美国、中国、德国、英国同时改写科研资助：它们真正在卖的，是四种不同的“选题权”

在科研经费申请书里，有一个奇怪的时间问题。

一个年轻科学家也许只用了一个晚上，就想到了真正重要的那个问题。接下来，她要用几个月把问题翻译成申报语言：研究目标要能拆成工作包，风险要显得可控，合作方要恰好齐全，三年后的产出要在今天写得像已经发生。

然后，申请书进入同行评议。几位同领域专家在本就拥挤的日程里读完它，判断这件尚未发生的事是否值得发生。

这是现代科学最重要、也最容易被嫌慢的一台机器。

它把公共资金分散给大量研究者，让决定不至于只掌握在一个办公室里；它也会奖励熟悉的语言、稳妥的路线和已经拥有资源的人。它保护科学免于某个权威的个人好恶，却不保证一个反常的想法能及时穿过共识。

2026 年 7 月，美国白宫把这台机器重新摆上了工作台。

如果只看美国，会觉得这是一场关于 AI 和科研效率的改革。把视野移到中国、德国、欧盟和英国，问题就变了：科学强国都在混合“自由探索”和“集中攻关”，差别不只是谁花得多，而是谁有权选问题、改路线、使用设施，以及承认失败。

科研资助表面上在分钱，深处是在分配科学的选题权。

美国的新实验：把钱直接拨给“人和任务”，而不是院系

白宫科技政策办公室发布的《Science: A New Golden Age》不是一份普通的年度倡议。它讨论的不只是“再给 AI 多一点钱”，而是科研该由什么组织完成。

报告主张更多支持个人科学家，减少对传统机构路径的依赖；建立全职、任务制、按里程碑拨款的 X-Labs 和更多 ARPA 式组织；把算力、仪器、数据和模型接入国家级的 Genesis Mission。

它还提出，让验证论文、共享失败数据和复现实验，也变成能够被基础设施承接的工作。

先把愿景和已经发生的事情分开。报告提出，Genesis Mission 应在十年内让美国科学的“生产率和影响力翻倍”。这是政策目标，不是已被证明的结果。个人资助、AI 原生科研机构和自动验证中的许多内容，也仍是建议。

但另一部分已经变成了具体资金。

今年 5 月，美国国家科学基金会宣布 NSF X-Labs，计划未来十年投入最高 15 亿美元。它支持的不是一位教授多招几名学生，而是研究者、工程师和企业家组成的独立全职团队。

这些团队围绕明确挑战工作，以里程碑获得资金，目标除论文和数据集外，还包括可被后续投资接住的平台技术。首轮方向包括量子系统中的互连与集成光子学，以及用于感知和成像的科学仪器。

7 月 22 日，NSF 又宣布向 20 支团队投入 3.8 亿美元，建设 AI 可编程的自动实验室网络。一家公益机构承诺最高 2,000 万美元配套，因此整体被表述为 4 亿美元。

同日另有 8,300 万美元，用于连接科研数据、算力、仪器、软件和 AI 资源。这些数字属于不同项目和周期，不能简单相加成“美国把多少科研经费改投 AI”。

它们共同呈现的是一种组织想象：科学家不一定必须先属于一所大学、一个院系、一位实验室主任，才有资格调动复杂仪器、数据和工程队伍。

传统地图上，机构是一座座城，科学家在城里工作。新地图想把部分道路直接修到人、任务和共享设施。

这不是美国从“自由研究”突然转向“国家计划”。美国本来就有国防高级研究计划局式的任务机制，也有 NSF 面向研究者的广泛资助。2026 年的变化，是在原有组合里提高个人、全职任务团队和公共平台的权重。

比科研制度，光看预算会得出一个宏大而空洞的结论

国家之间的研发统计口径不同。有人把政府预算、企业投入和大学支出加在一起，有人只比较某个资助机构；汇率和购买力又会改变数字。仅用一张总额排行榜，很容易得到一个宏大而空洞的结论。

更有用的是拿同一把尺子问四个问题。

第一，谁能提出问题？是研究者向同行证明一个想法值得做，还是政府先定义挑战，再寻找执行者？

第二，钱跟着什么走？是跟着个人、课题、机构，还是一支可以跨单位重组的全职团队？

第三，谁有权改变路线？项目偏离原计划时，是被视为管理失败，还是管理者可以据此重配资源？

第四，昂贵设施和失败数据属于谁？它们是某个实验室的资产，还是陌生研究者也能调用的公共能力？

把这四个问题放在一起，中美之间真正的差别才会出现。

中国不是一条河，而是两条：国家任务与自由探索并行

外部讨论常把中国科研概括成“国家集中力量办大事”。这只说对了一半。

中国的国家重点研发计划确实具有清楚的任务导向。2024 年修订的管理暂行办法把它定位于世界科技前沿、经济主战场、国家重大需求和民生需求，强调跨部门、跨行业、跨区域协同。

其资金还可以由中央财政、地方财政、单位自筹、金融资本和其他社会资金共同形成。科技部门负责布局、资源配置、监督评估、动态调整和验收。这里的组织单位不是一位科学家的好奇心，而是一项被公共目标组织起来的任务。

在具体指南中，任务导向会变成可以申报和验收的内容。以 2025 年发布的高性能计算重点专项指南为例，申报项目要整体覆盖相应方向所列的研究内容和考核指标。

这类机制擅长把许多单位拉到同一张时间表上，建设单个实验室无力承担的系统。但它也天然提出一个问题：当重要发现要求偏离指南时，谁有权承认“偏航比准时到达更有价值”？

与此同时，另一条河是国家自然科学基金。

自然科学基金的资助体系并不是先替所有研究者规定题目。面上项目追求学科广泛覆盖和稳定支持，青年项目让年轻人独立承担研究，重点、重大、仪器和研究群体项目则承担不同尺度的需求。

更值得注意的是，原创探索计划专门为“非共识、颠覆性、高风险”的原创项目开辟通道。它承认一个制度事实：真正陌生的想法，可能恰恰难以通过常规共识评审。

中国还在尝试把时间拉长。卓越研究群体项目采用“5 年＋5 年”的滚动支持，对表现优秀者给予最长十年的连续周期。它仍依托科研机构，但试图降低优秀团队不断重新证明自己的频率。

因此，中美不能被压缩成“美国由科学家选题，中国由政府选题”。两国都有分散探索和集中任务，只是权力落点不同。

美国 X-Labs 的鲜明之处，是让独立全职团队成为被资助的组织单位，并把项目管理者和里程碑放在更中心的位置。中国的重大任务更擅长组织已有机构协同，自然科学基金则在机构体系内保护广泛选题和原创探索。

换句话说，两国都在修高速路，也都保留小路。真正不同的是：道路能否跨过机构边界，谁来设置收费站，以及走错路的人有没有机会改道。

德国：先给机构一段不必反复证明自己的时间

德国提供了第三种参照。

马克斯·普朗克学会并不是一批临时拼装的任务团队。它以研究所为长期容器，由联邦和州共同提供基础经费。学会披露，2026 年其 85 家研究所及设施的年度基础经费约为 22 亿欧元。

它的组织逻辑不是每三年重新问一次“这个机构是否还有存在必要”，而是先建设稳定的人员、设备和学术环境，再让被选中的科学家长期展开基础研究。其非营利法人形式又被用来维持公共资助下的科学自主。

稳定并不等于没有选择。谁能成为研究所负责人、什么新方向值得建立研究所，本身就是强选择。一旦选中，制度给出的主要资源却不是更密集的里程碑，而是时间和机构能力。

这条路的优点，是保护那些难以预先写出终点的工作，也让知识、仪器和技术人员不必随一个项目结束而散掉。它的风险，则是资源一旦沉淀在既有机构中，新的外部团队更难进入，错误的人事或方向选择也可能持续更久。

德国的经验提醒我们，科研中的“耐心资本”不一定跟着个人或项目走，它也可以表现为一个社会愿意长期维护高水平机构。

欧盟：把互相矛盾的逻辑，装进同一个预算

欧盟没有只选一条路。

2021—2027 年的 Horizon Europe 总预算为 955 亿欧元。它同时容纳欧洲研究理事会支持的卓越科学、面向全球挑战和产业竞争力的主题集群、研究基础设施、创新理事会以及 EU Missions。

也就是说，研究者发起、政策主题、跨国协作、公共设施和产业转化被放在同一框架里，但不是用同一种评审逻辑硬拧成一个项目。

欧盟 2025—2027 年战略计划又明确了绿色转型、数字转型，以及更具韧性和竞争力的欧洲三类方向。这里显然存在政策选择；但欧洲研究理事会式的研究者自主选题仍构成另一根支柱。

欧盟的优势是组合丰富，一个国家难以承担的设施和跨境问题可以获得共同资金。代价也明显：参与者要穿过不同计划、伙伴关系、国家资格和合规要求，协调本身会消耗科学家的时间。

它不像一辆高速冲刺的车，更像一个必须让许多国家同时上车的铁路网。速度不是它唯一的价值，连接本身也是。

英国 ARIA：把“允许失败”隔离成一个小型制度实验

英国 ARIA 更接近美国 ARPA 和 X-Labs 的思想，但规模和位置不同。

ARIA 由议会立法设立，专门资助其他渠道认为过于投机、过难或跨学科程度过高的研究。它并不试图取代英国大学和 UKRI，而是在主体系旁边放置一个容许高失败率的小型制度实验。

最关键的人不是评审委员会，而是项目主任。ARIA 的项目主任可以用约 5,000 万英镑设计多年计划，选择跨学科、跨机构的项目组合，并在执行中主动调整。

这里，“失败权”并不平均分给每个申请者，而是集中交给少数被选中的判断者。他们可以押注非共识方向，也必须承担选错整个项目组合的责任。

英国 2025 年支出审查又承诺，在本轮支出期内至少投入 10 亿英镑扩大 ARIA。这说明它已不只是一个口号，但其成效仍需用多年项目结果判断。

ARIA 的制度价值，不在于证明项目经理永远优于同行评议，而在于让一种不同的错误能够存在。传统体系可能错过陌生想法；ARIA 可能让一个有魅力的判断者带着整个组合走错。两种失败不相同，放在一起才可能彼此校正。

四种制度，其实在购买四种不同的东西

美国的新机制主要在购买“可快速重组的队伍”：给个人、全职任务团队和共享平台更多权重，让资源可以越过院系边界。

中国的重大任务主要在购买“协调能力”：让多个机构围绕国家目标、技术指标和时间表共同工作；自然科学基金则购买广泛探索，并为非共识原创留下专门入口。

德国的基础经费主要在购买“连续性”：保存人员、设备、技艺和长期问题，使它们不必随着一次项目评审反复拆装。

欧盟在购买“跨国连接”，英国 ARIA 则在购买“少数人的冒险判断”。没有一种购买可以替代其他所有东西。

集中任务可以修成别人修不了的大工程，却可能过早锁定方向。分散同行评议可以保留多样性，却可能让跨机构工程长期停在协调会上。长期机构保存能力，也可能保存惰性。强项目主任敢于冒险，也可能把个人偏见放大成一个昂贵的组合。

成熟的科研体系不是找到唯一正确的拨款方法，而是避免所有资金以同一种方式犯错。

AI 让这场比较更急：稀缺资源正在转向实验与验证

白宫报告里最值得注意的，不只是“AI 帮助科学家提出更多假设”。真正的变化是：当假设、代码、模拟和论文草稿可以大量生成，稀缺资源会转向实验时间、仪器、可靠数据和验证。

报告因此提出开放 API、可机读复现包、接入期刊和资助平台的验证工具，甚至奖励成功复现或推翻有影响力的论文。科学并不缺看起来聪明的句子，科学缺的是让一句话经得起现实反复碰撞的制度。

AI 可编程云实验室也不只是把机械臂接上模型。它试图让更多研究者远程调用标准化实验能力，让过程留下完整数据轨迹，让失败不再只躺在某个实验员的笔记本里。

但谁拥有平台，谁就可能拥有新的选题权。平台决定哪些实验可以被描述成标准动作，哪些样品值得排队，哪些数据格式被承认，哪些失败会被保存。

那些难以形式化的经验——一个熟练技师听见仪器声音不对，一个研究者觉得材料颜色“有点奇怪”——也可能在接口之外失去重量。

所以各国下一轮竞争，未必只是“谁有更强的科学大模型”。更深的问题是，谁把昂贵设备、可信数据和验证能力变成可被陌生人使用的公共基础设施，而不是少数机构的围墙资产。

对中国有用的，不是照抄 X-Labs

中国已经拥有强大的任务组织能力，也有面上、青年、原创探索和长期研究群体等不同机制。简单复制一个美国机构的名字，不会自动得到它背后的权力结构。

更有价值的是逐项追问。

钱能否跟着一支全职团队跨越机构，而不只是由牵头单位分给合作单位？项目管理者能否在发现原路线错误后重配资源，而不是等到验收时解释偏差？

公共仪器能否被没有合作关系的年轻人调用？失败结果是否值得被整理、共享和引用？一个无法覆盖指南全部指标，却抓住了更重要问题的团队，是否有进入下一轮的门？

同样，美国也需要向中国和德国追问：集中资源之后，如何保存足够广的学科底座？项目热潮过去，谁来维护仪器、技术人员和十年后才可能结果的问题？

比较的价值不在于宣布谁已经拥有最优制度，而是把每种制度遮住的成本照出来。

最后，仍要回到开头那份申请书

设想开头那位年轻科学家。

在美国的新机制里，她可能要把好奇心翻译成一支全职团队的任务、下一阶段的演示和可以共享的平台能力。

在中国的重大任务里，她要证明自己的工作如何嵌入一个国家目标；在自然科学基金里，她仍要向同行说明，这个由她提出的问题为什么值得公共资金承担。

在德国的研究机构里，最关键的选择也许发生得更早：她能否进入一个被长期信任的组织。在英国 ARIA，她必须说服一位项目主任，自己的非常规路线值得成为一组高风险押注的一部分。

旧表格消失，新的仪表盘就会出现。制度从来不会取消翻译，它只会决定科学家必须把好奇心翻译给谁听。

我们真正应该守住的，不是某一种程序的神圣性，而是让不同程序彼此校正：让个人资助保护古怪而孤独的想法，让任务团队完成大学难以协调的工程，让长期机构保存技术和时间，让项目经理承担非共识押注。

也要让同行评议保留分散判断，让里程碑暴露长期项目的自我陶醉，让 AI 扩大可验证的范围，也让人继续为不可计算的价值辩护。

科学需要速度。但科学之所以是科学，不是因为它总能最快给出答案，而是因为它允许答案被另一个人、另一台仪器、另一代人重新打开。

一张好的科研地图，不会只标出通往国家目标的高速路。

它还要留下小路，允许一个尚未被任何国家命名的问题，找到第一个愿意走进去的人。

参考资料清单

• 《Science: A New Golden Age》，白宫 — https://www.whitehouse.gov/science/
• NSF X-Labs，美国国家科学基金会 — https://www.nsf.gov/news/nsf-announces-15b-nsf-x-labs-initiative-pursue-generational
• NSF AI 云实验室网络，美国国家科学基金会 — https://www.nsf.gov/tip/updates/nsf-announces-400m-investment-new-national-network-ai
• NSF 数据系统投资，美国国家科学基金会 — https://www.nsf.gov/news/nsf-announces-83m-investment-integrated-data-systems
• 《国家重点研发计划管理暂行办法》，科技部 — https://service2.most.gov.cn/kjjh_tztg_all/20240423/5515.html
• 《资金管理办法》 — https://www.gov.cn/gongbao/2025/issue_11966/202504/content_7017460.html
• 国家自然科学基金资助体系，国家自然科学基金委员会 — https://www.nsfc.gov.cn/p1/2871/2875/2951/69705.html
• 原创探索计划，国家自然科学基金委员会 — https://www.nsfc.gov.cn/p1/3381/2824/101332.html
• 卓越研究群体项目，国家自然科学基金委员会 — https://www.nsfc.gov.cn/p1/2791/2809/120834.html
• 马克斯·普朗克学会概况，马克斯·普朗克学会 — https://www.mpg.de/11761628/profile-visions
• Horizon Europe 预算与结构，欧盟委员会 — https://research-and-innovation.ec.europa.eu/funding/funding-opportunities/funding-programmes-and-open-calls/horizon-europe/how-horizon-europe-was-developed_en
• 2025—2027 战略计划，欧盟委员会 — https://research-and-innovation.ec.europa.eu/funding/funding-opportunities/funding-programmes-and-open-calls/horizon-europe/strategic-plan_en
• ARIA 机构说明，ARIA — https://aria.org.uk/about-aria/
• 项目主任职责，ARIA — https://aria.org.uk/about-aria/our-team/programme-directors/cohort-3
• 英国 2025 年支出审查，英国政府 — https://www.gov.uk/government/publications/spending-review-2025-document/spending-review-2025-html