黨的十八大以來，黨中央明確指出中國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段。高質量發展的核心在於將國家經濟體系融入新一輪科技革命和產業革命，實現經濟增長的高效性、綠色性和可持續性。數字化轉型作爲實現高質量發展的關鍵路徑，其核心作用在於通過數據資源的高效流動和開放共享，優化產業結構、服務模式及治理結構。科研機構是國家科技創新的重要基石，其研發和創新實力對提升國家科技競爭力至關重要。因此，科研機構必須積極響應國家號召，加快數字化轉型進程，加強科研數據的智能化管理，提升研究效率，並推動科研成果的轉化與應用，進一步促進科技創新。
目前，國內學界在數字化轉型方面的研究主要圍繞轉型策略及轉型能力評估2大核心領域展開。在轉型策略領域，現有研究主要從不同角度剖析了企業在數字化轉型過程中的關鍵能力建設。例如，陶煒等、張培等、穆紅梅等、陳疇鏞等聚焦企業的業務轉型領域，分別針對國有企業、製造企業、商業銀行、中小企業的轉型現狀進行了深入的策略分析和研究。陳國權等和孫新波等通過深入的案例分析，探討了組織效能數字化轉型的路徑，構建了具體的轉型過程模型。黃麗華等綜合分析了企業數字化轉型中的運營管理、營銷管理等7個關鍵企業管理問題。在轉型能力評估領域，現有研究主要集中在轉型成熟度評估模型方面。例如，李光磊等深入分析了指標體系在企業數字化轉型中的價值及設計思路。萬倫等對製造企業數字化轉型的評價指標體系進行系統研究。針對信息與通信技術（ICT）企業的數字化轉型合作能力，李柏洲等提出了一套科學的評價指標體系。謝絢麗等從多個維度出發，構建了與商業銀行數字化轉型相適配的指標體系。
雖然學界對企業數字化轉型的研究已經取得了一系列的成果，然而，這些研究多聚焦於普通企業，對於科研機構這一特殊主體的研究尚顯不足。科研機構與普通企業雖然在組織結構、運營模式上有所不同，但其數字化轉型的需求與路徑同樣值得深入探討。
鑑於此，從科研機構的角度出發，深入探討其數字化轉型的緊迫性、可行性、具體策略及其他挑戰。通過分析科研機構的特性與需求，結合當前數字化轉型的最新理論與實踐，提出適合科研機構的數字化轉型策略建議。
科研機構數字化轉型的緊迫性
在國家高質量發展的戰略背景下，科研機構的數字化轉型顯得尤爲迫切，這主要受到科研範式、科研需求及科研組織模式3方面變革的推動。這些變革不僅對科研機構提出了新的挑戰，也爲數字化轉型帶來了內在的動力和外在的壓力。
科研範式作爲科學研究的基本理論和方法，已經經歷了從“第一範式”的經驗科學，到“第二範式”的理論科學，再到“第三範式”的計算科學，以及“第四範式”的數據密集型科學的演變。當前，科研範式正逐步向“第五範式”變革。由於“第五範式”具備“數據+智能技術”雙輪驅動的特徵，因此對科研機構在數據管理和技術應用方面提出更高層面的要求。在數據管理方面，“第五範式”以數據爲核心，強調數據的全面性治理，要求科研機構實現全量科研數據的沉澱，並打破領域和學科界限，加強數據的開放與共享。在技術應用方面，“第五範式”要求將科研活動與智能化技術相結合，深入挖掘數據的潛在價值，提升管理決策、科研規劃、科研要素統籌等方面的智能化水平。
目前，科研機構面臨用戶需求的顯著變遷，主要體現在對科研成果高效轉化的需求、個性化服務的需求，以及更高數據安全與隱私的需求。爲響應這些市場動態，科研機構亟須推進數字化轉型，以精準對接用戶日趨多元化的需求。在科研成果轉化方面，科研機構需藉助尖端數字化技術，加快科研成果的轉化速度，並促進其實際應用，從而更迅速地響應市場變化，佔據行業先機。在個性化科研服務層面，科研機構需要利用大數據與人工智能技術，對消費者需求進行深入分析和精準把握，提供量身定製的個性化服務，包括各類技術支持、知識服務、安全支撐等。在數據安全和隱私保護層面，科研機構必須依託數字化技術，全面強化科研流程中的數據安全和隱私保護措施，確保用戶數據的絕對安全和私密性。
由於互聯網、物聯網等連接技術的發展，科研組織模式逐步從傳統的剛性模式向現代的液態模式深刻轉變。傳統的封閉、獨立、分散和線性的組織方式已逐漸被開放、合作、聚合和並行的模式所取代。這一變革要求科研機構抓緊優化組織流程和管理手段，提升組織模式的靈活性和適應性。在組織流程方面，液態模式倡導並行處理，科研機構可通過並行推進需求分析、方案設計、研發測試及生產交付等環節，從時間和空間維度對流程進行重組，提升整體科研效率。在管理方式方面，液態科研組織模式不僅要求建立更爲敏捷的管理機制，以加快對科研業務變化和需求的響應速度，而且倡導從單向管理向複合管理轉變。這意味着科研機構需要構建一個開放式的動態管理平臺，以便快速靈活地對各種要素資源進行調配和補充，從而有效提升創新能力。
科研機構數字化轉型的推進思路
數字化轉型作爲信息化的延伸與智能化的基石，對科研機構而言，是一項持續演進的系統工程。本文旨在確立科研機構數字化轉型的初期落地策略，即構建“全在線”工作體系。該體系基於現有科研機構轉型經驗，以數據驅動爲核心，實現科研業務和管理工作的全面在線化，推動業務流程重構、技術能力升級及組織模式變革。
“全在線”工作體系是以“數據驅動”爲核心，通過數據流打通業務流、決策流，實現全部科研業務和管理工作的在線化，進而推進業務流程重構、技術能力升級和組織模式變革，催化業務、技術、組織向數字化方向重塑。
“全在線”工作體系需要科研機構完成對科研對象的全面數字映射，並整合映射結果以構建貫穿全業務的數據流，來支撐數據驅動的決策制定。具體實施策略如下。
1）構建科研機構的數據基座。通過整合靜態數據、動態數據和自動化規則，對科研機構內所有科研對象進行三維數字映射。靜態數據記錄科研對象的基礎屬性，動態數據捕捉其變化過程，自動化規則包含科研業務中的系統判斷邏輯。這一多維映射策略旨在形成統一的數據基座，爲後續數據分析和決策提供基礎，如圖1所示。
圖1 “全在線”數據基座
2）以科研人員爲核心，實現數據融通。鑑於科研活動以人員爲核心，“全在線”體系着重於圍繞科研人員整合各業務場景數據，實現數據流的匯聚。基於此數據流，建立科研人員的數字化檔案，並實施智能化的能力評估與定位，以便制定針對性的人才培養計劃，進而提升科研人員的專業能力，增強機構的整體科研實力。
科研機構的業務範疇可劃分爲科研業務、科研管理業務和經營管理業務3大類。其中，科研業務作爲核心，囊括基礎研究、應用研究與開發研究。科研管理業務旨在輔助科研業務，通常採取項目管理方式。經營管理業務則涉及日常的“人、財、物”管理。“全在線”工作體系要求實現科研業務的全面在線化，進而推動科研管理業務與經營管理業務的流程整合，構建全週期、全流程的在線業務流。
1）科研業務流程在線化。針對不同的科研任務構建適配的在線化流程，實現科研任務的全流程在線可視可管。具體地，研發任務將採用基於DevOps的在線研發流程，研究任務則通過在線化的規劃、編寫、查詢、協作和交付流程，實現全流程的在線化和透明化。
2）科研管理與經營管理業務在線化。依託科研業務數據，填補科研管理與經營管理中的信息缺失，如科研成果的階段性數據和物資使用數據，以消除手工統計和填寫環節，實現全流程的線上化。此外，沉澱的科研業務數據將用於統計分析，爲科研管理和經營管理提供決策支持，如科研規劃、資源配置和人員規劃等方面。
爲保障全業務對象、全業務週期在線，“全在線”工作體系要求構建一個包含數據基座、2級平臺和科研大屏的數字化平臺體系，以實現IT（信息技術）能力的全方位支持，如圖2所示。
圖2 “全在線”數字化平臺體系
1）底層面向支撐，構建數據基座。該基座負責數據歸集、模型構建、共享和分析，實現數據到信息再到知識的轉化，爲科研管理和決策提供深層數據價值挖掘。具體包括全量數據資源的歸集、場景化算法模型的支持、數據視圖的共享及數據分析的自動化。
2）中間層面向服務，構建2級平臺。2級平臺架構將能力按照場景封裝並提供統一入口，1級平臺負責承載面向全體員工開放的能力，以及整體經營管理的能力，2級平臺負責承載專業研發的能力。2級平臺之間通過數據和能力共享實現互通，推動科研工作並沉澱科研數據，如圖3所示。
圖3 2級平臺架構
3）上層面嚮應用，打造科研大屏。科研大屏依託數據基座提供的多維度數據視圖，爲不同角色提供定製化決策支持。例如，科研大屏面向專項管理人員展示科研指標數據，如科研資源投入分佈、執行進度；面向領導層展示決策輔助信息，如科研佈局與規劃建議；面向普通職工展示日常辦公信息，如審批動態。
爲助力科研機構加速實現“全在線”工作體系落地，推進整體數字化轉型進程，提出V模型作爲理論基礎，推進相關建設完成。V模型以“人”和“事”爲核心，分別面向業務流程和IT能力開展雙向梳理和治理，優化整體業務及管理流程，強化IT支撐業務能力，如圖4所示。
圖4 V模型
面向全業務場景，對“人”和“事”進行逐層深入剖析，提取科研業務流程核心要點，並以重點流程爲切入點，優化業務流程。
1）提取流程要點。首先，將業務活動主體劃分爲各類業務角色，並梳理各業務角色的工作內容及對應動作。將業務場景劃分爲具體場景，明確其對應的工作內容和所需工具。後續以場景爲基礎，將業務活動主體和業務場景相關聯，形成業務流程要點，包括業務場景、參與角色、工作內容、角色動作及所需工具。
2）梳理重點流程。基於業務流程要點，對科研機構內部的全量業務按照流程進行彙總和梳理。重點梳理交叉流程、同質流程及斷點流程。針對交叉、同質流程，研究流程簡化的可能性。針對斷點流程，探討斷點環節線上化補齊可行性。
3）制定流程方案。基於原有的業務流程框架，聚焦重點流程，確定流程優化基礎方案，輸出端到端全在線業務流程。方案制定需遵循“簡潔化、完整性、價值驅動、可支持性”4項原則開展。“簡潔化”要求刪除重複流程，減輕整體業務流程運轉負擔；“完整性”要求覆蓋科研機構全部業務的端到端環節；“價值驅動”要求針對價值創造的關鍵環節提升流程運作效率和質量；“可支持性”要求具備可支撐流程的具體工具和載體，針對暫時缺失IT支撐的環節，明確IT建設需求。
以流程優化基礎方案爲基礎，梳理並完善現有IT能力，同步反向優化業務流程，並開展相關配套管理制度的建設，進一步提升業務流程的可落地性。
1）梳理IT能力。重點圍繞2類業務流程開展IT能力梳理。具體地，針對目前共用同一平臺或工具的業務流程，梳理該平臺或工具的IT能力，對關鍵能力、共享能力進行沉澱和封裝，並反向優化業務流程。針對目前缺失IT支撐的業務流程，明確所需IT能力並梳理現有IT能力，進一步判斷建設的必要性和可行性。
2）開展IT建設。依據IT梳理結果，對共享IT能力進行封裝，對缺失能力進行建設。按照“能力共享+個性支撐”的原則，首先，對IT能力進行拆分、組合，形成“基礎能力+應用能力”雙層能力組合，既提供基礎能力，也提供專項支撐能力。其次，按照業務流程模塊對能力進行復用、組合，形成可支撐業務的系統模塊，並進一步建立適配全流程的IT系統。
科研機構數字化轉型的挑戰
爲深入探究科研機構在數字化轉型過程中面臨的挑戰，借鑑埃森哲公司發佈的中國企業數字化轉型指數體系，對國內10餘家科研機構在數字化轉型過程中的舉措、進度、成效及遇到的難點進行系統分析。綜合評估發現，國內科研機構的數字化轉型普遍處於初級階段，面臨着4類主要挑戰。
科研機構數字化轉型中遇到的第一大挑戰是業務整合困難，造成科研機構轉型重點分散、協同困難，難以形成統一的轉型體系，具體原因包括以下3點。
一是科研與管理缺乏協同。科研機構的科研業務主要聚焦於科研創新和實驗操作，管理業務側重於科研工作的基礎管理與企業內部的經營管理，而大部分科研機構在兩者之間缺乏有效的協同機制，多數情況下僅通過信息記錄方式進行簡單對接，這種區隔限制了數據和信息的流動。因此，部分科研機構目前在數字化轉型中主要專注管理業務領域，忽略了科研業務這一核心業務的轉型需求。
二是科研業務存在多樣性。科研機構的科研業務種類繁多，包括專利研究、課題研究、標準研究等研究業務，以及軟件研發、硬件研發等研發業務，這些業務在工作流程、所需工具和產出物等方面存在顯著差異。這就要求科研機構在制定數字化轉型策略時，必須考慮到各類業務的獨特性，及其在組織中的相互關係和協同需求。
三是跨域數據整合困難。科研機構在數字化轉型過程中需要處理和整合來自不同業務模塊的大量數據。由於每個業務模塊可能使用不同的數據格式和存儲系統，這使得跨業務模塊的數據整合成爲一個難題。數據整合不僅涉及到技術層面的挑戰，還包括確保數據一致性、準確性和可訪問性的問題。這種跨模塊的數據整合難題加劇了科研機構在數字化轉型中實現數據驅動決策的複雜性，限制了機構對數據的全面利用和分析能力的提升。
科研機構數字化轉型中遇到的第2大挑戰是價值效益不顯性，其根源主要歸結爲以下3點。
一是科研業務數字化轉型價值難以衡量。科研機構的研究重點多聚焦於前沿技術、關鍵技術及基礎技術的探索與升級。其中，前沿技術與關鍵技術研究普遍具有前瞻性、高風險性，基礎技術研究普遍具有公益性質。正是由於這些特質，使得科研機構的研究工作價值較難衡量，進而其數字化轉型的價值也無法單純通過市場化效益來量化。
二是科研成果價值轉化週期長。科研機構的業務價值主要體現在科技成果轉化效果上。然而，科技成果實際轉化過程通常耗時較長，從創新構想到市場化產品往往需要3~5年。因此，若以科技成果轉化爲衡量標準，數字化轉型的效益在短期內難以顯現。
三是缺乏配套的數字化轉型成效評估體系。數字化轉型是一個長期且系統的過程，目前科研機構普遍將轉型效益與科研業務績效緊密綁定，導致轉型過程中的階段性成果與價值無法得到科學評估，不僅影響了轉型的推進速度，還可能削弱內部對轉型的信心。
科研機構數字化轉型中遇到的第3大挑戰是缺乏以下2個方面的指導及引領。
一是缺少頂層規劃和專項指導。圍繞數字化轉型領域，中國各級政府相繼出臺多項政策文件，已形成“頂層戰略、規劃部署、行動落地”的3層政策體系，爲企業數字化轉型提出明確要求和方向。然而，政策文件重點聚焦製造領域、國企、央企和中小企業，目前缺乏面向科研機構的有針對性的頂層規劃和指導意見，導致科研機構在轉型過程中缺乏專項政策支持和方向引領。
二是缺少標杆科研機構引領及示範。目前各領域已出現了數字化轉型標杆企業，並公開發布了自身數字化轉型路線圖，爲領域內其他企業提供借鑑，例如，能源領域的國家電網有限公司、製造領域的美的集團分別公開轉型路線圖及重點內容。但截至目前，科研領域尚未出現數字化轉型標杆機構，暫未形成成熟的、可供借鑑的轉型規劃和實施方案，導致科研機構在轉型過程中缺乏示範參考。
科研機構數字化轉型中遇到的第4大挑戰是科研進度制約。目前，科研機構已普遍構建了成熟的科研體系，但數字化轉型要求科研機構打破固有的組織慣性，對科研業務流程進行深度重構，並對科研管理模式進行優化升級。這種融合需要經過不斷地調試與優化，可能會對現有的科研任務執行產生干擾，甚至對後續研發計劃的制定與實施造成影響，這種潛在的風險與挑戰對於衆多科研機構而言是難以承受的。
結論
綜合分析表明，儘管國內部分科研機構已啓動數字化轉型的探索之旅，但相較其他企業，科研機構在轉型的普及與深入程度上仍顯不足，且面臨不少挑戰。在此背景下，國際與國內的發展形勢均迫切要求科研機構加速其數字化轉型進程，以增強科技創新能力，並更有效地支持國家發展戰略。爲實現這一目標，科研機構可優先採納“全在線”工作體系以加快轉型落地，並在以下4個方面推進轉型工作，全面提升創新能力。
一是明確轉型規劃，均衡能力建設。建議科研機構在轉型初期制定完整的轉型規劃。其中，轉型目標需要和科研機構的長期發展規劃相契合，轉型計劃包含所有關鍵能力建設，包括平臺能力、數據能力、人員能力等，均衡推進各項能力建設。
二是制定評價體系，開展價值宣傳。建議科研機構結合內部實際情況設計轉型評估指標，設立轉型成效評價機制。通過定期評估來跟蹤轉型進展，以便及時調整策略。同時，建議科研機構加強內部宣傳和教育，深入闡釋轉型價值、全面介紹轉型成效，提高科研人員對數字化轉型重要性的認識，凝聚內部共識，提升轉型定力。
三是建立合作機制，強化指導交流。建議科研機構內部設立轉型領導小組，該小組負責制定轉型戰略、監督進度並提供指導，同時搭建知識共享平臺，促進內部的經驗交流。建議科研機構與外部設備供應商、技術服務商等開展交流合作，共同制定推廣解決方案，通過產業鏈協同推動整個行業的數字化轉型，實現資源共享和優勢互補。
四是制定協同機制，保障科研進展。建議科研機構內部設立轉型協調小組，該小組負責與科研人員、管理人員進行實時信息同步，在科研任務執行、驗收等關鍵時期進行工作協調，保障科研進度和科研質量不受轉型影響。
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