AI时代，美国为什么也开始“举国创新”？

一文读懂《科学：新的黄金时代》的五个制度转向

2026年7月21日，白宫科技政策办公室主任迈克尔·克拉齐奥斯向特朗普总统提交《科学：新的黄金时代》。报告连同附录共123页。它的封面、开篇和历史叙事，都在有意呼应81年前的《科学：无尽的前沿》。

1945年，第二次世界大战即将结束，罗斯福总统要求范内瓦·布什回答一个问题：战争时期由政府、大学和工业界共同形成的科研能力，如何转入和平时期，并继续服务于国家安全、健康和经济发展？布什的回答奠定了美国战后科学体制的基本框架：联邦政府持续支持基础研究，大学成为主要研究场所，科学家在相对自由的环境中探索，企业再把知识转化为技术和产品。国家科学基金会的建立以及后来美国在半导体、航空航天、互联网和生物医药等领域的领先，都与这套制度密切相关。

克拉齐奥斯现在提出，帮助美国赢得20世纪的制度，已经不足以应对21世纪。问题并不是科学不再重要，也不仅是钱投得不够，而是科学发生的地点、解决问题的方式和全球竞争环境都已经改变。私人企业每年在美国投入约7000亿美元研发资金，远高于政府和高校的合计投入；许多基础研究所需要的算力、数据、仪器和工程团队已经集中到企业；科学发现越来越依赖大型协作、复杂设备和制造反馈；AI又开始进入文献阅读、假设生成、实验设计和结果验证的全过程。

因此，这份报告讨论的看起来讨论的是科研，但深层对象却是制度：当科学的技术条件发生变化以后，谁来组织科学，政府把钱投向哪里，大学、企业和国家实验室怎样协作，成果如何被验证和转化，都需要重新设计。

一、这究竟是一份什么样的报告

2025年3月26日，特朗普致信克拉齐奥斯，要求他回答三个问题：

•美国怎样保持对AI、量子和核技术等关键领域的领先；

•怎样减少行政负担、恢复科研活力；

•怎样让科技进步转化为经济增长和普通人的生活改善。

克拉齐奥斯在报告中把答案进一步归纳为四项目标：

•把科学家而不是传统机构放在科研体系中心；

•改变联邦科研资金的分配和评价方式；

•围绕国家目标组织科学，并恢复把发现变成产业能力的“工业肌肉”；

•让整个科研体系为AI革命做好准备。

报告正文由五章构成。

•第一章解释战后模式为什么需要更新；

•第二章讨论科研资助、同行评议、行政负担和新型机构；

•第三章讨论国家任务、监管、公共设施与政产学合作；

•第四章把制造业、技能训练和区域创新重新纳入科学体系；

•第五章讨论AI、自动化实验室、科学验证和未来出版制度。

附录则是一份由白宫科技政策办公室与管理和预算办公室共同发布的2028财年研发预算优先事项备忘录。

这个附录很重要。它意味着报告不只是思想文章，还试图进入联邦预算和机构执行流程。备忘录要求研发预算规模达到一定门槛的联邦机构，在90天内提交行动方案，说明将怎样试验新的资助机制、扩大科研设施开放、培养人才、减少行政负担并加强与产业的连接。

理解整份报告，还需要把三种不同层次的内容分开。

•第一种是已经启动的政策和项目，包括“创世纪任务”、“黄金标准科学”行政令和国家科学基金会的X-Labs。

•第二种是面向2028财年的预算与机构改革指引，能否实现取决于预算、部门执行和国会授权。

•第三种是面向未来的设想，例如由AI Agent、科研悬赏、自动化实验室和新的信用分配系统构成的“AI原生科学”。这些构想提出了方向，但离成熟制度仍有距离。

如果把这五章和附录压缩成一张更容易理解的地图，可以看到五个相互连接的转向。它们不是报告逐字列出的五条口号，而是理解报告的五把钥匙。

二、旧的科研制度为什么“不够用了”？

报告首先承认，战后制度依然有不可替代的价值。基础研究具有周期长、收益分散和外溢性强的特点，不能完全交给市场；国家目标也需要超越单个机构的长期协调。报告并没有否定政府支持基础研究的原则，而是认为“原则仍然成立，流程必须改变”。

变化之一，是私人部门已经从科研成果的接棒者，变成科学前沿的重要参与者。报告以晶体管和现代机器学习所依赖的Transformer架构为例，说明企业实验室不仅从事产品开发，也在提出基础问题、训练科学人才和创造新的研究工具。在部分领域，企业掌握的算力、数据、仪器和薪酬，是高校和联邦机构难以复制的。

变化之二，是“基础研究—应用研究—产品开发”的线性模型越来越难以描述现实。半导体制造提出的材料问题会反过来推动基础物理，新的科学仪器会打开从前无法观察的对象，实验数据又会改变理论方向。科学、工程、制造和市场不是依次交棒，而是在反复迭代。

变化之三，是科研投入不断增加，却未必产生同等幅度的重大突破。报告以生物医药为例，讨论研发成本上升、药物研发效率下降和突破性成果增长放缓；同时指出，研究人员往往要把接近一半的工作时间用于申请、合规和行政事务。1991年至2025年初，联邦科研项目新增了至少270项要求；部分项目从申请到拨款最长可达20个月。报告把这种消耗称为一项看不见的“创新税”。

变化之四，是AI与国家竞争同时到来。AI可以降低提出假设和处理知识的成本，却可能让旧制度中的瓶颈更加严重；全球科技竞争又使美国不愿再假定“只要知识在美国被发现，最终收益就自然属于美国”。于是，科研政策开始同时关心发现、验证、制造、供应链和国家安全。

这四种变化，共同推动了下面五个制度转向。

三、转向一：从资助机构和项目，转向资助科学家与重大问题

传统项目制要求科学家先写出目标、路线、里程碑和预期结果，再由专家委员会决定是否拨款。它便于预算控制和责任追踪，却有一个天然矛盾：真正的科学探索往往无法提前准确说明结果，申请人却必须把未知写成一项看起来可以预测的计划。

报告认为，制度不应只问“这个三年项目是否写得完整”，还应问“这个人是否有能力长期提出重要问题”。因此，它建议扩大可随研究者流动的研究生奖学金，增加青年科学家的独立支持，参照美国国立卫生研究院“主任先锋奖”等项目，为少数优秀研究者提供期限更长、限制更少的资助。

所谓“资金随人走”，并不只是改变收款账户。它会削弱研究者对单一实验室、导师和学校的依附，使他们能够在大学、企业、国家实验室和独立机构之间选择更适合问题的环境。报告尤其希望缩短青年研究者获得独立地位的时间。它注意到，美国生物医学领域新任首席研究员的平均年龄长期上升，年轻科学家在最具创造力的阶段往往只能为他人的项目工作，并被迫选择更安全、更容易获得经费的方向。

“资助重大问题”则意味着，政府不再只被动等待学科内的申请书，而要识别哪些科学瓶颈一旦突破，能够打开一系列后续发现。例如，全脑连接图谱、通用科学仪器、可共享的材料数据库或新的实验平台，可能不适合由一个实验室完成，却能改变整个领域的研究能力。

这一转向的可以简化理解为：科研经费不是购买一份计划书，而是购买人的判断力、长期专注和改变方向的自由；政府不只资助一项孤立研究，也可以资助一个领域共同缺少的工具和能力。

四、转向二：从共识式同行评议，转向多元化的风险资助

报告并未主张取消同行评议。它承认，共识评审适合排除明显不合格的项目，也适合沿着成熟路线稳步推进。但当它成为科研资金几乎唯一的入口时，缺点也会被放大。

突破性研究通常证据不足、路径陌生，甚至会挑战评审人熟悉的范式。在资助率很低的情况下，最容易通过的往往不是“少数人强烈相信”的方案，而是“多数人不强烈反对”的方案。由此形成的不是明显错误，而是一种系统性的保守。

报告提出的办法，是为不同问题配置不同的选择机制。

“金票”允许某一位具有技术判断力的评审人力荐一项无法获得委员会共识的非常规研究；快速资助减少申请材料并压缩决策周期；长期个人资助让研究者不必每隔几年重写一次故事；二次拨款把一部分选择权交给更靠近前沿的科学家；科研奖金和预先市场承诺不先规定技术路线，而是为可验证的结果设置回报；ARPA式项目经理则可以围绕一个目标主动寻找团队、调整组合并终止无效路线。

这些工具背后，是一种“投资组合”思维。单个高风险项目失败，不一定意味着资助机制失败；更重要的问题是，一组项目是否以可承受的成本换来了少数真正重要的突破。联邦政府每年分配约2000亿美元研发资金，报告希望各机构不只是依法把钱拨出去，还要像严肃的资本配置者那样，说明自己的组合为何包含不同风险、期限和组织形式。

为了避免“新工具”再次固化成旧程序，报告提出在科研机构内部建立高层级的元科学单元，这是一个非常重要的新概念。元科学不是研究某个自然对象，而是研究“科学怎样运行”：比较不同评审方式的效果，追踪获资助者与接近入选者的长期表现，识别哪些领域重复投入、哪些公共工具长期无人建设，并据此调整下一轮政策。

因此，这个转向不仅是发明“金票”或快速资助，而是要求资助制度本身也成为可以试验、评估和纠错的对象。

五、转向三：从大学中心模式，转向多主体科研生态

战后美国科研体系形成时，大学拥有最集中的知识、人才和设备。今天，大学仍承担自由探索、人才培养和知识传承，却不再拥有全部关键资源。大型科技企业能够投入巨额算力和数据，国家实验室拥有粒子加速器、光源、超级计算机和核设施，初创公司擅长快速工程化，慈善资金则可以支持政府和市场都不容易承担的长期项目。

与此同时，许多问题落在现有机构的夹缝里：

•对一名大学教授带领的实验室而言太大，对单一学科而言太复杂；

•对企业而言回报太慢、公共性太强；

•对永久性国家实验室而言又可能过于灵活或短期。

报告因此提出扩大科研“执行者”的类型。ARPA式机构由具有较大裁量权的项目经理组织任务；聚焦研究组织由十至一百名职业科学家和工程师围绕明确瓶颈工作若干年；好奇心驱动的研究所为少数研究者提供长期稳定环境；X-Labs则以独立、全职、里程碑驱动的团队建设能够打开新领域的平台技术。

X-Labs不是纸面设想。2026年5月，美国国家科学基金会宣布，计划在十年内投入最多15亿美元，首轮聚焦量子系统互连、集成光子学以及新一代科学传感和成像仪器。它希望资助传统大学和企业实验室不容易承担的独立团队，并允许团队把成果从概念、原型推进到可以由私人资本继续放大的平台。

报告还希望人才在不同部门之间更顺畅地流动，包括产业博士和博士后、联邦实验室实习、企业与高校联合中心以及稳定的职业科学家和工程师岗位。这意味着科研人员不必把终身教职视为唯一成功道路，科学能力也不再只存在于大学院系之中。

这一转向并非要用新机构替代大学，而是让组织形态与问题形态匹配。小团队自由探索、中尺度平台建设、国家重大任务和商业产品开发，本来就需要不同的时间尺度、人才结构和问责方式。

六、转向四：从线性成果转化，转向科学、工程与制造的循环

报告对成果转化的理解，比“论文之后申请专利，再找企业许可”更宽。它认为，真正的技术能力不仅存在于论文、专利和样机中，也存在于工程师和技术人员经过长期实践形成的默会知识中。

一项实验室发现要成为产业能力，还要经过原型、测试、中试、监管验证、工程放大、供应链磨合和首次市场采购。任何一个环节缺失，知识都可能停留在纸面。更重要的是，这些环节并不是发现完成后的附属工作。制造缺陷会暴露新的科学问题，仪器能力会决定科学家能够观察什么，工程放大也会迫使研究者重新理解材料和过程。

报告将这种关系称为科学与“技艺”的结合。先进制造并不只是机器更多、自动化程度更高，还依赖工艺人员知道如何调试设备、处理异常、控制良率。许多知识无法完全写成文档，只能在师徒、团队和生产现场中积累。这些知识就是意会知识。英国社会学家哈里·柯林斯（Harry Collins）在其著作《意会知识与明言知识》中，将意会知识（Tacit Knowledge）细分为三种基本类型，关系型、身体型、集体型。当制造环节外移时，流失的不只是岗位，流失的更是知识，包括下一轮创新所需要的问题、技能和供应链经验。

因此，报告主张向企业和非传统团队开放能源部国家实验室、NASA中心等联邦设施和试验场，简化合作研发协议、技术许可和其他交易授权；支持监管沙盒、共享仪器、中试线和示范设施；以预竞争联盟解决单个企业不愿独自承担、但整个行业都需要的工程瓶颈；让大学、社区学院、制造企业和区域创新中心共同培养技术人才。

半导体领域的SEMATECH与EUV合作被报告作为典型案例：政府、联邦实验室和企业共同解决全行业面临的设备与工艺问题，再由市场主体在此基础上竞争。政府不是替企业生产最终产品，而是帮助搭建私人主体无法单独建设的竞技场。

知识产权也被放进了这条循环。报告批评不同大学许可条件差异过大、谈判过慢，主张简化联邦实验室合作与许可，并探索更标准的知识产权安排。其基本逻辑是：基础数据、通用工具和预竞争平台需要尽可能扩大使用，具体工艺、专用技术和商业产品则需要清晰的权属与许可。开放与专有并不是二选一，而应根据成果层次进行组合。

七、转向五：从“使用AI工具”，转向建设AI原生科学制度

这是报告最具时代感的部分，也是最重要的解决方案。

AI for Science在这里并不是给科研人员配一个聊天机器人，而是让AI进入完整的科学工作流：读取文献和数据，寻找跨学科联系，提出假设，设计实验，控制机器人与仪器，解释结果，决定下一轮实验，并帮助验证研究结论。

报告把“创世纪任务”置于这一转向的中心。特朗普在2025年11月签署行政令，要求能源部建设“美国科学与安全平台”，把国家实验室的超级计算机、科学仪器、联邦数据、科学基础模型和私人部门AI能力连接起来。能源部17个国家实验室拥有约4万名科学家、工程师和技术人员，每年获得约200亿美元资金；报告希望把这些长期分散的能力变成一套面向国家任务的发现基础设施。

“创世纪任务”的公开目标，是在十年内使美国科学与工程的生产率和影响力翻倍。能源部被要求识别至少20项国家级科技挑战，覆盖先进制造、生物技术、关键材料、核裂变与聚变、量子信息和半导体等领域。选择标准不是“哪个领域最热门”，而是问题是否具有巨大搜索空间、足够数据和清晰评价指标，以及一旦突破能否打开大量后续研究。

自主实验室是其中的物理执行层。AI可以决定下一轮测量，机器人完成实验，系统读取结果后立即调整方案，从而把串行试错变成闭环探索。美国国家实验室已经建设材料合成A-Lab和模块化机器人平台Polybot；“创世纪任务”又投入14个与机器人、自动化实验室和大型实验自主控制有关的项目，国家科学基金会还计划初始投入3.8亿美元发展可编程云实验室。

但仪器自动化并不是简单加装软件。不同厂商设备往往使用专有接口和数据格式，研究团队可能花数月让仪器彼此通信。报告因此要求用国家实验室的采购能力推动科学仪器采用开放接口、标准格式和跨厂商互操作，并逐步建设国内AI科研仪器供应链。

报告同时看到一个更棘手的问题：AI降低了生成知识的成本，却没有同步降低验证知识的成本。如果评价制度不变，AI首先带来的可能是更多论文、更多项目申请、更多评审任务和更多看似可信的错误结论。生成一项假设可以只用几秒，验证它却仍需要数据、代码、试剂、仪器和时间。

这就是报告把“黄金标准科学”与AI基础设施绑定在一起的原因。特朗普政府2025年的相关行政令要求联邦科学活动更加重视可重复、透明、可证伪、不确定性表达、负结果和利益冲突控制。报告在此基础上提出建设“科学验证器”：研究成果附带机器可审计的复现包，专门的AI系统重建计算环境并核对结果，期刊投稿、项目报告和私人科研工具通过开放接口接入持续验证系统，复现或推翻重要结论的工作也获得经费和声誉。

报告甚至设想，未来科研成果不必只以静态论文发布，还可以持续更新数据、代码、方法和负结果；贡献也不再只归入一篇论文的作者名单，而可以细化到数据、算法、实验设计、仪器和复现工作。科研悬赏、预测机制、自动化实验室和AI Agent可能构成持续运行的科学协作网络。

这里需要特别区分：自动化实验室、数据平台和验证接口已经进入项目与预算层面；由区块链记录贡献、由AI Agent参与交易的“科学经济”，仍主要是报告对未来的想象。如果把两者混在一起，容易高估政策已经走到的阶段。

八、六项国家任务：报告怎样进入预算和执行

《科学：新的黄金时代》的附录，把制度主张转化为2028财年研发优先事项。它要求联邦机构提高基础性研究在研发组合中的比重，尤其加强物理科学、数学、计算机科学和工程科学，并把六项国家任务作为跨部门对齐方向：

1.AI：以“创世纪任务”推动AI辅助科学发现；

2.量子：建设面向应用开发和发现科学的量子计算能力；

3.聚变：争取在2030年代中期实现美国商业聚变示范；

4.太空：重返月球、建设月球基地并发展空间核能和国家安全空间体系；

5.机器人：发展具备灵巧操作、移动和真实环境可靠性的通用自主系统；

6.半导体：推进EUV之后的光刻、三维先进封装和新型器件材料。

围绕这些任务，备忘录要求机构同时准备科学基础模型、AI可用数据、自动化仪器、先进算力、共享设施、中试与示范平台、区域制造体系和人才计划。也就是说，国家任务不是给某个部门增加一项专项，而是要求研究、工程、基础设施、制造和人才形成组合。

附录还要求联邦机构建立元科学能力，试验新的评审和资助方式，减少重复表格和报告，扩大非联邦资金共同投入，并把研发政策与教育、经济发展、基础设施、采购和小企业支持相协调。预算规模较大的机构须在90天内提交执行方案，列明行动、时间表和责任部门。

这使报告具有一种少见的双重结构：正文提出新的科学制度想象，附录则尝试把这种想象转写成预算语言和部门任务。它最终能走多远，仍取决于拨款、法律权限和执行能力；但至少在文本层面，“黄金时代”不只是口号，而被拆解成了可以观察的制度动作。

九、“新的黄金时代”究竟新在哪里

读完报告可以发现，它并没有抛弃《科学：无尽的前沿》的核心原则。政府仍应支持市场不愿承担的基础研究，科学自由仍是发现的前提，大学也仍是科研与人才培养的重要支柱。

真正变化的是政府角色。战后模式中的政府主要是基础研究的长期资助者；新报告希望政府同时成为科研制度设计者、国家任务组织者、公共基础设施提供者、产业协作召集者和科学验证体系的建设者。

它希望把科学家从行政流程中释放出来，却又围绕国家任务集中资源；希望扩大企业参与，却又强调政府应投资私人资本不愿承担的公共平台；希望用AI提高知识生成速度，又要求建立同等规模的验证能力；希望重建制造业，却不是把制造简单放在科学之后，而是让制造重新向科学提出问题。

因此，“新的黄金时代”之所以称为“新”，并不只是因为出现了更强的AI、更快的计算机或更多的预算。它试图建立的是一套适应企业研发崛起、跨学科团队、国家科技竞争和机器参与知识生产的新制度。

81年前，《科学：无尽的前沿》回答了一个问题：为什么政府必须长期支持科学。今天，《科学：新的黄金时代》试图回答另一个问题：当政府、大学和企业的能力边界已经改变，当AI开始参与发现和验证，科学究竟应当怎样被重新组织。

这份报告的雄心、价值和争议，也都由此产生。

•它是否准确诊断了美国科研体系？

•项目经理、国家任务和AI基础设施能否真正提高科学生产率？

•“黄金标准科学”会改善验证，还是可能被政治权力定义？

•它对中国又有什么意义？

这些问题，我们会在知产力的后续文章中继续讨论。

主要资料来源

1.Michael Kratsios, Science: A New Golden Age: A Report to the President, White House Office of Science and Technology Policy, July 21, 2026.

2.White House OSTP and OMB, Ushering in a New Golden Age of American Innovation: Fiscal Year 2028 Administration Research and Development Budget Priorities, July 21, 2026.

3.The White House, “OSTP Director Releases Landmark Report and Recommendations for Renewing American Scientific Discovery,” July 21, 2026.

4.Executive Order 14363, Launching the Genesis Mission, November 24, 2025.

5.Executive Order 14303, Restoring Gold Standard Science, May 23, 2025.

6.U.S. National Science Foundation, “NSF Announces $1.5B NSF X-Labs Initiative,” May 14, 2026.

7.Vannevar Bush, Science: The Endless Frontier, 1945.

本文来自微信公众号“知产力”（ID：zhichanli），作者：成蹊，36氪经授权发布。