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中国大部分产业都居(ju)于全球前列，这(zhe)已经是公理级的常识(shi)了。中国基础研究行不行，这(zhe)还是争论不清(qing)的问题。在80年代之前，一般(ban)认为是中国基础研究还是行的，但应用研究和工程研发不行。现在的看法(fa)似乎反(fan)过(guo)来了。
基础研究与产业发展(zhan)的关系一直是争论不休的问题。丘成桐指责中国数学研究还停留在美国40年代的水平(ping)，肯定不是赞扬，但具(ju)体含义(yi)谁也说(shuo)不清(qing)楚。有人(ren)说(shuo)，要说(shuo)原(yuan)创性（originality）和显著性（significance），今日美国数学研究也不如40年代。这(zhe)就要由数学界(jie)的专家来评(ping)说(shuo)了。
但丘成桐的话引起中国舆论里又一番(fan)激辩，焦(jiao)点很(hen)快集(ji)中到基础研究（尤其是纯数学）有什么用。
科学和技术很(hen)容易混淆，但两者有很(hen)大的不同。科学是探索未知的，未必功利；技术是解决现实问题的，必然功利。
都说(shuo)牛(niu)顿是看到苹果掉下来才最终(zhong)发现万有引力的，牛(niu)顿肯定没(mei)有想到这(zhe)以后成为卫星、宇航和空间经济的基础。
基础研究从来不是以具(ju)体应用为目的的。很(hen)多基础研究的成果不仅在发明人(ren)生前没(mei)有应用，死后多少代都可能没(mei)有应用。黑洞理论到现在还只是在发现间接证据的阶段，直接证据还是解决不了，因为大爆炸已经久远，还不可能重复。要说(shuo)哪一天黑洞理论能“变现”成为造福人(ren)类的产品，恐怕我们这(zhe)一代是看不到了。
但这(zhe)就意味着黑洞理论没(mei)有意义(yi)吗？不是的。这(zhe)有助于我们认识(shi)世界(jie)。满足人(ren)类的好奇心本(ben)来就是基础研究的最大动力。建立万有引力理论只是出于对自然世界(jie)的好奇心。爱(ai)因斯坦建立相对论的时候，应该也没(mei)有想到原(yuan)子弹和核动力。
技术（或者工程研发）才是“有用”的。在很(hen)多时候，科学是技术的基础，造汽车用到材(cai)料力学、结构力学等(deng)，追溯上去，都可以和牛(niu)顿力学攀上亲戚。
但在其他时候，科学没(mei)有发展(zhan)到这(zhe)一步，但现实问题依然需要解决，技术就只有通过(guo)试错法(fa)发展(zhan)。
人(ren)类在牛(niu)顿之前千百(bai)年就开始造桥了。没(mei)有理论指导，只有经验指导。从石条、木板的简单桥，到砖(zhuan)块(kuai)的拱(gong)桥、线缆的悬(xuan)索桥，一步一步摸索，积累了很(hen)多经验。加上安(an)全系数，试错法(fa)通常是管用的。
问题是，新材(cai)料、新构型出现后，需要重新摸索，时间长，代价大，越来越不适应越来越快的社会和技术发展(zhan)。
有科学指导的造桥就给力多了。
今天中国成为世界(jie)高(gao)桥长桥的绝对冠军，不是靠简单的经验摸索，而是靠科学。
今日中国各种产业高(gao)度发达，主要并非得益于今日中国的基础研究，但是建立在前人(ren)（必须说(shuo)，主要是西方(fang)的前人(ren)）的基础研究之上。这(zhe)就是历史上基础研究对今日工程技术的作用。
但从最终(zhong)实用性而言，基础研究是广种薄收的，有应用是情分，没(mei)应用是本(ben)分。历史上基础研究至今没(mei)有应用的依然大有人(ren)在。
在历史上，欧洲王室和贵族资助基础研究，与资助绘画、音乐、诗歌差不多，是为自己装点门面、附庸高(gao)雅用的，未必真的是出于热爱(ai)科学和艺(yi)术。
在现代，不少国家依然把资助基础研究看作“还把自己当回事”的国家不得不做的本(ben)分，即使50-60年代对基础研究挥金如土的美国，也没(mei)有太急功近利的想法(fa)，而是作为体现“资本(ben)主义(yi)优越性”和与苏联全面竞(jing)争的一部分。从某种意义(yi)上说(shuo)，“阿波罗”登月计划也是物(wu)化(hua)的基础研究，初衷并无功利，政绩工程而已，几十年后促成空间经济未必是本(ben)意。
新中国建国伊始，就对基础研究很(hen)重视，中国科学院的组(zu)建就是标志性的机构，旗(qi)下聚集(ji)了大批顶级科学家，几十年来也成绩斐然。但要说(shuo)到这(zhe)些成就有多少转变为实用的成果，这(zhe)就不好说(shuo)了。这(zhe)本(ben)来就不是目的。
但这(zhe)不等(deng)于中国的基础研究与经济成就永远没(mei)关系。
确实，迄今为止的中国经济建设(she)与当前甚至过(guo)去一段时间的基础研究关系不大，但这(zhe)更多的是经济发展(zhan)阶段性的缘故。
改革(ge)开放以来，中国经济和技术发展(zhan)主要来自于追赶。也就是说(shuo)，以复刻西方(fang)已有技术成就为主。换句话说(shuo)，这(zhe)是需要驯马术的阶段，而马清(qing)晰可见，驯马术有章(zhang)可循。也可以说(shuo)这(zhe)是中国在刷(shua)习题集(ji)的阶段，正确的题解不仅存在，而且很(hen)多是可见的。
这(zhe)不意味着赶上容易。不断有人(ren)质问：中国为什么至今造不出来EUV，为什么至今造不出大推力民航发动机，就是看到了目标，甚至依稀看到了路(lu)径，但依然没(mei)法(fa)爬上这(zhe)个高(gao)地的例子。
赶上是为了超过(guo)，在没(mei)有前车之鉴的时候，就需要基础研究的加持了。换句话说(shuo)，这(zhe)是需要屠龙术的时候。龙本(ben)身就捉摸不定，屠龙术更是无章(zhang)可循。也可以说(shuo)这(zhe)是中国要琢磨自己的解题术的时候，甚至不知道正确的题解是否(fou)存在。
这(zhe)更艰难。比如说(shuo)冷聚变，是否(fou)走得通，在理论上都没(mei)底(di)。努力摸索必要的，但不能盲(mang)目。猜想和理论之间的差别在于：猜想只是“有道理”，而理论是“肯定走得通”。
在大航海时代的末期，“西北通道”是最大的挑(tiao)战。哥伦布根据“地球是圆的”理论，坚信一直向西航行，就能到达印度，结果发现了美洲大陆。从北美东海岸通往亚(ya)洲最近的水路(lu)就是传说(shuo)中的“西北通道”。为此，无数人(ren)在陆地上探索各条大河，也有人(ren)试图在北冰洋里摸出一条可通航的航线，都失败(bai)了。这(zhe)就是猜想和理论的差别：地球确实是圆的，但“西北通道”只是猜想。
对于基础研究，存在不少误解，其中一个是：有用的基础研究已经研究完了，有用的定理和方(fang)法(fa)都建立了，现在尽在折腾没(mei)用的猜想，过(guo)去几十年没(mei)有显著的基础研究成就就是“瞎(xia)折腾、抓眼球、空耗民脂民膏”的铁证。
这(zhe)是不对的。
科学前沿永远在远非常人(ren)能理解的地方(fang)。牛(niu)顿、莱布尼(ni)茨、高(gao)斯、拉普拉斯的工作在他们的时代只有屈指可数的人(ren)能理解，今天理解的人(ren)多了，是因为这(zhe)些曾经的前沿现在成为基本(ben)教育的一部分。
科学发展(zhan)也是阶段性的，并非匀速前进。一个突破(po)会带来一个阶段充(chong)满爆发性的发展(zhan)，然后再次转入艰难攻关。据说(shuo)杨(yang)振宁(ning)说(shuo)过(guo)物(wu)理的盛宴已经结束(shu)，其实20世纪初玻尔、海森堡、泡利、薛(xue)定谔(e)的时代才是盛宴，杨(yang)振宁(ning)已经来晚了，但这(zhe)不妨碍他依然作出巨大的贡献(xian)。
科学的突破(po)也是需要积累和蓄势的。牛(niu)顿到爱(ai)因斯坦的200多年里，并没(mei)有与牛(niu)顿力学和爱(ai)因斯坦相对论齐名的大发现，但数学、物(wu)理还在继续发展(zhan)，最终(zhong)促成20世纪初量子力学的大发展(zhan)。所以以过(guo)去几十年缺乏基础研究的突破(po)性成就为理由，认为都是在做无用功，这(zhe)是不对的。
这(zhe)不妨碍基础研究、应用研究、工程技术应该有正确的金字塔结构，投资大头永远应该是“能够变现”的工程技术，这(zhe)是基础研究可持续的根本(ben)。基础研究不能成为国民经济的负担。这(zhe)不是说(shuo)基础研究需要自负盈亏，而是整个从基础研究到应用研究到工程技术的科研体系需要自负盈亏，工程技术的“盈利”需要向基础研究“财政转移”，否(fou)则(ze)就难以持续。
基础研究负责非功利的探索，工程技术负责解决实际问题和创造价值。应用研究填补两者之间的空白，将(jiang)基础研究的成果“翻译”成工程技术的工具(ju)。这(zhe)是当前非常急需的。
比如说(shuo)，在自控领域，基本(ben)理论架构都是建立在线性无约束(shu)系统上，但控制技术已经发展(zhan)到非线性的约束(shu)控制问题。问题是，DMC、RMPCT等(deng)貌似行之有效，但尽管是模型为基础的控制技术，依然无法(fa)像线性无约束(shu)系统那样(yang)用零极点配置或者LQR问题里的加权矩阵按照控制要求严格计算控制器参数，只能靠经验法(fa)调试。这(zhe)是因为缺乏严格、完整的理论架构，只能伤筋膏药、十全大补膏、藿香正气丸(wan)一锅煮，靠人(ren)品在线。
在更加热门的人(ren)工智能领域，神经元函数在底(di)层就是sigmoid函数，有很(hen)多有用的性质，但也很(hen)难深入分析。大模型由海量的sigmoid函数以复杂(za)的拓(tuo)扑连接起来，更是无法(fa)分析，使得用海量现实数据训练出来的大模型依然时不时会有匪夷所思的行为出现。比如人(ren)工智能绘画可以模仿各种名家风格，但常常弄出六个手指这(zhe)样(yang)的囧事。这(zhe)不可能是训练数据的错，因为所有绘画、图片(pian)里都不可能有六指。“人(ren)工智能画家”怎么会画出六指是个不好解释的问题，只能用额外的算法(fa)和限(xian)制来抑制六指现象，还是伤筋膏药大法(fa)。这(zhe)只是已知而且无伤大雅的问题，其他大模型是否(fou)有更大的问题，只能是一句“谁知道呢？”因为缺乏严格的理论工具(ju)进行分析、综(zong)合和预测问题所在。
这(zhe)是应用研究的缺失，反(fan)映的是基础研究还没(mei)有在相关领域形成突破(po)。
基础研究最终(zhong)成为工程技术的根子，则(ze)有ChatGPT的例子。这(zhe)一段是从老友“老票”那里抄来的，还望老友海涵。
从ChatGPT的发展(zhan)史来看，最早是从1957年Perceptron（感知机）的引入开始的，感知机是对单个神经元的数学模拟，也是人(ren)工智能领域的开端。后来由于感知机本(ben)身的局限(xian)性（甚至无法(fa)解决简单的异或分类问题），感知机的研究陷入沉寂，直到1980年代科学家引入多层感知机（MLP）和反(fan)向传播算法(fa)，人(ren)工神经网络研究复生。在1980和1990年代，人(ren)工智能领域主要有二大流(liu)派(pai)：一是以软件工程为基础的专家系统，二是从模拟出发的人(ren)工神经网络方(fang)案(an)。专家系统是一个失败(bai)的方(fang)向；尽管多层感知机在模式识(shi)别领域取得一些成功，但在很(hen)多工程领域也受到从统计学研究出发设(she)计的机器学习算法(fa)（例如random forest，gradient boosting）的挑(tiao)战，人(ren)工神经网络方(fang)案(an)并没(mei)有明显的优势，这(zhe)是在2000年代，是人(ren)工神经网络的潜伏期。但人(ren)工神经网络有一个巨大的好处，可以平(ping)行计算，容易硬件化(hua)，所以后来随着2000年代后期卷积神经网络的兴起和在深度学习领域的拓(tuo)展(zhan)，人(ren)工神经网络研究在2010年代进入黄金期。再往后，就是transformer, attention等(deng)技术加入神经网络处理序贯(guan)数据（sequential data）, 最终(zhong)来到ChatGPT时代。Perceptron和MLP算是基础研究，是在大学和研究所完成的；卷积神经网络和transformer，attention则(ze)是工程领域的基础研究，是跨越学界(jie)和工业界(jie)或者加入工业界(jie)的PhD们主导的；最后则(ze)是工程师的工业实践。这(zhe)个过(guo)程，耗时60年左(zuo)右。所以要看基础研究的贡献(xian)，必须从一个长期的历史的角度看。在这(zhe)里，60年都不算太长的时间。
从ChatGPT的发展(zhan)史来看，最早是从1957年Perceptron（感知机）的引入开始的，感知机是对单个神经元的数学模拟，也是人(ren)工智能领域的开端。后来由于感知机本(ben)身的局限(xian)性（甚至无法(fa)解决简单的异或分类问题），感知机的研究陷入沉寂，直到1980年代科学家引入多层感知机（MLP）和反(fan)向传播算法(fa)，人(ren)工神经网络研究复生。在1980和1990年代，人(ren)工智能领域主要有二大流(liu)派(pai)：一是以软件工程为基础的专家系统，二是从模拟出发的人(ren)工神经网络方(fang)案(an)。专家系统是一个失败(bai)的方(fang)向；尽管多层感知机在模式识(shi)别领域取得一些成功，但在很(hen)多工程领域也受到从统计学研究出发设(she)计的机器学习算法(fa)（例如random forest，gradient boosting）的挑(tiao)战，人(ren)工神经网络方(fang)案(an)并没(mei)有明显的优势，这(zhe)是在2000年代，是人(ren)工神经网络的潜伏期。但人(ren)工神经网络有一个巨大的好处，可以平(ping)行计算，容易硬件化(hua)，所以后来随着2000年代后期卷积神经网络的兴起和在深度学习领域的拓(tuo)展(zhan)，人(ren)工神经网络研究在2010年代进入黄金期。再往后，就是transformer, attention等(deng)技术加入神经网络处理序贯(guan)数据（sequential data）, 最终(zhong)来到ChatGPT时代。Perceptron和MLP算是基础研究，是在大学和研究所完成的；卷积神经网络和transformer，attention则(ze)是工程领域的基础研究，是跨越学界(jie)和工业界(jie)或者加入工业界(jie)的PhD们主导的；最后则(ze)是工程师的工业实践。这(zhe)个过(guo)程，耗时60年左(zuo)右。所以要看基础研究的贡献(xian)，必须从一个长期的历史的角度看。在这(zhe)里，60年都不算太长的时间。
基础研究不是从目标出发，在最需要突破(po)的方(fang)向首先突破(po)。这(zhe)未必是有关人(ren)员不接地气、故作清(qing)高(gao)，而是与基础研究的另一个特点相关：突破(po)是可遇而不可求的，不是投入人(ren)力物(wu)力就能解决的，因此只能从已知出发，在容易突破(po)的方(fang)向首先突破(po)。只有在形成足够积累的时候，才能确保涵盖最需要突破(po)的方(fang)向。奇兵突袭是情分，一线平(ping)推才是本(ben)分。
也就是说(shuo)，在中国从追赶转为领先的时候，基础研究会格外重要。也只有那时，中国才有足够的财力，可以“养起”足够的基础研究，实现基础研究下沉，由此惠及应用研究和工程技术，将(jiang)中国经济提升到更高(gao)的层次。
那让别人(ren)去搞(gao)基础研究，中国到用的时候再去“取经”行不行？基础研究倒是不保密，自古以来如此。这(zhe)是因为基础研究是非功利的，保密没(mei)有意义(yi)。但是自己不搞(gao)基础研究，到用的时候，连人(ren)家的标题都看不懂，谈何取经？基础研究的语(yu)言确实像平(ping)行宇宙一样(yang)，外人(ren)根本(ben)看不懂。应用研究还能说(shuo)“只看懂标题，别的什么都没(mei)看懂”，基础研究很(hen)可能连标题都看不懂。
这(zhe)在欧美已经有先例了。学数学和统计的在过(guo)去被认为是只能“安(an)于贫寒”的，但在大数据年代，数学和统计人(ren)才高(gao)度吃香，这(zhe)就是基础研究下沉、工程技术提升的结果。
说(shuo)到数学，有人(ren)认为数学归根结底(di)是算术。这(zhe)不对。数学归根结底(di)是抽象和方(fang)法(fa)论，早就超过(guo)数字和算术的层次了。说(shuo)数学本(ben)质上是算术和说(shuo)诗歌在本(ben)质上是造句一样(yang)，不是错不错的问题，是这(zhe)样(yang)的比照没(mei)有意义(yi)。极端一点来说(shuo)，丘成桐和陈景润无疑是杰出的科学家，但他们可能连自家的家用账都平(ping)不了。或者说(shuo)，他们领先世界(jie)的基础研究连自家都管不了。这(zhe)依然不影响他们在数学上的成就和他们工作对未来基础研究的意义(yi)。
至于现在的中国，追赶的红利快要吃完了，靠敢(gan)想敢(gan)干、经验和直觉(jue)的时代快要过(guo)去了，原(yuan)创技术才是未来，其底(di)层正是基础研究。