基礎(chǔ)科學(xué)實(shí)力關(guān)乎中國后勁

黃宏年

近日，兩位中國籍?dāng)?shù)學(xué)家在美國頂尖大學(xué)成為教授，并獲得國際大獎成為中國網(wǎng)絡(luò)關(guān)注的熱點(diǎn)。有不少網(wǎng)民認(rèn)為，基礎(chǔ)科學(xué)在美國和歐洲更受重視，中國如今缺乏這種“土壤”。能更快地實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)收益的應(yīng)用科學(xué)、技術(shù)，在當(dāng)前中國更受重視。

筆者目前在美國一所大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計系任教，之前在加拿大和法國都有過博士后的工作經(jīng)歷。筆者的切身體會是，即便在歐美國家，至少從薪水上看，數(shù)學(xué)工作者只是一個普通的中產(chǎn)階級。其原因主要是很多人對于發(fā)展數(shù)學(xué)，并不是以其實(shí)用性為出發(fā)點(diǎn)。數(shù)學(xué)工作者做數(shù)學(xué)，更多是重視其理論價值。雖然從歷史看，創(chuàng)造出來的數(shù)學(xué)理論在將來的某一天一定會產(chǎn)生廣泛而巨大的影響，但作為一種價值投資，這個回報的過程太過于漫長。因此，在任何一個商業(yè)社會，都不太可能出現(xiàn)對數(shù)學(xué)專業(yè)領(lǐng)域的大規(guī)模投資。

但筆者認(rèn)為，我國政府仍然急需加大對數(shù)學(xué)等基礎(chǔ)科學(xué)研究群體的支持力度。筆者的論據(jù)主要有兩點(diǎn)：第一，我國和美國的情況不一樣，無法像后者那樣大規(guī)模引進(jìn)人才，從而實(shí)現(xiàn)在數(shù)學(xué)等基礎(chǔ)科學(xué)研究群體建設(shè)上的迅速追趕；第二，數(shù)學(xué)在很多關(guān)鍵性的產(chǎn)業(yè)扮演了奠基性的角色，有個強(qiáng)大的數(shù)學(xué)研究群體是這些產(chǎn)業(yè)在進(jìn)入“無人區(qū)”后能夠健康發(fā)展的關(guān)鍵性因素之一。

至今仍然存在的一個現(xiàn)象是，美國大學(xué)的數(shù)學(xué)教授很多都不是美國本土出生的。至于第二點(diǎn)，筆者僅舉一例。想必很多人都能夠感受到，我們已經(jīng)處于第四次工業(yè)革命時代，其中人工智能（AI）起到了舉足輕重的作用。雖然說AI還不能完全替代人的工作，但它可以替代大部分（重復(fù)性）的工作。這就使得在很多領(lǐng)域，人只需要監(jiān)督AI工作即可。這意味著生產(chǎn)力的跨越式發(fā)展和勞動力的再配置，這是工業(yè)革命最顯著的兩個特征。

我國在AI人才方向的儲備，特別是在AI基礎(chǔ)科研領(lǐng)域人才的儲備，還很薄弱。今年，《領(lǐng)英》發(fā)表了《全球AI領(lǐng)域人才報告》，其中提到美國AI人才儲備有85萬，而中國僅5萬。美國AI人才有71.5%具備了10年以上的從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，而中國的AI人才僅有38.7%有10年以上的工作經(jīng)驗(yàn)。特別值得一提的是，在AI人才分布中，美國AI基礎(chǔ)層人才占比超七成，這保證了美國能夠繼續(xù)保持對AI領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)。

美國在AI領(lǐng)域的先發(fā)優(yōu)勢得益于其長期的布局，但同時和美國強(qiáng)大的數(shù)學(xué)等基礎(chǔ)科學(xué)實(shí)力有著密切關(guān)系:我們不僅可以看到在AI領(lǐng)域的計算機(jī)視覺、自然語言處理等方向數(shù)學(xué)扮演的奠基性角色，更應(yīng)注意美國在AI領(lǐng)域最前沿的研究成果，很多都結(jié)合了數(shù)學(xué)領(lǐng)域近年發(fā)展出來的深刻理論。

我國近些年對數(shù)學(xué)專業(yè)領(lǐng)域的建設(shè)投入不少，這些投入包括依托各個高校建立數(shù)學(xué)中心，通過中組部千人計劃吸引海外數(shù)學(xué)人才等。但筆者認(rèn)為，相對于第四次工業(yè)革命對數(shù)學(xué)等基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域越來越多的要求來說，相對于我們希望通過第四次工業(yè)革命取得領(lǐng)先優(yōu)勢來說，我們的投入還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

有些人可能認(rèn)為，我國在當(dāng)前的發(fā)展階段，可以重視應(yīng)用科學(xué)、集成式創(chuàng)新，基礎(chǔ)科學(xué)研究的成果可以免費(fèi)從先進(jìn)國家那里“摘桃子”。在有些領(lǐng)域，這樣的觀點(diǎn)或許有其合理性，但在越來越多領(lǐng)域，我國的科研已經(jīng)取得了一定的領(lǐng)先優(yōu)勢，而在這些領(lǐng)域中，我們考慮的是如何保持并擴(kuò)大優(yōu)勢。在這些領(lǐng)域，有可能產(chǎn)生新的問題，而這些問題又有可能導(dǎo)致新的基礎(chǔ)科學(xué)理論，而新的理論建立反過來又能進(jìn)一步促進(jìn)該領(lǐng)域的發(fā)展。而這一切，都無法用“摘桃子”的手段實(shí)現(xiàn)。以筆者的所見所聞來看，很多科研和工業(yè)領(lǐng)域?qū)τ谝粋€強(qiáng)大的、能夠與之形成良性互動的基礎(chǔ)科學(xué)研究群體的要求是很迫切的。

因此，如果我國想在第四次工業(yè)革命中取得優(yōu)勢，在AI浪潮中成為領(lǐng)頭羊，必須立足于加速建設(shè)一個強(qiáng)大的包括數(shù)學(xué)領(lǐng)域在內(nèi)的基礎(chǔ)科學(xué)研究群體。對于培養(yǎng)AI人才，我國政府已經(jīng)非常重視，筆者希望，在這一過程中，基礎(chǔ)科學(xué)研究群體同時能夠得到迅速發(fā)展和壯大。▲

（作者是美國新墨西哥大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計系助理教授）