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习近平总书记在加强基础研究座谈会上强调，要以更大力度、更实举措加强基础研究，提升我国原始创新能力，进一步打牢科技强国建设根基。当今世界正经历百年未有之大变局，科技革命与产业变革加速演进，国际竞争日益聚焦于基础科学原理、前沿范式和科研组织能力的系统性掌控。基础研究作为科学体系的源头，决定着国家“科技大厦”的高度，也深刻影响着未来技术路线和产业结构的走向。在实现高水平科技自立自强的征程上，培养基础学科拔尖创新人才，是战略之需，也是长远之计。
一、基础研究的内在规律
基础研究具有三个鲜明特征——原创性、不确定性和长期性。原创性，意味着基础研究追求的是“从0到1”的突破。研究成果要提出全新的科学理论或技术方法，甚至颠覆或变革现有的科学思想和科研范式。不确定性，则是指基础研究的过程和结果难以预测，具有较高的失败风险，也孕育着无限可能。越是有重大价值的基础科研成果，出现概率越低，不确定性越高。长期性是基础研究的固有属性——重大突破通常需要多年的持续探索积累。越重大的突破，孕育时间可能越长。可见，从事基础研究的人，不能是在既定轨道上的“解题高手”，而是能够在无人区提出新问题、在黑暗中持续前行的“探路者”，能够主动拥抱不确定性、不惧风险挫折的“孤勇者”，能够坚守学术理想、持续耕耘的“苦行者”。
因此，加强基础研究，需在资源投入之外，在“人”的层面做长线投资，并为投身基础学科的拔尖人才提供持续成长的制度生态。纵观世界科技史，每一个基础研究重镇无不拥有一批以探索未知为己任的“顶尖头脑”，并形成了代际传承的人才链条。马克斯·普朗克1900年提出能量量子化假说，直接导致量子力学这一全新基础学科的诞生;周培源在湍流和相对论领域几十年的研究，奠定了中国近代力学和理论物理的基础。没有持续涌现的拔尖人才的有力支撑，基础研究便会陷入“有高原无高峰”的困境。每一个接受严格科学训练、养成深厚学科功底、锤炼出独立学术品格的年轻人，都有可能成为未来某一领域突破的种子。拔尖创新人才的不断聚集，是基础研究从量的积累到质的飞跃的重要保障。
二、下足“慢功夫”
基础研究的独特性，决定了基础学科拔尖人才培养必须遵循一套不同于应用型、技能型人才培养的特殊规律，其核心特点即无法速成，只能慢养。一是培养周期长，需要“慢培养”。一个学生从初入基础学科到能够独立提出有价值的科学问题、开展前沿探索，往往需要十年甚至更长时间。这期间不仅需要知识体系的系统建构，还需要学术品位的涵养、思维方式的蜕变、研究直觉的锤炼。二是志趣驱动强，需要“慢滋养”。拔尖人才的培养不能仅靠外部激励驱动，还要注重激发和保护学生的学术志趣，让他们在自由探索中发现自己真正热爱的方向，在深度思考中确认投身基础研究的使命感。三是个性化突出，需要“慢打磨”。基础学科拔尖人才培养模式不能是“标准化流水线”，而是需要长期互动、深度对话，在持续的学术碰撞中帮助学生发现自己的独特性。四是必须宽容失败，需要“慢生态”。拔尖人才在成长过程中，必然经历大量的试错、反复和挫折，需要构建一种宽容失败、鼓励探索的文化生态，让学生在不必焦虑于论文、获奖、成果的环境中，敢于去碰那些“不一定能成功，但值得去探索”的难题。
近年来，我国在基础学科拔尖人才培养方面进行了一系列系统性布局。这一过程中，无论是总体设计还是环节安排，都体现出人才培养的“慢功夫”。2009年启动的基础学科拔尖学生培养计划，在77所高水平研究型大学布局建设290个基础学科拔尖学生培养基地，累计吸引3万余名优秀学生投身基础学科。目前已毕业的2万多名本科生中，超九成学生在基础学科领域深造，多名毕业生上榜青年领军人才榜单，为我国基础学科的源头创新奠定了坚实人才基础。2023年，国家基础学科拔尖人才培养战略行动正式启动，标志着拔尖人才培养进入了有组织部署的新阶段。2025年，教育部、财政部共同启动实施基础学科和交叉学科突破计划，从国家战略需求中凝练重大科技问题，以先导项目为牵引，组织优势高校强强联合、跨校协同，打破学科专业壁垒，推动学科交叉融合再创新。在培养模式上，“使命驱动、大师引领、科教融汇、多元选拔、贯通培养、科学评价、稳定保障”已发展成为基础学科拔尖学生育人范式。“强基计划”实行的“本—硕—博”衔接培养模式，为学生提供至少八到十年的连贯成长通道。在评价保障上，国家大力推动“破四唯”“立新标”，从重结果逐步向重过程转向。“国家自然科学基金青年学生基础研究项目”将资助端口前移，更早关注有志于从事基础研究的创新人才。
从国家战略的视角看，加强基础研究刻不容缓，但人才培养绝不能急于求成。正如基础研究本身一样——急不得，也等不起。“慢功夫”是一种更深层的效率观，着眼于更长时间尺度上的回报。我们要以时不我待的紧迫感加快体系建设，更要以久久为功的定力涵养人才成长的土壤。
三、开辟新范式
人工智能技术的迅猛发展，正在重塑教育形态。但技术赋能若不能回应基础学科人才培养的“慢功夫”，便容易沦为工具的堆砌。唯有从基础学科拔尖人才成长的特殊规律出发，才能真正释放数智技术的育人价值。
赋能长周期——长程追踪与动态支持。基础学科拔尖人才成长过程中发生的许多关键变化(学术志趣的转向、思维深度的提升、研究风格的成形)往往是渐进的、隐性的，难以通过考试分数或论文数量来捕捉。人工智能的介入，使得“全周期成长画像”成为可能。通过对学生从本科到博士阶段的学习轨迹、科研实践、学术产出、思维发展等多维数据的持续采集与分析，AI可以形成动态更新的能力图谱和发展档案。这种追踪可深入到学术志趣的演变、研究风格的成形、思维障碍的反复等深层特征。长程追踪的累积数据能够揭示拔尖人才成长的深层规律——那些“十年磨一剑”的坚持，究竟在哪些节点容易放弃?什么样的学术训练组合最有利于原始创新能力的激发?借助人工智能等新技术去寻求这些问题的答案，将对培养体系构建带来深层次的变革。
赋能强志趣——内在动机识别与保护。基础研究的原动力来自好奇心，拔尖人才的培养必须保护这种“为知识而知识”的内在驱动。然而，志趣是隐性的、易变的，传统选拔和评价机制很难有效识别和保护。人工智能提供了新的可能。通过对学生的阅读选择、提问质量、实验设计偏好、学术交流记录等行为的自然语言处理和模式识别，AI可以捕捉那些体现“深度好奇”的信号。在培养过程中，系统可以根据学生的兴趣演变智能推荐相关文献、学术会议和潜在导师，拓宽其学术视野;在评价环节，AI可以识别那些因长期坚持“冷门”方向而暂时产出较少的学生，将其长期坚守的事实纳入评价体系。
赋能个性化——从分层培养走向自组织成长。基础学科拔尖人才的学术禀赋和成长路径高度个性分化，真正的因材施教需要从“人为设计培养方案”走向“模型支撑自我成长”。基于知识图谱和学习分析技术，系统可以为每一名学生构建专属的成长路径，推荐适合当前阶段的核心课程组合，匹配研究兴趣契合的导师，链接学术背景互补的跨学科合作者，甚至推送那些“你尚不知道但你需要知道”的前沿文献。这种个性化支撑不是替代学生的选择，而是拓展其可及的知识空间。
赋能容错生态——重构“探索过程”的评价维度。传统评价聚焦论文、奖项、成果的“产出”。人工智能有能力将评价重心从“产出结果”转向“探索过程”。AI系统可以完整记录并分析学生的研究历程：提出过哪些假设?设计过哪些实验?经历过多少次证伪?从失败中提炼出怎样的新认识?这些“过程数据”远比论文数量更能反映一个研究者的成长。当系统能够识别一次“成功证明了某条路走不通”的价值时，传统意义上的“失败”就变成了帮助其成长的重要财富。更深远的意义在于，AI可以帮助建立“探索质量”的多维评估模型。一个学生的科学直觉如何?面对反证时调整假设的速度和方向是否合理?长期坚持的核心问题是否具有科学意义?这些传统评价难以量化的维度，通过AI对长期行为数据的分析，可以获得更客观的表征。真正的“破四唯”“立新标”，不是简单地取消量化指标，而是建立起更加反映基础研究本质的评价尺度。
赋能综合素养——革新创新意识与创新能力。AI for Science(科学智能)正在成为基础研究的新范式。AlphaFold对蛋白质结构预测的突破、AI在数学定理证明中的进展、机器学习在材料基因组中的应用，这些都表明，人工智能不再仅仅是科研的辅助工具，而是正在系统性地赋能科学发现的各个环节。运用AI进行科学探索的能力，必将成为新时代基础学科拔尖人才必须掌握的一种新的基本功。一个只知道埋头计算而不懂AI工具的数学家，一个不理解机器学习原理的物理学家，未来在研究中将面临越来越大的局限。当然，在拥抱新技术的同时，必须保持清醒的边界意识。技术越强大，越需要守护好奇心、判断力、学术勇气、对真理的执着等那些不能也不应被技术替代的东西。
基础学科拔尖人才培养，是一场关乎国家未来的长远投资。它既需要战略定力，又需要体系创新;既要遵循科学规律，又要拥抱技术变革。习近平总书记强调，遵循人才成长规律，提高教育质量，源源不断培养基础研究后备力量。新征程上，我们必须深刻认识基础研究的特殊性，尊重人才成长的独特规律，加快构建具有中国特色、世界水平的基础学科拔尖人才培养体系，为实现高水平科技自立自强筑牢人才根基。
唯有心怀长远、脚踏实地，才能让更多独立灵感和思维火花在时间的沉淀中转化为改变世界的力量。
(作者单位：西安交通大学)
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