楊金龍表示，近年來，我國科技領(lǐng)域取得了顯著進展，尤其是年輕科技人才在原創(chuàng)性研究中表現(xiàn)突出，成為推動科技發(fā)展的生力軍。青年科研人員仍面臨諸多挑戰(zhàn)，如崗位不穩(wěn)定、考評頻繁等，導(dǎo)致在選題時傾向于選擇容易發(fā)表論文的課題，而非真正關(guān)注國家科技發(fā)展的關(guān)鍵問題。

　　楊金龍指出：“這種現(xiàn)象不利于我國科技長期發(fā)展，我們需要從一開始就培養(yǎng)年輕科研人員的良好習(xí)慣，讓他們能夠?qū)Ｗ⒂谇把貑栴}和難點問題。”

　　針對這一問題，楊金龍建議，國家和地方政府應(yīng)加大對青年人才的支持力度，提高資助率與資助強度，同時延長評價周期，以中長期評價為主，減少短期頻繁評價。他強調(diào)：“年輕科研人才的成長是一個長期過程，我們需要為他們創(chuàng)造更加寬松的科研環(huán)境，讓他們能夠?qū)Ｗ⒂谡嬲幸饬x的研究。”

　　在人工智能(AI)領(lǐng)域，楊金龍指出，AI技術(shù)快速發(fā)展為科研范式變革帶來了新契機。AI與基礎(chǔ)研究的結(jié)合需要跨學(xué)科人才，但目前我國人才培養(yǎng)多為單一學(xué)科模式，導(dǎo)致交流困難，難以形成合力。楊金龍表示：“AI與基礎(chǔ)研究的結(jié)合是未來科研的重要方向，我們需要培養(yǎng)既懂AI又懂基礎(chǔ)研究的復(fù)合型人才。”他建議加強學(xué)科交叉，重視通識教育，培養(yǎng)跨學(xué)科人才，以適應(yīng)AI時代科研需求。

　　此外，楊金龍還關(guān)注重大科研設(shè)施的共享與利用問題。目前，我國已投入大量資源建設(shè)重大實驗裝置，但使用效率和共享性仍存在不足。楊金龍指出：“這些設(shè)施的使用存在地域限制，開放程度不夠，數(shù)據(jù)共享不足，導(dǎo)致資源浪費。”他建議建立云平臺和網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)資源和數(shù)據(jù)共享，提高設(shè)施使用效率。他認(rèn)為：“在AI時代，數(shù)據(jù)是重要資源，只有讓數(shù)據(jù)流動起來，才能發(fā)揮其最大價值。”(完)