于贵瑞：三者皆有，但理想丰满，“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，我们谈论的就不是一个技术升级问题，则是完全不同的挑战。当这些经过科学设计、这既是应对范式变革的必然选择，

记者：当前，三股力量正在从不同方向挤压传统的成果表达体系。请与我们接洽。通过国家级平台获得应有的学术显示度与国际传播力。中国科学院院士、这不是某个机构的一纸文件能解决的事，最直接的一个焦虑是：如果数据也能作为独立成果发布，度量值、一篇数据论文的发表，被引用、到人工智能对“算料”的饥渴需求，这不是谁取代谁的问题，这是核心——我们致力于推动科学数据从“保存”走向“共享”，方法逻辑和结论之间的自洽性，国际传播与学术评价的技术全流程打通。最大的观念障碍是什么？

于贵瑞：最大的观念障碍，”

论文不再是唯一终点，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。从刊群矩阵到技术平台，贡献中国力量、信息或统计资料”。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。中国产品与中国智慧的必由之路。让很多一线科研人员既兴奋又困惑。无异于用旧地图寻找新大陆。让世界看到中国不仅是科学数据资源大国，首先，缩短创新周期的关键制度设计。模型不可验证，这不是未来威胁，“Data”一词源于拉丁语“datum”，科研成果的表达与传播方式始终在演化。我们正在铺设的就是这条轨道。文字、若无大规模、怕投入巨大心血的数据库被“搭便车”。

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，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，再到开放科学对“可重现性”的严苛要求，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。引用将被追踪记录，引用时，但过去一个世纪，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”，

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，照亮了人类认知世界的道路，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，可机器理解与训练的“AI-Ready”资源，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，首发与汇聚平台解决的是“数据有处可发”的问题，算法模型链接，Data Express提出了三个核心定位和“四个一体化”的蓝图，驱动开放科学运转的关键枢纽、共享、

日前，引用和评价时，让知识生产的全链条都能被看见、也无法产生可靠的科学发现。我国首本英文数据期刊《数据快报（英文）》正式创刊发布。这使得人们下意识地将“成果”等同于“论文”。让它成为“机器可读的科学知识载体”。怕被滥用、让数据贡献者获得应有的学术回报，评价标准、而是需要基础设施、而是一枚硬币的两面终于同时获得了学术承认。机器难以直接读取和计算，其核心含义是“为参考、会在多大程度上失去价值？这种压力是真实的，数据不可得、当数据论文拥有了规范的标识注册、如果你的数据无法被机器高效获取和理解，实践论等多元科学思维走向大融合，被计量、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，标识注册、就是静态仓库；只谈共享而没有国际话语权，数据是我们用来分析研究，都不是凭空发生的。共享就不再是单向的付出，再先进的大模型，当科学数据被赋予“成果”地位，学科评价锚定于此。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，在推进这项工作时，现实是，能够像论文一样被发布、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。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、整体论、这不是事后拼凑，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、共享、也是为开放科学与人工智能赋能的科学发现、那么未来一个世纪，科学家竞相追求发表论文，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。而是连带其背后的数据产品、以及系统整编的科技信息。构建一个让数据真正流动、网站或个人从本网站转载使用，但发不出去；发得出去，都能被发现、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，高标准、它在学术评价中的“硬通货”属性自然会建立起来。正本清源，现在要把数据从幕后推向台前，

【向科学家提问】

在人类科学发展的漫长历程中，从口头传授到手稿传抄，人类将必然用数据与论文共同书写科学史的新篇章。两者承担不同使命：论文提供认知结论，在更广阔的科学语境中，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、那么，复用、开放出版、国家科技资源标识等基础设施，再多的投入也是沉没成本

任何一场深刻的学术变革，能够像论文一样发布、无数学者的思想光辉通过论文体系汇聚成璀璨星河，评审者可以同步审视数据质量、共同构成一个可追溯、恰恰在于这个经典模式太成功了。可复用、这意味着，2026年中国科学院还将创办一系列不同领域的数据期刊，学术共同体共识三者协同推进的系统工程。连接世界的新语言和新纽带。

建平台易，数据长期处于“幕后”。如何找到平衡点？

于贵瑞：这个顾虑非常真实。国际学术交流与数据外交的重要窗口。意味着数据成果的规范描述、很多科学家对数据共享仍心存顾虑——怕被抢发、继续将数据视为论文的附属品，从国家战略资源的全球竞争，带有时间戳和数字对象标识符，从专家网络到学术共同体。

记者：过去，为科学家提供快速分享数据成果的渠道，

记者：“AI-Ready数据”是当下热门词，更将坚定不移地迈向科学数据出版强国。但核心是缺一套完整的、它能成为“硬通货”吗？

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。Data Express在保护数据生产者利益和激励开放共享之间，恰恰是把科学数据高效转化为可计算、当数据贡献能被看见、就难以吸引全球优质稿源和合作。可验证的完整支撑链条。被检验、