高校科研创新范式的探索与应用*——以“研在浙大”为例

屠佳琪 张 华 赵云鹏 张紫徽 向 艳

高校科研创新范式的探索与应用*——以“研在浙大”为例

屠佳琪 张 华 赵云鹏 张紫徽 向 艳

（浙江大学 信息技术中心，浙江杭州 310028）

在数据密集型时代，如何挖掘学科共性需求、优化科研信息化管理模式、变革传统科研范式，成为国内高校建设科研信息化面临的共同挑战。为应对这一挑战，各高校纷纷进行了大量的探索与实践，但效果并不如预期。为此，文章在分析国内科研信息化发展现状的基础上，针对高校科研信息化建设现存的问题，总结归纳出一种多元主体共生共享的高校科研创新范式。基于此范式，浙江大学构建了“研在浙大”并投入使用，文章通过“研在浙大”在浙江大学若干学科范围内的实践应用，验证了多元主体共生共享的高校科研创新范式在促进学术与技术协同交叉、提炼学科共性信息化需求、提升科研效率等方面的作用，以期为高校科研信息化建设与发展提供借鉴。

高校科研信息化；
高性能计算；
学科大数据；
软件应用；
科研范式

在数据密集和数据驱动的作用下，科学研究在经历实验科学、理论科学、计算科学阶段后，迎来了第四种科学范式——数据密集型科学[1]。在此科研模式的转变过程中，信息化作为新的科研活动的实现方式，成为提高科研水平和创新效能的必由之路[2]，也成为促使科研范式转变、提高科研效率和产出的有力抓手[3][4]。此背景下，党中央、国务院高度重视科研信息化，并在《国家信息化发展战略纲要》提出要加快科研信息化发展，科研信息化工作首次被纳入国家战略。而对于高校而言，科研作为其核心竞争力的重要标志[5]，更需要信息化的支持与促进。

随着“双一流”建设的深入推进和数据密集型科学时代的到来，高校科研信息化迎来了发展机遇：一方面，在创新驱动发展、人才强国、网络强国等国家战略的背景下，各级政府对科研信息化的政策导向呈现出鼓励态势；
另一方面，新一代信息技术将会更多地与各学科场景深度结合，而这种场景需求的丰富和深化反过来会不断刺激信息技术自身的快速发展。然而，在实际推进的过程中，目前国内高校的科研信息化建设大多侧重于科研项目管理服务平台开发[6]，而缺少针对科研活动各环节的信息化建设，无法满足科研工作者对新一代信息技术与工具使用需求的快速增长，导致我国高校当前的科研信息化资源供应与师生实际需求之间存在较大的差距。究其原因，主要在于学术人才与技术人才的脱节、各学科对信息化共性和个性化的强烈需求、开放共享与协同科研环境的缺失等问题[7][8]，使国内高校一直未能形成数字化、智慧化、体系化的科研范式，难以提高科研效率。在此背景下，本研究充分发挥浙江大学综合性、研究型、创新型的优势，深入挖潜各学科科研特色，针对高校科研信息化现有的问题与挑战，首先从理论角度探索构建一种多元主体共生共享的高校科研创新范式，然后从实践角度利用此范式研发“研在浙大”并通过实践验证其在促进学术与技术协同交叉、提炼共性科研需求、提升科研效率等方面的有效性，以期为国内高校科研信息化建设与发展提供借鉴，继而推动高等教育内涵式发展，助力科技强国建设。

“科研信息化”的概念最早由英国科技部主任约翰·泰勒博士于1999年提出。目前，有研究将“科研信息化”定义为：通过新一代基础设施提供可共享的高性能计算资源，通过海量的数据存储技术提供分布式数据库服务，以及在此基础上的协同研究的虚拟环境支持[9]。

纵观我国科研信息化建设所取得的成果，大致可以分为国家和高校两个层面。在国家层面，近年来以中科院为首的国家科研机构逐步开展科研信息化建设，主要包括：①以高性能计算和高速网络为主的基础设施建设，如搭建超级计算环境、中国科技网等[10][11][12][13][14]；
②以大数据存储和数据分析可视化为主的数据服务建设，如在2021年底成立科学数据总中心负责国家学科大数据建设，并针对多个学科领域搭建特有的科研服务平台[15][16][17][18][19]；
③以开展跨地域协同为主的虚拟科研环境，如Duckling[20]。反观高校层面，大部分高校仍然着重于开发科研项目管理相关的信息化系统，少部分高校着重于在上述某一方面开展具体建设，如上海交通大学的高性能计算集群π2.0、上海的高校E研究院（E-institute）等[21]。可见，在全国高校范围内尚未形成针对科学研究活动主体本身的科研信息化建设体系，高校科研活动仍然停留在小规模、窄领域、封闭式、“单打独斗”式的研究模式[22]。本研究对现有研究进行梳理，发现主要问题体现在以下三个方面：①高校工作者对学术与信息技术协同交叉的重要性认识不足。学术人才与信息化人才的脱节，是高校科研信息化推进过程中的根本问题之一。高校缺少学术背景的掌舵者来引领科研范式的创新；
缺少信息人员与学术人才沟通的反馈机制；
缺少有科研背景的复合型信息技术人才。②部分研究人员的信息化素养不高但对信息化的共性需求却很强烈。当前学科计算密集型研究越来越普遍，非信息学科的师生虽然信息素养比较薄弱但对算力、存储和网络的需求却很强烈，其对信息化科研工具的使用需求无法得到有效满足，因而影响了科研范式创新。③传统科研缺乏开放共享和协同科研环境。目前某些科研工作需要采用国外研发的软件平台，成本高且随时面临“卡脖子”的风险；
某些团队不愿意甚至没有意识将项目沉淀出的有价值的软件、代码、平台或者数据进行开源，无法做到数据共享、知识共享、经验共享和开放式创新；
高校也缺少协同的科研环境，无法做到跨时空、跨领域的合作研究和协同工作。

综上，如何将学术与信息技术相结合，挖掘学科共性需求、整合科研软件与协同工具、开放共享科研成果，用信息化赋能，构建体系化的高校科研创新范式，成为高校科研信息化建设的难点，也是本研究所要探讨的重点。

本研究针对高校科研信息化现有的问题，提出了一种高校科研创新范式，其基于“学术+技术”交叉模式的顶层设计理念，按照“一门户四模块八台柱”的整体框架，并围绕计算、数据、软件和应用四大模块，共同构建了一个多元主体共生共享的科研创新范式。

1 基于“学术+技术”交叉模式的顶层设计理念

为促进学术与信息技术的结合，提升高校工作者对其重要性的认知程度，本研究采用“学术+技术”协同交叉的顶层设计理念，有利于提升高校信息化建设者对学术与信息技术协同交叉重要性的认识。但要注意的是，该理念需贯穿从顶层规划到试行推广的全流程：①顶层规划。高校应由科研管理部门牵头，并联合信息技术部门、发展规划处，拟出规划草案，对科研信息化进行自上而下的顶层设计，主要聚焦信息化如何赋能高校科研共性需求。另外，通过选拔合适的学科教授到信息技术部门负责高校科研信息化建设，将学科背景优势融入信息化体系建设，同时信息化技术人员也要参与到科研过程中，不断提高自身的学术水平。②单点试行。汇聚若干有工作基础和积极意愿的教授团队进行合作，把学术人才和技术人才这两支队伍连接起来，降低沟通成本，汇聚学科共性智慧，凝练学科共性需求。技术人才根据需求，开发通用平台与软件，切实提高师生的科研效率。③逐步推广。一方面，信息技术部门提供成熟方案供各级各类科研主体自由探索；
另一方面，通过从学校到学院、学科、研究团队有组织地推广，构建共建共享的科研生态。

2 “一门户四模块八台柱”的整体框架

为汇聚学科人才智慧，以提炼学科共性需求、整合科研工具、共享科研成果，本研究提出“一门户四模块八台柱”的整体框架，如图1所示。该框架的目标是利用信息化手段提供一站式全流程的线上科研空间，从而打造稳健的科研新生态，力图针对科研问题获得一站式解决方案。

图1 “一门户四模块八台柱”整体框架

“一门户”是整体框架的应用层，指一个集成式的统一门户网站，以经费、项目、成果、人才、资源五大看板为脉络，整合学校现有的科研项目管理信息化系统，实现科研项目从酝酿、申报、启动，到经费使用管理、资源利用和共享，再到成果展示、转化等的科研全流程闭环。

“四模块”是整体框架的主体层，主要由“资源”看板内的计算、数据、软件、应用四大模块组成，其中计算和数据模块主要针对各学科学术人才对信息化的共性需求强烈的问题；
软件与应用模块则是针对传统科研过程中缺乏软件共享和协同工作环境的问题。

①计算。伴随着大数据与人工智能（Artificial Intelligence，AI）时代的到来，各学科领域对计算能力提出了新的需求与挑战。搭建专属的私有云并与第三方公有云合作，以混合云的方式为校内提供无限算力资源，成为高校基础设施建设的选择之一。混合云可分为云计算、高性能计算、AI计算三大服务。其中，云计算提供单机高性能算力，除了供各单位信息化建设，还满足部分学科单计算任务；
高性能计算除自建HPC集群模式外，还可通过本地众筹模式统一纳管校内散而小的集群，尤其云端弹性高性能计算模式不仅满足师生各类大规模并行计算的需求，还能提高资源利用率；
AI计算则面向以张量运算为主的计算密集型应用，由GPU卡组成，利用其超大显存容量，搭配弹性可伸缩的任务调度平台，为师生提供大型模型的训练与推理。

②数据。高校不同学科的数据来源、类型、结构等差别非常大。在传统科研中，各研究团队的数据大多存储在本地，这样不仅有安全隐患而且数据再利用率低。因此，数据模块的重点在于存储和管理，通过搭建科研数据平台，支撑研究团队将学科数据以特色数据库的形式融入平台，其平台架构如图2所示。首先，基于本地基础环境，利用高性能分布式存储，对多源异构的原始数据进行整合、存储与归类，形成“数据农场”；
然后，汇聚各学科通用数据分析工具，对原始数据进行加工再计算，形成“数据工厂”；
最后，基于开放科学思维搭建平台，多维度展示各类学科领域数据，形成“数据市场”，促进学术交叉并提高数据再利用率，从而实现科研数据生命周期内“提交-存储-共享-发现-分析-挖掘-传播-交叉”的完整链路。另外，高校也需要配备异地灾备服务和安全保障，从而使科研团队更放心地将数据交予学校统一管理。

图2 科研数据平台架构

③软件。软件工具是科研过程中不可或缺的一部分，因此搭建科研软件公共服务平台，可以使其涵盖科研全流程所涉及的软件工具，供科研人员“一站式”便利、高效、经济、安全获取，从而提升科研效率。从科研活动流程来看，首先最基础的是提供科研情报和前沿文献服务；
其次是提供实验涉及的软件，包括正版商业软件、开源软件包以及师生自研软件、工具和平台，并且高校应倡导团队将项目产出的软件、平台开源共享，在项目结题后能沉淀出可重用、复用的成果；
最后是提供项目协作和管理工具，协助团队开展线上交流、知识库沉淀、项目进度管理等。

④应用。在凝练学科共性需求后，便可针对具体科研场景提供个性化应用支持，比如利用大数据分析技术探索数据支撑学科发展应用，从而提升创新技术的研发效率。

“八台柱”是让整体框架紧密连接的核心层，也是连接学术人才与技术人才、挖掘学科共性需求、构建软件共享和协同环境的基础。“八”是指从理工、社科、人文三大学科门类中挑选出八个有代表性且有积极意愿的学科教授团队，组成“计算+”教授委员会，并作为连接学术与技术的关键纽带，发挥智库、交流沟通平台的作用，协助信息化工作者从深度和广度上提炼各学科共性需求、梳理学科特色个性化需求，让学术人才队伍、技术人才队伍以及两者之间的系统平台共同形成闭环反馈。

“十四五”期间，浙江大学（下文简称“学校”）基于上文提出的科研新范式进行了实践，“研在浙大”就是其具体落地的专项工程。2021年12月，学校建成并上线了以统一门户（网址：http://research.zju.edu.cn/）为入口、“计算+”教授委员会为核心的“研在浙大”，并从计算、数据、软件、应用四个方面开展建设（以下动态数据截至2022年7月）。

①计算。“浙大云”作为“研在浙大”计算模块的实践应用，其逻辑框架如图3所示。“浙大云”结合校内专有云与阿里公有云，以混合云模式为用户提供云计算、高性能计算、AI计算服务。在云计算方面，除支撑校内各类核心信息化业务系统外，“浙大云”还支撑未来数字医疗联合研究中心的21个青年科学家团队，累计使用1887核CPU，7.96T内存，研究内容包含中和新冠病毒策略、数字化慢病干预技术、基于AI的临床决策辅助等。在高性能计算方面，学校通过公有云提供海量可弹性伸缩的E-HPC计算资源，单任务计算峰值达两千余核。在AI计算方面，学校众筹CAD&CG国家重点实验室的GPU计算集群。该集群由50个节点组成，每节点有8块NVIDIA Tesla V100 SXM2 GPU卡，双精度计算能力达3.1PFLOPS；
集群支持多个科研团队进行图形推理和模型训练预测，且使用该集群平均效率比实验室原有算力高30%～50%。自平台上线以来，“浙大云”已累计服务10余个一级学科，支撑10余篇核心论文发表。

图3 “浙大云”逻辑框架

②数据。科研数据平台作为“研在浙大”数据模块的实践应用，其基于P级别高性能并行存储硬件，为全校科研与教学核心关键数据提供集中式存储。平台汇总各学科特色数据库，并提供基本信息、数据预览、规范引用以及网络共享等功能。目前，已有近20个学科特色数据库入驻平台，涵盖生物、医学、药学、农学、材料学等10余门学科。例如，生命科学学院教授团队为全球银杏构建多尺度综合性公开数据库，其中涵盖了10.6GB的银杏超大基因组数据以及全球545株银杏重测序数据。另外，学校坚持倡导数据开放理念，在征得数据所有者同意后，开放相关数据的网络共享服务，允许师生在校网内下载数据，促进学科交叉。值得一提的是，信息技术中心负责提供数据库上线的技术方案和服务流程，并且提供如定期网站安全漏洞巡检、物理安全设备防护等一系列数据安全保障。

③软件。科研软件平台作为“研在浙大”软件模块的实践应用，其针对科研流程中的四个方面提供服务：在前沿文献查阅方面，提供CARSI资源服务，其涵盖超29万种期刊，2600多万篇学位论文，超17亿项专利和超14亿条数据资源，目前的访问量已有371万余次；
在正版商业软件方面，微软（含Windows、Office、SQL server等）已有91186个注册用户数，MATLAB已有31252个注册用户数，Adobe下载次数达22万余人次；
在实验软件方面，校级Git代码管理平台、开源镜像站和容器镜像平台可供师生高速下载开源软件包，并倡导师生开源自研软件，其中Git代码管理平台自上线以来已有185个项目，并与“程序设计方法学”课程达成合作，所有课程作业通过平台提交与评测；
在项目协作与管理方面，“浙大语雀”“协作平台”等一系列工具平台可提供专业云端协同工作环境，支持知识库沉淀、多人协作文档、团队任务管理等功能。其中，“浙大语雀”已有17037个用户，1106个团队，构建云端知识库2431个。

④应用。“找教授”平台作为“研在浙大”应用模块的的代表，其以教授为核心、基于“互联网+大数据”技术提供一站式科研要素服务，挖掘教授公开发布的科研成果，帮助教授找教授、帮助学生找教授、帮助校企找教授，助力科研合作、产业创新和人才培养，瞄准国际前沿，服务国家战略。在此基础上，浙江省委组织部人才办、省人力社保厅和学校将“找教授”平台与“揭榜挂帅”平台进行融合，共同推出了“揭榜挂帅”产研融合平台。该平台重在提升高校科研资源配置效率和科研创新成果转化率，实现企业技术需求与专家教授的精准匹配。

本研究对高校科研信息化进行探究，提出一种高校科研创新范式，并以浙江大学构建的“研在浙大”为例进行验证，实践结果发现：“学术+技术”协同交叉的顶层设计理念有利于促进学术与信息技术的结合，提升高校工作者对其重要性的认知程度；
“一门户四模块八台柱”的整体框架有利于构建稳定的科研新生态，利用信息化手段汇聚学科人才智慧、提炼学科共性需求、整合科研软件工具、开放共享科研成果。未来，随着信息技术的发展，学科交叉产生的个性化和定制化需求将越来越多。如何解决个性化与通用服务之间的矛盾，进一步探索出能够复制和推广的科研创新范式，将成为“研在浙大”后续研究的重点。

[1](英)Tony Hey, Stewart Tansley, Kristin Tolle著.潘教峰,张晓林译.第四范式:数据密集型科学发现[M].北京:科学出版社,2012:1-247.

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[4]中国科学院等编.中国科研信息化蓝皮书2020[M].北京:电子工业出版社,2020.

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Exploration and Application of the Innovation Paradigm of Scientific Research in Universities——Taking “Research in Zhejiang University” as an Example

TU Jia-qi ZHANG Hua ZHAO Yun-peng ZHANG Zi-hui XIANG Yan

In the data-intensive era, how to excavate the common needs of disciplines, optimize the information management model of scientific research and change the traditional paradigm of scientific research has become the common challenge faced by the construction of e-science in universities. In order to cope with this challenge, a lot of exploration and practice have been carried out in universities, but the effect is not as expected. Therefore, based on the analysis of the current situation of e-science development in China and the existing problems of e-science construction in universities, an innovation paradigm of scientific research of multi-subject symbiosis and sharing in universities was summarized in this paper. Based on the paradigm, Zhejiang University constructed the “Research in Zhejiang University” and put it into use. Through the practical application of “Research in Zhejiang University” in a number of disciplines in Zhejiang University, the roles of the innovation paradigm of scientific research of multi-subject symbiosis and sharing in promoting the cooperation and intersection of science and technology, refining the common information needs of subjects, and improving the efficiency of scientific research were verified, expecting to provide a reference for the construction and development of e-Science in universities.

e-science in university; high-performance computing; big data in disciplines; software application; the paradigm of scientific research

G40-057

A

1009—8097（2022）10—0120—07

10.3969/j.issn.1009-8097.2022.10.014

本文为中国高等教育学会2020年度重点委托课题“高校治理体系中信息化能力研究”（项目编号：2020ZDWT18）、浙江省科技计划项目“智慧在线教学关键技术及产品研发——‘学在浙江’智慧学习广场关键技术与产品研发”（项目编号：2021C03140）的阶段性研究成果。

屠佳琪，中级工程师，硕士，研究方向为高校智慧化科研，邮箱为shellytu@zju.edu.cn。

2022年4月28日

编辑：小时

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