试论数字化转型对科研组织模式的影响
发布时间：2021-07-31 12:07
当前,数字技术已成为科研过程中不可或缺的条件,这不仅使科研方式发生极大改变,出现了"数据密集型科学"的第四种研究范式,更加推动科研组织模式的变革。工业时代传统的科研组织模式已经越来越难以适应数字技术带来的剧烈变化,数字化转型在组织规模、创新要素、研发过程、协同网络等方面深刻引发科研组织模式的创新和变革。
【文章来源】：自然辩证法研究. 2020,36(08)北大核心CSSCI
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
马尔泰克定律(Martec’s Law)
近二十年来,不断增长的技术产出持续促进着数字化转型。以ICT领域为例,PCT专利申请量持续增长,特别是我国2016年ICT领域PCT专利申请量达到1999年的398倍(见图2)。实践表明,工业时代的科研组织模式已经越来越难以适应技术的剧烈变化。通过调研北京旷视科技、科大讯飞北京总部、依图科技等数字企业,以及一些传统型企业、新型研发机构和科研院所,经过系统研究认为,数字化转型在组织规模、创新要素、研发过程、协同网络等方面深刻引发科研组织模式的创新和变革。第一,在“大小科学”并存时代,数字化推动集中研发和分散分布式的研发模式并行发展。一方面,重大突破更依赖于集中的平台研发。无论物理还是信息等各个领域的重要科学活动,越来越依靠重大科技基础设施的支撑。数字技术促使研发活动由精细化的单向组织管理走向趋势化的复合组织管理[11],对研发过程的整体把控和最终目标提出更高要求,大型集中研发平台将为大规模研发活动的组织和协调提供支持。另一方面,分散分布式的科研活动将更为普遍。数字化让越来越多的社会参与者能够以极其方便快捷的方式收集、整理和共享信息和知识,而且他们能够以个体的身份围绕特定主题参与到研究的策划和实施过程中。相对于当下必须依托高校、科研机构、企业等为主要组织单元申报课题来说,未来类似“公众科学”等以自然人,甚至是混合劳动力为主要单元的、更加灵活多样的组织形式将陆续涌现和发展。
第二,数据既是科研活动的基础性资源,也是提高资源配置效率的重要工具。一方面,数据价值与日俱增,越来越成为科研活动的宝贵研究资源。“数据密集型科学”范式(科学研究的第四范式)认为数据是解决复杂科学问题的关键要素,还将引发人类认识世界方法论的变革——数据将越来越从宏观到微观映射物理世界(见图3)。[12]另一方面,数字技术推动形成了更加高效的资源配置机制。数字化转型的本质是通过数字化手段实现数据的自动流动,寻找事物之间的联系,解决复杂科学的不确定性问题,不断优化资源配置效率。比如,OECD研究报告表明,科学数据、信息和出版物的数量呈现迅速增长趋势,普通科学家每年阅读约250篇论文[13],数字工具不仅可以帮助研究人员更加便利地获取科学数据,而且能够精确检查和识别伪造数据,为基础优化资源配置开辟了新的渠道。第三,数字化正在改变研发流程,推动研发周期缩短,组织运行从串行方式向并行方式演进。云计算、大数据、人工智能等技术大幅优化了研发流程,过去耗时几年才能完成的计划周期如今已缩短到几个月甚至几个星期。在对地观测领域,海量遥感数据获取能力和传输速率的提高,以及并行计算、分布式处理和集群计算技术的出现,使规模化、业务化的标准遥感产品的快速处理和生成成为可能。[14]再比如,北京旷视科技采用大数据技术预测分析解决方案,将狗脸识别技术项目的研发周期缩短至两个星期。研发的快速迭代升级使得传统的串行组织模式难以为继,数字化建模和仿真体系将传统意义上独立、有序、分散的研发过程在时间和空间上进行重组和优化,推动需求分析、结构设计、工艺设计等多个环节并行进行,研发流程从串行向并行演进。[15]
【参考文献】：
期刊论文
[1]数字化转型的关键词[J]. 安筱鹏. 信息化建设. 2019(06)
[2]数字化转型中的生态协同创新战略——基于华为企业业务集团（EBG）中国区的战略研讨[J]. 陈劲,杨文池,于飞. 清华管理评论. 2019(06)
[3]阿里研究院:下一个10年的智能经济[J]. 领导决策信息. 2019(06)
[4]开放式科研模式分析及对高校科研运作的改变[J]. 樊文强,王志博,韩颖颖. 现代远程教育研究. 2016(03)
硕士论文
[1]公众科学的科研组织模式研究[D]. 秦熙昊.天津大学 2016
本文编号：3313436
【文章来源】：自然辩证法研究. 2020,36(08)北大核心CSSCI
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
马尔泰克定律(Martec’s Law)
近二十年来,不断增长的技术产出持续促进着数字化转型。以ICT领域为例,PCT专利申请量持续增长,特别是我国2016年ICT领域PCT专利申请量达到1999年的398倍(见图2)。实践表明,工业时代的科研组织模式已经越来越难以适应技术的剧烈变化。通过调研北京旷视科技、科大讯飞北京总部、依图科技等数字企业,以及一些传统型企业、新型研发机构和科研院所,经过系统研究认为,数字化转型在组织规模、创新要素、研发过程、协同网络等方面深刻引发科研组织模式的创新和变革。第一,在“大小科学”并存时代,数字化推动集中研发和分散分布式的研发模式并行发展。一方面,重大突破更依赖于集中的平台研发。无论物理还是信息等各个领域的重要科学活动,越来越依靠重大科技基础设施的支撑。数字技术促使研发活动由精细化的单向组织管理走向趋势化的复合组织管理[11],对研发过程的整体把控和最终目标提出更高要求,大型集中研发平台将为大规模研发活动的组织和协调提供支持。另一方面,分散分布式的科研活动将更为普遍。数字化让越来越多的社会参与者能够以极其方便快捷的方式收集、整理和共享信息和知识,而且他们能够以个体的身份围绕特定主题参与到研究的策划和实施过程中。相对于当下必须依托高校、科研机构、企业等为主要组织单元申报课题来说,未来类似“公众科学”等以自然人,甚至是混合劳动力为主要单元的、更加灵活多样的组织形式将陆续涌现和发展。
第二,数据既是科研活动的基础性资源,也是提高资源配置效率的重要工具。一方面,数据价值与日俱增,越来越成为科研活动的宝贵研究资源。“数据密集型科学”范式(科学研究的第四范式)认为数据是解决复杂科学问题的关键要素,还将引发人类认识世界方法论的变革——数据将越来越从宏观到微观映射物理世界(见图3)。[12]另一方面,数字技术推动形成了更加高效的资源配置机制。数字化转型的本质是通过数字化手段实现数据的自动流动,寻找事物之间的联系,解决复杂科学的不确定性问题,不断优化资源配置效率。比如,OECD研究报告表明,科学数据、信息和出版物的数量呈现迅速增长趋势,普通科学家每年阅读约250篇论文[13],数字工具不仅可以帮助研究人员更加便利地获取科学数据,而且能够精确检查和识别伪造数据,为基础优化资源配置开辟了新的渠道。第三,数字化正在改变研发流程,推动研发周期缩短,组织运行从串行方式向并行方式演进。云计算、大数据、人工智能等技术大幅优化了研发流程,过去耗时几年才能完成的计划周期如今已缩短到几个月甚至几个星期。在对地观测领域,海量遥感数据获取能力和传输速率的提高,以及并行计算、分布式处理和集群计算技术的出现,使规模化、业务化的标准遥感产品的快速处理和生成成为可能。[14]再比如,北京旷视科技采用大数据技术预测分析解决方案,将狗脸识别技术项目的研发周期缩短至两个星期。研发的快速迭代升级使得传统的串行组织模式难以为继,数字化建模和仿真体系将传统意义上独立、有序、分散的研发过程在时间和空间上进行重组和优化,推动需求分析、结构设计、工艺设计等多个环节并行进行,研发流程从串行向并行演进。[15]
【参考文献】：
期刊论文
[1]数字化转型的关键词[J]. 安筱鹏. 信息化建设. 2019(06)
[2]数字化转型中的生态协同创新战略——基于华为企业业务集团（EBG）中国区的战略研讨[J]. 陈劲,杨文池,于飞. 清华管理评论. 2019(06)
[3]阿里研究院:下一个10年的智能经济[J]. 领导决策信息. 2019(06)
[4]开放式科研模式分析及对高校科研运作的改变[J]. 樊文强,王志博,韩颖颖. 现代远程教育研究. 2016(03)
硕士论文
[1]公众科学的科研组织模式研究[D]. 秦熙昊.天津大学 2016
本文编号：3313436
本文链接：https://www.wllwen.com/guanlilunwen/keyanlw/3313436.html
