楊金龍表示，近年來，我國科技領域取得了顯著進展，尤其是年輕科技人才在原創性研究中表現突出，成為推動科技發展的生力軍。青年科研人員仍面臨諸多挑戰，如崗位不穩定、考評頻繁等，導致在選題時傾向于選擇容易發表論文的課題，而非真正關注國家科技發展的關鍵問題。
楊金龍指出：“這種現象不利于我國科技長期發展，我們需要從一開始就培養年輕科研人員的良好習慣，讓他們能夠專注于前沿問題和難點問題。”
楊金龍正在指導學生。儲瑋瑋 攝
針對這一問題，楊金龍建議，國家和地方政府應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：“年輕科研人才的成長是一個長期過程，我們需要為他們創造更加寬松的科研環境，讓他們能夠專注于真正有意義的研究。”
在人工智能(AI)領域，楊金龍指出，AI技術快速發展為科研范式變革帶來了新契機。AI與基礎研究的結合需要跨學科人才，但目前我國人才培養多為單一學科模式，導致交流困難，難以形成合力。楊金龍表示：“AI與基礎研究的結合是未來科研的重要方向，我們需要培養既懂AI又懂基礎研究的復合型人才。”他建議加強學科交叉，重視通識教育，培養跨學科人才，以適應AI時代科研需求。
此外，楊金龍還關注重大科研設施的共享與利用問題。目前，我國已投入大量資源建設重大實驗裝置，但使用效率和共享性仍存在不足。楊金龍指出：“這些設施的使用存在地域限制，開放程度不夠，數據共享不足，導致資源浪費。”他建議建立云平臺和網絡，實現資源和數據共享，提高設施使用效率。他認為：“在AI時代，數據是重要資源，只有讓數據流動起來，才能發揮其最大價值。”(完)
