向“无人区”挺进 向未来处“开花”——来自基础研究一线的声音
【一线讲述】
编者按
基础研究是整个科学体系的源头,是所有技术问题的总机关。近年来,我国重大科技突破不断,这跟基础研究打下的根基有很大关系。今天,新一轮科技革命和产业变革加速突破,我们愈发需要原创性颠覆性创新,愈发需要以更大力度、更实举措加强基础研究。
周期长、投入大、风险高,是基础研究常面临的困难。如何让更多人能深耕基础研究,并打通基础研究、应用研究和成果转化的创新链条?听听一线科研人员的故事和心声。

在中国科学院遗传与发育生物学研究所实验室,智能育种机器人“吉儿”在做杂交授粉试验。新华社发
“大国重器”加速基础研究突破
讲述人:中国科学院高能物理研究所副所长、高能同步辐射光源常务副总指挥董宇辉
前沿科学问题的攻关,越来越离不开建制化布局、大团队协作和大型复杂装置的深度协同。大科学装置正是为此而生,专门解决单一科研团队难以突破的复杂问题——既包括基础科学领域的核心前沿难题,也涵盖产业技术进入“无人区”后面临的应用基础研究瓶颈。
高能同步辐射光源(HEPS)是我国布局建设的重大科技基础设施,具备纳米级空间分辨、皮秒级时间分辨和1毫电子伏特能量分辨的超强探测能力,可从原子、分子层级解析物质微观结构与演化规律,为前沿基础研究、产业技术升级提供强大的实验支撑平台。经过6年多的建设,HEPS于2025年12月正式试运行,面向全球用户开放试用课题实验。

科研人员在广东东莞阿秒科学中心实验室调试高性能激光器。新华社发
HEPS的运行理念很简单,也很明确:希望用户带着问题来,带着答案回。为实现这一目标,我们不仅需要高性能的光源和强大的原位实验环境作为基础,也需要完备的体制保障。为此,我们设立用户委员会,由各领域资深科学家评估实验的科学价值与可行性,用户课题通过严格遴选后方可获批实验机时,确保宝贵的机时真正用在“刀刃”上。
企业需求与基础科学研究有所不同。不少领军企业已进入技术“无人区”,突破瓶颈大多需要聚焦解决微观层面的应用基础科学问题。但基础研究与产品应用的鸿沟非常明显:基础研究的科学家常不理解技术应用的边界条件和路径依赖,给出的解决方案看似可行但难以真正落地;企业则因长期专注某一方向,容易陷入路径依赖,难以找到颠覆性解法。为弥合这一鸿沟,我们携手企业共建联合实验室。企业可以带着难题来,双方协同将工艺痛点“翻译”成基础科学问题,依托同步辐射技术联合攻关。

中国科学院长春应用化学研究所,工作人员在进行实验。新华社发
对更大尺度的前沿未知难题,这套攻关逻辑同样适用。当前我们正推进全脑神经连接图谱成像研究:人脑有数百亿个神经元,单个神经元极其微小,构成高度复杂的神经连接网络。要在大尺度样本上实现亚微米乃至纳米级的全脑高分辨成像,精准绘制神经元连接图谱,挑战极大。HEPS的超长线站——硬X射线成像线站创新插入件组设计,采用超长物源距,可实现强穿透且高灵敏度、大视场且高分辨X射线成像,为全脑介观3D成像、航空航天工程材料研究等前沿领域提供科研支撑。线站科学家联合神经科学领域专家团队,探索基于同步辐射X射线的三维微米—纳米多尺度成像方法,采用分尺度、分区域渐进式攻关。毫无疑问,这项研究的周期会非常漫长,但每推进一步,希望的光点就会越亮。
我们的核心定位和初心始终不会变:不是简单提供一束光或一个实验平台,更关键的是与科研工作者、产业应用者并肩求解、协同攻关,直到他们带着解决方案回去。我们相信,这是重大科技基础设施加速基础研究突破、助力高精产业升级的根本方式。

工作人员在维护子午工程二期圆环阵太阳射电成像望远镜设备。新华社发
长周期考核鼓励勇闯科学“无人区”
讲述人:中国农业科学院深圳农业基因组研究所研究员 闫建斌
我的研究领域是合成生物学,重点攻关的紫杉醇生物合成是一项耗时长、产出慢的基础研究。

位于四川稻城县海子山上的高海拔宇宙线观测站。新华社发
这是一个国际难题。紫杉醇是一种价格高昂的抗癌药物,提取自素有“植物大熊猫”之称的珍稀保护植物——红豆杉。这种植物生长速度极慢,一般成树需要几十年甚至上百年,人工种植也非常不易。如何不消耗天然红豆杉资源,直接实现紫杉醇的生物合成,让“救命药”不再昂贵?这是我的梦想。
党和国家高度重视基础研究,我所在的研究所作为科技部等八部门科技人才评价改革试点单位之一,对像我这样的基础研究类科研人员,实行“预聘—长聘制”与“代表性成果”评价相结合的考核机制。重点考察围绕具体科学问题开展的系列基础研究成果,结合5至6年的长周期考核导向,鼓励我们深耕科学“无人区”,勇闯“从0到1”的原始创新。
这样的长周期考核更尊重基础研究规律,也让我向紫杉醇生物合成发起冲击的信心更足了。
功夫不负有心人。2021年,我们团队通过生物多组学与合成生物学等技术,成功绘制了国际首张染色体级别的南方红豆杉高质量参考基因组图谱,并基于基因组图谱,发现了紫杉醇生物合成的关键酶,首次阐明紫杉醇核心药效基团的形成机制,结束了阐明紫杉醇生物合成途径的漫长研究历史。
2024年1月,我们在国际期刊《科学》上宣布:全球首次实现紫杉醇前体的异源合成,这意味着未来无须砍伐一棵红豆杉,就可以在微生物或植物细胞工厂中“定制”生产紫杉醇。这一突破成功入选了2024年度“中国生命科学十大进展”,也让世界看到了中国在生物合成领域的实力。
而这一年,正是我预聘期的第6年。没有短期频繁的考核“折腾”,长期稳定的支持让我可以带领团队潜心研究,完成了紫杉醇生物合成新制造途径的概念验证。
当然,这项成果不是终点,而是新的起点。目前,我们除继续优化红豆杉细胞自身的合成效率外,还在利用烟草细胞、酵母等异源系统作为底盘,推进紫杉醇的全程生物合成。同时,也用好深圳综合改革试点赋予的科技成果转化自主权,推动紫杉醇生物合成的产业化。
挑战无人轻易涉足的科研难题,远比一味追随他人的脚步更有意义。有了不断厚植的创新沃土,中国在重大科技领域的创新引领肯定会越来越多。
“黏合剂”联通科学发现和应用转化
讲述人:北京脑科学与类脑研究所所长 罗敏敏
基础研究是科技创新的源头,作为一名长期从事神经科学研究的科学家,我对此体会尤深。人脑这个仅重2斤8两的器官,拥有860亿个神经细胞,耗能占人体的20%,承担着全部心智功能。然而,曾经很长一段时间,我们对脑疾病常常束手无策。
十多年来,得益于基础研究的突破,我们对脑认知的基本原理、神经环路、分子细胞基础有了全新认识,催生了药物开发和医疗器械领域的重大进展。事实表明,基础研究就是创新药物和创新器械发展的“原始动力”。要做出原始创新药物,必须找到新靶点、发现新分子——这背后,必须有扎实的基础研究做支撑。没有基础研究的突破,转化研究便是无源之水、无本之木。作为北京市首批新型研发机构,我们一方面支持科学家聚焦重要的脑科学基本问题,另一方面推动基础科学发现向临床应用转化延伸。
以脑机接口为例,我们整合了多个研究团队的力量——有的团队专注电极研发,攻克材料与生物相容性的核心难题;有的团队深耕解码算法,解决如何从神经信号中准确解读运动意图的关键问题。同时,我们还调动多个技术平台,包括计算平台、动物平台、微纳加工平台等,形成协同攻关的合力。这一从基础原理到关键器件、再到系统集成的完整链条,让我们成功研制出“北脑一号”——全球首款128通道的基于皮层脑电的脑机接口产品,在安全性和有效性之间实现平衡,达到国际最先进水平。
在神经疾病基因治疗领域,我们也同样遵循这一路径。从基础研究揭示的疾病靶点出发,经过载体设计、动物实验验证,逐步推向临床探索。基础研究提供“弹药”,应用开发负责“攻关”,成果转化最终“落地”,三者环环相扣,缺一不可。
在这样的过程中,新型研发机构扮演着独特的“黏合剂”角色。我们不仅有长期稳定的资金支持,让科学家敢啃硬骨头,更重要的是搭建了国际先进的技术平台,以及联通基础与临床的协作机制。北京市在这方面给予了极大支持——从研究所建设到技术平台购置,从人才引进到与临床医院的对接合作,每一步都在为创新链条的畅通铺路架桥。我们还通过孵化企业,引入社会资本,推动产品从概念验证走向临床试验和实际应用——没有社会资本的参与,很多好想法可能只会停留在论文里。
基础研究如同植树,无法今天栽下、明天就摘果子。要真正成为生物医药创新的重要力量,就应该坚定不移地支持基础研究,同时打通从实验室到应用的每一道关卡。此外,还要坚持开放合作,与全世界的科学家共同探索。期待未来十年,在认知原理、神经新技术上能实现更多原始突破,让脑科学基础研究这棵大树,结出更多惠及大众的硕果。
智能科研基础设施助力青年创新
讲述人:中国科学技术大学精准智能化学全国重点实验室副主任 江俊
当前,新一轮科技革命和产业变革加速推进,第四次工业革命加速兴起,其核心在于人工智能与科学的深度融合、协同突破,二者相互赋能,不仅重塑科研范式,更重构产业体系,培养全新发展动能。AI原生代的年轻人天然具备数字化思维,是引领科研范式变革并驱动新一轮工业革命的主力军。
不过,年轻人的创新构想往往受到知识、能力、资源三重“孤岛”制约而难以落地。构建人工智能驱动的智能科研基础设施,是破解这一困境的关键路径。这些年,中国科学技术大学机器化学家团队构建智能科研基础设施,打造开放共享、协同高效的创新生态,激发青年创新活力,实现知识平权、创新平权、创业平权。
打破“知识孤岛”的关键,是让青年科研人员快速跨越学科语言障碍、缩短知识积累时间。机器化学家平台就是要做智能“翻译者”与“整合者”,能自主阅读全球范围内的科研论文、专利文献,将原本杂乱无章的非结构化知识,转化为可计算、可验证、可迭代的结构化知识,并打破不同学科之间的语言壁垒,实现跨领域知识的融合整合。青年科研人员能快速获取前沿科研认知,站在巨人的肩膀上开展创新研究。
破解“能力孤岛”的核心,是将顶尖实验室的“隐性知识”转化为可复制、可迁移的数字能力,让青年科研人员无需花费大量时间就能掌握高端实验技能。譬如,我们打造OpenClaw“龙虾”技能库,将繁杂的科研知识与复杂的实验操作封装为标准化、可调用的技能模块。原本需要半年时间掌握的分离纯化、光谱分析等实验技能,如今一键调用技能库即可实现。
打破“资源孤岛”的关键,是让青年科研人员和初创团队能低成本、公平获取科研所需的工业化资源。我们构建分布式智能科研机器人网络,集成数据、模型、科研“龙虾”技能库,打造了一张人人可随时调用的“资源电网”,实现试剂、设备、算力、模型等资源的全国统一调度。青年科研人员和初创团队不用投入巨资购置高端设备、建设实验室,可根据自身需求调用资源,创新的成本大幅降低。
为了激活全社会的创新动力,让每一个有梦想的青年科研人员都能平等地探索科学的奥秘。我们探索构建从0—1基础突破、1—10产品优化、10—∞规模化生态的三阶递进AI创新创业体系,通过打造适配青年成长的科研环境、开设面向青年的AI驱动科学课程,让智能科研基础设施成为青年创新的沃土。
以人工智能引领科研范式变革,让青年成为科技创新的主力军,是时代赋予我们的使命。面向未来,我们将持续深化智能科研基础设施建设,让更多青年在科技创新的舞台上挑大梁、当主角。
项目团队:光明日报记者 陈海波、詹媛、杨舒、崔兴毅、常河
《光明日报》(2026年06月03日 07版)
大家都在看
-
从“眼镜蛇”到“阿帕奇”:七款传奇武直,谁才是低空之王? 越南战场上那年的秋天,美军的UH-1运输直升机被地面高射炮“点了名”,机身像筛子一样千疮百孔,飞行员的伤亡名单越拉越长。贝尔公司被逼急了,把全球第一架专为打仗设计的直升机AH-1G“眼镜蛇”赶出了车间,1967年 ... 机械之最06-14
-
【文体市场面面观】人形机器人为何热衷秀才艺 近日,一位中国小伙带着8台人形机器人登上《美国达人秀》,一段人机共舞惊艳全场。这并非中国人形机器人第一次站在聚光灯下。从春晚舞台上的翻跟头、耍双节棍,到马拉松赛道上的稳健奔跑,人们不禁要问:人形机器人 ... 机械之最06-14
-
华中科技大学这些王牌专业稳居全国顶尖水平,就业升学双封神! 很多人一提华中科技大学,第一反应不是“学校大不大”,而是这所学校的专业太硬了。硬到什么程度?你很难在工科、医学这两条最难啃的赛道上,找到一所同样均衡、同样全面、同样能打的985。它不是靠一两个明星学科撑 ... 机械之最06-14
-
陈晓平:诗家末路依唐家——金和、倪鸿与唐廷枢兄弟的故事 晚清就业形势进一步恶化。体制边缘的诗人金和、倪鸿走到末路,入轮船招商局、开平矿务局工作。有文才而无领兵、治事之能,若非有力者托举,在急剧转变的社会不免狼奔豕突。新兴产业容纳不了太多文人,两人能找到出路 ... 机械之最06-13
-
机械专业真实现状:不是所有人都适合学,想清楚这几点再决定 你以为机械就是“拧螺丝”?实打实讲, 在我国上大学以前之时, 针对机械的领会也就是“创置机器”、“旋拧螺丝”、“于工厂里做杂役之类不关键之活儿”这样的情况了。身旁的亲戚一旦听闻你专门学习机械这个专业, 其眼 ... 机械之最06-13
-
白玉京:马斯克画的是蓝图,还是大饼? 【文/观察者网专栏作者 白玉京】 近日,蓝色起源新一代重型运载火箭在地面测试中发生爆炸,巨大的火球与滚滚浓烟很快登上全球社交媒体热搜。事故之后,美国国家航空航天局(NASA)局长艾萨克曼赶到爆炸现场。商业航 ... 机械之最06-12
-
军营观察丨“山峰”组合成长记 初夏时节,渤海湾畔海风习习。海军某中心军士技能大师工作室内,三级军士长张庆山带着几名战友反复推敲装备维修革新方案,张庆山的徒弟、中士冯雪锋紧盯屏幕,一点点调试模块参数。张庆山和冯雪锋被战友们亲切地称为 ... 机械之最06-12
-
回到物理学坐标上!培育钻石以极致导热,扛起AI芯片散热重任 【环球网财经报道 记者 冯超男】谁也未曾料到,用来见证爱情的钻石,如今扛起了为 AI 芯片“退热”的重任。凭借着卓越的导热性,培育钻石,也就是人造金刚石,强势闯进了当下炙手可热的AI赛道。甚至,英伟达都亲自下 ... 机械之最06-12
-
洗地机vs扫拖一体机器人vs吸尘器:2026三选一,按户型选不踩坑 谁家遇到干家务这事,真的都挺让人头疼的。虽然说现在清洁家电非常多,洗地机、扫拖机器人、无线吸尘器,但如何去用很多人也分不清,如果都买下来,价格起码也得1万往上并不便宜。很多人就是比较难分清楚区别,有的 ... 机械之最06-12
-
关徽耀国门 实干淬担当——聆听他们守关强国的故事 新华社北京6月11日电 题:关徽耀国门 实干淬担当——聆听他们守关强国的故事新华社记者邹多为当巨轮满载国货出海,当进口水果抢“鲜”入境,当走私违规无处遁形……货物贸易第一大国阔步向前的背后,饱含无数海关人 ... 机械之最06-12
相关文章
- 新华社文化随笔:当非遗成为“中式生活指南”
- 三峡水运新通道为何如此重要?将带来什么?
- 机械专业真实现状:不是所有人都适合学,想清楚这几点再决定
- 机械专业最怕的,不是进厂,而是起点选错
- 机械设计制造及其自动化各分数段推荐院校,就业最广,闭眼入
- 白玉京:马斯克画的是蓝图,还是大饼?
- 在同山共脉的吉尔吉斯斯坦“看见中国”
- 军营观察丨“山峰”组合成长记
- 回到物理学坐标上!培育钻石以极致导热,扛起AI芯片散热重任
- 洗地机vs扫拖一体机器人vs吸尘器:2026三选一,按户型选不踩坑
- 关徽耀国门 实干淬担当——聆听他们守关强国的故事
- 活力中国调研行丨“大脑秘境”如何让患者“遇见光”
- 扎根在一线 奋斗正当时(下)
- 扎根基层 科技报国——央企青年代表共话使命担当
- 马钧:被低估的三国“机械天才”
- 钉钉歪了,阿里能一锤敲正吗?
- “数智化不是选答题,而是必答题”
- 经常出现这种情况 可能是牙齿在“求救”!千万别大意
- “这座博物馆始终是一个鲜活的工厂”
- 塞牙,可能是你的牙在喊“救命”!别不当回事……
热门阅读
-
天下第一暗器暴雨梨花针,传说中的唐门暗器做出来了 07-13
-
汽车投诉排行榜前十名汽车 问题最多的就是这些车 07-13
-
世界上最牛挖掘机,甚至可以挖穿一座城市 11-05
-
世界最大核潜艇制造厂,产量远超中美法 11-20
-
我国在职正部级领导中,最年轻的是这5人! 08-30
