本文刊载于《中国科学院院刊》2026年第5期“专刊：建设世界科技强国——中国特色新型智库建设10年回顾与展望暨《中国科学院院刊》创刊40周年纪念”

宋怡然 王颖 刘怡君*

1 中国科学院科技战略咨询研究院

2 中国科学院大学 公共政策与管理学院

新一轮科技革命与产业变革促使科技创新从单点突破迈向生态化协同，学科交叉程度加深、数据与人工智能驱动进程加速，对高等教育人才培养提出了新挑战，需要高等教育实现面向科技创新需求的系统性转变。文章通过历史发展脉络分析高等教育与科技创新的协同发展模式，剖析大科学时代科技创新的时代特性及其对高等教育提出的新要求，阐释高等教育支撑科技创新的现实逻辑，并据此提出高等教育聚焦国家战略需求导向、深化产学研系统育人，以及推动人才评价体系改革的关键路径。

以人工智能、大数据、高性能计算为核心支撑的新一代数字技术体系，正深度嵌入科学问题识别、研究路径生成与技术成果转化等关键环节，推动科学研究由个体化、分散式探索加速迈向高度协同、系统集成的新阶段，世界已进入大科学时代。在这一背景下，建立在专业边界清晰、稳定性知识传授为主与工业化分工逻辑基础上的传统人才培养模式，难以有效回应大科学时代的复杂系统问题与有组织科研的科技创新人才需求，其根源在于知识生成方式与科技组织形态发生了根本性转变。大科学时代呈现出新的本质特征：

① 知识更新速度加快，多源知识密集涌现与爆发式迭代，多学科交叉融合演进；

② 科技创新呈现出显著的社会化与泛在化特征，科技活动深度嵌入经济社会发展体系之中。

基于此，本文立足科技创新范式深刻变革的时代背景，从高等教育与科技创新的历史演化进程分析协同规律，剖析科技创新时代特征对高等教育模式转型影响，阐明高等教育支撑科技创新的现实逻辑，并据此提出大科学时代高等教育支撑科技创新的关键路径。

一、历史视角下高等教育与科技创新的协同发展模式

世界教育中心是全球优质教育资源的高度聚集地，代表特定历史时期先进的教育理念和科技认知体系，引领世界教育的发展进步。学界普遍认为，世界教育中心的演进时序依次为意大利（1191—1563年）、英国（1489—1720年）、法国（1720—1830年）、德国（1810—1934年）、美国（1934年至今），世界科技中心亦沿相同的顺序依次演进，各国科学活动的鼎盛期平均约为80年。大学作为现代高等教育制度的核心组织形态，其社会职能历经中世纪至今的历史演进，形成教学、研究、服务三大核心职能。知识传授作为大学职能本源，其形成可追溯至中世纪欧洲大学的教学体系，19世纪柏林大学增加了大学的科学研究职能推动知识创新范式转型，20世纪美国高校拓展大学的社会服务职能实现知识成果的社会转化，三大职能的叠加扩展引发育人功能的动态演变。现代大学三大核心社会职能形成所经历的3个阶段，也对应着高等教育与科技创新协同发展的3个历史阶段，构成高等教育与科技创新由松散关联走向紧密耦合的演进轨迹。

1.1 “并行演化”模式：18世纪前以欧洲为代表

作为前沿知识和先进思想的传播者，大学主要教授经院哲学，包括法律、宗教、哲学与艺术等领域的知识，培养社会统治阶层与宗教神职人士。在此过程中，大学成为汇聚先进思想与精英人才的文化高地，因其相对封闭与自治的制度形态，被喻为“僧侣的村庄”或“象牙之塔”。进入大学学习的群体多为具备经济条件与闲暇时间的精英阶层，其学习动因更多源于对未知世界的求知兴趣与精神追求，而以生产技艺为主的知识传承主要通过行会与作坊体系，以学徒制方式在社会实践中完成。这一时期，真正推动科学革命的自然哲学家和科学家多依托宫廷、学会或私人赞助，在大学体制外基于个人兴趣与学术追求开展研究活动，科学研究尚未系统嵌入大学制度内部。

18世纪末，随着拿破仑政府资助设立的法兰西科学院等国家主导科研机构的建立，科学研究的组织形式由早期较为松散的学术社团，逐步发展演变为制度化、职业化的小规模科研机构。科学团体与科学院由此成为科学研究活动的核心载体与组织中心，而此时欧洲多数大学经院哲学气氛依然浓厚，对自然科学研究仍处于逐步接受和认同的过程中。整个中世纪高等教育与科技创新分别按照不同的逻辑发展演化，没有产生直接协作关系，是一种“并行演化”的发展模式，顶多是对科学感兴趣的群体，与在大学中学习的群体有一定的重叠。

1.2 “齐头并进”模式：19世纪以德国为代表

整个19世纪，随着工业革命深入推进，技术进步逐渐成为驱动经济增长与国家竞争力提升的核心要素，科学研究与产业发展的联系日益紧密，教育开始与科技建立起直接而紧密的关联。1810年，德国新人文主义思想家、教育家兼政治家、时任教育大臣洪堡创建柏林大学，标志着现代大学的诞生。洪堡创新性地提出以科学整体性、教学与科研一体，以及学术自由为核心原则的大学理念，倡导在传授知识的过程中创造知识，坚持全面人文教育的办学宗旨，同时建立起服务于工业社会的普鲁士高等教育办学体系，旨在培养各行各业的少数精英。由此，“洪堡模式”奠定了现代大学制度科教结合的基本范式，为此后世界高等教育体制的发展提供重要思想源泉。同时，德国大学率先创立导师制与研究生培养制度，高度重视科技理论和实践相结合，使科学研究在组织层面嵌入大学制度内部，科研活动由体系外逐步转入大学结构之中。著名科技史学家丹皮尔指出，这一时期“德国的科学中心位于大学之中”。

高等教育、科技同工业革命的互相促进、协同发展，推动德国逐步成为新的世界科学中心（1810—1920年），同期德国亦成为世界教育中心。当时欧洲其他国家和美国的先进人士都前往德国留学，学习先进的科学知识和办学模式。在此基础上，19世纪末，美国借鉴德国先进的教育制度，以约翰·霍普金斯大学设立研究生院为标志，构建起完备的研究型大学体系，大学在科学发现和高层次人才培养中的作用凸显。这一阶段，世界教育中心与世界科技中心呈现同步演进态势。

1.3 “系统协同”模式：20世纪以美国为代表

进入20世纪，美国在稳固的经济实力与工业基础支撑下，逐步构建起教育、科技与产业深度联动的国家创新体系。早在19世纪，美国联邦政府即以应用目标为导向，陆续设立海岸测量局（1807年）、海军天文台（1842年）、农业部（1862年）、气象局（1890年）等政府科研机构，使科学研究在国家治理与产业发展框架内实现制度化布局。1862年，美国国会通过《莫利尔法案》（Morrill Act），创设赠地学院体系，推动州立大学大规模发展，高等教育结构由少数精英培养逐步扩展为服务农业、工程与工业发展的实用型人才培养体系。此后，康奈尔大学（1865年）、约翰·霍普金斯大学（1876年）、斯坦福大学（1891年）等相继成立，研究型大学体系逐步成型，大学发展与工业经济增长形成协同演进格局。

20世纪初，美国联邦政府将基础研究确立为国家崛起的重要制度支撑，通过持续的财政投入与人才引进政策，推动研究型大学体系完善。科学研究不再局限于大学内部的教学科研统一结构，而是在政府、大学、科研机构与企业之间形成分工协作的跨组织协作体系，创新过程呈现制度化分工与多主体协同耦合特征。企业研发机构与工业实验室相继建立，各类支持自然科学研究的基金会不断涌现，企业实验室成为技术创新的重要策源地。

第二次世界大战之后，受《科学：无止境前沿》（Science: The Endless Frontier）的政策理念与美国国家科学基金会（NSF）成立的影响，基础研究获得长期稳定的制度保障，科技创新的“线性模式”成为科学政策的重要框架。大学的基础研究对国家战略需求、产业创新体系的支撑作用凸显。1980年《拜杜法案》的颁布进一步确立大学科研成果产权归属与转化机制，使高校成为技术创新链条中的关键节点。与此同时，大学人才培养目标也由单纯培养研究型学术精英，拓展为同时培养服务经济社会发展的各类专门人才，形成面向国家发展与产业需求的多层级精英培养体系。

进入21世纪，大学教育与科技创新深度融合并协同发展。新一代信息技术与人工智能快速发展，重塑知识生产方式与创新组织结构。基础研究、技术攻关、工程化验证与成果转化在资源配置与组织边界上呈现高度耦合，创新绩效取决于跨学科知识整合能力、跨组织协作机制与全链条协同效率。由此，在高水平科研过程中培养服务于产业发展的高层次科技创新人才，成为高等教育特别是研究生教育的内在规律。

二、大科学时代科技创新范式变革对高等教育提出新挑战

如今，全球进入大科学时代，科学研究的复杂性、系统性、协同性显著增强，科学问题的生成机制、科学研究组织方式和创新活动形态发生深刻变化。高等教育作为科技创新人才供给的关键制度安排，其功能重心正由系统性知识传授，转向依托真实创新过程与应用场景，培养能够支撑和引领科技创新的高层次科技创新人才。人工智能等数字技术的广泛应用，进一步重塑个体学习方式与能力形成路径，使学习从以被动的知识灌输转向以问题为牵引的主动知识狩猎，个体价值取决于其问题识别、逻辑拆解、工具运用与知识整合能力。在此背景下，大科学时代对高等教育如何适应科技创新需求，培养符合新质生产力发展要求的创新人才提出了新命题。

2.1 人工智能赋能下人才培养目标由知识传授转向能力建构

当前，人工智能深度嵌入科学研究过程，推动科研范式经历深刻变革。科技创新正加速迈向以大数据、深度学习算法和强劲算力为特征的“第四范式”，AI for Science（AI4S）成为重塑科学发现方式与科研流程的重要力量。2025年10月，日本文部科学省发布《AI for Science·概念与方向性》（AI for Science / 概念と方向性）报告，系统提出以人工智能驱动科学研究创新的总体框架与未来方向。随后，2025年11月，美国正式启动“创世纪计划”（Genesis Mission），标志着其科技政策进一步强化任务导向型布局。这些政策实践表明，人工智能已不仅是科研辅助工具，而是深度参与科学问题识别、研究路径生成与知识发现的重要基础设施。

在人工智能赋能下，科研范式由以实验与人工计算为主的传统模式，转向数据驱动、算法辅助与协同探索并重的新形态，由此改变了科技创新对人才能力结构的要求，也对高等教育人才培养目标形成系统性冲击。

① 人工智能赋能科研，人才培养更加突出问题识别与智能工具运用能力。科学研究中大量边界清晰、规则明确、重复性较高的复杂分析与计算任务，正逐步由智能系统承担，人类研究者的核心作用则更多体现为对智能工具的熟练运用、对科学问题的整体把握，以及对知识体系的系统建构。相应地，高等教育人才培养目标不能停留于既有知识的传授与积累，而应更加注重学生高阶认知能力、问题建构能力与跨域整合能力的培养。

② 科学知识更新加速，人才培养要求由知识传授转向能力建构。科技进步呈指数级增长，科学知识更新周期持续缩短，科学问题快速生成，研究前沿不断拓展。传统教育模式难以适应知识爆发式迭代与技术密集涌现的速度。随着人类知识总量持续扩张，学生难以在有限学制内系统掌握未来长期适用的完整知识体系。因此，更需要以问题为导向，采用“自顶向下”的学习方式，将学习重心由被动接受知识，转向围绕真实问题情境进行问题建构、主动“狩猎”知识等高阶认知活动。

2.2 大科学时代要求人才培养方式向跨学科跨领域转变

进入大科学时代，基础研究加速向多学科交叉与学科群体性融合演进。科学研究不再以单一学科内部问题为主要对象，而是由“分科而治”走向“融合演进”，聚焦于具有高度复杂性、不确定性与系统耦合特征的重大科学与工程问题。从交叉学科诺贝尔奖获奖情况看，1900—1960年，交叉学科获奖占比维持在18.5%—20.4%的较低水平且相对平稳；1961—1980年升至30%，表明复杂问题研究与多学科协作开始增强；进入21世纪后，跨学科融合开始成为重要科研形态，2001—2025年交叉学科获奖数量达39项，占比升至52%，已超过同期科学类奖项的一半，显著高于此前各历史阶段（图1）。这表明，大科学时代的知识生产方式正在由相对稳定的学科分工格局，转向面向复杂问题的跨学科整合与协同创新。

图1 1900—2025年交叉学科诺贝尔奖数量及其占比情况

重大科学与工程问题往往同时涉及多学科知识重组、多主体协同攻关与多环节系统集成，科技创新活动由此呈现出更强的体系化、协同化与社会化特征。与此相对应，高等教育原有以学科划分为基本单元、以知识系统传授为核心内容的人才培养模式，日益暴露出与科技创新需求之间的结构性错配。以学科划分设立的教育组织结构，难以适应跨学科融合的研究需求；以单一课题组长（PI）为核心的小规模科研组织模式，难以有效应对大规模数据处理、复杂系统建模和多技术路径并行探索的现实需求，由此，跨学科、跨领域的大团队协同逐步成为高水平科技创新的基本组织形态。

2.3 科技与产业的深度融合要求人才培养结合真实问题与应用场景

大科学时代最典型特征在于科技创新与产业创新深度融合，这种融合使科研成果与产业应用高度耦合，基础研究、技术攻关与工程化应用呈现系统性联动与快速迭代特征。由此，科技创新不再沿循线性推进的单向路径，而是嵌入复杂系统之中，通过多主体协同、跨领域耦合与持续反馈，实现知识生产、技术迭代与价值转化的同步演进。科技创新活动由相对独立的科研过程，转变为与产业需求、工程验证和应用转化紧密衔接的全过程创新活动。

在这一创新范式下，传统遵循先掌握系统学科知识，再进入实践情境解决实际问题的“知行”脱节的教育方式，难以有效响应创新链条上快速生成的科研问题与产业需求。由此，高等教育支撑科技创新与产业发展的关键，在于将人才培养更加紧密地嵌入真实问题与应用场景之中，推动育人逻辑由知识教学主导转向问题牵引与场景嵌入。具体而言：

① 学习内容。由专业知识导向转向以能力建构为本，更加突出以真实问题和产业场景为牵引的跨学科课程体系、项目化学习与科研实践活动。

② 师生关系。由传统的“权威-服从”转向“协作-引导”，教师角色由知识传授者逐渐转变为学习引导者与过程支持者，更加注重学习过程反馈与学习结果的综合评估。

③ 学习空间。由封闭课堂拓展为线上学习平台、实验室与社会实践场域交织的开放性空间，使学生在真实科研任务和应用环境中形成研究能力。

④ 评价体系。教育评价逐步突破以考试成绩与论文、专利数量为主的单一标准，转向更加注重过程性成果、综合表现及人机协同创新质量的多维评价框架。由此，高等教育人才培养才能更好适应科技创新与产业创新深度融合背景下对高层次创新人才的新要求。

三、高等教育支撑科技创新的现实逻辑

一体推进教育科技人才发展，是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑。面向科技强国建设对科技创新人才供给的迫切需求，本文基于“主体”“客体”“本体”分析视角，在教育科技人才一体推进下，构建“教育培养人才、人才驱动科技、科技赋能产业、产业反哺教育”的政产学研多主体协同的创新生态，旨在系统厘清大科学时代高等教育支撑科技创新的现实逻辑（图2）。在协同创新生态中，主体作为协同创新活动的发起者、参与者与执行者，主要包括大学、科研机构与企业等三大类，各主体应清晰定位、系统协同；客体作为协同创新活动的核心要素，主要包括人才、知识产权、资金与设施设备等，各要素应在不同主体间流动共享；本体则构成协同创新活动得以稳定展开的制度基础，可划分为2类：一是政府自上而下鼓励创新的制度环境；二是行业组织自下而上协同发展的自律共识。

图2 教育科技人才一体推进下政产学研多主体协同生态

3.1 差异化定位下的多主体协同结构

多主体协同创新的关键，在于明确产学研各主体的核心职能与创新活动边界，避免各类主体使命定位趋于同质化，即每类主体同时开展教育、科技和产业创新活动。同时厘清主体间的联动关系与协同路径，确保多元主体同向发力，形成科技创新合力。各主体核心职能边界：

① 大学。聚焦创新人才培育，开展自由探索类的基础研究和前沿基础研究。

② 科研机构。聚焦战略领域突破与关键核心技术攻关，推动前沿科技创新；在科技创新过程中，协同大学开展创新型人才培养工作。

③ 企业。开展应用技术研发、提供实践应用场景、承接科技成果落地、布局产业前沿研究，在此过程中协同大学开展应用型人才培养。

大学、科研机构与企业等不同创新主体间的互动关系构成协同创新生态的运行机制。

① 大学—科研机构：科教深度融合、成果联合研发、师资双向交流。

② 大学—企业：产教深度融合、技术协同转化、产业课题共研。

③ 企业—科研机构：技术需求对接、技术成果转化、技术联合攻关。

④ 产学研：产学研用协同、课题联合攻关、平台资源共享。通过上述多元联动关系，形成价值共创、功能互补、资源共享、机制共建、师资共育、课程共创的协同共生格局，为教育科技人才一体推进提供坚实的联动支撑。

锚定产业发展与新质生产力形成的一致目标，大学、科研机构与企业等多主体在差异化功能定位下形成协同共生的创新生态。在主体定位边界清晰的前提下，通过资源整合与功能互补，形成分工明确、协作有序、目标统一的系统协同格局。

3.2 在多主体间流动共享的客体要素

客体作为协同创新活动的核心要素，在不同主体间实现流动共享，具体包含四大范畴。

① 人才，即多主体协同培养的各类战略人才力量，涵盖战略科学家、科技领军人才、卓越工程师、大国工匠与高技能人才等。人才要素通过“旋转门”或双聘、联合培养与项目制协作等实现跨主体流动，以促进知识扩散与能力重组，并通过构建跨主体协同贡献导向的绩效评价体系，强化多元主体对人才贡献的联合认定，形成稳定的流动激励机制。

② 知识产权，即在协同过程中被整合、配置与转化的技术性要素，覆盖基础研究、技术研发与产业化应用的不同环节。知识产权要素以制度化转移转化与许可交易促进跨主体参与，形成大学支撑知识整合、科研机构强化技术攻关、企业嵌入应用验证的协同创新链条。

③ 资金，即支撑协同创新活动的关键要素，包括财政科技资金、市场化金融资本与企业研发投入等。资金要素依据创新链不同环节分属性差异化配置。财政资金重点支持基础研究与共性技术平台建设；市场化金融资本主要投向技术验证、中试放大与成果转化阶段；企业研发投入聚焦应用开发与场景迭代，由此形成风险共担与收益共享的协同激励格局。

④ 设施设备，即提供物质载体与技术条件的科研基础能力，主要包括大科学装置、技术测试中心、仪器设备共享中心、概念验证中心与中试平台等。设施设备要素依托统筹布局形成跨主体公共支撑能力，提升重大任务攻关的资源配置效率与系统集成水平。

多主体协同依托客体要素的跨界流动与共享共用实现功能耦合。人才、知识产权与资金等流动型要素，通过联合培养、成果转移、资金投入等方式，在多主体之间跨界流动，贯通创新链条；设施设备等共享型要素，通过平台化共建共用、开放共享，在多主体之间形成科研基础能力，支撑协同攻关。

3.3 政策制度与行业共识构成客观本体

在协同创新生态中，主体间联动关系和客体的跨界流动构成创新生态协同运行的纽带，政策制度与行业规范共识，则构成保障协同创新活动长期稳定运行的客观本体。两类客观本体通过特定机制，为主体协同与客体流动提供稳定框架与保障支撑。

（1）政府自上而下建立鼓励创新的制度环境

主要依托三大机制：

① 要素统筹机制，通过制度设计打通创新要素流动壁垒、拓宽价值增值通道，破解创新要素流动中的“权属模糊”、“规则缺失”等痛点问题，实现创新要素价值最大化。

② 标准锚定机制，以制度形式明确战略科学家、科技领军人才等不同类型人才的培养标准、评价维度与成长路径，为科技创新人才培育筑牢路径根基与评价准则。

③ 共建共享机制，汇聚多元主体共建创新平台与协同载体，依托共享机制激活平台服务效能，为协同研发、人才培育、成果转化提供稳定载体与制度保障。

（2）行业自下而上形成协同发展的自律共识

亦依托三大机制：

① 权责划分机制，明确政府统筹、大学育人、科研机构攻关，以及企业技术转化等功能定位，基于差异化职能优化协同分工，规避因权责模糊导致协同不足等问题。

② 激励相容机制，通过风险共担、收益共享等利益绑定机制，将各主体诉求与协同目标深度融合，并借助制度化协调渠道，破解权责交叉、利益分歧、诉求冲突等协同障碍。

③ 行为约束机制，聚焦资金使用、项目进展、责任履行等关键环节，通过规则规范约束主体行为，保障协同活动合规、有序推进。

综上，政产学研多主体围绕各自功能定位与资源禀赋开展协同创新，并基于基础研究、应用开发、成果转化等科技创新各阶段的核心需求，统筹设计战略科学家、卓越工程师等各类战略人才的培育方案，让人才培育全流程嵌入科技创新全周期，形成卓越的创新生态系统。这一有机整体彻底打破科技、教育、人才“各自为战”的壁垒，构建教育-科技-产业的正向循环，以推动高质量发展为一致性目标，充分诠释了教育科技人才一体推进的核心要义。

四、大科学时代高等教育支撑科技创新的关键路径

在教育科技人才一体推进的实践中，仍存在高层次科技创新人才供给不足、科技创新对产业发展支撑能力有待提升、产学研协同创新机制运转不畅等突出问题。面向未来，要实现教育大国向教育强国的系统跃升，必须以改革创新为动力，将高水平科技自立自强和科技创新人才协同培养紧密结合，在激烈的国际科技竞争中赢得战略主动。

4.1 面向经济社会发展全局重构高等教育支撑科技创新的发展范式

大科学时代高等教育支撑科技创新，首先需要突破仅从教育体系内部谋划教育发展的思路，将高等教育置于国家创新体系、现代产业体系与经济社会发展全局中统筹考量。高等教育发展自身的小逻辑要服务服从社会经济发展的大逻辑，超越高等教育“围墙”的制度边界，强化其与科技创新、产业发展之间的协同联动。关键在于打破区域间、学校间、学科专业间以及不同教育形态间的结构性壁垒，形成创新资源跨区域统筹、跨组织协同、跨学科整合与多类型培养联动的高等教育体系。同时，高等教育应围绕复杂问题导向、有组织科研需求和科技产业深度融合趋势，积极探索组织创新、制度创新与模式创新，构建以国家需求为导向、以问题解决为牵引、以跨界协同为支撑、以能力建构为核心的发展新范式。

4.2 构建大学主导、企业与科研机构深度参与的协同育人机制

面向企业创新实践场景与产业发展需求，构建以大学为主导、企业与科研机构深度参与的协同育人机制，要求各主体履行差异化职能，在分工清晰、不越位的前提下形成协同合力。大学面向自由探索与前沿基础研究领域，聚焦高层次科技创新人才培养；科研机构围绕国家战略需求与重大科技任务，组织跨学科、跨领域团队开展协同攻坚，承担重点领域关键核心技术攻关；企业围绕产业发展需求，提供复杂工程问题与真实应用场景，将产业需求嵌入人才培养全过程。同时，进一步完善激励企业深度参与办学与联合培养的政策体系，推动大学学科设置、人才培养方案与企业技术研发方向、岗位需求之间形成有效衔接，使产业前沿技术需求、工程实践经验与创新资源转化为高质量育人要素。此外，政府应强化战略引导与制度供给，遵循市场规律，鼓励多主体协同探索与制度创新，杜绝多主体职能同质化与低效内卷，营造开放包容的创新生态。

4.3 以教育评价改革为牵引统筹推进高等教育体系内部改革

大科学时代高等教育支撑科技创新，关键在于以教育评价改革为牵引，统筹推进高等教育在育人方式、办学模式、管理体制与保障机制的系统性改革。党的二十大报告，强调要“深化教育领域综合改革”“完善学校管理和教育评价体系”。为此，应立足中国实际，构建以创新能力与实际贡献为导向的教育评价体系，评价内容涵盖德育表现、科研能力与创新思维等，破除“五唯”顽瘴痼疾，避免将文章与专利数量作为衡量人才贡献的主要依据，人才评价更应着眼于人才在推动科技进步、服务产业发展和支撑国家战略需求中的实际贡献。同时，应强化教育评价改革对人才流动的牵引作用，通过稳定支持与长周期评价机制，促进高层次科技创新人才在大学、科研机构与企业之间合理流动，打通跨主体流动堵点，提升企业吸纳和集聚高层次人才的制度能力。进一步完善青年科技人才支持机制和海外人才引进保障机制，引导人才围绕国家重大需求和科学前沿开展引领性研究，营造有利于潜心研究、长期深耕的制度环境，使教育评价改革真正成为激发科技创新人才动力与活力的重要制度支点。

作者简介

宋怡然 中国科学院大学公共政策与管理学院博士研究生。主要研究领域：科技创新政策、科技金融等。

刘怡君 中国科学院科技战略咨询研究院研究员,中国科学院大学公共政策与管理学院岗位教授。主要从事风险管理与社会治理研究。

文章来源

宋怡然, 王颖, 刘怡君. 大科学时代高等教育支撑科技创新的逻辑与路径. 中国科学院院刊, 2026, 41(5): 1018-1027.

DOI: 10.3724/j.issn.1000-3045.20251221002.

本刊发表的所有文章，除另有说明外，文责自负，不代表本刊观点。