【向科学家提问】

　　光明日报记者 崔兴毅

　　在人类科学发展的漫长历程中，科研成果的表达与传播方式始终在演化。从口头传授到手稿传抄，从正式期刊的诞生到如今数字化的即时传播，每一次载体的变革都深刻重塑了科学发现的路径与科学合作的模式。

我国首本英文数据期刊《数据快报（英文）》正式创刊发布。中国科学院供图

　　日前，我国首本英文数据期刊《数据快报（英文）》正式创刊发布。该科技期刊定位为顶级综合性数据出版平台，由中国科学院计算机网络信息中心主办，中国科学院院士、生态领域战略科学家于贵瑞担任主编。此外，2026年中国科学院还将创办一系列不同领域的数据期刊，它们将与《数据快报（英文）》共同组成数据期刊集群，为科学家提供快速分享数据成果的渠道，搭建起连接国内外的一流科学数据交流与传播桥梁。

　　《数据快报（英文）》的创刊，并非仅是期刊方阵的简单扩容。它指向一个更深层的时代命题：当科学数据从科研“副产品”跃升为与论文同等重要的战略性成果，学术表达体系又该如何变革？围绕这一命题，记者与于贵瑞院士展开对话，请他深入阐释“论文或论著”与“数据论文或产品”并行发展的时代必然。如于贵瑞所言：“如果说过去一个世纪论文是记录人类科学发现的重要载体，那么未来一个世纪，人类将必然用数据与论文共同书写科学史的新篇章。”

　　论文不再是唯一终点，科学成果需要多条腿走路

　　数百年来，科学家竞相追求发表论文，学术优先权、职称晋升、学科评价锚定于此。然而，当科学数据被赋予“成果”地位，能够像论文一样发布、共享、引用时，一个根本性的问题浮出水面：我们是否正在经历对科学成果定义权的重新定义？从“论文为王”到“数据并举”，这究竟是一次边界的延展，还是一次内核的重塑？

科研人员在西藏羊八井国际宇宙射线观测站检查光电倍增管状态。新华社发

　　记者：您提出科研成果正从“论文唯一载体”走向“论文与数据并行”的新时代。对科研人员而言，最直接的一个焦虑是：如果数据也能作为独立成果发布，这是否意味着传统论文的地位将被稀释？两种成果之间是什么关系？

　　于贵瑞：这不是地位稀释，而是内涵扩容。论文传播的是“发现了什么”与“认知了什么”，它承载着人类对世界的解释与理论建构；数据论文或数据产品则精准传播的是科学观测的确切结果、可供挖掘新知的“原始材料”，以及系统整编的科技信息。两者承担不同使命：论文提供认知结论，数据提供可复用的证据链。并行发展意味着科学成果从“结论发布”延伸到“证据发布”，让知识生产的全链条都能被看见、被检验、被复用。这不是谁取代谁的问题，而是一枚硬币的两面终于同时获得了学术承认。

　　记者：现代科学数百年形成了一套高度制度化的模式——“提出问题—实验观测—分析论证—发表论文或专著”。在这个链条中，数据长期处于“幕后”。现在要把数据从幕后推向台前，最大的观念障碍是什么？

　　于贵瑞：最大的观念障碍，恰恰在于这个经典模式太成功了。数百年来，无数学者的思想光辉通过论文体系汇聚成璀璨星河，照亮了人类认知世界的道路，这使得人们下意识地将“成果”等同于“论文”。但过去一个世纪，特别是进入21世纪以来，这幅图景正在发生深刻改变：科学数据与科学论文双重爆炸式增长，还原论、整体论、系统论、实践论等多元科学思维走向大融合，自然科学已从“象牙塔”走向服务人类社会可持续发展的“伟大实践”前沿。在这种变革中，继续将数据视为论文的附属品，无异于用旧地图寻找新大陆。

　　记者：“数据论文”这个概念，让很多一线科研人员既兴奋又困惑。大家比较关心的是：发布数据论文能否像传统论文一样，获得切实的学术认可？在职称评审、项目申请中，它能成为“硬通货”吗？

　　于贵瑞：这正是我们推动新型数据出版生态系统的核心关切之一。科学数据长期以来被视为“初级产品”或“副产品”，正是因为它缺乏独立的成果身份和规范的引用评价通道。Data Express期刊群的创建，目标之一就是让数据成果如同重磅学术论文一样，通过国家级平台获得应有的学术显示度与国际传播力。当数据论文拥有了规范的标识注册、标准引用和影响力评价体系，它在学术评价中的“硬通货”属性自然会建立起来。这不是某个机构的一纸文件能解决的事，而是需要基础设施、评价标准、学术共同体共识三者协同推进的系统工程。我们正在铺设的就是这条轨道。

　　数据用不起来，再多的投入也是沉没成本

　　任何一场深刻的学术变革，都不是凭空发生的。从国家战略资源的全球竞争，到人工智能对“算料”的饥渴需求，再到开放科学对“可重现性”的严苛要求，三股力量正在从不同方向挤压传统的成果表达体系。问题在于：这些驱动力究竟是口号，还是已经让科研人员感受到切肤之痛的现实压力？

我国科学家发现野生稻“长寿基因”。新华社发

　　记者：您谈到国家层面需要高水平的数据成果发布平台。现实是，我国大科学装置、野外台站网络产出的海量数据，大部分仍处于“存得下来，但发不出去；发得出去，但影响力不够”的困境。这个困境的症结究竟在哪里？

　　于贵瑞：三者皆有，但核心是缺一套完整的、与国际接轨的数据出版与传播基础设施。缺平台，意味着高质量数据没有匹配其价值的展示窗口；缺标准，意味着数据成果的规范描述、质量控制和同行评议尚未形成公认范式；缺意愿则是前两者的必然结果——当科学家的数据贡献无法被有效记录、引用和回报时，共享动力自然会衰减。这恰恰是我们启动Data Express的关键动因：为国家级战略数据资源提供与之匹配的出版渠道，让数据贡献者获得应有的学术回报，形成“生产—出版—复用—再创造”的良性循环。

　　记者：您刚才提到一个更深层的概念——我们不仅需要数据出版平台，更需要对“数据”本身正本清源。在推进这项工作时，重新厘清“数据是什么”为何如此重要？

　　于贵瑞：因为如果不厘清这一点，讨论就容易滑入“数据就是计算机里的0和1”这种技术化、窄化的理解。在更广阔的科学语境中，“Data”一词源于拉丁语“datum”，意为“被给予的事物”。其核心含义是“为参考、分析或决策而收集起来的事实、信息或统计资料”。它可以呈现为数字、文字、度量值、观测结果乃至对事物的描述——简而言之，数据是我们用来分析研究，并从中获取新认知的原始材料。当这些经过科学设计、严谨采集与系统整编的“原始材料”本身被赋予成果地位，能够像论文一样被发布、共享、引用和评价时，我们谈论的就不是一个技术升级问题，而是一个崭新的学术交流纪元的到来。正本清源，是为了让学界意识到：数据出版不是“多了一种出版物”，而是科学成果内涵与外延的一次重新定义。

　　记者：“AI-Ready数据”是当下热门词，但一线科研人员更想知道一个实在的问题：我的数据如果不做成“可机读”的形式，会在多大程度上失去价值？这种压力是真实的，还是被夸大了？

　　于贵瑞：这是真实且正在加速的压力。未来人工智能的国际竞争，本质上也是高质量数据资源的竞争。再先进的大模型，若无大规模、高标准、可计算的数据作为“燃料”，也无法产生可靠的科学发现。“AI for Science”的核心路径是“高维数据+物理模型+神经网络”深度融合，实现从传统模拟预测到智能生成创造的飞跃。传统论文中的数据描述，机器难以直接读取和计算，如同让一个高速引擎去烧未经提炼的原矿。数据论文的使命，恰恰是把科学数据高效转化为可计算、可复用、可机器理解与训练的“AI-Ready”资源，让它成为“机器可读的科学知识载体”。如果你的数据无法被机器高效获取和理解，在AI驱动的科学发现流程中，它很可能会被绕过、被忽略。这不是未来威胁，这是当下正在发生的筛选机制。

　　建平台易，建生态难，关键在于让数据“活”起来

　　建设一个数据出版平台相对容易，构建一个让数据真正流动、复用、增值的全球知识生态，则是完全不同的挑战。Data Express提出了三个核心定位和“四个一体化”的蓝图，从刊群矩阵到技术平台，从专家网络到学术共同体。但理想丰满，落地几何？科研人员更关心的是：这个生态系统最终能给我的研究带来什么实际的便利和回报？

“九章四号”量子计算原型机（局部）。新华社发

　　记者：Data Express的愿景中，有三个核心定位：国家重大数据成果的首发平台、驱动开放科学运转的关键枢纽、国际学术交流与数据外交的重要窗口。这三个定位之间是什么关系？

　　于贵瑞：这三个定位是递进且互补的。首发与汇聚平台解决的是“数据有处可发”的问题，这是基础；驱动开放科学运转解决的是“数据发了有用”的问题，这是核心——我们致力于推动科学数据从“保存”走向“共享”，再从“共享”迈向“复用”，促成“数据生产者—数据出版者—数据使用者”三方协同共赢的良性循环；国际交流窗口解决的是“数据有全球影响力”的问题，这是目标——坚持国内与国际稿源并重，让世界看到中国不仅是科学数据资源大国，更将坚定不移地迈向科学数据出版强国。三者缺一不可。只做首发而不激活复用，就是静态仓库；只谈共享而没有国际话语权，就难以吸引全球优质稿源和合作。这是一个系统工程。

　　记者：过去，论文发表后，数据不可得、代码不可见、模型不可验证，这在很大程度上导致了“可重现性危机”。Data Express明确要构建“数据—软件—模型—论文一体化”的新型立体化传播体系，那么，如何从制度设计上确保这种一体化不是“拼盘式”的简单捆绑？

　　于贵瑞：关键在于平台一体化的技术贯通。我们依托数字出版引擎、科学数据银行、国家科技资源标识等基础设施，把数据存储、标识注册、开放出版、国际传播与学术评价的技术全流程打通。这意味着，一篇数据论文的发表，不是孤立地上传一个文件，而是连带其背后的数据产品、分析软件标识、算法模型链接，共同构成一个可追溯、可验证的完整支撑链条。这不是事后拼凑，而是从提交流程的一开始就被作为整体单元来处理和评议。评审者可以同步审视数据质量、方法逻辑和结论之间的自洽性，这在制度层面就为“可重现性”提供了保障。这是确保科学严谨性、缩短创新周期的关键制度设计。

　　记者：当前，很多科学家对数据共享仍心存顾虑——怕被抢发、怕被滥用、怕投入巨大心血的数据库被“搭便车”。Data Express在保护数据生产者利益和激励开放共享之间，如何找到平衡点？

　　于贵瑞：这个顾虑非常真实。我们的设计逻辑是“以确权促共享”。首先，数据论文的发表本身就确立了学术优先权——你的数据集通过同行评议正式出版，带有时间戳和数字对象标识符，这就是你作为数据创造者的学术身份证。其次，我们致力促成“数据生产者—数据出版者—数据使用者”三方协同共赢的良性循环：使用者必须规范引用，引用将被追踪记录，记录将转化为可量化的学术影响力。当数据贡献能被看见、被计量、被回报时，共享就不再是单向的付出，而是一种能带来持续学术回报的战略行为。

　　我们期待实现的愿景是：让每一份凝结着智慧与心血的高价值科学数据，都能被发现、被共享、被引用、被传承，让数据论文与产品成为连接科学家、连接学科、连接世界的新语言和新纽带。这既是应对范式变革的必然选择，也是为开放科学与人工智能赋能的科学发现、技术发明与工程创新，贡献中国力量、中国产品与中国智慧的必由之路。

　　《光明日报》（2026年07月09日 16版）