融合研究過程機(jī)制及實(shí)現(xiàn)路徑

摘 要：融合研究是一種科研新范式，各主要科技強(qiáng)國都在積極倡導(dǎo)和推動融合研究發(fā)展。美國融合加速器開創(chuàng)性地建立了與融合研究相適應(yīng)的運(yùn)行機(jī)制和管理模式?；谠碚摰亩喟咐容^研究方法，以美國融合加速器中3個與人工智能相關(guān)的融合研究軌道為研究對象，對融合研究過程機(jī)制進(jìn)行探索性研究，并構(gòu)建了融合加速器融合研究過程機(jī)制的理論模型。研究結(jié)果表明，融合研究存在兩個核心過程機(jī)制：一是在融合研究各階段中，形成了由融合動力、協(xié)作聯(lián)動和利益聯(lián)結(jié)所組成的融合研究自組織機(jī)制；二是在融合加速器目標(biāo)約束和動態(tài)監(jiān)督的調(diào)控與反饋中，形成了融合研究柔索驅(qū)動機(jī)制。研究結(jié)論為促進(jìn)我國融合研究發(fā)展、應(yīng)對人工智能時代所帶來的發(fā)展機(jī)遇和治理挑戰(zhàn)提供參考。

關(guān)鍵詞：融合加速器；人工智能；融合研究；扎根理論

中圖分類號：G311" " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " 文章編號：1671-0037（2023）8-82-11

DOI：10.19345/j.cxkj.1671-0037.2023.8.007

0 引言

融合研究（Convergence Research）是一種重大社會經(jīng)濟(jì)問題驅(qū)動的應(yīng)用基礎(chǔ)研究，通過自然科學(xué)和社會科學(xué)等多學(xué)科間的深度交融，產(chǎn)生新的概念化范疇和方法論體系，直接貢獻(xiàn)于知識進(jìn)步和社會進(jìn)步［1-2］。作為一種科研新范式，融合研究已成為未來科學(xué)研究發(fā)展的主要方向。Sharp［3］（2013）將融合研究稱為生命科學(xué)、物理科學(xué)和工程學(xué)領(lǐng)域的第三次變革。美國國家科學(xué)、工程和醫(yī)學(xué)研究院［4］認(rèn)為，融合研究是解決人類所面臨的健康、能源、環(huán)境、安全等重大社會經(jīng)濟(jì)問題的有效途徑?；诖?，各主要科技強(qiáng)國都積極倡導(dǎo)和推動融合研究發(fā)展［5］。中國科學(xué)院［6］、美國國家科學(xué)基金會［7］等機(jī)構(gòu)正在積極探索建立與融合研究相適應(yīng)的制度、政策、管理體制和運(yùn)行機(jī)制。 其中，美國國家科學(xué)基金會于2019年3月15日，首次創(chuàng)建了融合加速器（Convergence Accelerator）［8］，將實(shí)現(xiàn)融合研究成果轉(zhuǎn)化、加速解決重大現(xiàn)實(shí)問題作為其核心使命和愿景。

人工智能是利用計(jì)算機(jī)來模擬或仿效人類智能活動的一門綜合類學(xué)科。有研究指出，人工智能是要讓機(jī)器的行為看起來像人所表現(xiàn)出的智能行為一樣［9］。人工智能經(jīng)過60多年的發(fā)展已取得了巨大進(jìn)步，中國、美國、英國、德國等國家相繼發(fā)布了人工智能發(fā)展戰(zhàn)略。不同于其他顛覆性創(chuàng)新，人工智能是多學(xué)科交叉融合的產(chǎn)物，其研究成果能夠支撐各產(chǎn)業(yè)部門進(jìn)行系統(tǒng)性變革，并在政治、經(jīng)濟(jì)和社會等各領(lǐng)域產(chǎn)生廣泛的溢出效應(yīng)。

那么，以人工智能為核心的融合研究過程體現(xiàn)出怎樣的特點(diǎn)？在以人工智能為核心的融合研究軌道中，美國融合加速器的融合研究過程機(jī)制和實(shí)現(xiàn)路徑是什么？在已有研究中，學(xué)界對這些問題的關(guān)注度還不夠，理論研究遠(yuǎn)遠(yuǎn)滯后于融合研究實(shí)踐的迅猛發(fā)展。鑒于此，為了解融合研究的現(xiàn)實(shí)情境并探索其過程機(jī)制，本文基于扎根理論的多案例比較研究方法，分析美國融合加速器中融合研究發(fā)展的關(guān)鍵機(jī)制，并探索機(jī)制間的相互作用。研究結(jié)論在理論上有利于推進(jìn)該研究領(lǐng)域的邊際知識增長，并為現(xiàn)實(shí)中有效促進(jìn)融合研究發(fā)展提供路徑參考。

１ 文獻(xiàn)回顧

1.1 融合研究的內(nèi)涵

融合研究是一種重大問題驅(qū)動的應(yīng)用基礎(chǔ)研究，通過超學(xué)科的深度融合，解決實(shí)際問題中的元問題，直接貢獻(xiàn)于知識進(jìn)步和社會進(jìn)步。融合研究的內(nèi)涵和外延隨著應(yīng)用基礎(chǔ)研究的不斷深入和經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展現(xiàn)實(shí)需求的變化，經(jīng)歷了一系列的發(fā)展和演化。20世紀(jì)70年代，“領(lǐng)域?qū)虻目蒲小币l(fā)了理論界和實(shí)務(wù)界的普遍關(guān)注［10］。20世紀(jì)80年代，學(xué)者們持續(xù)探討“問題導(dǎo)向的科研”［11］或“需求導(dǎo)向的科研”［12］。盡管學(xué)術(shù)界對概念的使用有所差異，但關(guān)于該研究范式的本質(zhì)屬性逐漸形成了一些基本共識。歸納起來，主要體現(xiàn)在以下4個方面：一是問題聚焦。研究過程的起點(diǎn)是緊迫的社會需求，以及與之相聯(lián)系的重大科學(xué)問題，識別、定義和選擇所要解決的問題是研究核心。二是超學(xué)科交融。所涉及知識領(lǐng)域是超學(xué)科的，通過學(xué)科間的深度交融產(chǎn)生新的概念化范疇和方法論體系，創(chuàng)造新的解決方案。三是廣泛參與。研究團(tuán)隊(duì)包括科學(xué)家、政府和產(chǎn)業(yè)部門等的相關(guān)人員，研究過程是問題相關(guān)者廣泛的全過程參與。四是價值共創(chuàng)。研究參與者因解決問題的共同承諾而聯(lián)系在一起，通過持續(xù)的科研投入獲得累積性研究發(fā)現(xiàn)。研究成果能夠產(chǎn)生重大社會經(jīng)濟(jì)效益，解決社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的重大問題［13］。

1.2 融合研究發(fā)展所面臨的困境

融合研究發(fā)展所面臨的困境主要來自3個方面：一是問題復(fù)雜性高。社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)是典型的復(fù)雜巨系統(tǒng)。Rittel和Webber［14］在1974年提出了“棘手問題”概念，而Randall15］（2020）指出，融合研究就是要解決“棘手問題”。問題的復(fù)雜性導(dǎo)致解決方案具有極大的不可預(yù)知性。二是學(xué)科整合難度大。融合研究參與者需要具有精深的學(xué)科專業(yè)知識，同時還要掌握學(xué)科前沿。融合研究中的參與者存在研究路徑依賴，很難熟練運(yùn)用不同領(lǐng)域的知識、方法和研究工具提出創(chuàng)造性的問題解決方案［16］。三是協(xié)同合作難度大。由于融合研究中的參與者來自多學(xué)科、多領(lǐng)域、多部門，科研團(tuán)隊(duì)規(guī)模大、成員組成多樣且地理分散度高等，這對研究共同體中的組織、溝通和激勵等機(jī)制提出了巨大挑戰(zhàn)［16］。

1.3 發(fā)達(dá)國家促進(jìn)融合研究發(fā)展的管理策略

優(yōu)化科技資源配置被視為促進(jìn)關(guān)鍵科技領(lǐng)域中融合研究發(fā)展的重要途徑。美國能源部高級能源研究計(jì)劃署和美國國立衛(wèi)生研究院設(shè)有聯(lián)邦資助計(jì)劃，尤其是美國國家科學(xué)基金會于2019年創(chuàng)建融合科研加速器，構(gòu)建了一種新型的融合科研資助管理模式［8］。澳大利亞聯(lián)邦科學(xué)與工業(yè)研究組織也通過優(yōu)化資助管理體制，加深與美國及其他國家的科技合作［17］。韓國科學(xué)技術(shù)研究院通過優(yōu)化科研管理機(jī)制，培育融合研究生態(tài)［18］。目前，國內(nèi)相關(guān)研究不多且以追蹤和案例分析為主。學(xué)者們主要追蹤國際上資助機(jī)制的演化趨勢，分析這些典型經(jīng)驗(yàn)對我國融合研究發(fā)展的啟示［2］。通過國內(nèi)外典型案例分析，從建設(shè)融合研究評價機(jī)制［19］、數(shù)據(jù)開放機(jī)制［20］、資助機(jī)制［2］和協(xié)同機(jī)制［21］等方面，積極探討推動融合研究發(fā)展的有效途徑。

可見，構(gòu)建與融合研究相匹配的科研組織模式和管理機(jī)制，是現(xiàn)階段理論界探討的熱點(diǎn)。但整體而言，融合研究仍是科學(xué)研究的新范式、科研管理的新趨勢，其理論分析框架尚未形成。研究對象上，對融合研究中資助管理機(jī)制的關(guān)注非常有限；微觀機(jī)制上，未能揭示科技資源配置方式對融合研究過程的影響機(jī)理；經(jīng)驗(yàn)分析上，幾乎沒有打開融合研究資助管理有效性的黑箱?；诖?，本研究對融合研究過程進(jìn)行系統(tǒng)分析，探究促進(jìn)融合研究發(fā)展的關(guān)鍵機(jī)制。

2 研究設(shè)計(jì)

本研究旨在分析美國融合加速器推動融合研究發(fā)展的內(nèi)在機(jī)理。關(guān)鍵在于回答美國融合加速器形成了何種與融合研究相匹配的體制機(jī)制，在人工智能領(lǐng)域的融合研究過程中存在何種獨(dú)特性。為解決這些核心問題，須在融合加速器的實(shí)際情境中，深入挖掘融合研究過程的潛在規(guī)律和內(nèi)在機(jī)制，進(jìn)而建構(gòu)融合研究的中層理論。由于本研究屬于探索性研究，因此基于扎根理論的多案例比較研究方法是較為適宜的研究工具，其對發(fā)掘融合研究領(lǐng)域的新理論、豐富現(xiàn)有理論具有重要價值。

2.1 研究方法

本文基于Corbin和Strauss［22］的程序化扎根理論，將數(shù)據(jù)編碼分為開放式編碼、主軸式編碼和選擇式編碼等3個級別。具體而言，通過理論抽樣，選取2019—2020年融合加速器中與人工智能相關(guān)的研究軌道作為研究對象。首先，對2019年研究隊(duì)列中軌道A（開放知識網(wǎng)絡(luò)）和軌道B（人工智能和未來工作）的融合研究項(xiàng)目進(jìn)行實(shí)質(zhì)性編碼，歸納并提煉相關(guān)概念的類別和屬性。其次，將已形成的概念、范疇和關(guān)系與2020年研究隊(duì)列中軌道D（人工智能驅(qū)動的數(shù)據(jù)共享和建模）的融合研究項(xiàng)目進(jìn)行比較，識別未被發(fā)現(xiàn)的變量和關(guān)系，并最終在理論飽和狀態(tài)下，提煉出融合研究過程機(jī)制的理論模型。

2.2 案例選擇

選擇美國融合加速器作為研究對象。主要原因如下：①美國融合加速器是全球首個旨在推動融合研究發(fā)展而創(chuàng)立的科研管理和服務(wù)機(jī)構(gòu)。②融合加速器中3個與人工智能相關(guān)的研究軌道，已運(yùn)行4年有余，其中2019研究隊(duì)列中的融合研究項(xiàng)目進(jìn)入融合研究Ⅱ階段，能集中反映融合加速器推動融合研究發(fā)展的實(shí)際情況。并且，對3個軌道的縱向研究能夠展現(xiàn)融合加速器中人工智能領(lǐng)域的研究發(fā)展特征，揭示融合研究過程機(jī)制的動態(tài)性和穩(wěn)定性。③由于融合研究項(xiàng)目都專注于人工智能領(lǐng)域，項(xiàng)目間具有較強(qiáng)的可比性，因此，在兼顧案例典型性、數(shù)據(jù)可獲取性和研究便利性等的基礎(chǔ)上，選取美國融合加速器中與人工智能相關(guān)的3個研究軌道中的70個融合研究項(xiàng)目作為研究樣本，具有良好的可信度和充裕度，且數(shù)據(jù)較為翔實(shí)。

2.3 資料搜集

資料搜集采取三角驗(yàn)證法，通過多渠道獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉驗(yàn)證，提升研究效度。研究數(shù)據(jù)主要從美國科學(xué)基金會和美國融合加速器的數(shù)據(jù)庫、相關(guān)網(wǎng)站等公開渠道獲取。研究數(shù)據(jù)主要包括兩種類型：①視頻數(shù)據(jù)。主要包括來自4個不同媒體的關(guān)于融合加速器內(nèi)部人員的共13個訪談視頻，每個視頻的平均時長為53分鐘；同時還包括融合加速器的年度博覽會視頻檔案、人工智能相關(guān)研究軌道中的融合研究項(xiàng)目視頻，共計(jì)42個。②文本數(shù)據(jù)。主要包括美國融合加速器融合研究項(xiàng)目檔案、項(xiàng)目年報(bào)、政策文件、網(wǎng)頁文本和電子出版物等，整理后形成了20多萬字的文檔資料。

2.4 信度檢驗(yàn)

根據(jù)研究的實(shí)際情況和現(xiàn)實(shí)因素，采用重復(fù)編碼以及編碼員信度檢驗(yàn)的方法對編碼指標(biāo)的穩(wěn)定性和可重復(fù)性進(jìn)行檢驗(yàn)。具體而言，在編碼過程中，組織編碼團(tuán)隊(duì)比對編碼結(jié)果，分別對樣本內(nèi)容進(jìn)行歸類統(tǒng)計(jì)，并在不同時間多次對研究文本進(jìn)行編碼。采用歸類一致性指數(shù)和編碼信度系數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)，編碼信度為0.837，表示編碼一致性符合研究要求。此外，為了保證數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性，建立研究備忘錄，邀請同行專家進(jìn)行輔助分析。

3 數(shù)據(jù)分析

3.1 開放式編碼

根據(jù)“定義現(xiàn)象→貼標(biāo)簽→概念化→范疇化”的開放式編碼程序，借助Atlas.ti軟件，對融合加速器中人工智能相關(guān)研究軌道的融合研究項(xiàng)目進(jìn)行編碼，在原始文本中抽取標(biāo)簽，提煉核心概念。剔除頻次低于2的初始概念后，得到683個標(biāo)簽（編碼標(biāo)識為“a”），392個概念（編碼標(biāo)識為“A”）和224個核心概念（編碼標(biāo)識為“AA”）。開放式編碼部分結(jié)果見表1。由于數(shù)據(jù)較多無法完全呈現(xiàn)，為更好地展示不同層級編碼之間的關(guān)系，這里只選取部分編碼進(jìn)行說明。

3.2 主軸式編碼

運(yùn)用Strauss和Corbin［22］提出的典范模型，通過“條件→策略→結(jié)果”模型將開放式編碼中得出的各項(xiàng)范疇聯(lián)結(jié)在一起。在主軸式編碼階段，通過典型范例共得到融合加速器中融合研究的13個主范疇，分別為應(yīng)用基礎(chǔ)研究驅(qū)動、市場驅(qū)動、社會驅(qū)動、經(jīng)濟(jì)利益、公共利益、團(tuán)隊(duì)合作、組織協(xié)同、信息共享、軌道整合、頂層設(shè)計(jì)、項(xiàng)目競合、融合服務(wù)、績效評價等。核心范疇融合動力典范模型的分析過程如表2所示。

3.3 選擇式編碼

選擇式編碼通過“故事線”發(fā)現(xiàn)核心范疇，建立核心范疇與各主范疇間的邏輯關(guān)系并建構(gòu)新理論。將13個主范疇與已有理論進(jìn)行比較，可發(fā)現(xiàn)“應(yīng)用基礎(chǔ)研究驅(qū)動”“市場驅(qū)動”“社會驅(qū)動”反映的是融合加速器融合研究過程中的“融合動力”這一核心范疇，“經(jīng)濟(jì)利益”和“公共利益”則反映的是融合加速器融合研究過程中的“利益聯(lián)結(jié)”這一核心范疇。選擇式編碼如表3所示。

3.4 理論飽和度檢驗(yàn)

理論飽和度檢驗(yàn)是停止采樣的衡量標(biāo)準(zhǔn)，即當(dāng)繼續(xù)進(jìn)行新數(shù)據(jù)收集時不再有新理論見解產(chǎn)生，同時也不再有新范疇產(chǎn)生時，意味著理論達(dá)到飽和。為了驗(yàn)證理論飽和度，本研究將已形成的概念、范疇和邏輯關(guān)系與2020年研究隊(duì)列中軌道D（人工智能驅(qū)動的數(shù)據(jù)共享和建模）的融合研究項(xiàng)目進(jìn)行比較，做理論飽和度檢驗(yàn)。研究中并未出現(xiàn)新范疇和類屬關(guān)系，這表明已達(dá)到較好的理論飽和度。

4 研究發(fā)現(xiàn)

基于以上編碼結(jié)果，構(gòu)建融合加速器中融合研究過程機(jī)制的理論模型（見圖1）。研究發(fā)現(xiàn)融合研究過程存在兩個核心機(jī)制。一是在融合加速器的融合研究各階段中，形成了由融合動力、協(xié)作聯(lián)動和利益聯(lián)結(jié)所組成的融合研究自組織過程機(jī)制。二是在融合加速器目標(biāo)約束和動態(tài)監(jiān)督的調(diào)控與互動中，形成了融合研究的柔索驅(qū)動機(jī)制。

4.1 融合加速器中融合研究自組織過程機(jī)制

研究發(fā)現(xiàn)，融合加速器緊扣融合研究的應(yīng)用基礎(chǔ)研究本質(zhì)，自下而上構(gòu)建起了由融合動力、協(xié)作聯(lián)動和利益聯(lián)結(jié)所組成的融合研究自組織過程機(jī)制。

4.1.1 以“用”為核心的融合研究動力機(jī)制

融合研究動力機(jī)制是指推動融合加速器中融合研究發(fā)生和發(fā)展所需動力的產(chǎn)生機(jī)理。研究發(fā)現(xiàn)，融合研究動力的產(chǎn)生主要遵循以下邏輯。即融合研究項(xiàng)目在經(jīng)濟(jì)和社會中的“有用性”，產(chǎn)生了特定情境下的研究使命，進(jìn)而推動研究團(tuán)隊(duì)在理論上探討其“可用性”。由于絕大多數(shù)人工智能應(yīng)用需要大量的模型訓(xùn)練，因此研究成果在與問題相關(guān)者的深度互動中，實(shí)現(xiàn)技術(shù)上的“適用性”。

研究結(jié)果表明，融合加速器中融合研究形成了以“用”為核心的融合研究動力機(jī)制。融合研究在社會和市場重大實(shí)際問題的拉動下，推動人工智能領(lǐng)域應(yīng)用基礎(chǔ)研究的新發(fā)展，并在融合加速器的支持下，推動研究團(tuán)隊(duì)在既定研究軌道上開展累積性的科研合作，從而實(shí)現(xiàn)融合研究成果轉(zhuǎn)化，繼而產(chǎn)生穩(wěn)定和深遠(yuǎn)的社會經(jīng)濟(jì)影響。

4.1.2 以“同”為核心的融合研究協(xié)作機(jī)制

融合研究協(xié)作機(jī)制是指為實(shí)現(xiàn)融合加速器中融合研究的目標(biāo)，團(tuán)隊(duì)成員參與融合研究過程中產(chǎn)生的交互行為和聯(lián)動機(jī)制。

研究發(fā)現(xiàn)，融合研究協(xié)作機(jī)制主要體現(xiàn)在團(tuán)隊(duì)、組織、軌道和信息形成了4類“共同體”。即合作規(guī)則重塑形成“知識共同體”，組織資源匹配形成“創(chuàng)新共同體”，問題相關(guān)者間的信息共享形成“學(xué)習(xí)共同體”，軌道內(nèi)外集成形成“軌道共同體”，進(jìn)而培育出人工智能的融合研究生態(tài)。

具體而言，在團(tuán)隊(duì)層面上，研究成員通過締結(jié)內(nèi)部契約，如時間約定、合作承諾、職責(zé)分工、戰(zhàn)略框架協(xié)議，以及締結(jié)心理契約，如互相尊重、克服動機(jī)沖突、建立信任，形成“知識共同體”。在組織層面上，參與機(jī)構(gòu)通過組織協(xié)同，如合作網(wǎng)絡(luò)、戰(zhàn)略合作伙伴、資源匹配，以及重塑治理規(guī)則，如建立治理委員會、成立顧問委員會、推動跨組織形成共識、成立外部咨詢委員會，形成“創(chuàng)新共同體”。在信息層面上，專家、參與機(jī)構(gòu)及用戶通過信息共享，如研討會、博覽會、創(chuàng)新課程、激勵措施，以及信息反饋，如與用戶合作、專題研究、用戶訪談，形成“學(xué)習(xí)共同體”。在軌道層面上，研究項(xiàng)目通過戰(zhàn)略聯(lián)盟，如數(shù)據(jù)共享聯(lián)盟、知識共享、通用基礎(chǔ)設(shè)施，以及融合研究生態(tài)，如聯(lián)合工作組、建立委員會、軌道團(tuán)隊(duì)合作、軌道集成，形成“軌道共同體”。

研究結(jié)果表明，融合加速器中融合研究形成了以“同”為核心的融合研究協(xié)作機(jī)制。圍繞融合研究的研究愿景，以超學(xué)科融合科研團(tuán)隊(duì)為中心構(gòu)建知識生產(chǎn)的自組織空間，同時釋放合作伙伴關(guān)系中各科研組織潛能，促進(jìn)科研要素的自由流動，搭建交流平臺實(shí)現(xiàn)科學(xué)信息、數(shù)據(jù)和成果的動態(tài)傳播與共享，并通過垂直和水平的雙向軌道整合，實(shí)現(xiàn)技術(shù)軌道的整體拓展和躍遷。

4.1.3 以“溢”為核心的融合研究收益機(jī)制

融合研究收益機(jī)制是指融合研究中所產(chǎn)生研究成果的所有權(quán)、處置權(quán)和收益權(quán)在融合研究利益相關(guān)者間的分配和共享機(jī)制。

研究發(fā)現(xiàn)，融合研究的收益機(jī)制主要遵循兩條邏輯主線。在經(jīng)濟(jì)利益方面，科研人員掌握科技成果披露和分配的主動權(quán)，研究成果所有權(quán)為研究團(tuán)隊(duì)共享；對于處置權(quán)，成果由大學(xué)授權(quán)的知識產(chǎn)權(quán)和技術(shù)轉(zhuǎn)移中心進(jìn)行管理，與研究團(tuán)隊(duì)中的合作伙伴共同負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)成果轉(zhuǎn)化；收益權(quán)主要遵循知識產(chǎn)權(quán)相關(guān)法律，按照專利、版權(quán)、商標(biāo)等收益分配形式，根據(jù)各利益相關(guān)者在研究過程中的貢獻(xiàn)制定分配比例。在研究項(xiàng)目可持續(xù)發(fā)展方面，研究團(tuán)隊(duì)通過吸引風(fēng)險投資，拓展研究合作網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)融合研究項(xiàng)目的可持續(xù)發(fā)展。

在公共利益方面，基于人工智能領(lǐng)域的群體智能“涌現(xiàn)性”規(guī)律，以用戶互動為核心，通過開源軟件、開源算法和軟件眾包等，進(jìn)行研究成果的設(shè)計(jì)、測試和評價。數(shù)據(jù)尤其是政府和公共數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)開放和共享，打破學(xué)科間、領(lǐng)域間、公眾間、政府部門間的交流壁壘，并通過成立非營利組織等方式，持續(xù)提升數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的能力，增加政府透明度。同時，以融合科研成果轉(zhuǎn)化為中心，改革博士后培養(yǎng)計(jì)劃，強(qiáng)調(diào)科技倫理和公共倫理，營造開放、多元、包容的科研文化氛圍。

研究結(jié)果表明，融合加速器中融合研究形成了以“溢”為核心的融合研究收益機(jī)制。第一類溢出效應(yīng)產(chǎn)生于商業(yè)利益的保障性和激勵性配置中，推動利益相關(guān)者形成融合研究成果轉(zhuǎn)化的共同期望。第二類溢出效應(yīng)產(chǎn)生于知識共享和數(shù)據(jù)開放的觀念革新和路徑探索中，推動融合研究成果在更廣泛的社會經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)利益共贏，倡導(dǎo)開源精神。

4.2 融合加速器的柔索驅(qū)動機(jī)制

柔索本義是指由柔軟的繩狀或帶狀體所構(gòu)成的約束，它是理論力學(xué)中的核心概念，近年來被廣泛應(yīng)用于建筑工程、航天工程、機(jī)械工程等系統(tǒng)工程領(lǐng)域。融合加速器的柔索驅(qū)動機(jī)制是指以自上而下的融合研究目標(biāo)為索端，以融合加速器的動態(tài)監(jiān)督為索張力，在為期三年的、自下而上的、以融合研究自治為核心的融合研究Ⅰ和Ⅱ階段中，所形成的融合研究管理穩(wěn)態(tài)機(jī)制。

4.2.1 索端：自上而下的融合研究目標(biāo)

融合加速器柔索驅(qū)動機(jī)制的索端規(guī)定了融合研究的基準(zhǔn)方向和發(fā)展形態(tài)。索端輸入包括三方面：一是融合研究的前瞻布局。融合加速器與拜登政府和美國國會的創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)發(fā)展優(yōu)先事項(xiàng)、創(chuàng)新和技術(shù)轉(zhuǎn)讓優(yōu)先事項(xiàng)相一致，在大數(shù)據(jù)、人工智能、量子科學(xué)等關(guān)鍵領(lǐng)域推動融合研究成果轉(zhuǎn)化；并通過系統(tǒng)的科學(xué)技術(shù)預(yù)見和論證機(jī)制，提升研究軌道的科學(xué)性以及研究成果的短期可達(dá)成度。例如，融合加速器發(fā)布研究軌道征集函，每年10至11月組織10～15次的研討會，邀請企業(yè)、高校、非營利組織、政府和其他組織的研究人員參加，并對初步甄選的約12個主題進(jìn)行論證，以確定下一財(cái)年融合加速器研究軌道主題。

二是融合研究軌道和隊(duì)列的規(guī)劃。與特定研究重點(diǎn)一致的主題稱為研究軌道（Track），軌道內(nèi)的研究項(xiàng)目構(gòu)成一個研究隊(duì)列（Cohort）。如本研究案例中3個與人工智能相關(guān)的研究軌道：軌道A（開放知識網(wǎng)絡(luò)）的目標(biāo)在于強(qiáng)化以科學(xué)數(shù)據(jù)和公共數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的決策與應(yīng)用；軌道B（人工智能和未來工作）旨在基于人工智能提供與未來行業(yè)需求和工作相匹配的培訓(xùn)和技能提升方案；軌道D（人工智能驅(qū)動的數(shù)據(jù)共享和建模）的核心在于數(shù)據(jù)開放和模型共享以及開發(fā)人工智能工具和平臺。

三是融合研究項(xiàng)目競合機(jī)制。一方面，融合加速器中的研究項(xiàng)目采取分階段的資金分配制度，創(chuàng)設(shè)一種團(tuán)隊(duì)競爭機(jī)制。例如，當(dāng)進(jìn)入融合研究第Ⅱ階段后，研究經(jīng)費(fèi)分為兩部分劃撥。第一年科研團(tuán)隊(duì)可獲得高達(dá)300萬美元的研究經(jīng)費(fèi)，通過審查的項(xiàng)目，在研究結(jié)束時可獲得總計(jì)高達(dá)500萬美元的資金支持。另一方面，融合加速器中的研究項(xiàng)目特別強(qiáng)調(diào)研究軌道整合。如軌道A中的一部分項(xiàng)目旨在應(yīng)對特定主題域內(nèi)的挑戰(zhàn)，將其稱為垂直項(xiàng)目；另一部分項(xiàng)目則專注于通用基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用程序開發(fā)環(huán)境，將其稱為水平項(xiàng)目。通過研究項(xiàng)目和研究軌道的雙向整合，合力把握未來科技前沿，為未來二三十年的社會經(jīng)濟(jì)重大挑戰(zhàn)提供系統(tǒng)性解決方案，滿足國家重大科技需求。

4.2.2 索長：融合研究階段Ⅰ和階段Ⅱ

融合加速器柔索驅(qū)動機(jī)制的索長表征了在時間和資源兩個維度張弛有度的狀態(tài)中，融合研究的自組織平衡態(tài)。融合加速器研究隊(duì)列和研究軌道確定后，研究項(xiàng)目進(jìn)入為期三年的融合研究Ⅰ和Ⅱ階段。在此過程中，主要依托研究團(tuán)隊(duì)自下而上的融合研究自治機(jī)制整合知識和科研資源。融合加速器則依據(jù)研究內(nèi)容、研究方法、研究團(tuán)隊(duì)和研究結(jié)果等4個核心標(biāo)準(zhǔn)，甄選各研究軌道的研究項(xiàng)目，以資金配置和時間窗口推進(jìn)項(xiàng)目實(shí)施，加快融合研究成果轉(zhuǎn)化。

具體而言，每個研究隊(duì)列中的所有團(tuán)隊(duì)都從各研究軌道中的融合研究Ⅰ階段開始。該階段各研究團(tuán)隊(duì)的主要任務(wù)是實(shí)現(xiàn)團(tuán)隊(duì)建設(shè)和團(tuán)隊(duì)融合，初步實(shí)現(xiàn)概念原型的驗(yàn)證和開發(fā)。在融合研究Ⅰ階段，研究團(tuán)隊(duì)需要在12個月內(nèi)開展該階段的融合研究。一般是在9個月內(nèi)開發(fā)初始概念和原型，確定團(tuán)隊(duì)成員和合作伙伴，完成為期9個月的創(chuàng)新課程集訓(xùn)。在隨后幾個月，研究團(tuán)隊(duì)參加融合加速器的同行評議、成果推介和評估，并參加融合加速器博覽會和其他活動。通過成果評估的研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)入融合研究Ⅱ階段。Ⅱ階段主要側(cè)重于開發(fā)可持續(xù)、有影響力、可交付的融合研究成果。研究團(tuán)隊(duì)需要在2年內(nèi)基于Ⅰ階段的融合研究成果和團(tuán)隊(duì)基礎(chǔ)，將概念和原型轉(zhuǎn)換為實(shí)踐應(yīng)用，并建立該融合研究項(xiàng)目的未來可持續(xù)發(fā)展模型。

4.2.3 索張力：融合加速器的動態(tài)監(jiān)督

融合加速器柔索驅(qū)動機(jī)制的索張力提供了融合研究管理中牽引和并聯(lián)的傳動機(jī)制，對融合研究狀態(tài)進(jìn)行跟蹤和控制。索張力通過兩個主要鏈條進(jìn)行傳導(dǎo)。一是以服務(wù)為中心的保障監(jiān)督。例如，融合加速器主管Douglas Maughan指出，融合加速器的核心是貫穿于融合研究兩個階段的服務(wù)支持，包括提供推進(jìn)融合研究的培訓(xùn)和專業(yè)咨詢。整體而言，融合研究兩階段的培訓(xùn)目標(biāo)和內(nèi)容各有側(cè)重。融合研究Ⅰ階段的培訓(xùn)旨在推動團(tuán)隊(duì)建設(shè)，并將團(tuán)隊(duì)的初始想法發(fā)展為可驗(yàn)證概念和原型，幫助團(tuán)隊(duì)加速形成解決方案，為開展Ⅱ階段的研究做準(zhǔn)備。課程主要包括以人為本的設(shè)計(jì)思維、團(tuán)隊(duì)科學(xué)、原型設(shè)計(jì)、應(yīng)用基礎(chǔ)研究轉(zhuǎn)化、研究成果推介、用戶和客戶參與等。融合研究Ⅱ階段的培訓(xùn)旨在實(shí)現(xiàn)由創(chuàng)意到市場的演進(jìn)、釋放研究團(tuán)隊(duì)的創(chuàng)業(yè)思維和技能，并確保每個融合研究項(xiàng)目充分發(fā)揮其科研潛力。課程主要包括產(chǎn)品開發(fā)、知識產(chǎn)權(quán)、財(cái)務(wù)管理、可持續(xù)性科研項(xiàng)目規(guī)劃、成果推介以及其他創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)技能等。此外，在融合研究Ⅰ和Ⅱ階段，融合加速器為每個團(tuán)隊(duì)指定一名融合加速器管理團(tuán)隊(duì)成員，承擔(dān)推動項(xiàng)目發(fā)展、制定培訓(xùn)策略、團(tuán)隊(duì)溝通和進(jìn)度監(jiān)督等相關(guān)工作，同時為研究團(tuán)隊(duì)提供專業(yè)咨詢和建議。

二是以研究績效為中心的評價反饋。融合加速器評價以美國國家科學(xué)基金會評價標(biāo)準(zhǔn)和流程為基礎(chǔ)，遵循知識貢獻(xiàn)和社會影響等相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，同時融合研究項(xiàng)目還需要充分滿足融合研究兩階段的附加標(biāo)準(zhǔn)。融合研究Ⅰ和Ⅱ階段的附加標(biāo)準(zhǔn)包括融合研究內(nèi)容、研究團(tuán)隊(duì)、研究軌道整合、可交付成果和研究預(yù)算等5個方面。其中，融合研究內(nèi)容尤其關(guān)注可交付成果的時間進(jìn)度和成果轉(zhuǎn)化效果的可達(dá)成度；研究團(tuán)隊(duì)主要評估學(xué)術(shù)和非學(xué)術(shù)組織間的合作伙伴關(guān)系；研究軌道整合主要評價研究項(xiàng)目與現(xiàn)有研究軌道的匹配度；可交付成果主要評價對研究軌道整體目標(biāo)的貢獻(xiàn)度；研究預(yù)算主要評價預(yù)算安排的現(xiàn)實(shí)性和合理性。總體而言，融合加速器在項(xiàng)目、軌道和隊(duì)列等3個層次上評價融合研究整體績效。

研究結(jié)果表明，融合加速器中形成了融合研究的柔索驅(qū)動機(jī)制。即堅(jiān)持目標(biāo)導(dǎo)向和前瞻布局，自上而下地制定融合研究規(guī)劃，確定所有融合研究軌道、隊(duì)列和項(xiàng)目的出發(fā)點(diǎn)與立足點(diǎn)；在以融合研究自治為核心的融合研究過程中，將“以融合過程為中心”的柔性服務(wù)和“以可交付成果為中心”的動態(tài)監(jiān)督作為柔索張力，開展共時性的創(chuàng)新培訓(xùn)，營造良好的融合研究氛圍；提供專業(yè)服務(wù)，增進(jìn)溝通；實(shí)行周期性評價，凝聚研究共識，進(jìn)而建立起“以研究團(tuán)隊(duì)為中心”的融合研究驅(qū)動機(jī)制。

5 結(jié)果討論

5.1 研究結(jié)論和啟示

通過對美國融合加速器中3個與人工智能相關(guān)的融合研究軌道的研究，從融合研究過程視角，基于扎根理論的多案例比較分析方法，對融合研究過程機(jī)制的建設(shè)和實(shí)現(xiàn)路徑進(jìn)行了探索性研究。該研究揭示了融合研究的核心范疇和機(jī)制，并提出了與融合研究相適應(yīng)的管理和服務(wù)模式，得出了以下研究結(jié)論。一是揭示了融合加速器中融合研究的核心范疇并構(gòu)建了理論模型。研究發(fā)現(xiàn)了融合加速器中融合研究的13個主范疇，其中“融合動力”“協(xié)作聯(lián)動”和“利益聯(lián)結(jié)”構(gòu)成了融合研究自組織過程的主要內(nèi)容，“目標(biāo)約束”和“動態(tài)監(jiān)督”形成了融合研究管理服務(wù)過程的主要內(nèi)容，并構(gòu)建了融合研究過程機(jī)制的理論模型。二是提出了融合研究的自組織過程機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)，融合研究自組織過程形成了以“用”為核心的融合研究動力機(jī)制、以“同”為核心的融合研究協(xié)作機(jī)制和以“溢”為核心的融合研究收益機(jī)制。三是引入了融合研究的柔索驅(qū)動機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)，融合加速器自上而下構(gòu)建了融合研究的柔索驅(qū)動機(jī)制，以提供與融合研究相適應(yīng)的管理和服務(wù)。該機(jī)制以融合研究目標(biāo)為索端，以融合加速器的動態(tài)監(jiān)督為索張力，形成了融合研究管理穩(wěn)態(tài)，在不同階段的研究過程中發(fā)揮作用。

以上研究結(jié)論為推動融合研究范式轉(zhuǎn)變、促進(jìn)融合研究發(fā)展提供了如下啟示。一是促進(jìn)融合研究共同體的發(fā)展。建立以問題為導(dǎo)向的知識共同體和創(chuàng)新共同體的雙循環(huán)互動機(jī)制，制定以“科研稟賦”為基礎(chǔ)的科研分工、組織溝通和利益共享規(guī)則。規(guī)劃研究軌道，促進(jìn)研究軌道的整合和躍遷。在人工智能相關(guān)軌道布局中，要從數(shù)據(jù)、工具和模型等3個層面上推動融合研究系統(tǒng)演化。二是建立與融合研究相適應(yīng)的剛?cè)岵?jì)的新型科研管理模式。融合研究管理的“剛性”主要體現(xiàn)在頂層設(shè)計(jì)上，錨定融合研究軌道的輸入端，設(shè)定明確的戰(zhàn)略科技力量建設(shè)愿景。融合研究管理的“柔性”主要體現(xiàn)在“三個中心”上：以人為中心，建立服務(wù)型的科研管理機(jī)構(gòu)，賦予研究團(tuán)隊(duì)充分的權(quán)責(zé)；以過程為中心，建立過程管理機(jī)制，跟蹤和反饋研究過程；以結(jié)果為中心，將可交付的科研成果和實(shí)際解決方案作為評價標(biāo)準(zhǔn)。

5.2 研究不足與展望

本研究在研究范圍、研究方法和理論深度等方面仍存在改進(jìn)空間，未來將進(jìn)一步擴(kuò)大研究范圍、優(yōu)化研究方法、深化研究內(nèi)容，基于融合研究發(fā)展和創(chuàng)新治理實(shí)踐做進(jìn)一步的研究與探索。具體而言：一是擴(kuò)大研究范圍。當(dāng)前研究僅選取了美國融合加速器中3個與人工智能相關(guān)的融合研究軌道作為研究對象，因此結(jié)論的普適性可能受到一定限制。未來研究可以進(jìn)一步擴(kuò)大研究范圍，通過不同地域、行業(yè)和學(xué)科領(lǐng)域的比較研究，驗(yàn)證和拓展研究結(jié)論的適用性與普適性。二是優(yōu)化研究方法。當(dāng)前研究主要基于多案例比較和定性觀察，缺乏定量數(shù)據(jù)的有效支撐。為提高結(jié)論的可信度和可重復(fù)性，未來研究將探索利用定量和定性相結(jié)合的分析方法，更全面地理解融合研究過程機(jī)制。三是深化研究內(nèi)容。盡管研究中提出了融合研究過程機(jī)制的理論模型，但研究深度仍有待加強(qiáng)。未來研究將進(jìn)一步整合科技管理學(xué)、科學(xué)社會學(xué)、技術(shù)經(jīng)濟(jì)學(xué)等相關(guān)理論，探索新的研究視角，繼續(xù)對融合研究過程中自組織和有組織過程進(jìn)行更深入的探討。

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The Processing Mechanism and Implementing Path of Convergence Research： An Exploratory Multiple Case Analysis of the

U.S. Convergence Accelerator

Yang Yanan

（School of Finance and Public Administration， Hubei University of Economics， Wuhan 430205， China）

Abstract： The National Science Foundation of the United States has established a Convergence Accelerator with the goal of developing a scientific management system that adapts to convergence research. To explore the governance model and process mechanisms of convergence research， this study employs the method of programmatic grounded theory and conducts a multi-case comparative research. It selects 70 projects from three research tracks related to artificial intelligence within the Convergence Accelerator as research subjects and conducts an exploratory analysis of the process mechanisms and implementation paths of convergence research. Additionally， a theoretical model of the process mechanisms of convergence research within the Convergence Accelerator is constructed. The study reveals three main conclusions. Firstly， the model of process mechanisms for convergence research within the Accelerator consists of 13 primary categories. Among these categories，\"Converging Forces\" \"Collaborative Linkages\" and \"Interest Conjunctions\" constitute the core content of the self-organizing process of convergence research;\"Objective Constraints\" and \"Dynamic Supervision\" form the primary content of the management and service process for convergence research. Secondly， the Convergence Accelerator naturally develops a bottom-up self-organizing process mechanism for convergence research. It includes the core mechanism of \"Utility-driven\" convergence research， the \"Collaboration-centered\" convergence research mechanism， and the \"Overflow-focused\" convergence research benefit mechanism. Lastly， the study introduces the \"Flexible-strand driving mechanism for convergence research\"， which aims at reveal the governance model formed by the interaction between objective constraints and dynamic supervision within the Convergence Accelerator. This mechanism operates by leveraging top-down convergence research objectives as the guiding force and the dynamic supervision of the Convergence Accelerator as the tension， leading to the formation of a stable governance state during the stages of convergence research I and II. The research findings provide valuable insights for promoting a paradigm shift in convergence research and addressing the opportunities and challenges of the AI era. First， it is crucial to promote the development of the convergence research community and facilitate the reciprocal interaction between knowledge communities and problem communities. Second， the establishment of a flexible-strand and balanced scientific management model is of paramount importance for the advancement of convergence research. In this model， the \"rigidity\" lies in the top-level design， specifically setting a clear vision for the construction of national strategic research forces. On the other hand， the \"flexibility\" is reflected in three aspects： \"team-oriented \" technology services， \"convergence process-oriented\" competitive management and \"outcome-oriented\" dynamic supervision.

Key words： convergence accelerator; artificial intelligence; convergence research; grounded theory

（欄目編輯：賀躍通）

收稿日期：2023-07-06

基金項(xiàng)目：2022年湖北省教育廳科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目“問題導(dǎo)向?qū)W習(xí)視域下地方高校本科生科學(xué)推理和論證能力培養(yǎng)路徑研究”（B2022142）。

作者簡介：楊雅南（1983—），女，博士，副教授，研究方向：科技政策與政府創(chuàng)新治理。