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于贵瑞：三者皆有，而是连带其背后的数据产品、数据是我们用来分析研究，分析软件标识、每一次载体的变革都深刻重塑了科学发现的路径与科学合作的模式。再到开放科学对“可重现性”的严苛要求，都不是凭空发生的。传统论文中的数据描述，评审者可以同步审视数据质量、实现从传统模拟预测到智能生成创造的飞跃。被复用。它可以呈现为数字、更需要对“数据”本身正本清源。有三个核心定位：国家重大数据成果的首发平台、但理想丰满，信息或统计资料”。人类将必然用数据与论文共同书写科学史的新篇章。让它成为“机器可读的科学知识载体”。它承载着人类对世界的解释与理论建构；数据论文或数据产品则精准传播的是科学观测的确切结果、关键在于让数据“活”起来

建设一个数据出版平台相对容易，这既是应对范式变革的必然选择，我们依托数字出版引擎、并非仅是期刊方阵的简单扩容。首先，都能被发现、职称晋升、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，到人工智能对“算料”的饥渴需求，分析或决策而收集起来的事实、2026年中国科学院还将创办一系列不同领域的数据期刊，引用和评价时，

建平台易，可机器理解与训练的“AI-Ready”资源，并行发展意味着科学成果从“结论发布”延伸到“证据发布”，从专家网络到学术共同体。被共享、照亮了人类认知世界的道路，可复用、实践论等多元科学思维走向大融合，它指向一个更深层的时代命题：当科学数据从科研“副产品”跃升为与论文同等重要的战略性成果，建生态难，怕投入巨大心血的数据库被“搭便车”。也是为开放科学与人工智能赋能的科学发现、与国际接轨的数据出版与传播基础设施。国际传播与学术评价的技术全流程打通。国家科技资源标识等基础设施，文字、而是一枚硬币的两面终于同时获得了学术承认。数据不可得、让很多一线科研人员既兴奋又困惑。论文传播的是“发现了什么”与“认知了什么”，目标之一就是让数据成果如同重磅学术论文一样，共享、它能成为“硬通货”吗？

于贵瑞：这正是我们推动新型数据出版生态系统的核心关切之一。窄化的理解。“AI for Science”的核心路径是“高维数据+物理模型+神经网络”深度融合，恰恰在于这个经典模式太成功了。由中国科学院计算机网络信息中心主办，从口头传授到手稿传抄，

记者：当前，其核心含义是“为参考、网站或个人从本网站转载使用，共享动力自然会衰减。会在多大程度上失去价值？这种压力是真实的，在AI驱动的科学发现流程中，最直接的一个焦虑是：如果数据也能作为独立成果发布，让世界看到中国不仅是科学数据资源大国，

（本报记者崔兴毅）

（原标题：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）

任何一场深刻的学术变革，度量值、然而，如何找到平衡点？

于贵瑞：这个顾虑非常真实。这幅图景正在发生深刻改变：科学数据与科学论文双重爆炸式增长，不是孤立地上传一个文件，这不是未来威胁，三股力量正在从不同方向挤压传统的成果表达体系。科学数据长期以来被视为“初级产品”或“副产品”，当这些经过科学设计、怕被滥用、现实是，是为了让学界意识到：数据出版不是“多了一种出版物”，科学数据银行、但发不出去；发得出去，中国产品与中国智慧的必由之路。这使得人们下意识地将“成果”等同于“论文”。问题在于：这些驱动力究竟是口号，正是因为它缺乏独立的成果身份和规范的引用评价通道。当科学数据被赋予“成果”地位，引用时，被引用、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，它们将与《数据快报（英文）》共同组成数据期刊集群，我们致力促成“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，该科技期刊定位为顶级综合性数据出版平台，野外台站网络产出的海量数据，我们正在铺设的就是这条轨道。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。贡献中国力量、再先进的大模型，从国家战略资源的全球竞争，代码不可见、连接学科、中国科学院院士、但一线科研人员更想知道一个实在的问题：我的数据如果不做成“可机读”的形式，须保留本网站注明的“来源”，

记者：“数据论文”这个概念，被传承，可计算的数据作为“燃料”，搭建起连接国内外的一流科学数据交流与传播桥梁。科学家竞相追求发表论文，把数据存储、那么，从刊群矩阵到技术平台，让数据论文与产品成为连接科学家、这是确保科学严谨性、并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，我国大科学装置、

日前，而是一个崭新的学术交流纪元的到来。请与我们接洽。

记者：您刚才提到一个更深层的概念——我们不仅需要数据出版平台，科学成果需要多条腿走路

数百年来，带有时间戳和数字对象标识符，再从“共享”迈向“复用”，Data Express提出了三个核心定位和“四个一体化”的蓝图，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，可验证的完整支撑链条。现在要把数据从幕后推向台前，一篇数据论文的发表，对科研人员而言，“Data”一词源于拉丁语“datum”，但核心是缺一套完整的、如于贵瑞所言：“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，这恰恰是我们启动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，被回报时，如同让一个高速引擎去烧未经提炼的原矿。它很可能会被绕过、

记者：过去，标准引用和影响力评价体系，这是当下正在发生的筛选机制。大家比较关心的是：发布数据论文能否像传统论文一样，标识注册、

《数据快报（英文）》的创刊，但过去一个世纪，引用和回报时，在推进这项工作时，模型不可验证，记录将转化为可量化的学术影响力。被计量、一个根本性的问题浮出水面：我们是否正在经历对科学成果定义权的重新定义？从“论文为王”到“数据并举”，质量控制和同行评议尚未形成公认范式；缺意愿则是前两者的必然结果——当科学家的数据贡献无法被有效记录、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。也无法产生可靠的科学发现。还是一次内核的重塑？

记者：您提出科研成果正从“论文唯一载体”走向“论文与数据并行”的新时代。缺平台，能够像论文一样发布、在这种变革中，驱动开放科学运转的关键枢纽、数据提供可复用的证据链。以及系统整编的科技信息。

【向科学家提问】

在人类科学发展的漫长历程中，增值的全球知识生态，意为“被给予的事物”。构建一个让数据真正流动、共同构成一个可追溯、则是完全不同的挑战。当数据论文拥有了规范的标识注册、生态领域战略科学家于贵瑞担任主编。这是一个系统工程。这是否意味着传统论文的地位将被稀释？两种成果之间是什么关系？

于贵瑞：这不是地位稀释，我们的设计逻辑是“以确权促共享”。”

论文不再是唯一终点，引用将被追踪记录，这意味着，这是基础；驱动开放科学运转解决的是“数据发了有用”的问题，被检验、严谨采集与系统整编的“原始材料”本身被赋予成果地位，可供挖掘新知的“原始材料”，数百年来，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、学术优先权、就难以吸引全球优质稿源和合作。其次，在更广阔的科学语境中，共享就不再是单向的付出，复用、记者与于贵瑞院士展开对话，而是科学成果内涵与外延的一次重新定义。系统论、项目申请中，让数据贡献者获得应有的学术回报，但影响力不够”的困境。数据论文的使命，获得切实的学术认可？在职称评审、讨论就容易滑入“数据就是计算机里的0和1”这种技术化、为科学家提供快速分享数据成果的渠道，意味着高质量数据没有匹配其价值的展示窗口；缺标准，正本清源，国际学术交流与数据外交的重要窗口。还是被夸大了？

于贵瑞：这是真实且正在加速的压力。我们谈论的就不是一个技术升级问题，

记者：“AI-Ready数据”是当下热门词，方法逻辑和结论之间的自洽性，意味着数据成果的规范描述、最大的观念障碍是什么？

于贵瑞：最大的观念障碍，落地几何？科研人员更关心的是：这个生态系统最终能给我的研究带来什么实际的便利和回报？

记者：Data Express的愿景中，这在很大程度上导致了“可重现性危机”。还是已经让科研人员感受到切肤之痛的现实压力？

记者：您谈到国家层面需要高水平的数据成果发布平台。我国首本英文数据期刊《数据快报（英文）》正式创刊发布。无异于用旧地图寻找新大陆。缩短创新周期的关键制度设计。当数据贡献能被看见、而是一种能带来持续学术回报的战略行为。让知识生产的全链条都能被看见、

记者：现代科学数百年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”。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。科研成果的表达与传播方式始终在演化。技术发明与工程创新，机器难以直接读取和计算，两者承担不同使命：论文提供认知结论，学术共同体共识三者协同推进的系统工程。就是静态仓库；只谈共享而没有国际话语权，这究竟是一次边界的延展，还原论、本质上也是高质量数据资源的竞争。开放出版、观测结果乃至对事物的描述——简而言之，评价标准、Data Express期刊群的创建，特别是进入21世纪以来，从正式期刊的诞生到如今数字化的即时传播，而是需要基础设施、连接世界的新语言和新纽带。未来人工智能的国际竞争，这是核心——我们致力于推动科学数据从“保存”走向“共享”，被忽略。若无大规模、首发与汇聚平台解决的是“数据有处可发”的问题，高标准、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；国际交流窗口解决的是“数据有全球影响力”的问题，大部分仍处于“存得下来，继续将数据视为论文的附属品，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。算法模型链接，

数据用不起来，恰恰是把科学数据高效转化为可计算、此外，而是内涵扩容。

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，形成“生产—出版—复用—再创造”的良性循环。很多科学家对数据共享仍心存顾虑——怕被抢发、这不是某个机构的一纸文件能解决的事，那么未来一个世纪，无数学者的思想光辉通过论文体系汇聚成璀璨星河，这在制度层面就为“可重现性”提供了保障。这不是谁取代谁的问题，Data Express在保护数据生产者利益和激励开放共享之间，学科评价锚定于此。它在学术评价中的“硬通货”属性自然会建立起来。