数据成为论文：重新定义“科学成果”——对话中国科学院院士于贵瑞

人类科学发展的漫长进程中，科研成果的呈现与传播方式一直在演变。从最初的口头传授，到手稿的复制，再到专业期刊的问世，直至今日的即时数字化传播，每一次传播媒介的革新都深刻地改变了科学发现的路径以及科学研究的协作模式。

近期，中国首部英文数据期刊《数据快报》（Data Express）正式创刊。该期刊被定位为一个顶级的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，中国科学院计划于2026年创办一系列涵盖不同学科领域的数据期刊，这些期刊将与《数据快报》共同构成一个数据期刊集群，为科研人员提供一个快速分享数据成果的渠道，并搭建一个连接国内外的一流科学数据交流与传播的桥梁。

《数据快报》的创刊不仅仅是期刊数量的增加，它更触及了一个更深层次的时代性议题：当科学数据从科研的“副产品”一跃成为与学术论文同等重要的战略性成果时，学术表达的体系又该如何随之变革？针对这一议题，记者对中国科学院院士于贵瑞进行了专访，请他就“论文或论著”与“数据论文或产品”并行发展的时代必然性进行了深入阐述。正如于贵瑞院士所言：“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，人类必将依靠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，科学成果需要多维度展现

数百年间，科学家们致力于发表论文，学术上的优先权、职称的晋升以及学科的评价体系都围绕着论文展开。然而，当科学数据被赋予“成果”的地位，能够像论文一样进行发布、共享和引用时，一个根本性问题浮现出来：我们是否正在经历对科学成果定义的重新审视？从“论文至上”转向“数据并重”，这究竟是边界的拓展，还是核心价值的重塑？

记者：您提出科研成果正从“仅以论文为载体”迈向“论文与数据并行的”新时代。对于科研人员而言，最直接的担忧是：如果数据也能作为独立成果发布，是否会削弱传统论文的地位？这两种成果之间究竟是什么关系？

于贵瑞：这并非地位的稀释，而是内涵的拓展。论文主要传播“发现了什么”和“认知了什么”，它承载着人类对世界的解释和理论构建；而数据论文或数据产品则精确地传递科学观测的实际结果、可供挖掘新知的“原始材料”，以及经过系统整理的科技信息。两者承担着不同的使命：论文提供的是认知结论，而数据提供的是可重复使用的证据链。两者的并行发展意味着科学成果的呈现从“结论发布”延伸至“证据发布”，从而使知识生产的全过程都能够被看见、被检验、被重复利用。这并非一方取代另一方的问题，而是如同硬币的两面，终于同时获得了学术上的认可。

记者：现代科学经过数百年发展，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”。在这个流程中，数据长期处于“幕后”。现在要将数据推向前台，最大的观念阻碍是什么？

于贵瑞：最大的观念阻碍恰恰在于这一经典模式的巨大成功。数百年间，无数学者的思想结晶通过论文体系汇聚成璀璨的星河，照亮了人类认识世界的道路，这使得人们不自觉地将“成果”等同于“论文”。然而，在过去的近一个世纪，特别是进入21世纪以来，这一图景正在发生深刻变化：科学数据和科学论文都呈现爆炸式增长，还原论、整体论、系统论、实践论等多元科学思维日益融合，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。在这样的变革背景下，继续将数据视为论文的附属品，无异于用旧地图去寻找新大陆。

记者：“数据论文”这一概念让许多一线科研人员感到既兴奋又困惑。大家普遍关心的是：发布数据论文能否像传统论文一样获得实质性的学术认可？在职称评审和项目申请中，它能否成为“硬通货”？

于贵瑞：这正是我们致力于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”，正是因为其缺乏独立的成果身份和规范的引用评价通道。Data Express期刊集群的目标之一，就是让数据成果能够通过国家级平台获得应有的学术可见度和国际传播力，如同重要的学术论文一样。一旦数据论文拥有了规范的标识注册、标准的引用体系以及影响力评估机制，它在学术评价中的“硬通货”属性自然会建立起来。这并非某个机构一纸文件就能解决的问题，而是需要基础设施、评价标准和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样一条道路。

数据未能有效利用，所有投入都将是沉没成本

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“计算原料”的迫切需求，再到开放科学对“可复现性”的严格要求，三股力量正从不同方向对传统的成果表达体系施加压力。问题在于：这些驱动力究竟只是口号，还是已经让科研人员感受到了切肤之痛的现实压力？

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

于贵瑞：这三方面都存在问题，但核心在于缺乏一套完整且与国际接轨的数据出版与传播基础设施。缺乏平台意味着高质量数据没有与其价值相匹配的展示窗口；缺乏标准意味着数据成果的规范描述、质量控制和同行评审尚未形成公认的范式；而缺乏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，共享的动力自然会减弱。这正是我们启动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，从而形成“生产—出版—复用—再创造”的良性循环。

记者：您刚才提到了一个更深层的概念——我们不仅需要数据出版平台，更需要对“数据”本身进行正本清源。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，讨论很容易滑向“数据就是计算机里的0和1”这种技术化、狭隘化的理解。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”。它可以表现为数字、文字、度量值、观测结果，甚至是事物的描述——简而言之，数据是我们用于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、严谨采集和系统整理的“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：数据出版并非“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”是当前的热门词汇，但一线科研人员更关心的是一个实际问题：如果我的数据不做成“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，若没有大规模、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”的深度融合，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，恰恰是将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，使其成为“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。这不是未来的威胁，这是当下正在发生的筛选机制。

建立平台相对容易，构建生态系统充满挑战，关键在于让数据“活”起来

建设一个数据出版平台相对容易，但要构建一个能够让数据真正流动、复用、增值的全球知识生态系统，则是一项完全不同的挑战。Data Express提出了三个核心定位和“四个一体化”的蓝图，涵盖了从刊群矩阵到技术平台，再到专家网络和学术共同体。然而，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为我的研究带来哪些实际的便利和回报？

记者：Data Express的愿景包含三个核心定位：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了“数据有处可发”的问题，这是基础；驱动开放科学运转解决了“数据发布后能被利用”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；国际交流窗口则解决了“数据能否具有全球影响力”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。如果只做首发而不激活复用，就如同一个静态的仓库；如果只谈共享而缺乏国际话语权，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，数据往往不可得、代码不可见、模型不可验证，这在很大程度上导致了“可复现性危机”。Data Express明确提出要构建“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，将数据存储、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，而是连同其背后的数据产品、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审。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“可复现性”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，许多科学家对数据共享仍存有顾虑——担心被抢发、被滥用、担心自己投入巨大心血构建的数据库被“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：这种顾虑非常真实。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——你的数据集经过同行评审正式出版，并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，我们致力于促成“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，这些记录将转化为可量化的学术影响力。当数据贡献能够被看见、被计量、被回报时，共享就不再是单向的付出，而是一种能够带来持续学术回报的战略行为。

我们期望实现的愿景是：让每一份凝聚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。

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