加征关税就可以看出来。既然诺奖指向了最终的应用，那么随着中国技术领域不断取得日新月异的进展，应该距离问鼎诺奖并不遥远了。

然而，不论是终端技术应用的突飞猛进，还是高引科学家的指数级增长，都不意味着中国正在快速接近获得诺奖所代表的革命性和引领性的成果。技术要走到产业层面的终端应用，必然经历多次多种革命性的突破，我们很难保证目前中国在产业上取得的引领性技术的研发过程中，有多少次颠覆性进展是源于中国的科学家。以华为的5G技术而论，其成为国际压倒性解决方案的技术路线的原始创新，是源于土耳其科学家的研究工作。可能正因为如此，华为创始人任正非就多次强调基础研究的重要性。作为中国高科技研发最杰出的代表，华为肯定是最清楚在基础科学层面上缺乏原始创新的苦涩。

既然如此，那么完全体现基础科研引领性的高被引论文和高被引科学家近年来在中国的大量出现，不应该大大增加诺奖或类似级别国际表彰的获奖概率吗？也不尽然。虽然引领性的科研成果一般要以高引频次来衡量，但高引频次并不确保相关技术路线能导向应用，而且更重要的是，诞生高引的研究领域更有可能是热点而非颠覆性突破。

那么，到底要怎样才能让中国的科研之路走向诺奖认可所代表的具有引领性的颠覆性突破呢？其实，诺奖更加青睐奠基重大技术的基础理论研究这一点本身，恰恰给我们提供了答案。

首先，一项突破性技术的诞生必然源于其背后开创性的基础研究。在基础研究阶段，科学家很可能不一定知道自己的研究之后能催生伟大的技术，但通常会意识到自己研究面对的重大问题或重大需求。只有持续投入到对这些重大需求或重大问题的解答中，才有可能让相关技术从模糊笼统走向清晰，当然这个过程不一定是最早开创相关基础研究的科学家或团队完成的。在现实中，这注定是一个相对漫长的过程，其中有可能在某个时间节点诞生一批高引用的成果，但这个节点往往是不可控的。即便将对科学家的考核周期放在5年（高校科研单位常规的聘期），也并不能肯定这个过程会走到哪一步，更何况每年交一次工分的常见考评。这种漫长的求索过程，对于催生颠覆性技术的基础科研如此，对于解决基本的科学原理或探索新的微观粒子也同样。

其次，如果这样的成果产生高引用，这种高引用很有可能是很多科学同行同时意识到相关研究问题的重要性。这意味着高引用是重大开创性工作进展到某个过程中的结果，而不是追逐的目标，因而通过搭上热点科研题材的快车固然可以提升引用，但不一定会带来重大的创新，特别是不一定会带来指向重大技术应用的创新。大家你追我赶地拼热点的时候，肯定顾不上慢慢去想这些热点能给学术之外带来什么，更不要说坐下来琢磨科研的衍生效应，而很多重大技术其实是研究主业之外衍生出来的。

第三，最终指向应用的突破性科研更有可能获得诺奖也意味着，同行之间的顺畅合作以及跨领域之间的及时碰撞，总是必要的。然而在现实中，我们知道，做交叉性研究最直接的挑战是两边同行都不引你。另一方面，熟人互引和晚辈出于尊敬而引用也是中国近年来科研的一个显著特点。华东理工大学的一项研究发现，中国论文在中国本土的引用中所占比例最大，为 57.2%。经过调整得出的中国本土偏见高达 42.3%，远高于第二名美国的15.9%[2]。

世界各国论文引用“本土偏见”比较丨出处：华东理工大学商学院

最后，导向重大技术创新的突破性或开创性科研当然需要面向社会的需求，但需要强调的是，社会的需求并不一定是当下企业的具体需求。绝大多数企业需要的不是技术原创，而是技术改进或技术增效。但这不意味着旨在做出或可能导向重大技术突破的基础科研可以完全关门做学问。我们这个世界有意思的地方在于，你越面向外界进行沟通，你也就越知道世界上的各种需求。在这个意义上，强调科普与创新同等重要的“两翼说”（指2016年中央提出的“科技创新、科学普及是实现创新发展的两翼，要把科学普及放在与科技创新同等重要的位置”）堪称经典，不是那种为了给科普壮胆的经典，而是真正的创新，永远需要在科技与社会之间搭建桥梁。

看了上面的分析，可能一些学界同行会感到沮丧。其实大可不必。不论是中国的高引成果诞生的速度，还是产业界引领性产业技术覆盖的广度，乃至最多被人吐槽的科研管理制度，这些年都在取得快速的突破。国家领导人显然也意识到相关问题，不论是呼吁论文发表在祖国大地上，还是希冀科研人员坐得住冷板凳，都是在推动科研工作迈向重大创新的正确方向。顺便说一下，“论文发表在祖国大地上”的提法，强调的是学术科研成果造福于国家经济社会发展，它既不是说论文应该发在中国本土的期刊上，也不是说论文所代表的科学研究只能直接服务于当下的产业技术创新。

此外，也不必患得患失地纠结什么时候得诺奖，不是因为诺奖没啥了不起老子不稀罕，而是因为只要学术界静下心来致力于用科研解决重大现实问题，只要产业界静下来心来不断通过技术创新的升级而不仅是卷成本来竞争，取得斩获诺奖所代表的那种认可一定是水到渠成的事情。

从科技管理的层面，很多必要的举措其实已经在做了，比如推动跨学科的合作，鼓励十年磨一剑等。而进一步需要做的事情是让这些工作制度化。这里，制度化的意思不是让所有科学家都去十年磨一剑，都去做跨学科交叉研究，而是要让真正愿意十年磨一剑的科学家不用因为每年或每个聘期交工分而焦虑不已，也要让那些跨学科探索的科学家即便经历惨淡的引用也能把日子过下去。

当然，又要在管理层面上保证总体的科研产出和通过公认的指标来维持机构排名，又要让个别人顺畅地十年磨一剑，这肯定不容易。与社会和产业界保持频繁交流却不能导向迅速变现，领导们也会面临巨大的压力。但哪一个最终获得诺奖级别认可的工作，不是面临着巨大的压力走过来的呢？

参考文献

[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] 华东理工大学商学院：“中国高被引论文全球第一，是靠中国科学家抱团吗？”https://bs.ecust.edu.cn/index/detail/oid/2-4283231/m/

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