聲音

陳潤生（中國科學院院士、中國科學院生物物理研究所研究員）

在當前科技界，“學而優則仕”等傳統思想的“條條框框”仍對科研人員有所影響，形成了較大的沖擊力和一定的思想禁錮，鼓勵創新、寬容失敗的創新文化培育仍然不夠，高校科技人員創業、科研成果轉化、科技企業孵化的良好氛圍還未真正形成。

要營造有利于人人皆可成才、青年人才脫穎而出的社會環境，需要完善現有的科技人才選拔機制，完善科技人才使用管理體制，不斷健全科技人才評價激勵機制，發揮政府投入引導作用，實行科技人才分類評價，建立以能力和貢獻為導向的評價和激勵機制。同時不斷完善科技人才流動配置機制，消除人才流動障礙，優化人力資本配置，按照市場規律讓科技人才自由流動，提高社會橫向和縱向流動性。

中央出臺了鼓勵科技成果轉化、大幅度提高科技人員創新收益的新政策，這是十分必要的，現在要不斷搭建科技型中小企業與風險投資對接平臺，激勵科技人才創新創業。另外，我們也應該重視精神引導的力量，只有物質激勵與精神引導雙管齊下，才能更全面發揮科研人才的創造力。

高福（中國科學院院士、中國疾病預防控制中心主任）

科學沒有國界，科學家卻有祖國。在全球化背景下，科技合作、交流逐漸突破國界，成為世界科技發展的大趨勢。當科技成為引領全球進步的重要力量時，對科技人員而言，祖國二字不僅不應該褪色，反而更加珍貴。國家發展、社會進步、民族振興，都離不開愛國精神的召喚和支持，也離不開一批批具有強烈愛國情懷的科學家的無私奉獻。

科研貴在“頂天立地”，科技人員要做與國家需求匹配、與世界接軌的“頂天”的研究工作，也要解決國民經濟主戰場需要的“立地”問題。科學研究要以國家需求為導向，在建設科技強國的道路上，實現個人價值、科學研究、國家發展的完美契合。同時，科學研究和創新也應當摒棄心浮氣躁、急功近利的想法，科技人員要立足科學研究，求真務實，不隨波逐流、人云亦云。

在當今思想多元化的社會環境下，愛國主義形成了一個凝聚合力、匯聚共識的精神支柱。將愛國情懷作為對科技人員的第一位要求，不僅可以讓科研人員充分發揮創造力，把科研成果最大限度地轉化為生產力，把人才智力優勢轉化為國家發展優勢，同時也能夠讓廣大科技工作者成為愛國主義信念的堅守者和傳播者，不斷弘揚中華民族的傳統美德，把人生理想與國家夢想結合起來，在實現個人人生價值的同時，為中國夢貢獻自己的力量。

許智宏（中國科學院院士、北京大學生命科學學院教授）

創新驅動實質上是人才驅動，因此，打造一支高水平、高質量的科技創新人才隊伍，是我國科技事業發展的必然選擇，也是增強自主創新能力的重中之重。

大學是培養人才的搖籃，創新型社會需要大學不斷培養和造就高素質創造型人才。大學必須營造自由寬松的學術氛圍，這是出思想、出創新思維的土壤。創新人才的培養需要一大批有創新思維的老師，不是僅習慣于傳授知識，更要培養學生完善的人格、高尚的人品；要研究拔尖人才培養的規律，而不是滿足于集中教育資源，辦“尖子班”；要切實重視創新實踐，將之貫穿于教育的各個環節，提升學生的實踐能力；創新人才的培養必須從小抓起，要切實改變長期以來中小學應試教育培養“考試機器”的模式。

我們需要深入實施人才優先發展戰略，不斷完善人才發展體制和政策創新，提升人才質量，優化人才結構，健全人才流動機制，構建科學合理、激發潛能、運行高效的人才發展治理體系，形成具有國際競爭力的創新型科技人才制度，形成有利于人才成長和發揮作用的良好環境。

李德毅（中國工程院院士、中國電子系統工程研究所副所長）

人工智能是經濟發展的新引擎，社會發展的加速器。受人工智能沖擊最大的行業當數教育，這就引發我們要對教育本源重新認識。教育本質上是對人腦的塑造，每節課都是一次腦認知的實踐。

智能時代的人如何認知？卷積神經網絡算法借助成千上萬臺的CPU+GPU（中央處理器+圖形處理器、核心芯片）服務器架構的超計算能力，通過大量數據樣本做混合的大規模深度學習訓練，可確定人工神經網絡模型中的幾十億個參數。這樣制作的智能芯片用于語音識別、人臉識別、機器讀片等獲得了顯著成效。機器智能獲取人類特定知識的速度，會遠大于生物智能。死記硬背、大量做題，機器做得比人好，一些科目的考試機器人可以勝過考生。當教書育人遇到人工智能，可謂是極大挑戰。

傳統觀念認為，教育＝傳授知識+掌握知識+考知識，其實，人腦中的存量知識，既有利于發展好奇心和想象力，也可能制約好奇心和想象力的發展。知識的獲取應該是主動的、積極的、終身的。我認為，教育＝培養學生獲取知識的能力×決策的能力×創新的能力，要重視培養能力，應該著重培養學生的鑒賞力、判斷力、思想力。

當教育已經從傳授知識、發明工具、認識和改造客觀世界，拓展到人腦自身如何認知、如何再塑造的新階段，人工智能對教育的挑戰就不單是一個學科、一個專業的問題，而是培養自身終身學習能力的挑戰了。