智研院说 | 郭朝晖：科教改革需要打开学术与技术的“旋转门”
近日，走向智能研究院工业大数据首席专家郭朝晖博士撰文，就我国科技创新、科研人才培养的短板以及未来发展路径，分享了自己的思考，建议让企业中有经验的科技和管理者到高校工作，让高校教师到企业工作或者兼职，真正打开学术与技术的“旋转门”。本文来自：光明社教育家，经授权由《走向智能论坛》微信公众号推荐阅读。
郭朝晖：科教改革需要打开学术与技术的“旋转门”
走向智能研究院工业大数据首席专家郭朝晖博士
编者按：
在刚刚过去的7月，世界知识产权组织与康奈尔大学联合发布了新一年的《全球创新指数报告》，中国首次在该榜单中跻身前20位，位居第17位。而在近期的中美贸易战舆论中，坊间上下普遍将中国处处被“卡脖子”的核心技术遭遇美国制裁，视为中国科技发展路径的痛点。到底该如何评估中国的创新能力？
中国科技论文数量在2018年首次超过美国，跃居世界第一，同时高水平论文的数量和影响力也在快速攀升。发论文是摆设，还是真创新？
在今年5月28日召开的两院院士大会上，习近平总书记在讲话中用“形势逼人，挑战逼人，使命逼人”来形容加快科技创新的紧迫感，更提到了要改变片面以论文、专利、资金数量作为人才评价标准的做法，深化科技体制改革。在迈向科技强国的路上，今日中国科技创新、科研人才培养的短板都在哪儿，未来发展路径怎么走？
今天，与大家分享长期关注中国工程科技创新政策的学者郭朝晖对相关议题进行的分析，以期引起更多关注和讨论。
最近，习近平总书记在两院院士大会上的一段话在网上热传。习近平总书记强调，要通过改革，改变以静态评价结果给人才贴上“永久牌”标签的做法，改变片面将论文、专利、资金数量作为人才评价标准的做法。
这段话之所以成为热点，是因为说出了多数一线科技工作者的心声。中国要实现伟大的复兴之梦，成为科技强国，科技体制必须改革。笔者就工程科技相关问题，谈点心得体会。
在笔者看来，习近平总书记反对给人才贴上“永久牌”标签，显然是有所指的。
这些“标签”，就是社会上常说的“人才帽子”。拥有这些“帽子”的人，本应是科技界的精英和楷模，但有些人的口碑却在迅速下滑。一个重要的原因就是：这些“人才”的能力往往体现在写论文、专利、申请科研经费方面，而解决实际问题的能力却很差。
最近这些年，这种现象越来越严重。对于工程科技人员来说，这种“纸上谈兵”的能力是完全没有用处的。曾经有些戴着“人才”高帽的人，利用自己的影响力误导企业，给企业乃至行业造成了极大的损失。
而这种现象的形成，与习近平总书记提出的“片面将论文、专利、资金数量作为人才评价标准”密切有关。要解决这些问题，需要对其成因进行深入的分析。
在工业技术、工程管理等领域，“实践出真知”是永恒的真理。但是，很多科技工作者却距离真正的实践越来越远。久而久之，只会在纸面上画出不能落地的“宏图”。
科技工作者为什么会远离实践呢？
首先存在着客观原因。
多年来，我国一直强调“产学研结合”。前些年，中国科技人才短缺，大量的科技人员集中在高校和科研院所，而企业的人才却严重缺乏。
那时，科研院所的教师和科技工作者有较多的机会为企业服务。但是，随着高等教育的发展，企业的科技人才逐渐增多，越来越多的技术问题开始靠企业自身或专业公司来解决。
与此同时，很多实践能力强的科技人员也以加盟科技公司的形式离开高校和科研院所。
久而久之，企业只让高校和科研院所做些外围、次要的、探索性工作，把研究生充当“廉价劳动力”。这样，“产学研”结合的机会其实是越来越少了。
其次，随着技术的不断发展，工业企业的设备、产品和工艺变得越来越复杂，分工越来越细，复杂性也越来越高。
这时，企业的核心技术向系统化、细节化两个极端转移。很多技术和资料都成了企业内部的秘密，根本不会向外透露。而离开实际的工业对象，很多问题在实验室中是无法再现出来的。
于是，在很多高精尖的工业领域，教科书上的知识就会距离现代化工业越来越远。高校和科研院所的学者也就难以用自己的知识来指导企业了。
高校绝大多数的科技工作者都希望能够在实践活动中体现自己的价值。但当缺乏实践机会、找不到施展能力的舞台时，面临生存危机的科技界难免也要“刷存在感”。这时，他们会选择用“论文、专利和项目经费”来体现自己的价值。笔者相信，对很多人来讲，这也是无奈的选择。
毋庸置疑，在某些场合下，论文、专利等的确可以体现科技水平，尤其是在新兴前沿学科。在这些领域，很多技术的经济前景不明朗，不确定性很大，技术成熟度不高，企业的兴趣不大。这些探索性的工作不容易直接产生经济价值，却会为人类贡献知识，对科技进步是有益的。
所以，政府和国际组织支持这样的研究。国外知名高校的著名学者，往往从事这样一些工作。
由于这些工作的不确定性大，兴趣和爱好往往才是科技工作者的主要驱动力。
我们知道，引发科技工作者兴趣的往往是未知的东西。要探索未知的领域，自然会与实践相结合。这种探索一旦成功，就可以为人类贡献新的知识。
然而，对“名利”的追求，却让写论文和兴趣爱好分离了。真正的科技探索不确定性很大，甚至不知道能得到什么。
但是，很多高校和科研院所主要是用论文、专利等指标来考核的。如果考核不过关，不仅难以升职、升级，甚至连岗位都难以保住。这时，人们就不得不去寻找一些“终南捷径”。
“终南捷径”之一，是跟在别人的后面研究一些二手、三手的问题，乃至想象中的问题。
在工程技术领域，这些研究并非直接来自于实践，价值就变得非常低了。很多文章甚至可以说是“无病呻吟”。问题本身的价值不大时，“解决问题的方法”自然也就没有多大的意义。
这样的论文为什么能够成为“终南捷径”呢？这与论文评价的一个盲点有关。学术界在评价论文、专利等指标时，衡量标准往往不是问题本身的价值，而是论文中展现的技巧、复杂性和新颖性。
事实上，“问题本身的价值”是很难把握的。
我们知道，随着科技的发展，领域分工越来越细。相同专业在不同领域工作时，都会有“隔行如隔山”的感觉。
评价时常常是跨行业、跨专业评价的，多数专家往往真的不懂。
对于发展很快的领域、创新性较强的工作，就更少有人明白。而评审的时间又往往非常紧张，根本没有时间把项目吃透。而且，有“帽子”的人往往来自学术界，对问题本身的实际价值原本就难以把握。这种偏好会引发科技评价误入歧途。一种典型的现象是为了展示技巧而构造问题，而不是为解决问题而使用技巧。
事实上，面对实际问题时，工程师讲究的是“复杂问题简单化”；而为了适合论文评审的口味，却要“简单问题复杂化”。这样，论文的评价往往与实际的需求背道而驰。
评价难助长了“指标化”。
越是评价难，管理部门越是想弄出些“硬指标”来“标准化”。
其中，戴“人才”帽子的人有多少、帽子有多大等，都成了重要的“硬指标”。体制内的科研经费和资源，向这些“人才”严重倾斜。这种倾斜，本质上形成了巨大的利益诱惑，进而导致“帽子”的争夺白热化。
已经拥有“帽子”的人，也拥有了越来越大的影响力和权威性。于是，有些人开始飘飘然，以为自己无所不能。有的学者70岁之前从未接触过某个领域，而且基本上是靠论文起家，却敢于在学术会议上对在这个领域工作了几十年的专家们高谈阔论。
久而久之，学术风气严重败坏。有些团体之间，形成了潜在的“利益共同体”。如此一来，“帽子”的重要性就比做实际工作重要多了，成了可以戴一辈子的“铁帽子王”。
评价不科学导致了浮夸风。
评价指标不科学、审核机制又不到位的时候，会导致大量变态的浮夸。
例如，在某些省级单位，申报“科技进步奖”的潜规则之一是效益要达到3~7亿。如果这些效益是真实的，则申报项目的效益就会超过该区域的GDP增长。
再如，只提非常理想情况下的技术指标，根本不管常规条件下的指标。有些所谓的控制指标，甚至远远超出检测精度。这种现象，反而导致诚实守信的人难以生存。
在一些脱离实际较为严重的领域，这样的情况愈演愈烈，甚至引导学术风气趋于病态。解决实际的工程科技问题往往要比写一篇论文复杂得多，需要付出“十年磨一剑”的努力。
人们往往是趋利的，如果通过论文更容易名利双收，很多人就不愿意静下来做具体的工作。
事实上，现在很多有“帽子”的专家，就是靠论文起家的。
最近，智能制造、工业大数据技术很热。但却有不少大牌“专家”常常信口开河、胡说八道。原因之一就是这些人原本就是靠论文起家的，严重缺乏实践经验，对工业尤其是现代工业知之甚少。读了几篇文献、听了几次汇报就开始给人家“传道受业解惑”了，试图“以己之昏昏使人之昭昭”。
解决问题的思路
学术与企业需求脱离的情况在各国都会遇到。在很多国家，一个重要的解决办法就是打开学术界与企业界的“旋转门”：
让企业中有经验的科技和管理者到高校工作，让高校教师到企业工作或者兼职。只有经过长期深入的实践，才能真正理解现代企业的技术和管理，才能避免“纸上谈兵”。
然而，这种“旋转门”在中国基本被“卡住”了。
企业的科技工作者不适合高校的考评机制，不擅长论文的撰写和经费的申请，而高校的教授也不擅长解决企业的实际问题。
如果让他们转岗，就像让登山运动员去游泳，让游泳运动员去爬山，双方都很难适应。
也就是说，现行的考评机制导致“人以群分”：写论文的越来越会写论文，却越来越不会干实事。
相比之下，从事具体工作的人，却写不出“高档次”的论文。
这种现象导致科技界和企业界的人士，只能停留在自己的岗位。于是，随着工业企业的发展，理论界和工业界的鸿沟越来越大。
改变这种现象，要改变学校对教师的考核机制。然而，学校为什么要用这些指标考核老师呢？
原因很简单，科技和教育的主管部门就是这样考核高校的。所以，要改变这种现象，根源还在国家的相关主管部门。
事实上，用这些指标考核高校，不仅导致了学校考核机制的变态，导致科研活动脱离实际，还导致教育偏离“教书育人”的根本宗旨。
所以，真正的改革，必须从国家的教育和科技主管部门开始。
作者简介：
郭朝晖——工学博士，教授级高工。走向智能研究院工业大数据首席专家、清华大学软件学院特聘研究员、上海前滩新兴产业研究院特聘研究员。现任上海交大等多所高校的兼职教授，为多个地方政府和企业担任智能制造领域的顾问。原宝钢研究院首席研究员和中国工业与应用数学学会副理事长。
声 明
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