同济大学党委副书记、校长 郑庆华

在今年的全国两会上，习近平总书记在参加江苏代表团审议时指出，“加快实现高水平科技自立自强，是推动高质量发展的必由之路。”

当前，新一轮科学革命和产业变革突飞猛进，科学研究范式发生深刻变革。切实加强基础研究，夯实科技自立自强根基，作为人才培养的“重镇”，大学义不容辞。

“可以说，大数据思维、大数据时代的科学研究范式，对基础研究人才培养、基础学科建设提出了前所未有的挑战。”同济大学校长郑庆华教授接受本报记者专访时剖析，挑战主要有三个方面：一是基础研究难度相较于过去更高了，更多“无人区”的突破口往往出现在交叉领域，而非传统领域；二是应对国际科技竞争，面向前沿领域主动布局的迫切程度更高了；三是坚持目标导向和自由探索“两条腿走路”的系统统筹、集成要求更高了。

“归根结底，基础研究的基础，是人才。而人才培养，关键是要营造好的生态。”郑庆华直言，就教育而言，当务之急是要打造“不设天花板”的基础学科拔尖人才培养空间。要有识“千里马”的慧眼，要为“偏才怪才”提供机会，要有宽容失败的度量和静待花开的耐心，更要通过制度创新和政策激励形成磁吸效应，加强高层次基础学科人才储备，引导更多一线科研人员坐稳坐住“冷板凳”，勇攀高峰勇闯“无人区”，更好服务“国之所需”。

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突破“卡脖子”难题，归根结底须在基础研究上有突破

文汇报：世界已进入大科学时代，基础研究组织化程度越来越高。您是人工智能领域专家，可否结合您的研究经历和感悟谈谈，这些变化对科研工作提出哪些新要求？

郑庆华：科学的主要任务是发现，而技术的主要任务是发明创造。科学发现是一切技术发明、产品设计、工程实现的基础。如果没有科学发现，我们就没有原始创新。

当今世界，国际形势风云变幻，我国对战略科技支撑的需求比以往任何时候更加迫切，而掌握核心技术的关键，就在于基础理论和基本原理。

就拿当下广受关注的ChatGPT来说，很多人惊叹新技术带来的新变革。要知道，作为大型语言模型，ChatGPT的背后，有着数十年的基础研究积累，不仅需要强大的算力、算法支撑，还有来自全球各行各业的人提供数据。

以ChatGPT为切入点，我们可以把握当下人工智能领域的一种典型的研究范式：数据、算力、算法、知识——四个要素缺一不可，深度融合，由此构成新产品的“基座”。