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

人类科学发展的历史长河中，科研成果的呈现与传播方式一直在演变。从口头相传到手写复制，从学术期刊的问世到如今的即时数字传播，每一次载体的革新都深刻地改变了科学发现的路径和科学合作的模式。

近期，中国首本英文数据期刊《数据快报(英文)》正式创刊。该期刊被定位为一流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领域的英文数据期刊，与《数据快报(英文)》共同构成数据期刊集群，为科研人员提供快捷分享数据成果的途径，并搭建连接国内外的一流科学数据交流与传播桥梁。

《数据快报(英文)》的创刊不仅仅是期刊数量的增加，它更指向一个更深层次的时代议题：当科学数据从科研的“副产品”跃升为与论文同等重要的战略性成果时，学术表达体系又该如何适应？围绕这一议题，记者采访了于贵瑞院士，请他深入阐释“论文或论著”与“数据论文或产品”并行发展的时代必然性。于贵瑞指出：“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，人类必将借助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，科学成果需要多元支撑

数百年间，科学家们不懈追求发表论文，学术声誉、职位晋升和学科评估都以此为基准。然而，当科学数据被赋予“成果”地位，能够像论文一样被发表、共享和引用时，一个根本性的问题浮现：我们是否正在重新定义科学成果的内涵？从“论文至上”转向“数据并重”，这究竟是边界的拓展，还是核心的重塑？

记者：您提出科研成果正从“以论文为唯一载体”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，这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，而是内涵的扩展。论文传递的是“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播科学观测的实测结果、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：论文提供认知层面的结论，数据提供可重复利用的证据链。并行发展意味着科学成果的范畴从“结论发布”扩展到“证据发布”，使得知识生产的全过程都能被看见、被检验、被复用。这不是一个取代另一个的问题，而是如同硬币的两面，终于同时获得了学术界的认可。

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”。现在要将数据从幕后推向前台，最大的观念障碍是什么？

于贵瑞：最大的观念障碍恰恰在于这个经典模式的巨大成功。数百年间，无数学者的思想精华通过论文体系汇聚成璀璨的星河，照亮了人类认识世界的前进道路，这导致人们习惯性地将“成果”等同于“论文”。但进入21世纪以来，这一景象正在发生深刻变化：科学数据和科学论文呈现双重爆炸式增长，还原论、整体论、系统论、实践论等多元科学思维正在走向大融合，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。在这种变革下，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既感到兴奋又有些困惑。大家普遍关心的是：发表数据论文能否像传统论文一样，获得切实的学术认可？在职称评审、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”，正是因为它缺乏独立的成果身份和规范的引用评价通道。Data Express期刊群的创建，目标之一就是让数据成果如同重要的学术论文一样，通过国家级平台获得应有的学术可见度和国际传播力。当数据论文拥有了规范的标识注册、标准化的引用方式和影响力评价体系，它在学术评价中的“硬通货”属性自然会得以建立。这不是某个机构的一纸文件能够解决的问题，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条道路。

数据未能有效利用，任何投入都将成为沉没成本

任何一场深刻的学术变革，都不是凭空发生的。从国家战略资源在全球范围内的竞争，到人工智能对“算料”的迫切需求，再到开放科学对“可复用性”的严格要求，这三股力量正从不同方向挤压着传统的成果表达体系。问题在于：这些驱动力究竟是停留在口号层面，还是已经让科研人员感受到了切肤之痛的现实压力？

记者：您提到了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“能存下来，但发不出去；发出去，但影响力不足”的困境。这个困境的症结究竟在哪里？

于贵瑞：这其中既有平台的问题，也有标准的问题，还有意愿的问题，但核心在于缺乏一套完整、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之匹配的展示窗口；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——当科研人员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次的概念——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，讨论很容易陷入“数据就是计算机里的0和1”这种技术化、狭窄化的理解。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，甚至是事物本身的描述——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、严谨采集与系统整理的“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的问题，而是一个全新的学术交流时代的到来。正本清源，是为了让学界意识到：数据出版不是“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：这是一种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，如果没有大规模、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，让它成为“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。

建设平台容易，构建生态困难，关键在于让数据“活”起来

建设一个数据出版平台相对容易，但构建一个让数据真正流动、复用、增值的全球知识生态，则是一个完全不同的挑战。Data Express提出了三个核心定位和“四个一体化”的蓝图，涵盖了从期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便利和回报？

记者：Data Express的愿景中，有三个核心定位：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“数据发了有用”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；国际交流窗口解决了“数据具有全球影响力”的问题，这是目标——坚持国内外稿源并重，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。只做首发而不激活复用，就是静态仓库；只谈共享而没有国际话语权，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“可复用性危机”。Data Express明确要构建“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议。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“可复用性”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心存顾虑——担心被抢发、被滥用、担心自己投入巨大心血的数据库被“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——你的数据集通过同行评议正式出版，带有时间戳和数字对象标识符（DOI），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，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，而是一种能带来持续学术回报的战略行为。

我们期待实现的愿景是：让每一份凝结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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