科學(xué)學(xué)（science of science）系統(tǒng)探索科技發(fā)展的內(nèi)在規(guī)律，近年來日益受到科技決策者與政策制定者的關(guān)注。自2019年美國發(fā)起“元科學(xué)大會”（Metascience Conference）以來，《科學(xué)》《自然》等頂尖期刊持續(xù)刊登相關(guān)研究成果，各國政府、高校紛紛成立科學(xué)學(xué)研究機(jī)構(gòu)?？茖W(xué)學(xué)研究正快速崛起，成為各國優(yōu)化科技創(chuàng)新政策的新興工具，推動科技體系實現(xiàn)自我革新的理論探索與實踐突破。基于持續(xù)跟蹤觀察，2025年科學(xué)學(xué)領(lǐng)域呈現(xiàn)出以下四大顯著進(jìn)展。

進(jìn)展一：科學(xué)學(xué)研究深度嵌入科技決策

政府是科技發(fā)展的主要推動者，其核心任務(wù)在于回答“發(fā)展什么科技”以及“如何發(fā)展科技”。當(dāng)前，全球普遍面臨科技方向不明確、組織模式滯后、科研投資效率不高等挑戰(zhàn)。在此背景下，科學(xué)學(xué)研究開始嵌入科技治理的核心環(huán)節(jié)，成為政府制定科技戰(zhàn)略、優(yōu)化資源配置、破解發(fā)展難題的關(guān)鍵理論支撐與決策工具。

英國政府科學(xué)創(chuàng)新部（UKRI）在全球范圍率先設(shè)立“元科學(xué)工作組”，將科學(xué)學(xué)研究應(yīng)用于科技治理實踐，通過數(shù)據(jù)與實驗手段優(yōu)化科研資助與評價體系，從而科學(xué)回答“誰應(yīng)獲得資助”這一根本問題。正如UKRI部長Lord?Vallance所言：“我們不僅資助科學(xué)，更要科學(xué)地資助科學(xué)?！?/p>

美國國家科學(xué)基金會（NSF）下屬的技術(shù)、創(chuàng)新與伙伴關(guān)系理事會（TIP）則啟動了總預(yù)算達(dá)5140萬美元的“技術(shù)成果評估與預(yù)測（APTO）”項目，聚焦于《芯片與科學(xué)法案》關(guān)注的關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域（如人工智能、先進(jìn)制造、生物技術(shù)等），利用AI模型預(yù)測技術(shù)演進(jìn)路徑，優(yōu)化研發(fā)布局，服務(wù)國家安全與科技競爭戰(zhàn)略。

除政府資助機(jī)構(gòu)外，私人基金會也積極參與其中。德國大眾基金會與英國科學(xué)學(xué)研究機(jī)構(gòu)（Research on Research Institute，RORI）合作，探索更加開放、透明的評審機(jī)制，推動自身從“資金提供者”向“制度創(chuàng)新推動者”轉(zhuǎn)型。這些動作指向科技決策層面的同一個趨勢：發(fā)展可追溯、可檢驗的循證決策模式，進(jìn)而吸納科學(xué)學(xué)成為科學(xué)治理的基礎(chǔ)設(shè)施。

進(jìn)展二：科學(xué)學(xué)研究共同體快速擴(kuò)大并建制化

科學(xué)學(xué)研究起源于20世紀(jì)上半葉，以貝爾納的《科學(xué)的社會功能》為奠基之作。早期研究主要集中于科學(xué)史、科學(xué)哲學(xué)、科學(xué)社會學(xué)與科技計量學(xué)，方法上以定性分析為主。近年來，隨著新力量的不斷加入，科學(xué)學(xué)研究共同體正快速擴(kuò)展。

2025年6月30日，第四屆元科學(xué)大會Metascience2025在倫敦召開，吸引來自60多個國家的840余位代表參會，規(guī)模創(chuàng)歷屆之最。國際科學(xué)理事會主席、《自然》主編、歐洲研究理事會主席等學(xué)界領(lǐng)袖全程參與。由于報名人數(shù)遠(yuǎn)超預(yù)期，主辦方不得不提前關(guān)閉注冊通道。這個科學(xué)學(xué)會議2019年才由美國開放科學(xué)中心與斯坦福元科學(xué)中心發(fā)起，六年時間，已從一個小型學(xué)術(shù)聚會發(fā)展為全球科學(xué)學(xué)研究者的年度盛會。

參與科學(xué)學(xué)研究的人也越來越多元：除了學(xué)者之外，還包括科技政策制定者、基金會、出版機(jī)構(gòu)與科技企業(yè)。這次會議成果已被納入英國政府政策實驗室，并將提交至G7科技峰會審議。與此同時，建制化的研究機(jī)構(gòu)不斷涌現(xiàn)，如英國UCL聯(lián)合數(shù)字科學(xué)（Digital Science）、諾和諾德基金會、瑞士國家科學(xué)基金會共同設(shè)立RORI，美國西北大學(xué)成立科學(xué)學(xué)與創(chuàng)新研究中心（Center for Science of Science and Innovation, CSSI ）等，標(biāo)志著科學(xué)學(xué)研究正從邊緣議題走向制度主流。

進(jìn)展三：科學(xué)學(xué)研究議題向系統(tǒng)性治理延伸

科學(xué)學(xué)研究的終極目標(biāo)是優(yōu)化科技政策。圍繞科技預(yù)見、科研資助、評審機(jī)制與科研組織模式等核心議題，科學(xué)學(xué)正嘗試給出系統(tǒng)性答案。

在科技預(yù)見方面，數(shù)據(jù)與算法融合的新型預(yù)測工具不斷涌現(xiàn)。在大模型時代，如何識別未來技術(shù)、判斷成果轉(zhuǎn)化潛力、布局未來產(chǎn)業(yè)，已成為資助機(jī)構(gòu)的核心關(guān)切。西北大學(xué)王大順團(tuán)隊開發(fā)的技術(shù)預(yù)見大模型，已成為該領(lǐng)域的標(biāo)桿，其成果頻頻發(fā)表于《科學(xué)》《自然》等頂級期刊。出版巨頭愛思唯爾也在加速從傳統(tǒng)出版商向數(shù)據(jù)服務(wù)商轉(zhuǎn)型。

在科研資助方面，為打破“精英循環(huán)”，德國大眾基金會嘗試引入“抽簽機(jī)制”與“分布式同行評審”，降低主觀偏見，弱化對引用指標(biāo)的過度依賴。澳大利亞研究委員會則推動“國家研究洞察能力”建設(shè)，整合實時數(shù)據(jù)、社會網(wǎng)絡(luò)分析與大語言模型，替代傳統(tǒng)的高校自報模式，以更客觀地評估科研質(zhì)量與影響力。

在科研評審方面，英國“元科學(xué)工作組”發(fā)起國際競賽，探索AI判定科研“新穎性”的可行性；意大利評估機(jī)構(gòu)嘗試“計量指標(biāo)+AI輔助專家評議”，減少人為偏差；英國MetaNIC項目通過AI對5萬篇論文的創(chuàng)新評分與萬名專家的人工評分進(jìn)行對比，構(gòu)建客觀的“新穎性”指標(biāo)。

在科研組織模式方面，以Convergent?Research為代表的新型研發(fā)機(jī)構(gòu)，借鑒大科學(xué)工程的組織經(jīng)驗，聚焦于傳統(tǒng)學(xué)術(shù)體系與市場資本均難以覆蓋的“中型科學(xué)難題”，通過設(shè)定可量化的里程碑與成果開放共享，實現(xiàn)從基礎(chǔ)發(fā)現(xiàn)到應(yīng)用推進(jìn)的全過程管理。其聯(lián)合創(chuàng)始人Anastasia?Gamick指出，這一模式將促使科學(xué)家思考“如何用5000萬美元實現(xiàn)突破性創(chuàng)新”。

進(jìn)展四：科學(xué)學(xué)研究方法與工具迎來革新

科學(xué)學(xué)研究者的學(xué)科背景正發(fā)生顯著變化。物理學(xué)家、計算機(jī)科學(xué)家、復(fù)雜系統(tǒng)研究者正在大規(guī)模涌入這個領(lǐng)域，帶來了完全不同的工具箱：大規(guī)模數(shù)據(jù)抓取、網(wǎng)絡(luò)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、因果推斷等等。科學(xué)學(xué)正在從一門“講故事”的學(xué)問，變成一門可以“跑模擬”的學(xué)問。類似金融機(jī)構(gòu)模擬極端市場情況一樣，現(xiàn)在可以模擬科研系統(tǒng)在不同政策干預(yù)下會如何演化。

芝加哥大學(xué)James?Evans教授團(tuán)隊構(gòu)建了AI驅(qū)動的全球科技系統(tǒng)模擬平臺，可以回答以前只能靠專家咨詢的問題：如果對某項技術(shù)實施出口管制，五年后全球技術(shù)格局會怎么變？如果某個國家突然加大某領(lǐng)域的投入，連鎖反應(yīng)會是什么？這不再是沙盤推演，而是有數(shù)據(jù)支撐的情景預(yù)測。

西北大學(xué)王大順教授團(tuán)隊開發(fā)的“科學(xué)發(fā)現(xiàn)評估與加速模型”ScisciGPT，打通了從研發(fā)到市場的數(shù)據(jù)鏈路，決策者可以通過這套系統(tǒng)去識別科研界的“隱藏創(chuàng)新者”——那些成果被專利高頻引用但不自知的研究人員。這套模型的邏輯是，如果傳統(tǒng)指標(biāo)存在系統(tǒng)性盲區(qū)，那就用更聰明的算法去找到那些盲區(qū)里的寶藏。

牛津大學(xué)Doyne?Farmer教授領(lǐng)銜的能源系統(tǒng)仿真平臺，他們用幾十年的能源資產(chǎn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，然后模擬不同政策路徑下技術(shù)進(jìn)步的軌跡。相當(dāng)于給新政策裝上“時間望遠(yuǎn)鏡”——看到如果今天做某個決定，二十年后會演化成什么樣的技術(shù)圖景。

結(jié)語：科學(xué)學(xué)的回歸與重塑

半個多世紀(jì)前，科學(xué)學(xué)曾作為科技政策的重要理論基礎(chǔ)興起，隨后漸趨沉寂。如今，種種跡象表明，科學(xué)學(xué)正重返聚光燈下：英國設(shè)立專職機(jī)構(gòu)，美國投入數(shù)千萬美元，德國、澳大利亞啟動制度實驗，《自然》《科學(xué)》等頂刊相關(guān)文章逐年遞增?？茖W(xué)學(xué)正重新占據(jù)其歷史曾有的重要位置——緊密服務(wù)決策，為科技治理提供科學(xué)依據(jù)。正如2024年發(fā)布的《科學(xué)學(xué)上海倡議》所言，新時期科學(xué)學(xué)正在重新崛起，這是全球科學(xué)學(xué)的一個重要時刻。

與以往不同的是，這一次，科學(xué)學(xué)擁有了人工智能、大數(shù)據(jù)等新工具，也面臨著更加復(fù)雜的全球科技競爭格局。這場從理論走向?qū)嵺`、從邊緣走向中心的科學(xué)學(xué)回歸，必將深刻重塑未來的科研生態(tài)。

本文由上海市科學(xué)學(xué)研究所李輝、高繼卿、吳琪、吳文偉執(zhí)筆。文章觀點不代表主辦機(jī)構(gòu)立場。

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