第五百九十章：不愧是传说中的那个人(1/5)
关于星海研究院的管理，除了最初成立时架构各大部门以外，一直以来徐川都没怎么插手。
虽然在温远航和四大研究所各自负责人的管理下，目前的运转并没有什么问题，也具备了一定的研发能力。
但若要是细挖，研究院整理的组织机构、管理制度、决策效率等方方面面都有着不少的问题。
比如目前研究院分成四大研究所，看似各司其职，还能互相配合，但实际上却缺乏有效的组织架构和一致的管理战略。
目前科研上的工作，四大研究院基本各自为战，甚至细分到项目组内部，对于研发过程中的一些审核都比较乱的。
这导致了研究所各团队或实验室之间的工作重叠、资源浪费和优势互补的机会被忽视，降低了整体的工作效率和创新能力。
其次则是管理制度，现在的星海研究院管理方面基本都依赖人工，项目上需要什么材料和零配件都需要研究员提交后一层层的审核，通过后再与对应的厂商对接。
这种审核制度很常规，很多科研机构或者单位都在用。
但整体来说，这种方式缺乏灵活性和可操作性，让科研人员在日常工作中会遇到各种行政限制和繁琐程序，影响到他们的研究时间和精力。
而且目前更关键的是，星海研究院的中高层管理人员，有很多都是从顶级的科研人员转换过来的。
之前栖霞可控核聚变工程建设的时候，的确的有一批从国家电网、核工业集团等地方调派过来的管理人员，但聚变能源公司成立，前途很显然比星海研究院更大，在选择的时候，愿意前往聚变能源的更多一些。
后续星海研究院成立，徐川也没有再添加管理岗位的人员，从原班子里面筛筛选选，按劳分配搭建起来了四大研究所。
用科研人员当管理员的好处在于了解相关的科研项目，能更好的做出把控和决策。
坏处则在于有些时候会钻牛角尖，固执的死磕一个他自己认为可能成功的项目。
这很正常，毕竟搞学术研究的，基本都对自己很自信，而且多多少少都有些倔强。
这是一方面，另一方面则是科研人员负责管理岗位，会极大的耽误他自己的研究时间和精力。
在徐川看来，这才是最浪费的。
毕竟科研人员的学生黄金生涯往往就那么些年，将时间耗费在学术之外的领域，实在太可惜了。
不过徐川又不太想引入外部的管理岗位来进行调整，一方面是目前的架构已经完整了，引入外部人员对于目前的管理层来说有‘夺权’的嫌疑，毕竟人家之前也建立了功劳的。
另一方面，‘外行’管理内行，也不是没有弊端的，弊端比内行领导内行还大。
资源分配、评价体系、学术领导力、跨学科视野、专业素养等等全都是问题。
但问题存在总归是要解决的，徐川觉得，如果通过人工智能和大数据进行这方面的管控，做一个‘辅助’，应该可以节省大量的时间，提升不少的效率。
比如科研资源的分配和调动，可以通过大数据收集、组织和分析，为决策者提供更全面、更准确的信息，有效解决科技项目管理中出现如科技信息网络建设不足、科技资源配置不科学、科技情报数据处理不完善等问题。
虽然在温远航和四大研究所各自负责人的管理下，目前的运转并没有什么问题，也具备了一定的研发能力。
但若要是细挖，研究院整理的组织机构、管理制度、决策效率等方方面面都有着不少的问题。
比如目前研究院分成四大研究所，看似各司其职，还能互相配合，但实际上却缺乏有效的组织架构和一致的管理战略。
目前科研上的工作，四大研究院基本各自为战，甚至细分到项目组内部，对于研发过程中的一些审核都比较乱的。
这导致了研究所各团队或实验室之间的工作重叠、资源浪费和优势互补的机会被忽视，降低了整体的工作效率和创新能力。
其次则是管理制度，现在的星海研究院管理方面基本都依赖人工，项目上需要什么材料和零配件都需要研究员提交后一层层的审核，通过后再与对应的厂商对接。
这种审核制度很常规，很多科研机构或者单位都在用。
但整体来说，这种方式缺乏灵活性和可操作性，让科研人员在日常工作中会遇到各种行政限制和繁琐程序，影响到他们的研究时间和精力。
而且目前更关键的是，星海研究院的中高层管理人员，有很多都是从顶级的科研人员转换过来的。
之前栖霞可控核聚变工程建设的时候，的确的有一批从国家电网、核工业集团等地方调派过来的管理人员，但聚变能源公司成立，前途很显然比星海研究院更大，在选择的时候，愿意前往聚变能源的更多一些。
后续星海研究院成立，徐川也没有再添加管理岗位的人员，从原班子里面筛筛选选，按劳分配搭建起来了四大研究所。
用科研人员当管理员的好处在于了解相关的科研项目，能更好的做出把控和决策。
坏处则在于有些时候会钻牛角尖，固执的死磕一个他自己认为可能成功的项目。
这很正常，毕竟搞学术研究的，基本都对自己很自信，而且多多少少都有些倔强。
这是一方面，另一方面则是科研人员负责管理岗位，会极大的耽误他自己的研究时间和精力。
在徐川看来，这才是最浪费的。
毕竟科研人员的学生黄金生涯往往就那么些年，将时间耗费在学术之外的领域，实在太可惜了。
不过徐川又不太想引入外部的管理岗位来进行调整，一方面是目前的架构已经完整了，引入外部人员对于目前的管理层来说有‘夺权’的嫌疑，毕竟人家之前也建立了功劳的。
另一方面，‘外行’管理内行，也不是没有弊端的，弊端比内行领导内行还大。
资源分配、评价体系、学术领导力、跨学科视野、专业素养等等全都是问题。
但问题存在总归是要解决的，徐川觉得，如果通过人工智能和大数据进行这方面的管控，做一个‘辅助’，应该可以节省大量的时间，提升不少的效率。
比如科研资源的分配和调动，可以通过大数据收集、组织和分析，为决策者提供更全面、更准确的信息，有效解决科技项目管理中出现如科技信息网络建设不足、科技资源配置不科学、科技情报数据处理不完善等问题。