院士：“破五唯”似乎越“破”越“唯” 全国政协委员、中国科协副主席、中国科学院院士袁亚湘连续多年为青年科技人员成长营造良好环境而奔走呼吁，但他的一个总体感受是：“减负喊了几年了，年轻人的压力却越来越大。” “令人遗憾的是，领导的指示、部委的政策尚未完全落到实处，一些对青年科技人员的关心和政策利好还停留在纸面。”袁亚湘告诉中青报·中青网记者。 袁亚湘院士表示，不少青年科技人员反映，“破五唯”似乎是越“破”越“唯”，而科研工作中的繁文缛节依然存在。如今“帽子”的花样和数量都比以前更多了。更糟糕的是，职业晋升、组织团队、申请项目时会默认没有“帽子”就没有机会。这些无形的压力让越来越多的科研人员感觉没有戴“帽子”就抬不起头做科研。 对此，袁亚湘建议从切实减少“帽子”的类型和数量。尽量不把“帽子”作为指标。提高广大青年科技人员的待遇，使他们不必通过“帽子”来提高收入。让“帽子”和待遇脱钩，避免用人单位根据“帽子”把人分为三六九等方面入手，切实减轻青年科技人员负担。 袁亚湘委员。受访者供图，图源中国青年报2018年全国两会上，袁亚湘在“关于为青年科技人才成长营造良好环境”的提案中呼吁：“为了我国科学技术的健康发展，为了我国早日成为科技强国，我们必须为广大青年科技人才成长提供良好的科研环境。” 他在该提案中给出了减少“帽子”工程、把更多的注意力放在广大普通科技工作者身上等建议。提案引起许多科技工作者的共鸣，也得到了有关领导和相关部门的高度重视。 科技部、财政部、教育部、中国科学院先后在2018年12月和2020年10月联合印发了《贯彻落实习近平总书记在两院院士大会上重要讲话精神开展减轻科研人员负担专项行动》（简称“减负行动1.0”）和《关于持续开展减轻科研人员负担，激发创新活力专项行动的通知》（简称“减负行动2.0”）的通知，在全国范围开展减轻科研人员负担的行动。2022年8月，科技部、财政部、教育部、中国科学院、自然科学基金委五部门联合印发了《开展减轻青年科研人员负担专项行动的通知》（减负行动3.0）。 这一系列的专项行动旨在解决青年科研人员面临的崭露头角机会少、成长通道窄、评价考核频繁、事务性负担重等突出问题，保障青年科研人员将主要精力用于科研工作，充分激发青年创新潜能与活力。 “令人遗憾的是，领导的指示、部委的政策尚未完全落到实处，一些对青年科技人员的关心和政策利好还停留在纸面。”袁亚湘告诉中青报·中青网记者，不少青年科技人员反映，破“五唯”似乎越破越“唯”。 “更糟糕的是，许多晋升、组织团队、申请项目等学术资源都默认没有帽子就没有机会，这些无形的压力，让越来越多的科研人员感觉到没有‘戴帽子’就抬不起头做科研。”袁亚湘说。 “希望提高广大青年科技人员的待遇，使他们不需要通过取得‘帽子’来提高收入。让‘帽子’和待遇脱钩，不允许用人单位根据‘帽子’把人分为三六九等。”袁亚湘说。 他在调研中还发现，科研工作中的繁文缛节依然存在，项目申请、结题的流程依然繁琐。 一个直观的例子是：几乎每个项目申请表，都对申请者的个人信息等要求细致地填报，但这些信息完全可以通过申请者单位的系统导入，避免重复填写。 “不尽合理的格式上和形式上的条条框框屡见不鲜，有的表格设计、申请填报要求未考虑科技人员的感受，往往需要投入大量复杂的重复性、低技术含量的劳动。”袁亚湘说。 袁亚湘建议从以下方面入手，切实减轻青年科技人员负担。 第一，切实减少“帽子”的类型和数量。减少政府部门对高等学校和研究机构的评比、评估和排名；在进行少量而必要的评估时，尽量不把“帽子”作为指标。 第二， 提高广大青年科技人员的待遇，使他们不必通过“帽子”来提高收入。让“帽子”和待遇脱钩，避免用人单位根据“帽子”把人分为三六九等。 第三，简化基础研究类型基金的申请和结题流程。比如，由于基础研究项目具有不可预见性，可以不要求给出项目的技术路线、不提供经费预算。 第四，允许高校和科研院所里担任中层干部的学术骨干选择是否要行政级别。对于那些不要行政级别的“双肩挑”的科技人员，按普通科技人员管理，不纳入干部管理。 来源：综合自中国青年报、中国科学报等。文章仅作分享之用推荐阅读 MIT新晋副教授何恺明《计算机视觉进展》课程，附Slides与资料下载 西电IEEE Fellow团队出品！最新《Transformer视觉表征学习全面综述》如何做好科研？这份《科研阅读、写作与报告》PPT，手把手教你做科研奖金675万！3位科学家，斩获“中国诺贝尔奖”！最新 2022「深度学习视觉注意力 」研究概述，包括50种注意力机制和方法！【重磅】斯坦福李飞飞《注意力与Transformer》总结，84页ppt开放下载！2021李宏毅老师最新40节机器学习课程！附课件+视频资料 欢迎大家加入DLer-计算机视觉技术交流群！ 大家好，群里会第一时间发布计算机视觉方向的前沿论文解读和交流分享，主要方向有：图像分类、Transformer、目标检测、目标跟踪、点云与语义分割、GAN、超分辨率、人脸检测与识别、动作行为与时空运动、模型压缩和量化剪枝、迁移学习、人体姿态估计等内容。 进群请备注：研究方向+学校/公司+昵称（如图像分类+上交+小明） ??长按识别，邀请您进群！