科研人才发展受阻？传统教育、评价、转化体系问题待解

当前科研圈面临着一个棘手状况，那就是很多科研人才论文写得漂亮，可最终拿出能落地的成果却很难。怎么能更好打通从“写论文”到“出成果”这条路，这可是相当关键

提升核心素养

科研人才要是想改变光会写论文的现状走向出成果，那提升核心素养得构建“躬行实践—创新突破—韧性迭代”能力闭环。比如有位张博士，在实验室不断实践并坚持多领域探索，让他有机会能实现技术价值从“理论可能”到“商业现实”的转变。这样科研人的成果才有望服务经济社会与改善民生。

如今科技创新牵扯知识体系极复杂，科研人才面对重大挑战时难以用单一学科视角应对。像搞基因测序研究就需要生物、医学、计算机等多学科知识。所以科研人才要敢于打破壁垒，有足够跨学科知识等，依靠多学科技术融合驱动科技创新，提升原创能力。

突破专业局限

科技创新复杂性高意味着科研人才不能只是在自己一亩三分地做事。如今芯片研发难度大，靠单一电子科学知识远不够。这就要求科研人才必须储备丰富的多学科知识，为解决当下复杂科技问题不断做知识和能力拓展。

而且，还要站在科技趋势前端去判断方向，以单一学科知识要催生颠覆性技术简直天方夜谭。不少物理与化学领域交叉研究在新能源电池方面取得的原创突破就说明了这点。所以科研人才储备得有多元知识，打造复合能力闭环。

完善培养标准

打造以评价改革、产教融合、协同创新为要点的培养标准十分关键。现在高校与很多企业合作培养人工智能专业人才。采用弹性考核等制度，鼓励学生创新从提出理念到做出实物，避免急于一时给考核定成败。这种适配长周期的体系能激发学生创新想法成长。

科研人才培养要体现人才成长与现实产业需求同步。所以构建动态人才培养内容跟得上变化很重要。根据企业新技术应用等情况，学科课程得及时升级。

优化培养方法

就人才培养实践来看，“双导师制”有好处。高校有理论性导师，企业有实践经验导师。在通信技术专业，学生在网络基站研发具体项目中有导师双引导，能深入掌握产业逻辑与技术应用。这样结合产教，把课程变为实际生活技术问题模拟。

要更贴近工业现实，就要深入实施“产教融合、协同育人”创新工程。企业难题经过包装转化为课程项目给科研人才挑战体验，增强人才适应工作能力。

对接市场需求

如果科研成果只是放着不让落地，科研人才价值永远无法体现。对高校和科研院所而言，市场跟科研成果对接意味着成果找到“安身之处”。以人工智能算法成果为例，研究单位得结合特定场景验证去精准开发，不能盲目研发技术。

做任何一个领域科研成果，都有对市场研究过程。大数据分析成果在精准营销领域用之前要调研确定数据价值与使用安全规则，让成果契合不同行业需求特点。

升级服务保障

最后是人才服务保障。不管创新企业还是高校研究中心都需要这类复合型人才服务科研成功落地。得重视这样人才培养与引进。对于在技术经纪等支持岗位人才也是关注。当下知识产权多转化活跃状态下，完善体系后能把不同科研成果更有组织推向市场！

大家想想，在实际操作里，要让一条更通畅的“从写论文到出成果”的路走得稳，哪个环节你觉得是当前短板？不妨点赞分享后留言讨论！