重塑更加高效、智能、開放的國家科研體系——NSCEB《科學的未來：加速美國創新行動方案》解讀

2025年11月25日，美國國家新興生物技術安全委員會（National Security Commission on Emerging Biotechnology，NSCEB）發布了《科學的未來：加速美國創新行動方案》專題報告，系統剖析了美國當前科技創新面臨的挑戰，提出了重塑國家科研生態的三大變革性戰略，旨在打造更加高效、智能、開放的美國科研體系，鞏固并強化全球科技領導地位。

一、以戰略變革重塑美國科技創新生態

NSCEB報告指出，在過去的幾十年里，美國以全球5%的人口貢獻約30%的全球研發支出，長期占據科技創新高地。但近年來，美國科研生態出現老化跡象：聯邦科研資金增長滯后、科技項目管理體系繁復、行政負擔沉重，影響科研人員創新積極性。同時，國際競爭格局發生質變，特別強調中國通過不斷加大的研發投入和集中的科技政策，已在高被引論文、電動汽車、人工智能等領域實現對美趕超或逼近，對美國全球科技創新領先優勢帶來了嚴峻挑戰。針對美國科研生態中存在的系統性低效問題，報告提出了重塑美國科研體系的三大變革性戰略：

（1）政府更高效賦能科技創新

精簡科研資助流程：簡化聯邦科研資金申請、預算、報告程序，提升資助透明度與效率，減輕科學家行政負擔。

創新資助評估標準：不再將論文發表數量、機構聲望等傳統指標作為主要資助依據，而更加強調跨學科協作、數據產出、工具及專利轉化、科研影響力等指標。加大對原創性、高風險項目的支持，采用快速資助通道和“一票通過”機制，探索AI輔助評審。

推動更加敏捷協同的項目模式：建立短周期、快速反應的小額敏捷資助機制，鼓勵利用配套出資、合作研發項目等新機制，與私營部門、慈善基金共擔創新成本和風險，促進基礎研究與應用轉化有機銜接。

科技創新公私投入的協同戰略

（2）促進科學跨入“自動時代”

打造AI時代的科研基礎設施：創建“生物數據網絡”（Web of Biological Data），整合并開放所有聯邦資助的科研數據資源。在科研項目資助中為算力和數據需求單列資金預算。支持強化AI4S訓練和自動化科學實驗能力。

增加高質量科學數據供給：完善科研數據全生命周期的采集、存儲、利用標準，提高科研數據的可互操作性，將高質量科研數據的開發、開放和共享作為科研評價的重要指標。政府與私營部門共同制定AI-Ready的科學數據規范。

創建技術驅動的研究生態：建議聯邦科學機構與私營部門合作設立“未來實驗室”重大挑戰項目，推動AI、自動化、機器人等前沿技術與科研基礎設施深度融合，提升多學科團隊和廣大研究者的創新能力。

未來的生物科技創新模式

（3）廣泛釋放全美國創新活力

促進地方與社會各界協同創新：支持地方高校、企業與社區參與科學創新，設立“科學推廣”網絡計劃和地方用戶設施，鼓勵高校與企業結盟共同攻關本地經濟與社會關鍵問題。

支持多元化人才與廣泛性參與：通過面向青年、小團隊的小額創新種子基金、新型行業技術人才專項培訓等措施，讓更多非精英群體參與科研創新。設立“聯邦創新交流計劃”，支持聯邦機構科學家參與私營部門的創新活動，打通創新生態。

二、報告體現的美國科技理念與策略轉變

NSCEB報告體現了美國科技創新特別是基礎研究在理念與策略上的重大轉變，聯系特朗普政府今年以來大額削減美國基礎研究經費、裁撤低效項目，推出“科學的黃金標準”及“AI4S創世紀計劃”等一系列科技改革舉措，總體呈現出以下幾方面的新趨勢：

（1）更加重視科技公共投資效率，向“高風險—高回報”強化聚焦

效率驅動的科研資助模式深刻革新：在美聯邦預算整體收緊背景下，資金重點支持原創性強、突破性大的基礎研究項目，給予青年科學家、探索性科研更多機會和更大容錯，裁撤重復性高、邊際效益低下的課題。

“黃金標準”指引科研高質量導向：強調科研資金分配標準更注重可驗證性、創新性和長期影響，成果考核從數量型產出向高價值數據、再現性、成果轉化、跨學科合作等維度轉變。

公共資金與私營及社會資本深度合作：加大對行業協同、配套資助、敏捷決策新模式的探索，推進基礎研究—應用開發—商業轉化一體化資助，促進形成高效創新閉環。

（2）更加強調AI與數據驅動科研，重注“智能決勝”科技競爭

以AI4S基礎設施筑就美國科技新基石：致力打造國家級AI4S算力、科技數據平臺和自動實驗設備基礎設施，推進傳統“人工+手工實驗”模式向“自動化-數據驅動-再循環”創新模式升級，根本提升科技創新效率。

充分發揮科學數據“第一資源”驅動力：大力發展統一、開放的大科學數據平臺，制定AI-Ready數據標準和嚴格的數據管理要求，為AI賦能科技創新奠定數據基礎。

（3）更加注重科技多元協同、開放共治，激活全社會創新參與度

促進區域、產業、社會共享科技創新紅利：通過聚焦地方經濟社會發展需求的公私創新協同機制和面向非傳統精英學者的開放性創新舉措，實現更全面的科研生態普惠共享，激發產業界投資科研的信心和意愿，鼓勵全社會廣大群體共同參與創新價值創造。

三、對我國科技創新政策的借鑒與建議

美國NSCEB最新報告為我國科技體制機制改革和政策創新提供了重要國際對標。結合我國科技創新體系現實情況，提出三點建議：

（1）打破“成果可預期”要求，回歸科研創造性本質

借鑒美國對簡化資助流程、引入多元評估、項目快速審批等機制的探索，加快科研項目評審機制改革，加大力度支持前沿交叉領域原創性、顛覆性、高風險、高價值和“非共識”研究。建立不唯“硬指標”，注重工作創新性、價值潛力和影響力的小同行評價、彈性考核機制，引導更多科研資源從“可預期”的積累性、漸進性研究轉移到“難以預期”的探索性、開創性研究上來，鼓勵青年科學家探索“無人之地”的大膽試錯。

（2）加快AI4S全面推進，搶占科學模式換道提速先機

面向美國全力加碼AI4S的挑戰，加快推進系統性、全國性AI4S “新基建”，加大自主科學數據庫、算力平臺、自動化儀器設備等關鍵基礎設施投入，筑牢科技創新的智能基礎。推動科學數據標準化戰略，制定、落實AI-Ready數據開發和管理標準，促進各領域數據資源開放共享。加強科研項目對算力、數據等需求的資助和支持，引導科學家積極利用AI提升科研效率、改變科研模式、推動跨界創新。

（3） 加深科技普惠包容，促進創新價值共創共享

面向日益激烈的大國創新體系競爭，大力培育全社會參與科技創新、全民共享創新紅利的良好生態。實行因地制宜的產學研協同創新機制，推動更多創新資源、機會向行業一線、中小企業傾斜，讓更多企業成為科研出題者、實施者和受益者。加大公共投資支持新興行業多層次科研人才、技能人才培訓發展，促進科技創新利好政策直達基層，為科技“草根創業”提供更廣闊的機遇。

本文原始鏈接：https://www.biotech.senate.gov/wp-content/uploads/2025/11/NSCEB-%E2%80%93-The-Future-of-Science-Nov-2025.pdf。王雪瑩，上海市科學學研究所創新政策研究室研究員。文章觀點不代表主辦機構立場。

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