以計算機系的課程體系為例。大家知道計算機領(lǐng)域的新技術(shù)、新知識日新月異，導(dǎo)致大學(xué)四年的課時已經(jīng)無法容納了。怎么辦？

我注意到，很多學(xué)校、院系在更新課程體系的時候，“不經(jīng)意間”會把底層的基礎(chǔ)層給壓縮掉。

道理很簡單，上層不斷地涌現(xiàn)新知識、新技術(shù)，這些新內(nèi)容又是和工業(yè)界接軌的，所以老師們寧可犧牲掉基礎(chǔ)課，去擴展這種頂層應(yīng)用的內(nèi)容。

很具體的一個例子：之前我們也討論過，計算機系大一的編程課到底要去學(xué)習(xí)匯編語言，還是去學(xué)習(xí)C、C＋＋甚至是Python？

這實際上反映了一個“到底是重視基礎(chǔ)層還是重視應(yīng)用層”的問題。

越底層的東西，構(gòu)造難度就越大。芯片、操作系統(tǒng)、基礎(chǔ)軟件，如果都不去做，自然也就不需要去學(xué)這種靠近計算機底層的基礎(chǔ)知識。

只解決頂層的應(yīng)用問題，Python就夠了。

同樣的道理在AI領(lǐng)域也是一樣。我經(jīng)常參加碩士和博士論文的答辯評審，幾乎每篇論文都涉及深度學(xué)習(xí)的很多算法如CNN、RNN，框架如TensorFlow、PyTorch，但都不是我們的。

碩士、博士使用這些算法和框架去“創(chuàng)造”所謂自己的算法和創(chuàng)新，但十幾年、二十年后呢？

中國提出的AI國家戰(zhàn)略很好，但我擔心，AI的根基也會慢慢被壓縮掉。

所以，當針對我們的技術(shù)制裁一旦出現(xiàn)，就相當于是一種釜底抽薪。教育界、研究領(lǐng)域都在忽視基礎(chǔ)的東西，但如果沒了吃飯的工具，就只能用手抓了。

用手抓著吃，肯定吃不好，對不對？

當追求短期效益時，就在丟掉未來

事物都是有發(fā)展規(guī)律的。MATLAB經(jīng)過三四十年的發(fā)展，通過不斷地積累完善和迭代，才有了今天強大的生命力。它不僅涉及到軟件本身的技術(shù)，還涉及到在不同的科研領(lǐng)域里對領(lǐng)域知識的積累。

所以，我們不能奢望不去打基礎(chǔ)，一下子就能做出一個MATLAB。

也正因此，所謂的“彎道超車”，我并不是非常贊同。因為當我們趕時間去追求短期效果的時候，其實是在丟掉未來的東西。

搞研究也是如此，年輕時如果一味投機取巧，也可以發(fā)表很多論文和成果；但是如果沒有內(nèi)功的修煉，以后想去做出更高水平的成就，就變得非常困難。

有很多博士生是這樣做事情的：一般是從論文當中發(fā)現(xiàn)要做的問題——這常常是一種空想主義——這個問題沒有遇到過，但是看到別人在做，于是就決定“我也去做”。那這樣做出來的成果，很多并不是為我們的工業(yè)界服務(wù)的，而是為論文服務(wù)的。

如此一來，就會帶來很大的麻煩。

怎么去解決這個問題？很多人提出要靠市場機制。但我認為靠市場機制不太靈。

一個很直接的問題：今天MATLAB被禁了，但可能兩個月以后、一年以后又放開了。放開了會怎樣？即使有了國產(chǎn)替代軟件，但可能在性能上、質(zhì)量上比不上MATLAB，很多科研人員又回到MATLAB的懷抱了。

那么靠情懷行不行？準備在火星上退休的埃隆·馬斯克，搞出來了SpaceX，有時候靠情懷是有用的。但是像MATLAB這種東西，我們不能把它推到一兩個人、一兩家公司身上。

是不是要靠國家體制？我覺得更重要的是，是通過改變考核機制，讓更多的人愿意投身在這些領(lǐng)域之中。MATLAB就是通過長時間的持續(xù)不斷地積累，才變成這樣一個產(chǎn)品。

另外，要從我們每個人做起。前幾天跟同事們聊天，說我們還有20多年就退休了，這20年如果讓你把時間都放在去開發(fā)MATLAB最核心、最基礎(chǔ)的一個模塊上，可不可以？

大家回答說：讓我們?nèi)プ鼍幊虥]問題，但是如果跟其他學(xué)科的人一起去做——面向產(chǎn)業(yè)界的需求、用自己的設(shè)備去做實驗、積累基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、形成領(lǐng)域知識，就沒問題。其實就是搞軟件工程的人從軟件的角度切入，各個領(lǐng)域的專家從各自專業(yè)切入，大家一起去打磨，完全是可以做得到的。

但這其中非常重要的是，現(xiàn)在短期的目標考核導(dǎo)致很多人不愿意這么去做。

要知道，做操作系統(tǒng)的人很多，也曾出現(xiàn)過一百多個操作系統(tǒng)，但最終留下來的只有Windows、Linux、BSD這些。這給我們什么啟示呢？

現(xiàn)在的博士論文，不管水平多高，最終評審時往往一刀切：你的創(chuàng)新點有哪些？是不是通過幾條漂亮的對比曲線證明了你的方法、研究結(jié)果可以超過美國人、英國人的結(jié)果？

我想說的是，如果我們能夠允許博士論文“重復(fù)造輪子”，可以去重復(fù)走過諸如MATLAB最早期發(fā)展的那一段時間，可不可以？

這不是我能說了算的。這是考驗我們整個中國科研領(lǐng)域所有學(xué)者耐性和持久性的問題。

（王忠杰系哈爾濱工業(yè)大學(xué)計算學(xué)部、國家示范性軟件學(xué)院教授，計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院副院長）