科研范式是科学研究的基本理论和方法ღ✿。随着技术进步和产业发展ღ✿，科研范式正在发生新的变革ღ✿。数字平台构筑了科技创新的新基座ღ✿。文章分析了科技发展对科研范式变革的新要求ღ✿，数字化转型引领科技创新的具体路径ღ✿，提出数字平台赋能科研范式数字化变革的构想ღ✿，并基于“未来实验室”提出数字平台赋能科研范式数字化变革的具体实践ღ✿。研究成果有望为各科研机构的科研数据治理和科研组织模式管理提供参考WRITE AS 爸爸ღ✿，为提升我国战略科技创新力量建设提供决策依据ღ✿。
当今世界ღ✿，围绕科技制高点展开的竞争空前激烈ღ✿，科技创新已成为国际战略博弈的主要战场ღ✿。党的二十大报告提出ღ✿，坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位ღ✿。在全球竞争日益加剧的新时代ღ✿，有组织的创新逐渐成为各国推动关键核心技术攻关的主流模式ღ✿。与此同时ღ✿，随着科技进步和产业变革的突飞猛进ღ✿，科学研究范式也正在发生深刻变革ღ✿。基于大数据研究的科研第四范式正在兴起ღ✿。数字平台作为科研数据的生产ღ✿、沉淀和共享媒介ღ✿，成为赋能科研范式变革的重要助推器ღ✿。
科研范式是特定历史时期科学共同体进行科学研究的方式ღ✿，与科技创新的内在规律要求相适应ღ✿。传统科研范式经历了4个阶段的演化发展历程ღ✿。第一阶段为经验范式ღ✿，主要是通过实验描述自然现象ღ✿；第二阶段为理论范式ღ✿，主要通过模型或归纳法进行科学研究ღ✿；第三阶段为计算范式WRITE AS 爸爸ღ✿，是指使用计算机进行仿真模拟来解决各个学科中的问题ღ✿；第四阶段为数据范式ღ✿，也称数据密集型科学ღ✿，是指通过大数据分析研究事物内在的因果关系和相关关系ღ✿，从而得到结论ღ✿。
在数据高密度集聚的前提下ღ✿，科研流程和手段得以优化ღ✿，科研范式呈现出与以往不同的显著特征ღ✿，主要表现为以下4个方面ღ✿：
科研范式发生变革时新旧范式更迭ღ✿，从而推动科学理论实现跨越式发展ღ✿。 科研范式的转换往往伴随着科学革命ღ✿，即科学技术的核心理论发生全局性ღ✿、根本性ღ✿、颠覆性的深刻变革ღ✿。 新的概念ღ✿、理论取代原有的概念和理论ღ✿，用来指导科学实践ღ✿，进而引发社会生活领域的革命性改变ღ✿。
在科学发展的特定时期ღ✿，通常由一种范式主导ღ✿。随着主导范式被广泛接受和长期应用ღ✿，往往会出现当前范式难以解释的科学发现ღ✿。当主导范式难以解决的问题逐渐积累到引发质变时ღ✿，新的科研范式呼之欲出ღ✿，并逐渐取代旧范式ღ✿。以第四阶段的数据范式为例ღ✿，在过去十几年间ღ✿，随着大数据资源的不断增长ღ✿，数据范式得到了科学家们的广泛关注ღ✿。但随着需要求解的科学问题日益复杂ღ✿，也暴露了诸多不足ღ✿，如数据不确定性问题ღ✿、数据复杂性问题ღ✿、数据维度爆炸问题ღ✿、数据尺度边界问题等ღ✿，上述困境引发了对科学研究“第五范式”的探索ღ✿。“第五范式”在数据范式的基础上ღ✿，引入智能技术ღ✿，强调人的决策机制与数据分析的融合ღ✿，将数据科学和计算智能有效结合起来ღ✿。
数字平台在科研范式的变革中充当着基石角色ღ✿。在科研范式由数据范式向“第五范式”的变革过程中ღ✿，由于“第五范式”以数据驱动和智能技术驱动的内在特征ღ✿，将对科研数据的归集ღ✿、治理和管理提出新的要求ღ✿。数字平台通过对科研全生命周期的数字化改造ღ✿，为科研数据的沉淀和利用提供了基础ღ✿，是科研范式变革中的助推器ღ✿。学界针对数字平台在科研项目管理ღ✿、数据共享ღ✿、创新协作等方面的研究目前已有一定的前期研究ღ✿。
杨晶等提出建设国家基础数据平台ღ✿，对集成数据进行深度挖掘和智能分析ღ✿，优化资源配置ღ✿，形成按需组建的跨学科ღ✿、跨领域ღ✿、跨地域的多元并行的科研组织模式ღ✿。
唐圣姣提出建设科研信息管理平台ღ✿，形成以网络为依托的科研组织ღ✿，构建开放ღ✿、合作的科研信息资源共享模式ღ✿。
张春兰等提出将大数据技术用于高校科研的全流程管理ღ✿，实现科研数据线上存储ღ✿，以便于科研项目ღ✿、成果等数据的查询ღ✿、分析和推广ღ✿。
欧龙等提出在传统科技管理平台的基础上ღ✿，结合大数据的多点同步处理ღ✿、智能预测等特点ღ✿，提高科技管理平台的工作质量和效率ღ✿。
吴燕秋等从医疗大数据切入ღ✿，通过构建医疗大数据平台ღ✿，统一数据采集ღ✿、存储和管理标准ღ✿，助力医疗数据的合法ღ✿、合规共享及高效利用ღ✿，为临床科研奠定坚实基础ღ✿。
张兰等在梳理国内外科研进展的基础上ღ✿，提出借助人工智能和大数据等新兴技术ღ✿，构建智能科研助手ღ✿，面向科技创新全流程全周期ღ✿，辅助科技信息深度挖掘ღ✿、学科知识拓展发现ღ✿、科研假设辅助生成ღ✿、科研实验智能控制ღ✿、研究成果智能整合ღ✿，提高科研效能ღ✿，加速科研创新ღ✿。
李昱等从数据检索与知识表示ღ✿、数据挖掘与分析展示ღ✿、趋势预测与决策辅助等角度系统分析了人工智能技术促进科技管理变革的机遇和趋向ღ✿。
总体而言ღ✿，尽管围绕科研的数字化转型已有一定理论研究和实践探索ღ✿，但现有成果多集中于项目管理等流程优化环节ღ✿。引入智能技术ღ✿，以数字平台再造科研全流程ღ✿，赋能科研知识发现和探索过程ღ✿，从而引领科研范式变革的具体机制和路径尚未清晰ღ✿。
1963年ღ✿，普赖斯在其著作《小科学ღ✿，大科学》中首次提出“大科学”概念来描绘现代科学的规模ღ✿、投入ღ✿、成就和影响ღ✿。大科学时代ღ✿，科学技术飞速发展并深刻改变了人类的生产和生活方式ღ✿，影响着世界格局的变化和人类社会的进步ღ✿，支撑着现代国家综合国力的有机构成ღ✿，其最明显的特征是参与的科学共同体众多ღ✿、投资强度大ღ✿、多学科交叉融合明显ღ✿。因此对科研范式变革提出了新要求ღ✿。
大科学时代的科技创新有着独有的特征ღ✿。从科研组织的发展趋势来看ღ✿，大科学时代的研究活动由个体“独善其身”和分类研究的“孤岛”已难以支撑ღ✿。“单打独斗”和“包打天下”全谱系创新的科研模式已不适应大科学时代的科技创新ღ✿。大科学时代的科技创新越来越依靠重大科技基础设施ღ✿、创新平台和极端实验条件及大科学团队集体攻关ღ✿。同时ღ✿，大科学时代的科技创新需要借助国家战略科技力量ღ✿，发挥创新引领和策源功能ღ✿，统筹布局ღ✿，推动重大科学发现和技术发明ღ✿。需要根据世界科技发展态势ღ✿，保持战略定力和战略眼光ღ✿，发挥体制和制度优势ღ✿，优化资源配置和创新要素布局ღ✿，集中有限的资源放在优先发展的关键科技领域ღ✿，突出竞争性优势ღ✿，塑造更多依靠创新驱动ღ✿、更多发挥先发优势的引领型创新ღ✿。
科研数据开放共享是科学发展的必然要求ღ✿。尽管科学研究极大地推动了人类探索知识和解决问题的能力ღ✿，但在能源缺乏ღ✿、环境污染ღ✿、健康威胁等人类面临的诸多重大问题面前尊龙凯时 -人生就是博!ღ✿，现有以学科分割为基本架构的科研组织模式表现得力有不逮ღ✿。为此ღ✿，基于多学科交叉融合解决重大问题ღ✿，实现科学新突破成为未来科技发展的重要方向ღ✿。基于学科交叉融合的重大科学问题攻关对科研流程的组织和科研数据的开放共享提出了新要求ღ✿。
第三ღ✿，强调对过程性科研数据的合理存储和开放共享ღ✿，包括科研日志ღ✿、不完整的数据集ღ✿、科学论文草稿ღ✿、下一步研究计划ღ✿、同行评审报告ღ✿、未正式发表的结果性数据等ღ✿。
第四ღ✿，联合政府数据ღ✿、行业数据以及广泛的经济社会数据和法律信息资源等的开放共享ღ✿。通过科研基础性数据的全学科ღ✿、全流程和全景式的开放共享ღ✿，实现创新价值链贯通融合ღ✿、各权益相关方协同融合ღ✿，以支撑重大问题的最终解决ღ✿。
数据是数字经济的关键生产要素ღ✿。2022年12月ღ✿，中共中央ღ✿、国务院印发的《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》提出ღ✿，“激活数据要素潜能”ღ✿，构筑国家竞争新优势ღ✿。随着数据量的增长ღ✿、数据种类和维度的复杂化ღ✿，如此庞大复杂的数据已经无法依靠经验处理ღ✿。数据要素价值的挖掘亟须人工智能技术的引入和应用ღ✿。科研数据是科研产出的原始记录ღ✿，承载着重要研究信息ღ✿，其体量巨大但显示度低ღ✿，是形成科研成果的重要基础ღ✿。在传统科研范式中ღ✿，科研数据通常属于沉默资源ღ✿，一般仅用于科研诚信的佐证ღ✿，大量科研数据处于闲置状态ღ✿，数据内在价值未得到充分挖掘和利用ღ✿。近年来ღ✿，科研领域数字化转型日益深入ღ✿，科研数据沉淀和共享机制逐渐完善ღ✿。深入挖掘科研数据的科学价值ღ✿，是建立科研新范式的必然要求ღ✿。
当前ღ✿，由数字技术等引发的新一轮科技革命和产业变革正由导入期转向拓展期ღ✿。数字化技术的持续渗透和广泛应用重塑了科技创新的格局WRITE AS 爸爸ღ✿。一方面ღ✿，数字化将显著节省要素使用成本ღ✿，降低要素供给和需求方之间的信息不对称ღ✿，提高创新要素配置效率ღ✿；另一方面ღ✿，数字化将深刻改变知识的生产过程ღ✿。对海量科学数据的综合分析成为科技创新的重要源泉尊龙凯时 -人生就是博!ღ✿。整体而言ღ✿，数字化转型对科技创新活动的优化改造主要表现在以下3个方面ღ✿：
党的二十大报告提出ღ✿，加快建设数字中国ღ✿，加快发展数字经济ღ✿，促进数字经济和实体经济深度融合ღ✿，打造具有国际竞争力的数字产业集群ღ✿。数据是数字经济的核心要素和数字经济深化发展的核心引擎ღ✿。构建统一开放ღ✿、竞争有序的科技创新管理平台ღ✿，激活科研数据价值是科研范式变革能否顺畅的关键ღ✿。针对研发力量分散问题ღ✿，科研管理的数字化转型有利于推动统一科研力量的形成ღ✿、加速科研机构与产业链形成研发“合力”ღ✿，进而引领传统科研机构与新型研发机构共享统一开放的科技管理体系ღ✿。针对产业“卡脖子”技术攻关问题ღ✿，数字化转型有助于灵活配置创新资源ღ✿、集成社会力量ღ✿，增强协同技术攻关的韧性ღ✿。利用“数字化支撑平台+精准高效的服务体系”构建科研管理和科研辅助平台可以迅速建立起高效智能的科研管理决策体系ღ✿。
早在2013年ღ✿，科技部印发的《国家科技计划科技报告管理办法》就对科研活动的过程ღ✿、进展和结果数据进行归集ღ✿，以促进科研项目过程数据积累ღ✿、传播交流和转化应用ღ✿，但仍未涉及对科研数据的系统ღ✿、深度分析ღ✿。综合运用现代数字技术ღ✿，提升科研过程数据的管理效能是一个紧迫且长期的工作ღ✿。数据中台是汇集科研数据的中枢ღ✿，也是科研管理数字化转型的关键ღ✿。利用数据中台可以加强与重点研发机构的数据互通ღ✿，在硬件层面建立数据中枢和机构内部管理系统的对接ღ✿。基于数据中台建立数据分析中心ღ✿，可以向全体科研人员提供科技信息跟踪ღ✿、科研团队画像ღ✿、科技成果评估等智能科研辅助工具ღ✿。在数据中台建设安全可靠的大数据池ღ✿，根据一定规则和质量标准进行智能数据处理ღ✿，将有利于更有效利用科研数据ღ✿。
从交易成本来看ღ✿，数字技术提升了知识在机构内部以及机构之间的流动效率ღ✿，降低了流动成本ღ✿。机构的数字化转型可以为其更有效地从外部获取有效的反馈以解决内部问题提供帮助ღ✿，从而减少创新和研发投资的不确定性ღ✿。围绕科技发展需求ღ✿，快速形成科研管理数字化平台ღ✿，持续优化科研管理政策环境ღ✿，鼓励企业ღ✿、传统研发机构ღ✿、新型研发机构结成“创新联盟”ღ✿，有利于深挖零散机构研发潜力ღ✿，扩大科技创新主体数量ღ✿，提升科技创新主体能力ღ✿，形成科研变革合力ღ✿。在数字化转型过程中ღ✿：
一方面ღ✿，可以通过免费发放科研管理工具包提供科技信息服务的形式ღ✿，引导各类主体应用现代信息技术开展科研工作ღ✿，以前瞻的视野做好科研管理数字化的指导工作ღ✿。
另一方面ღ✿，可以统筹运用数字化技术和数字化思维ღ✿，围绕科研范式变革的目标ღ✿，推动产业链上各机构内部科研工作流程的数字化ღ✿、信息化改造ღ✿。
数字平台作为数字化转型的重要基础设施ღ✿，是数字化转型的实体依托和抓手ღ✿。数字平台构筑了科技创新的基座ღ✿，能够有效增强创新资源生产ღ✿、扩散和应用的能力ღ✿，进而提升科技创新体系的发展效能ღ✿。
其一ღ✿，数字平台的建设有利于打造人机协同式科研范式ღ✿，推动科技交叉融合ღ✿。数字化对科技创新的促进作用主要体现在人人互动和人机互动两个层面ღ✿。在人人互动层面ღ✿，数字平台构建了虚拟实验室ღ✿、线上会议等应用场景ღ✿，保障不同领域ღ✿、不同背景ღ✿、不同地区的科研人员能够随时进行科技交流与合作ღ✿，促进科技交叉融合ღ✿。在人机互动层面ღ✿，数字平台能够引入大数据ღ✿、人工智能等数字技术ღ✿，辅助科研人员进行实验设计ღ✿、操作和分析ღ✿，将科研人员从机械化操作和复杂计算中解脱出来ღ✿，把更多精力放在具有创造性ღ✿、思想性的科研活动上面ღ✿，形成人机协同的新型科研范式ღ✿。
其二ღ✿，数字平台的建设有助于推动学科交叉和学科融合ღ✿。数字平台有助于推动科研数据开放ღ✿，确保科研数据能够基于特定用途被查找ღ✿、访问ღ✿、互操作和重用ღ✿；通过多地联合的科技资源开放共享数字平台ღ✿，能够有效推动科研仪器设备等科技资源的供给者与使用者精确对接ღ✿，提高科技资源使用效率ღ✿，有助于拓展国际科技合作渠道ღ✿，构建全球科技合作网络ღ✿。通过加速数据科学ღ✿、计算科学等学科与自然科学ღ✿、社会科学的交叉融合ღ✿，推动知识生产前沿不断拓展ღ✿。
在以科技自立自强和数字化改革为代表的新时代背景下ღ✿，技术迭代加速ღ✿、需求瞬息万变ღ✿，创新的复杂性ღ✿、系统性ღ✿、时效性和高投入性对科研新范式变革的需求越来越迫切ღ✿。在这样的背景下ღ✿，为满足科技创新组织模式变革和创新范式变革的需要ღ✿，以数字化平台为支撑ღ✿，以人工智能和大数据技术为基础ღ✿，以综合化ღ✿、一体化ღ✿、系统化的创新资源配置为驱动ღ✿，以建设高效协同ღ✿、全面开放WRITE AS 爸爸ღ✿、精准匹配的科技创新生态和创新平台为手段ღ✿，以提升科研创新速度ღ✿、质量和效能为目标ღ✿，物理空间ღ✿、数字空间WRITE AS 爸爸ღ✿、社会空间全面融合的新形态数字化平台建设成为推动科研范式改革的主动抉择ღ✿。能够赋能科研范式数字化变革的数字平台具有以下4个方面特征ღ✿：
能够赋能科研范式数字化变革的数字平台的建设需要依赖数据和计算“双轮驱动”ღ✿。数字平台作为科研数据的入口ღ✿，能够有效沉淀科研行为中的大量过程数据ღ✿，使科研数据的聚合ღ✿、转化和利用成为可能ღ✿。在实现科研数据统一归集ღ✿、管理的基础上ღ✿，如何从沉淀的数据海洋中挖掘分析出有用的信息ღ✿，是体现科研数据价值的关键ღ✿，而这不仅取决于可获取的数据量ღ✿，还与数据分析算法和能力有关ღ✿。利用机器学习ღ✿、智能计算等先进的计算方式挖掘数据中的隐藏价值ღ✿，从而实现数据驱动的科研将是数字平台的建设重点ღ✿。
能够赋能科研范式数字化变革的数字平台的建设有利于推动全学科全领域的数据合作ღ✿。通过科研数据的开放共享和合作ღ✿，可以提高科学研究的透明度和传播力ღ✿，实现跨学科合作ღ✿，促进更多的科研发现ღ✿。一方面ღ✿，数据作为学科间同质化的基础和媒介ღ✿，弱化了学科边界ღ✿；另一方面ღ✿，跨学科的交叉研究反过来促进了对海量数据的关联性分析ღ✿，形成学科间优势互补ღ✿，能够解决更多复杂的科研问题ღ✿。
能够赋能科研范式数字化变革的数字平台是科技创新支撑平台和精准高效服务体系的集合体ღ✿。除了为各类创新主体提供一体化ღ✿、个性化配置科技创新资源的支撑平台外ღ✿，形成高效协同ღ✿、全面开放ღ✿、精准匹配的创新服务体系同等重要ღ✿。通过数字平台的建设促进创新服务体系的优化ღ✿，加速科研管理体系的流程优化ღ✿、效率提升和组织变革ღ✿，从而为各类创新主体的高效协同和创新资源的合理配置提供坚实基础ღ✿。
推动科研范式的变革既是数字平台的重要使命ღ✿，也是其运行的重要保障ღ✿。依托数字平台ღ✿，科研数据的生产ღ✿、归集和管理方式将从大量人工ღ✿、半自动化的状态进化为自动化ღ✿、智能化的方式ღ✿，形成人和机器都能理解的数据生态ღ✿。人工智能ღ✿、大数据等智能计算技术对科研数据的综合分析和挖掘将推动科研进入全新的大数据时代ღ✿。全国乃至全球科学界的互联互通和资源共享有望成为可能ღ✿。
当前ღ✿，全球科技创新已进入新一轮的范式变革期ღ✿。能否构建符合我国国情并面向未来的科技创新范式ღ✿，带动科技创新层级和能级的双跃迁ღ✿，是实现经济社会变革是实现科技自立自强的关键ღ✿。新背景新形势下ღ✿，亟须强化政府的统筹推进作用ღ✿，重塑科技创新关系ღ✿；整合社会创新要素资源ღ✿，重塑科技创新生态ღ✿；强化创新数字基础设施建设ღ✿，重塑科技创新流程ღ✿。因此ღ✿，我们提出“未来实验室”的概念ღ✿。
未来实验室是指为满足未来智慧时代科研范式变革和科研组织模式变革的需要ღ✿，以科技大脑为支撑ღ✿，以全面承接创新要素资源为路径ღ✿，以知识图谱ღ✿、算法模型ღ✿、计算平台等为核心要素ღ✿，以领域方向或创新链深度开放协作为手段ღ✿，以全面提升科技创新效率和质量为目标ღ✿，全面融合物理ღ✿、数字ღ✿、社会空间的新形态实验室ღ✿。笔者以浙江省某新型研发机构为例ღ✿，探讨数字平台赋能科研范式数字化变革的具体实践ღ✿。在科技创新范式的变革中ღ✿，该新型研发机构通过未来实验室数字平台建设ღ✿，强化创新组织ღ✿，集成创新要素ღ✿，打通创新链条ღ✿，变革创新手段ღ✿，从而实现有组织ღ✿、高效协同ღ✿、供需融合和具备体系支撑的创新范式ღ✿。
未来实验室试图解决原有科研组织模式带来的“创新资源整合不够ღ✿、开放共享不足ღ✿，协同创新能力不强ღ✿，创新效能不高”等问题ღ✿，为解决“卡脖子”问题提供一种新型举国体制的解决方案ღ✿。通过联动科技大脑数字平台和创新资源ღ✿，为科研人员提供数字化科研创新资源ღ✿、多跨协同科研服务ღ✿、丰富的科研应用市场ღ✿，从而构建网络化ღ✿、智能化ღ✿、开放化的数字实验室ღ✿，全面提升科研攻关和创新活动的速度ღ✿、质量和效能ღ✿，形成创新活力竞相迸发ღ✿、科技成果竞相涌现的科研组织新模式和科研活动新范式ღ✿。
总的来说ღ✿，未来实验室是面向未来ღ✿、创造未来ღ✿、支撑未来ღ✿、引领未来ღ✿，并面向领域方向或创新链的创新活动ღ✿，其核心是先进平台支撑和开放协同创新ღ✿。未来实验室不仅是科技创新数据平台的数字化ღ✿，还应是跨越不同创新机构的协作平台ღ✿，更加强调创新活动的协同和效果ღ✿，而不强调物理形态ღ✿。未来实验室的实现方式是依托一个核心依托单位ღ✿，协同一个创新群体ღ✿，实现横向到边ღ✿、纵向到底的深度协同ღ✿。
未来实验室将重塑制度ღ✿、重塑流程ღ✿，形成新的科研范式ღ✿。在传统科研范式向新科研范式转型的过程中ღ✿，科研机构ღ✿、科研流程ღ✿、科研人员都需要主动参与并适应未来实验室的建设过程ღ✿。未来实验室建设与新的科研范式在本质和目标上高度契合ღ✿，相比其他工作ღ✿，建立在未来实验室上的新科研范式更有基础ღ✿，也更能凸显数字技术赋能对科技创新能效提高的重要作用ღ✿。以未来实验室数字平台建设为抓手ღ✿，有望提升各创新主体数字资源建设和数据素养水平ღ✿，扩展科研合作的边界ღ✿，释放科研范式变革潜能ღ✿，在科技创新方面快速展现未来实验室的成效ღ✿。
未来实验室是适应科研组织模式变革的虚拟实验室ღ✿，实现从模糊到精准ღ✿，从主观决策到人机协同决策的决策方式转变
在以科技自立自强和未来实验室为代表的新时代背景下ღ✿，技术迭代加速ღ✿、需求瞬息万变尊龙凯时 -人生就是博!ღ✿，创新的复杂性ღ✿、系统性ღ✿、时效性和高投入性对于科研新范式变革的需求越来越迫切ღ✿。
在协同方式上ღ✿，未来科技创新范式将从科研工作协同到覆盖全创新链的全域协同ღ✿。能够同时满足这些要求的科研平台必然是虚拟的ღ✿，具有一定试验性质的且需要提前布局的ღ✿。
未来实验室是通过数字空间打破物理边界的实验室ღ✿，实现从线下到线上ღ✿，从物理空间到数字空间的管理方式转变
数据的高密度集聚是未来科研范式变革的根本原因ღ✿，也是未来实验室建设的重要前提ღ✿，有越来越多的科技创新活动将会依赖数字空间ღ✿。未来实验室的建设要基于科研相关活动数据的数字化和智能化ღ✿。数字化包括物理要素的数字化ღ✿、工作流程的数字化ღ✿、创新活动的数字化ღ✿。智能化包括管理决策的智能化ღ✿、统计评估的智能化ღ✿、科研辅助的智能化等ღ✿。数据不代表信息ღ✿，能从数据中挖掘出有用的信息才是未来实验室建设的关键ღ✿。利用机器学习ღ✿、智能计算等先进的计算方式探索数据中的规律ღ✿，将科技创新数据变为科技创新要素重新投入到创新活动中ღ✿，回馈映射到物理空间尊龙凯时 -人生就是博!ღ✿，跨越物理和数字之间的边界WRITE AS 爸爸ღ✿，将数据加工成有用的信息将是未来实验室工作的重点ღ✿。
未来实验室是实现与科技大脑协同联动的实验室ღ✿，实现从受限到无限ღ✿，从依托局部空间和有限资源到依托数字空间和海量资源的组织模式转变
未来实验室是科技创新支撑平台和精准高效服务体系的集合体ღ✿，为各类创新主体提供一体化ღ✿、个性化配置科技创新资源的支撑平台ღ✿，与形成高效协同ღ✿、全面开放ღ✿、精准匹配的创新服务体系同等重要ღ✿。这就需要实验室的建设主体ღ✿、监管主体和参与主体科学分工高度协同ღ✿。面向监管主体ღ✿，预留数据接口和服务接口对接科技管理系统ღ✿，同步科技大脑创新资源数据的同时ღ✿，将未来实验室产生的各种创新数据上传给科技大脑ღ✿。面向服务对象未来实验室将对各类科研机构ღ✿、科研人员ღ✿、企业全面开放科技资源ღ✿、科研合作ღ✿、产创对接等服务WRITE AS 爸爸ღ✿，紧密合作ღ✿，高度协同ღ✿。
未来实验室是探索深度开放协同的新型科研范式的实验室ღ✿，实现从线下到线上ღ✿，从科研工作协同到十方联动和创新链全域协同的协同方式转变
未来实验室的支撑平台和服务体系并不只是服务于某一个机构ღ✿、某一个学科或者某一个地域ღ✿，不同地域ღ✿、不同学科的学者都可以在未来实验室的共同的数据池中开展挖掘分析研究ღ✿，科研数据成为不同学科融合联结的节点ღ✿，利用大数据和人工智能支撑全学科领域创新能效提升ღ✿。围绕重大问题ღ✿，不同学科的研究人员共同设定研究目标ღ✿、设计研究实验ღ✿、分析实验数据ღ✿，不同的知识尊龙凯时 -人生就是博!ღ✿、理论ღ✿、方法ღ✿、数据频繁相互交织和影响ღ✿，通过整合多个学科领域的知识ღ✿、技能和工具ღ✿，形成不同学科人员之间能共同理解的研究框架ღ✿、共有的科学语言ღ✿、共用的科学数据ღ✿、共识的分析方法ღ✿。利用跨学科的数据合作全方位打通科研活动的堵点和难点ღ✿，势必全面提升科研攻关和创新活动的速度ღ✿、质量和效能ღ✿。
未来实验室是引领体系重构和制度重塑的实验室ღ✿，实现从手动到自动ღ✿，从依赖个人能力到依赖人机混合智能的科研组织治理模式转变
未来实验室将引领基于数字空间的科技创新行为ღ✿、组织方式ღ✿、治理方式的一系列变革ღ✿。面对国家重大科技战略需求ღ✿，承接核心关键技术攻关任务需要快速集聚创新资源WRITE AS 爸爸ღ✿，高效开放协同攻关ღ✿，以创新的组织模式高质量推进ღ✿。重点要解决与谁协同创新ღ✿、如何协同创新ღ✿、成果如何转化和应用等一系列关键问题ღ✿。未来实验室将在重大科技任务协同攻关的过程中不断探索和解决从管理治理方法创新到组织模式创新再到科学范式创新的过程ღ✿。通过“一站式”的协同攻关平台建设打破创新主体之间的信息壁垒ღ✿，完成多元化创新资源配置ღ✿、平台化协同攻关ღ✿、开放化成果输出ღ✿，有望极大地提升科研创新的速度ღ✿、质量和效能ღ✿，加速区域内高质量协同攻关ღ✿。
未来实验室是引领科技创新范式变革的实验室ღ✿，实现从实验到计算ღ✿，从依赖经验和体力到依赖数据ღ✿、知识和计算模拟的创新范式转变
未来实验室通过高度密集的数据和高度智能化的计算带来科学范式的创新ღ✿。未来实验室的建设有助于实时掌握相关领域产业结构和创新资源的分布ღ✿，以数据和计算驱动的新范式ღ✿，以数字化开放创新平台为支撑的新模式ღ✿，打通产业链和创新链ღ✿。未来实验室将解决如何精准定位创新平台ღ✿、如何推进开放协同创新ღ✿、如何构建研究与产业双循环等重要问题ღ✿。
未来实验室的本质是以数字化消除信息壁垒ღ✿，通过科研活动中项目策划辅助尊龙凯时 -人生就是博!ღ✿、创新资源组织ღ✿、任务协同攻关ღ✿、成果闭环管理等环节的线上化ღ✿，实现科研活动的全生命周期闭环管理ღ✿。未来实验室的建设发展有以下3个方向ღ✿。
从广度上来说ღ✿，随着未来实验室的推广应用ღ✿，各个技术领域对知识图谱ღ✿、算法模型ღ✿、计算平台等核心创新要素的认识与需求被唤醒ღ✿。从深度上来说ღ✿，高价值且实用性强的细分技术领域是未来实验室做深做透的方向ღ✿，先进的数字化技术与科研创新的结合点愈发精准ღ✿，应用场景颗粒度不断收敛细化ღ✿。以计算材料学为例ღ✿，通过未来实验室提供的算力资源和算法模型ღ✿，可以对材料的性能进行事先的预测和设计ღ✿，从而大大减少实验试错的成本和时间ღ✿。近年来ღ✿，计算能力突飞猛进ღ✿，数据快速积累ღ✿，新兴的大数据技术与人工智能方法令计算材料学如虎添翼ღ✿。数据驱动的人工智能方法将高通量计算ღ✿、高通量实验ღ✿、数据库或机器学习方法高度融合ღ✿，极大地扩展计算材料学的预测效率和能力ღ✿。而以材料数据为支撑ღ✿，利用以深度学习为代表的人工智能技术ღ✿，能够将材料制备工艺ღ✿、组分ღ✿、结构和性能等多模态ღ✿、多维度下的大量数据进行汇聚ღ✿，并高效准确地从中提取规律ღ✿、价值ღ✿。
依托未来实验室平台在跨学科ღ✿、跨领域创新主体中的应用ღ✿，多学科数据驱动的交叉融合研究能够建立共同的框架和科学语言ღ✿，赋予研究者更多的创新空间ღ✿。同时ღ✿，数字平台提供多学科研究者协作的基础ღ✿，改善项目管理流程和资源同步效率ღ✿，能够充分释放各领域研究者的优势和特长ღ✿，保证跨学科领域的交叉研究顺利开展ღ✿。未来实验室在多学科交叉研究中的发展应用ღ✿，有望推动大科学时代重大科研问题的解决ღ✿，构建科学大数据时代的跨领域合作新生态ღ✿。
以未来实验室为纽带ღ✿，科学研究和产业应用之间的联系更加紧密ღ✿。科研范式转换能够为产业改造升级乃至新兴产业崛起提供理论先导和知识储备ღ✿，反过来ღ✿，产业变革及其创新发展又为科研范式转换创造物质条件与旺盛需求ღ✿。通过科技创新和产业变革之间的良性互动ღ✿、有机融合ღ✿，有望打通科技成果用于产业应用的通道ღ✿，推动传统产业转型升级ღ✿，加速新兴产业孵化ღ✿。
项目来源ღ✿：2022年度科技部国家重点研发计划项目“智能社会治理实验演化推演关键技术研究与应用示范”（2022YFC3303100）ღ✿；2021年度浙江省“尖兵”“领雁”研发攻关计划项目“未来实验室数字化管理和科研辅助工具平台”（2021KG0AC01）
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