历史上成功建成科技强国的国家，都曾成为世界主要科学中心，推动其成为世界科学中心的核心要素，则与科研范式变革及科研组织方式变革密不可分。
当前，中国建设科技强国已进入爬坡过坎的关键时期，同时人类又进入新一轮的科研范式变革期，未来中国能否顺利建成科技强国，关键看能否推进科研范式变革和科研组织方式变革，推动原创科学崛起。
世界科学中心演进的科研范式逻辑关于世界科学中心的演进，一般认为，符合“意大利—英国—法国—德国—美国”的路径，持续时间分别约为70年、70年、60年、年、年，并伴随着基础科学革命的爆发。
这些科学中心的形成和演进，其背后有教育繁荣、经济发展、思想解放、文化兴隆等诸多因素，但推动其最终崛起的底层力量，还是科研范式（包括科研组织方式）变革的引领。可以简单看一下它们的逻辑。首先是意大利。在意大利开创天文学革命以前，人们对世界规律性的认识主要靠经验研究和逻辑思辨，思维的东西多于客观的东西，很多东西靠经验来认识和解决，而不是实验。在这个时期，科研没有实现系统化，基本上都是某些人的个人行为，多依托于哲学来进行研究，所以无所谓科研组织方式，或者说科研组织方式就是个人思考。16～17世纪意大利爆发天文学革命，哥白尼、伽利略、开普勒等人提出实验方法，主张用实验来检验一种假设正确与否，以及通过实验来归纳提出新的理论；同时，对天文学的研究促使科学家不断构建和修正理论模型，用数学方法表达模型以及用观测方法来验证模型成为一种新的研究方法。实验科学和系统观测逐渐代替了推理和思辨，成为新的科学研究范式和认识世界的重要方式，推动了科学研究可靠性的提升和成果产出的加速。在这一时期，科学研究仍然是少数人的事，并没有形成规模化的组织，因此科研组织方式比较偏向于个人研究。然后是英国。17世纪的英国，近代科学飞速发展，在牛顿的推动下，实验科学的方法被加以巩固和普及，形成了经典研究模式，同时数学推演与实验科学完美结合，更加强调精确性和实验的可重复性，于是力学、物理学乃至整个近代科学开始发展为精密科学。此时，实验的方法已经开始走向成熟，凡事都要用实验去验证似乎成为一种科学共识；但是有些理论无法用实验的方法去验证，所以只能做无限假设，因此美国计算机科学家吉姆·格雷所谓的“理论科学”范式出现了。牛顿正是基于这两种方法总结出了著名的牛顿第一定律，之后，英国大量科学家继承和发扬了这些方法，从而开启了科学研究的第一个井喷时代，英国成为新的世界科学中心。同时，随着国家财力和科学家规模的扩张，国家开始组织一定的力量开展专门的科学研究，所以在科研组织方式上出现了“建制化”，英国皇家学会就是这种组织方式的典型代表。接着是法国。法国拉瓦锡等人在继承实验科学方法的基础上强调定量分析，把实验科学拓展到量化研究范式，并因当时在数学研究上的卓越建树，法国逐渐崛起成为新的世界科学中心。法国与英国在范式变革上基本相同，比如巴黎皇家科学院就具有与英国皇家学会相似的功能。但法国的主要贡献在于数学的飞速发展，它实实在在为实验科学和理论建模提供了更好的工具支撑，因此量化研究得以发展，理论科学也更加成熟。在这一时期，科研组织方式还没有取得较大突破，基本上仍属于以个人研究为主、集体交流为辅的局面。然后是重大突破者德国。在科研范式方面，德国一方面继承了英、法的传统，一方面又做出了新的突破，它在实验研究和量化研究的基础上，发展出了定量分析方法。这个方法主要产生于有机化学领域，即在有机物合成实验中，精确测量生成物中各元素的含量，从而推断有机物的元素结构，继而确定生成物的化学式。有机化学由此得以创立并获得长足发展。通过定量分析实验，人们认识自然规律和合成有机物质的能力大大提升，加快了理论成果的实际应用，其成果之一“合成尿素”掀起了人类历史上的一场农业革命。在科研组织方式方面，德国贡献更大，它率先开发出实验室教学法，形成了有组织和小型规模化的研究，提高了科研效率；同时现场教学的方法将科研与教学合而为一，使科学研究成为一种系统性的工作，而不再是少数人的“特权”，这不仅培养出了大量科研人才，也极大地推动了科学发展。所以德国才能成为新的科学集中爆发地和科学中心。最后是美国。到了20世纪，美国一方面继承了实验科学、理论科学的方法，一方面在信息技术的推动下，开创了计算科学研究范式，在计算机模型和数据分析的帮助下，模拟仿真的研究方法被广泛运用，实现了人类科研史上的又一次突破，而且也成为下一代研究范式即人工智能驱动的科学研究的基础。在科研组织方式上，美国在德国教学实验室的基础上，将科学研究扩展到工业实验室、国家实验室等形态，开创了“大科学”研究，形成了规模化的、有组织的科研，这进一步促使科研工作成为一种正式的职业，从而更大程度上地加快了科学发展的步伐，美国得以成为新的世界科学中心。以上历史表明：科研范式及科研组织方式的变革会引起“蝴蝶效应”，那些看似微小的变化，实则会层层递进、叠加，最终带来颠覆性的效果，新的科技周期和科学中心的演进就是在这种变化中产生的，所以洞察这些变化非常重要。新一轮科研范式变革趋势研判当前，人类又进入新一轮的科研范式变革期，诸多迹象已经浮出水面。一方面，对于自然科学来说，实验科学仍然占据着主流地位，理论科学和计算科学也都发挥着不可或缺的作用；社会科学领域则是理论科学和模拟仿真更加突出。另一方面，随着大数据、云计算、人工智能等技术的发展，科学研究变得越来越自动化和智能化，可以预见下一次主流科研范式将演变为人工智能驱动的科学研究，其可能有以下几个明显特征：需要以庞大的数据体量为支撑，而且是先有数据，然后产生理论。也就是说，其对科学的研究是先知道“结果是什么”，然后去分析“为什么”，这不同于以往研究中先假设、后验证的方法。属于机器自动研究、自主研究。计算机模型会自动“推算”，它先通过数据学习获取“规则”，然后进行自动化处理，最后得到分析结果和解决方案，至于处理过程是什么样的、如何解释其中的因果联系，可能人力无法知晓。该研究范式的研究方法本身可以进化。也就是说，以往的研究必须由研究人员来决定是否合适以及优劣情况，然后不断进行改进，而人工智能驱动的研究，只需要给它数据和自动学习的机会，它就可以实现自我进化，从而提高研究效率。这与传统的人力研究或计算机辅助研究具有根本不同。这些科研范式上的变化值得我们密切追踪、加快引领，以把中国演变成新一轮科学中心转移的承接地。除了科研范式以外，科研组织方式的变化也需要我们