王士贤：科研信息化关键在人

　　目前，高校科研信息化主要包括科研管理服务信息化和科研计算与数据信息化两大类。

　　科研管理服务信息化主要是指科研项目、科研基地、科研合同、科研经费等的管理和服务，这是高校管理服务信息化的重要组成部分，也是为科研人员减负的重要手段。

　　随着计算技术的发展以及科研需求驱动，超级计算、高性能计算、人工智能计算、大数据分析等已经成为越来越重要的手段，对于促进材料、生命、能源、人工智能等学科发展发挥着越来越重要的作用。因此，研究型高校应加大超级计算平台和大数据平台的建设，为科研活动提供便捷高效的服务。

王士贤 华中科技大学网络与信息化办公室主任

两大问题制约科研信息化发展

　　近年来，高校科研信息化取得了很大的进展，但也存在一些问题。

　　第一，科研管理服务信息化进展缓慢，无法适应新的形势，很多高校的科研管理信息系统是以“科研管理部门”为中心，与采购系统、设备管理系统和财务系统等校内其他业务系统之间的互联互通程度不高，科研人员在使用科研经费采购及报销等环节还存在“多次跑”的问题，“以科研人员为中心”的理念不够彻底，为科研人员减负做的还不够深入。此外，对科研信息数据缺乏高水平分析，如科研人员的能力评价、趋势预测、研究信息共享、智能推荐、精准匹配、协同创新等方面都做的还比较少。

　　第二，在超算及大数据服务方面也存在诸多短板，主要包括超算资源分散，缺少集中大规模超算服务，无法发挥规模效益等。很多科研团队利用自己少量的科研经费建设了小型超算平台，但由于计算资源有限，计算效率低、出成果缓慢。一般未建立科研大数据平台的院校，科研数据由各科研团队掌握而缺少共享，科研数据的采集、存储、传输、利用、保密、审查等管理缺少规范。

科研数据建设还需三步走

　　当前，国家对科技自立自强提出了明确要求，“双一流”建设也给高校带来很大压力，这些都为高校科研信息化带来了新机遇：要求科研必须加速，科研能力必须提升，创新能力必须加强，“卡脖子”技术亟需攻克，科研手段需要更新，而科研信息化可为科研活动提供助力。

　　另一方面，这也为科研信息化带来很大挑战，如支持科研的超算平台自主可控水平不高，尤其是自主科学计算软件缺乏；科研管理服务信息化的理念提升、资金和人员投入、校内推进协同等还存在诸多障碍需要突破。

　　与管理数据相比，科研数据比较复杂，主要体现在：

　　科研数据库的建立。不同学科，甚至同一学科但不同科研团队对数据的需求差异较大，如何统筹公共需求，照顾个性化需求，建立尽可能覆盖广泛的数据库是个难点。

　　科学数据收集存在难点。对于公共开放性或商业性数据采购相对容易，但有些科学数据来自团队的实验，采集存在较大困难，科研团队对于数据进行集中存放管理的安全性也颇为担忧。

　　科研数据的共享。科研数据共享，必须解决科研人员对数据共享意愿的问题，往往因缺少必要的补偿、激励等措施而难以实施。

　　推进科研数据建设，还需要从以下几个方面入手：

　　必须建立专业的科研数据管理平台，制定数据标准、管理规则、安全保护等措施。

　　要建立完善的科研数据管理制度，明确科研数据的采购、采集、使用、共享和激励等措施。

　　要建立专业的服务团队。在政策、应用、开发、推广等方面给科研人员进行指导和支持。

科研信息化，人才协作很关键

　　科研信息化涉及多个部门和院系级科研团队，必须多方协同。

　　科研管理部门应牵头，负责总体推动科研管理服务信息系统、超算平台、科研数据管理平台等建设，建立平台运行、科研数据管理、办事服务等方面的规章制度，完善体制机制，加大对科研信息化的资金和人员投入。

　　信息化部门、图书馆等负责平台、数据的具体建设和实施，财务、采购、资产等部门协同配合。同时，各院系、科研团队负责对系统建设提出意见和建议，参加教育培训，积极使用信息平台，开展数据共享。

　　科研信息化关键在人，尤其是超算平台、科学数据平台等的建设，必须推动复合型人才建设。

　　超算平台的建设、运行除了需要熟悉超算平台硬件建设、作业调度、基础软件的人才外，还应该引进熟悉科研计算方法尤其是各类学科计算软件的人才，他们对于科研计算的需求和计算软件更为熟悉，对于做好算法优化、数据处理等更具优势，甚至可以参与到科研方法优化、数据处理、结果分析、论文撰写等科研活动中去。

　　在超算平台缺乏学科人才的情况下，要与科研团队紧密协作，利用好科研团队内对科学计算熟悉的人员，促进融合、协同工作，共同研究解决计算过程中的难点，同时还要加强自身对相关学科计算软件的学习。

不断提升教学科研能力

　　科研管理信息化的天然优势就是推动促进学科交叉融合，在传统的管理手段下，科研项目信息、科研人员信息相对封闭。

　　通过建设科研管理信息平台，可实现信息的充分共享，最大化开放和共享科研人员及科研项目的研究方向、团队信息、需求信息、成果信息、合作信息等，通过人工智能算法，可为科研人员和项目合作提供精准的推荐和匹配，大幅提高效率。科研数据平台也可以通过不同学科之间的数据交叉融合，为科学研究方法带来创新，从而产生创新性成果。

　　华中科技大学在“十四五”信息化发展规划中明确了三大行动计划、九大工程的任务。第三个行动计划为“教学科研能力提升支持计划”，包含三大工程：教学与信息技术深度融合工程、教学科研大数据工程和超算中心建设及应用工程。

　　其中，和科研有关的具体任务有三项：建设教学科研大数据平台、开展科研协作平台建设和建设新型超算中心。

　　超算中心拟采用“专有云+公有云”模式。专有云超算中心总配置100个机柜，800个节点，60个磁盘柜，总算力15pflops，总容量40PB。为学校生命、数学、物理、化学、材料、人工智能、自动化、智能制造、水电等学科提供科学计算、实验教学、数据存储、分析和应用服务。

　　探索新的超算中心建设和运营模式，整合校内计算资源，按照“共享设备、优先保障，云专结合、弹性扩展，精准服务、提高效率”原则，推动各业务口、各学院、各课题组计算资源的集中管理和运维，共享超算资源和人工智能算力资源，实现共建共享共用，大幅提高学校计算资源总体利用效率和计算能力。

　　作者：王士贤，系华中科技大学网络与信息化办公室主任

　　责编：陈永杰