问题——“十五五”规划（草案）摘要提出——一体推进教育科技人才发展——联动推进激励评价机制创新。如何把制度优势转化为创新优势，关键于让科研人员把主要精力用在解决真问题上。魏悦广在调研和履职中注意到，当前人才评价与培养环节仍存在功利化倾向和单一量化导向：在部分高校与科研单位中，评价过度依赖论文数量、职称头衔、学历层次等指标，客观上助长了“追热点”“短平快”的研究取向；在人才培养端，一些学生选课与职业选择更多从“好过”“高薪”出发，对知识体系的长期积累和学术兴趣的培养不够稳定。 原因——魏悦广认为，过度量化之所以被广泛采用，主要因为操作简单、便于横向比较。但科学研究，尤其是原创性探索，具有不确定、周期长、风险高等特点，单靠“数据化排名”难以呈现真实贡献。一些单位在资源配置、岗位晋升、项目评审中过度倚重可量化指标，科研活动在一定程度上被外部指标牵引。，基础研究与应用研究规律差异明显：前者强调理论突破和长期学术影响，后者强调工程可实现性、产业牵引与社会效益。若用同一套标准衡量，容易出现“重近功、轻远利”的偏差。 影响——评价导向的偏差不仅会削弱青年科技人才的定力，也会影响学科建设的连续性和关键核心技术攻关的稳定投入。一上，科研人员可能把时间耗各类评比、填报和短期产出上，难以形成长期攻关的节奏；另一上，基础研究若缺乏与其规律相匹配的评价与保障，可能造成原始创新供给不足，进而影响产业创新的源头支撑。面向“十五五”提出的“加强原始创新和关键核心技术攻关”“推动科技创新和产业创新深度融合”，上述问题需要通过制度设计加以破解。 对策——魏悦广提出，应高校和科研机构推行基础研究与应用研究分类评价、分类支持：对基础研究类人才与成果，侧重评价学术影响力、理论原创性、长期价值、对学科发展的支撑度与引领性，允许“慢变量”“长周期”；对应用研究类，侧重技术创新水平与领先程度、自主可控能力、工程化成熟度以及经济社会效益等，突出可验证、可转化、可推广的实际贡献。在保障方式上，他建议对优秀中青年人才给予长期稳定的薪酬与科研支持，减少频繁评审、“戴帽”式竞争等外部干扰，让科研人员更专注于攻关。对于确需开展的评价，应强化同行评议的专业性与长期跟踪机制，把“质量、实效、贡献”落实到可核查、可追溯的科研实践中。 前景——面向新一轮科技革命和产业变革，人工智能正成为科研范式变化的重要变量。结合力学等基础学科特点，魏悦广提出，人工智能与基础科学的关系可分阶段推进：从相互补充到交叉协同，再到深度融合。他认为，人工智能已在数据驱动建模、参数反演、结构优化与快速预测诸上提升效率，也对传统“先物理建模再数学求解”的路径提出新问题——哪些环节可以由智能方法增强，哪些基础理论仍需深入夯实。与此同时，人工智能服务科技自立自强仍需补齐底座能力，包括高性能计算与芯片等关键基础设施的安全可控、基础模型与核心算法的持续创新、高质量数据与科学规范的供给，以及复合型人才队伍建设等。分阶段、分领域推进“人工智能+基础科学”，有助于在确保安全可靠的前提下扩大科研增益，推动原始创新与关键技术攻关相互支撑。
科技人才评价改革关系到创新驱动发展的关键环节；魏悦广院士的建议直指科研管理中的突出问题，其分类施策既贴合科研规律，也兼顾现实需求。随着“十五五”规划逐步落地，构建更科学、多元的评价体系，有望深入释放人才创新活力，为加快形成新质生产力提供制度支撑。改革能否取得实效，关键在于走出“唯指标论”，真正建立以创新价值和实际贡献为导向的评价范式。