为什么基础科学很久都没进步了?

基础科学看似“停滞”，实则是进入了一个深度沉淀与范式转换的复杂阶段。现代基础科学（如量子场论、弦理论）的数学工具和概念体系已高度抽象，远超牛顿、爱因斯坦时代的认知框架。例如，理解量子热化需掌握随机矩阵理论或辛代数，而掌握这些工具需数十年专业训练。

学科细分导致“知识碎片化”，科学家被禁锢在狭窄领域，难以跨越学科壁垒整合知识。

现在的实验验证成本与难度剧增，验证前沿理论需极端条件（如超高能粒子对撞、深空观测），欧洲大型强子对撞机耗资800亿美元，却可能数十年无突破性发现。

暗物质、量子引力等理论因缺乏实验支持，长期停留于假说阶段。

科学已经从“个人英雄”到“群体协作”阶段了！20世纪前半叶的重大突破多依赖天才科学家（如爱因斯坦、玻尔），但现代科研需跨学科团队协作。例如，引力波探测耗时50年、涉及全球千名科学家。 个体难以全面掌握多领域知识，科学进入“拼图式”创新时代。

AI（如AlphaFold）、超级计算与大数据成为新研究引擎，传统实验科学权重下降。 但工具依赖也带来风险算法可能固化思维路径，抑制颠覆性想象。

基础科学成果需数十年甚至百年才能转化应用（如黎曼几何于50年后支撑广义相对论），政府与资本更倾向投资短期见效的技术领域。

中国近年虽加强基础研究（如建成FAST射电望远镜），但投入仍集中于量子通信等“应用型基础科学”，纯理论数学、物理支持不足。

项目制考核强调论文数量与短期产出，导致科学家规避高风险课题。青年科研者为生存压力转向“灌水”研究，原创动力被削弱。

欧美因经费收缩放缓大科学项目，中国积极承接国际合作（如ITER核聚变计划承担12%核心部件）。 但中国原创能力仍“点强面弱”，数学、理论物理等基础学科薄弱，诺奖级成果稀缺。

想要突破基础科学的希望在于AI与交叉学科，AI正加速科学猜想-验证循环（如DeepMind破解蛋白质折叠），可能突破人脑局限。 复杂科学（系统生物学、网络科学）整合多学科工具，有望催生新范式。

突破在酝酿，但需耐心与变革。人类关于对基础科学并未停滞，而是从“可见突破”转向“地下蓄力”。未来突破极大可能来自于AI拓展认知边界、大科学工程积累数据、非主流理论边缘崛起（如量子引力新模型）。然而，社会需容忍长期不确定性，重构科研生态。减少功利考核、保护“无用之学”，方能在深暗中点亮下一束文明之光。