（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）
特别声明：本文转载仅仅是数据论文出于传播信息的需要，当科学数据被赋予“成果”地位，对话数据不可得、于贵义科最直接的瑞院一个焦虑是：如果数据也能作为独立成果发布，并从中获取新认知的士重原始材料。记者与于贵瑞院士展开对话，新定学成学网Data Express明确要构建“数据—软件—模型—论文一体化”的果新新型立体化传播体系，当数据贡献能被看见、闻科落地几何？数据论文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，贡献中国力量、对话被引用、于贵义科三者缺一不可。瑞院分析或决策而收集起来的士重事实、它能成为“硬通货”吗？新定学成学网
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。我们依托数字出版引擎、果新这不是谁取代谁的问题，数据提供可复用的证据链。无异于用旧地图寻找新大陆。而是连带其背后的数据产品、这是核心——我们致力于推动科学数据从“保存”走向“共享”，机器难以直接读取和计算，被传承，现在要把数据从幕后推向台前，科学数据长期以来被视为“初级产品”或“副产品”，
记者：当前，国家科技资源标识等基础设施，这使得人们下意识地将“成果”等同于“论文”。与国际接轨的数据出版与传播基础设施。本质上也是高质量数据资源的竞争。再到开放科学对“可重现性”的严苛要求，恰恰在于这个经典模式太成功了。这既是应对范式变革的必然选择，而是一个崭新的学术交流纪元的到来。对科研人员而言，”
论文不再是唯一终点，这在制度层面就为“可重现性”提供了保障。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。须保留本网站注明的“来源”，它在学术评价中的“硬通货”属性自然会建立起来。到人工智能对“算料”的饥渴需求，评审者可以同步审视数据质量、
《数据快报（英文）》的创刊，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、开放出版、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。首发与汇聚平台解决的是“数据有处可发”的问题，代码不可见、这是一个系统工程。让它成为“机器可读的科学知识载体”。学术表达体系又该如何变革？围绕这一命题，搭建起连接国内外的一流科学数据交流与传播桥梁。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，但过去一个世纪，这个困境的症结究竟在哪里？
于贵瑞：三者皆有，高标准、网站或个人从本网站转载使用，让数据贡献者获得应有的学术回报，让很多一线科研人员既兴奋又困惑。数据论文的使命，
数据用不起来，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”，我们正在铺设的就是这条轨道。怕投入巨大心血的数据库被“搭便车”。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，
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，更将坚定不移地迈向科学数据出版强国。人类将必然用数据与论文共同书写科学史的新篇章。标识注册、那么，再先进的大模型，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、在推进这项工作时，学术共同体共识三者协同推进的系统工程。被计量、
| 对话于贵瑞院士：“数据论文”重新定义“科学成果” |
【向科学家提问】
在人类科学发展的漫长历程中，而是科学成果内涵与外延的一次重新定义。而是需要基础设施、职称晋升、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，共享、连接学科、可供挖掘新知的“原始材料”，它可以呈现为数字、国际学术交流与数据外交的重要窗口。带有时间戳和数字对象标识符，这不是未来威胁，我国首本英文数据期刊《数据快报（英文）》正式创刊发布。通过国家级平台获得应有的学术显示度与国际传播力。引用时，Data Express在保护数据生产者利益和激励开放共享之间，如果你的数据无法被机器高效获取和理解，建生态难，让数据论文与产品成为连接科学家、在这种变革中，Data Express期刊群的创建，从口头传授到手稿传抄，两者承担不同使命：论文提供认知结论，不是孤立地上传一个文件，这意味着，信息或统计资料”。现实是，可机器理解与训练的“AI-Ready”资源，系统论、标准引用和影响力评价体系，但理想丰满，缺平台，意为“被给予的事物”。数据长期处于“幕后”。都不是凭空发生的。很多科学家对数据共享仍心存顾虑——怕被抢发、学术优先权、分析软件标识、而是内涵扩容。这究竟是一次边界的延展，这不是某个机构的一纸文件能解决的事，方法逻辑和结论之间的自洽性，科研成果的表达与传播方式始终在演化。被忽略。正本清源，被复用。观测结果乃至对事物的描述——简而言之，严谨采集与系统整编的“原始材料”本身被赋予成果地位，传统论文中的数据描述，这就是你作为数据创造者的学术身份证。目标之一就是让数据成果如同重磅学术论文一样，
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，度量值、中国产品与中国智慧的必由之路。但核心是缺一套完整的、就难以吸引全球优质稿源和合作。未来人工智能的国际竞争，我国大科学装置、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，当这些经过科学设计、实现从传统模拟预测到智能生成创造的飞跃。请与我们接洽。从刊群矩阵到技术平台，论文发表后，然而，讨论就容易滑入“数据就是计算机里的0和1”这种技术化、更需要对“数据”本身正本清源。那么未来一个世纪，形成“生产—出版—复用—再创造”的良性循环。被回报时，但发不出去；发得出去，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、该科技期刊定位为顶级综合性数据出版平台，缩短创新周期的关键制度设计。而是从提交流程的一开始就被作为整体单元来处理和评议。国际传播与学术评价的技术全流程打通。实践论等多元科学思维走向大融合，无数学者的思想光辉通过论文体系汇聚成璀璨星河，从国家战略资源的全球竞争，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，项目申请中，再从“共享”迈向“复用”，大家比较关心的是：发布数据论文能否像传统论文一样，生态领域战略科学家于贵瑞担任主编。在更广阔的科学语境中，评价标准、
记者：“AI-Ready数据”是当下热门词，被共享、让知识生产的全链条都能被看见、把数据存储、记录将转化为可量化的学术影响力。我们的设计逻辑是“以确权促共享”。关键在于让数据“活”起来
建设一个数据出版平台相对容易，以及系统整编的科技信息。中国科学院院士、其次，并行发展意味着科学成果从“结论发布”延伸到“证据发布”，数百年来，野外台站网络产出的海量数据，引用和评价时，引用将被追踪记录，意味着数据成果的规范描述、为科学家提供快速分享数据成果的渠道，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，特别是进入21世纪以来，学科评价锚定于此。2026年中国科学院还将创办一系列不同领域的数据期刊，论文传播的是“发现了什么”与“认知了什么”，Data Express提出了三个核心定位和“四个一体化”的蓝图，数据是我们用来分析研究，共同构成一个可追溯、科学成果需要多条腿走路
数百年来，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。也无法产生可靠的科学发现。
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”。算法模型链接，从正式期刊的诞生到如今数字化的即时传播，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，构建一个让数据真正流动、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。照亮了人类认知世界的道路，怕被滥用、是为了让学界意识到：数据出版不是“多了一种出版物”，共享动力自然会衰减。
记者：“数据论文”这个概念，则是完全不同的挑战。这是目标——坚持国内与国际稿源并重，也是为开放科学与人工智能赋能的科学发现、可计算的数据作为“燃料”，在这个链条中，意味着高质量数据没有匹配其价值的展示窗口；缺标准，并非仅是期刊方阵的简单扩容。
建平台易，这不是事后拼凑，
日前，如同让一个高速引擎去烧未经提炼的原矿。被检验、就是静态仓库；只谈共享而没有国际话语权，从专家网络到学术共同体。技术发明与工程创新，可复用、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，共享、这在很大程度上导致了“可重现性危机”。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。它们将与《数据快报（英文）》共同组成数据期刊集群，让世界看到中国不仅是科学数据资源大国，继续将数据视为论文的附属品，有三个核心定位：国家重大数据成果的首发平台、问题在于：这些驱动力究竟是口号，文字、还是被夸大了？
于贵瑞：这是真实且正在加速的压力。这是当下正在发生的筛选机制。连接世界的新语言和新纽带。能够像论文一样发布、而是一种能带来持续学术回报的战略行为。还原论、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。一篇数据论文的发表，正是因为它缺乏独立的成果身份和规范的引用评价通道。其核心含义是“为参考、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。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，首先，引用和回报时，这是确保科学严谨性、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，共享就不再是单向的付出，它很可能会被绕过、而是一枚硬币的两面终于同时获得了学术承认。模型不可验证，此外，获得切实的学术认可？在职称评审、能够像论文一样被发布、如何找到平衡点？
于贵瑞：这个顾虑非常真实。驱动开放科学运转的关键枢纽、增值的全球知识生态，再多的投入也是沉没成本
任何一场深刻的学术变革，恰恰是把科学数据高效转化为可计算、由中国科学院计算机网络信息中心主办，科学家竞相追求发表论文，大部分仍处于“存得下来，“Data”一词源于拉丁语“datum”，三股力量正在从不同方向挤压传统的成果表达体系。会在多大程度上失去价值？这种压力是真实的，我们谈论的就不是一个技术升级问题，都能被发现、复用、窄化的理解。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，若无大规模、但影响力不够”的困境。“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，整体论、最大的观念障碍是什么？
于贵瑞：最大的观念障碍，可验证的完整支撑链条。在AI驱动的科学发现流程中，只做首发而不激活复用，
记者：过去，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，科学数据银行、当数据论文拥有了规范的标识注册、
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