郭锐、陈凯华：构建自主体系对抗数据主权威胁

近期，美国国立卫生研究院（NIH）突然禁止了中国研究人员访问其部分关键数据库，美国新兴生物技术国家安全委员会也建议全面禁止与中国的生物技术与数据合作。这一系列举措表明，美国对华科技打压正迅速扩展至基础性科学数据的掌控与利用，科学数据主权问题的战略意义愈发凸显。在当前日益复杂而紧张的国际形势下，我国迫切需要加快推动自主可控的科学数据生态体系建设，以保障国家科研安全、实现自主创新能力跨越式提升。

当下，科学数据库已成为科研范式与科技竞争的关键领域。近年来，以大数据和人工智能驱动的科研智能（AI for Sciences，AI4S）迅速兴起，科学研究范式正在经历从“实验驱动”到“数据驱动”的重大转变，高质量、开放共享的科学数据库成为科研创新、提升科技竞争力的战略制高点。国际主要国家愈发重视科学数据库建设在基础研究发展中的支柱性作用，通过推动系列举措不断加强科学数据库建设，如德国科学基金会支持设立的国家研究数据基础设施。目前，国际已形成了The Material Project，PubMed等多个标准化、高质量的科学数据库，为其引领新一轮科研范式变革和科技竞争提供有效保障。

总的来看，国际科技强国的科学数据库建设经验主要包括五个方面：一是坚持开源开放原则，促进数据广泛验证和跨学科合作；二是发挥政府引导和支撑作用，通过政策支持和资源投入保障数据库建设与共享；三是通过专业机构实现数据的标准化管理和规范化运行；四是强化多主体协作，推动跨学科、跨国界的科学数据库融合共建；五是持续动态更新数据资源和技术服务，以快速响应科研智能发展需求。

就我国而言，目前我国已建成以20个国家科学数据中心和31个国家资源库为重要基础的科技资源共享平台，但从总体看，科学数据资源开放性、综合性与国际领先水平仍存在一定差距。一方面，由于部分科学数据库建成时间尚短，如2019年才陆续成立的国家科学数据中心，数据汇聚质量不高、开放共享程度低，造成数据使用效率和价值发挥受限。另一方面，当前的科学数据管理仍呈现“条块分割”局面，部分数据中心分散于不同机构和领域，标准化管理与协作机制不足，没有很好地形成良好的互补和互动，制约了数据的高效利用。

为有效支撑科技自立自强战略目标，我国建设自主可控的科学数据生态体系意义重大。首先，这有助于打造可信数据空间，形成支撑科研智能发展的协同合力，助推国家战略科研项目高效开展，避免关键数据被国际政治风险“卡脖子”。其次，这将有助于充分挖掘和激发我国丰富的科学数据资源潜力，强化本土情境下科研智能发展以及支撑基础研究高质量发展的底层根基；最后，通过提升数据治理能力和资源掌控水平，我国科学数据话语权和国际科技竞争力将得到有效提升，为维护国家科技主权安全、实现科技自立自强提供坚实的数据基础。

为应对日益严峻的国际科技竞争和数据主权挑战，我国亟需从国家层面构建自主可控、高质量的科学数据生态体系，具体路径包括：

第一，加强战略规划和基础设施建设。可将科学数据建设纳入基础研究和科技创新战略高度，加大资金投入，建设国家级人工智能与高性能计算云平台，提供强大存储、计算与分析基础设施，形成稳定的战略性科学数据储备。

第二，实施分级分类的开源共享制度。针对不同学科领域的科学数据，可设立差异化的开放共享标准，鼓励基础性、结果性数据高水平开放，形成跨学科跨领域的数据汇聚机制，通过激励措施推动数据向国家科学数据中心等关键节点汇聚，迅速实现规模效应。

第三，构建标准化、专业化的数据管理体系。可设立专业管理机构，负责科学数据的标准制定、质量控制与长期维护，推进跨学科数据标准化，建立动态评估机制，实时追踪数据建设的难点痛点，加大对高迫切性数据库的投资力度，保障数据资源的高质量与长期可持续性。

第四，强化数据建设激励与数据安全机制。有关机构应明确科学数据的产权、使用权及运营权，建立全生命周期的数据溯源和保护机制，通过科研项目管理和科研人员考核评价体系，将科学数据库建设成果纳入评价和激励体系，激发科学家的建设积极性，形成有效的数据生态体系。

第五，推进科学数据与产业应用深度融合。可以以产业需求为导向，搭建科学数据与产业场景紧密对接的平台生态体系，推动科学数据成果在智能制造、新能源、生物医药等产业领域的高效应用，实现科研智能技术效能的放大效应，推动国家整体科技竞争力的跃升。（作者分别是北京理工大学副教授，中国科学院大学公共政策与管理学院特聘教授）