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  • 28岁,博士毕业一年多,这个科研大奖为什么选中了她?

    在申报青山科技奖时,上海交通大学助理教授、28 岁的陈一彤把申报材料交给一位前辈请教。对方看完后直言不讳:“你这 PPT 不行,看起来像刚博士毕业没多久的人做的。”陈一彤愣了一下,“我确实博士毕业才一年多”。就在昨天,她成为青山科技奖有史以来最年轻的获奖者,这是一个由美团发起的,聚焦绿色、低碳、可持续发展,面向青年科学家的公益性奖项。

  • 给员工母校发“年终奖”,一亿捐赠背后的逻辑

    如果让企业向高校捐赠一亿元,钱通常会流向哪里?多数情况下,答案指向同一个方向:集中、显眼、成果清晰的地方——科研楼、重点实验室、头部项目。 但拓竹科技的选择,恰恰相反。2026 年 1 月 27 日,这家成立五年多的先进制造企业宣布,向中国科学技术大学、华中科技大学、西安交通大学、上海交通大学、哈尔滨工业大学、电子科技大学、华南理工大学、香港科技大学、中国美术学院、深圳职业技术大学这 10 所高校捐赠共计一亿元人民币。

  • 46人被查!基金委今年首批学术不端曝光,有人因打招呼被永久取消资格

    1月23日,国家自然科学基金委员会(NSFC)发布了2026年首批关于科研不端行为的处理结果通报。本次通报共20起案件,涉及46名学者,覆盖北京、上海等科研重镇,也延伸至甘肃、云南等地的高校和医疗机构[1]。

  • 剔除撤稿与灌水,中国大学的排名如何?

    在当下的学术评价体系中,中国科研机构的排名在各大榜单上不断攀升,这往往被视为科研实力跃进的印证。2025年的自然指数机构排名中,中国的研究机构甚至占据了前10名中的8位[1]。

  • 对话中科院物理所李泓:全固态电池离商业化还有多远?

    全固态电池概念熄了又重燃,在科研突破和产业界动态的加持下,热闹了2025年一整年,来到2026年依旧热度不减。 全固态电池放弃了易燃易爆的液态电解质,且能量密度有潜力达到600 Wh/kg甚至更高,为当前主流锂电池两倍以上。业界普遍期待其作为下一代电池技术,从实验室走向商业化,应用于电动汽车、消费电子、储能系统和家电等领域。 但全固态电池何时能够实现大规模量产?

    知识分子的博客 · 2026/01/11
  • 中国医生,到底要不要做科研

    在最近召开的上海尚思自然科学研究院(以下简称“尚思”)年会上,4位在临床研究中表现出色的临床医生(医师科学家)入选“尚思合作科学家”项目。尚思研究院院长鲁白在演讲中指出,当前生物医药产业的发展和国民医疗健康水平的提升,迫切需要大量高水平的临床研究。而国内医院的评估体系则使医生的科学研究和临床实践严重脱节。尚思希望通过该项计划,推动上海地区临床研究水平的全面提高。

    2026/01/05
  • 不写“本子”,新模式评审,能否破解科研评估困局?

    “成立一年来,我们最关注、也是花了最大的力气的,就是如何遴选出最优秀的科学家,如何来改善科研评估体系。”2025年12月20日,在承载着百年科学记忆的上海科学会堂内,上海尚思自然科学研究院(以下简称“尚思”)的第二届年度峰会上,身为尚思研究院院长的鲁白在致辞中这样说。

    2026/01/05
  • 我们该如何讨论“资源型科研”?

    张宏院士近日在《知识分子》发表的访谈中(见知识分子往期推送:张宏院士:“资源型科研”正在摧毁中国的科研文化),直言当前国内科学研究体系的一系列尖锐的问题:对资源投入与研究规模的过度追逐,正导致科学精神、原创动力及教育职能逐步弱化;与此同时,资源分配与薪酬待遇上的结构性不均——如”形式公正“但缺乏专业深度的评审、新型研发机构与传统院所间的资源落差、以及海归与本土学者间的待遇鸿沟——正催生出一种僵化的权力结构,其弊端包括对青年科学家学术独立性的系统性侵蚀。

    知识分子的博客 · 2025/12/21
  • 张宏院士:“资源型科研”正在摧毁中国的科研文化

    在与年轻科研人员的长期交流中,中国科学院生物物理研究所研究员、中国科学院院士张宏敏锐地捕捉到一种正在悄悄改变科研生态的力量——资源型科研,用资金、人力和规模堆砌成果,用论文换来头衔,再用头衔换来更多资源,形成一个让原创性越来越无处生长的循环。 由此也产生了一个令人不安的现实:在科研投入不断扩大的同时,中国生命科学的原创研究却愈发稀缺。年轻人越来越焦虑、不得不“抱大腿” 争取资源,却越来越难沉下心做研究。资金、人力堆砌出的“资源型科研”蔓延开来,挤压了真正从0到1的探索,也破坏了科研文化的土壤。

    知识分子的博客 · 2025/12/21
  • 不受控制的AI审稿,魔法还是魔鬼?

    在学术出版体系中,同行评审机制能够长期有效运转,源于学者们以专业判断和个人信誉建立起来研究质量的 “最后一道防线”。人工智能(AI)正深入科研的每一个环节。当它深度介入到评审环节,被寄望于提升学术出版的整体效率,但随之而来的是,同行评审的独立性、主体性与信用受到冲击,误判与学术垃圾产生也有增加的风险。如何应对不受约束的 AI,无疑正成为整个学术共同体必须直面的严峻挑战。

    赛先生 · 2025/12/21

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