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中国(guo)大部分产业都居于(yu)全球前列，这已经是公理级的(de)常识了。中国(guo)基础研究行不行，这还(hai)是争论不清(qing)的(de)问题。在80年代之前，一般认为是中国(guo)基础研究还(hai)是行的(de)，但应用研究和工程研发(fa)不行。现在的(de)看法似(si)乎反过来了。
基础研究与(yu)产业发(fa)展的(de)关系一直是争论不休(xiu)的(de)问题。丘(qiu)成桐指责中国(guo)数学研究还(hai)停留在美国(guo)40年代的(de)水平(ping)，肯(ken)定不是赞扬，但具体含义谁也说不清(qing)楚。有人说，要(yao)说原创性(xing)（originality）和显著性(xing)（significance），今日美国(guo)数学研究也不如40年代。这就(jiu)要(yao)由(you)数学界(jie)的(de)专家(jia)来评说了。
但丘(qiu)成桐的(de)话(hua)引起中国(guo)舆论里又一番激(ji)辩，焦点(dian)很快集中到基础研究（尤其是纯数学）有什么用。
科学和技(ji)术很容易混淆(xiao)，但两者有很大的(de)不同(tong)。科学是探索未知的(de)，未必功利；技(ji)术是解(jie)决现实(shi)问题的(de)，必然功利。
都说牛顿(dun)是看到苹(ping)果掉下来才最终(zhong)发(fa)现万(wan)有引力的(de)，牛顿(dun)肯(ken)定没有想到这以后成为卫星、宇航和空间(jian)经济的(de)基础。
基础研究从来不是以具体应用为目的(de)的(de)。很多基础研究的(de)成果不仅在发(fa)明人生前没有应用，死后多少代都可能没有应用。黑洞理论到现在还(hai)只是在发(fa)现间(jian)接证据的(de)阶段，直接证据还(hai)是解(jie)决不了，因为大爆炸已经久(jiu)远，还(hai)不可能重复。要(yao)说哪一天(tian)黑洞理论能“变(bian)现”成为造福人类的(de)产品，恐怕我们这一代是看不到了。
但这就(jiu)意(yi)味着黑洞理论没有意(yi)义吗？不是的(de)。这有助于(yu)我们认识世界(jie)。满(man)足人类的(de)好奇心本来就(jiu)是基础研究的(de)最大动力。建立万(wan)有引力理论只是出(chu)于(yu)对自(zi)然世界(jie)的(de)好奇心。爱因斯坦(tan)建立相对论的(de)时(shi)候(hou)，应该也没有想到原子弹(dan)和核动力。
技(ji)术（或者工程研发(fa)）才是“有用”的(de)。在很多时(shi)候(hou)，科学是技(ji)术的(de)基础，造汽车用到材料力学、结构力学等，追溯上(shang)去，都可以和牛顿(dun)力学攀上(shang)亲戚。
但在其他时(shi)候(hou)，科学没有发(fa)展到这一步，但现实(shi)问题依然需要(yao)解(jie)决，技(ji)术就(jiu)只有通(tong)过试错法发(fa)展。
人类在牛顿(dun)之前千百年就(jiu)开始造桥了。没有理论指导(dao)，只有经验指导(dao)。从石条、木板的(de)简单桥，到砖块的(de)拱桥、线(xian)缆的(de)悬索桥，一步一步摸索，积累了很多经验。加上(shang)安全系数，试错法通(tong)常是管用的(de)。
问题是，新材料、新构型出(chu)现后，需要(yao)重新摸索，时(shi)间(jian)长，代价大，越来越不适应越来越快的(de)社会和技(ji)术发(fa)展。
有科学指导(dao)的(de)造桥就(jiu)给力多了。
今天(tian)中国(guo)成为世界(jie)高桥长桥的(de)绝对冠军，不是靠简单的(de)经验摸索，而是靠科学。
今日中国(guo)各种产业高度发(fa)达，主要(yao)并非得益(yi)于(yu)今日中国(guo)的(de)基础研究，但是建立在前人（必须说，主要(yao)是西方的(de)前人）的(de)基础研究之上(shang)。这就(jiu)是历(li)史上(shang)基础研究对今日工程技(ji)术的(de)作用。
但从最终(zhong)实(shi)用性(xing)而言，基础研究是广种薄收的(de)，有应用是情(qing)分，没应用是本分。历(li)史上(shang)基础研究至今没有应用的(de)依然大有人在。
在历(li)史上(shang)，欧洲王室和贵(gui)族资助基础研究，与(yu)资助绘画、音乐、诗歌差不多，是为自(zi)己装点(dian)门面、附庸高雅(ya)用的(de)，未必真的(de)是出(chu)于(yu)热爱科学和艺术。
在现代，不少国(guo)家(jia)依然把资助基础研究看作“还(hai)把自(zi)己当回事”的(de)国(guo)家(jia)不得不做的(de)本分，即使50-60年代对基础研究挥金如土的(de)美国(guo)，也没有太急功近利的(de)想法，而是作为体现“资本主义优越性(xing)”和与(yu)苏联(lian)全面竞争的(de)一部分。从某种意(yi)义上(shang)说，“阿波罗”登月计划(hua)也是物化(hua)的(de)基础研究，初衷并无功利，政(zheng)绩工程而已，几(ji)十年后促成空间(jian)经济未必是本意(yi)。
新中国(guo)建国(guo)伊始，就(jiu)对基础研究很重视，中国(guo)科学院的(de)组建就(jiu)是标志性(xing)的(de)机构，旗下聚集了大批顶级科学家(jia)，几(ji)十年来也成绩斐然。但要(yao)说到这些(xie)成就(jiu)有多少转变(bian)为实(shi)用的(de)成果，这就(jiu)不好说了。这本来就(jiu)不是目的(de)。
但这不等于(yu)中国(guo)的(de)基础研究与(yu)经济成就(jiu)永远没关系。
确实(shi)，迄今为止的(de)中国(guo)经济建设(she)与(yu)当前甚至过去一段时(shi)间(jian)的(de)基础研究关系不大，但这更多的(de)是经济发(fa)展阶段性(xing)的(de)缘故。
改革开放以来，中国(guo)经济和技(ji)术发(fa)展主要(yao)来自(zi)于(yu)追赶。也就(jiu)是说，以复刻(ke)西方已有技(ji)术成就(jiu)为主。换句话(hua)说，这是需要(yao)驯马术的(de)阶段，而马清(qing)晰可见，驯马术有章可循。也可以说这是中国(guo)在刷习(xi)题集的(de)阶段，正确的(de)题解(jie)不仅存在，而且很多是可见的(de)。
这不意(yi)味着赶上(shang)容易。不断有人质问：中国(guo)为什么至今造不出(chu)来EUV，为什么至今造不出(chu)大推力民航发(fa)动机，就(jiu)是看到了目标，甚至依稀(xi)看到了路径，但依然没法爬上(shang)这个高地的(de)例子。
赶上(shang)是为了超过，在没有前车之鉴(jian)的(de)时(shi)候(hou)，就(jiu)需要(yao)基础研究的(de)加持了。换句话(hua)说，这是需要(yao)屠(tu)龙术的(de)时(shi)候(hou)。龙本身就(jiu)捉(zhuo)摸不定，屠(tu)龙术更是无章可循。也可以说这是中国(guo)要(yao)琢磨自(zi)己的(de)解(jie)题术的(de)时(shi)候(hou)，甚至不知道(dao)正确的(de)题解(jie)是否存在。
这更艰难(nan)。比如说冷聚变(bian)，是否走得通(tong)，在理论上(shang)都没底。努力摸索必要(yao)的(de)，但不能盲目。猜想和理论之间(jian)的(de)差别在于(yu)：猜想只是“有道(dao)理”，而理论是“肯(ken)定走得通(tong)”。
在大航海时(shi)代的(de)末(mo)期，“西北通(tong)道(dao)”是最大的(de)挑战。哥伦布根据“地球是圆的(de)”理论，坚信一直向西航行，就(jiu)能到达印度，结果发(fa)现了美洲大陆(lu)。从北美东(dong)海岸(an)通(tong)往亚洲最近的(de)水路就(jiu)是传说中的(de)“西北通(tong)道(dao)”。为此，无数人在陆(lu)地上(shang)探索各条大河，也有人试图在北冰洋里摸出(chu)一条可通(tong)航的(de)航线(xian)，都失败了。这就(jiu)是猜想和理论的(de)差别：地球确实(shi)是圆的(de)，但“西北通(tong)道(dao)”只是猜想。
对于(yu)基础研究，存在不少误解(jie)，其中一个是：有用的(de)基础研究已经研究完了，有用的(de)定理和方法都建立了，现在尽在折腾没用的(de)猜想，过去几(ji)十年没有显著的(de)基础研究成就(jiu)就(jiu)是“瞎折腾、抓(zhua)眼球、空耗(hao)民脂民膏”的(de)铁证。
这是不对的(de)。
科学前沿永远在远非常人能理解(jie)的(de)地方。牛顿(dun)、莱布尼茨、高斯、拉(la)普拉(la)斯的(de)工作在他们的(de)时(shi)代只有屈(qu)指可数的(de)人能理解(jie)，今天(tian)理解(jie)的(de)人多了，是因为这些(xie)曾(ceng)经的(de)前沿现在成为基本教育的(de)一部分。
科学发(fa)展也是阶段性(xing)的(de)，并非匀速前进。一个突破会带来一个阶段充满(man)爆发(fa)性(xing)的(de)发(fa)展，然后再次转入艰难(nan)攻关。据说杨振宁说过物理的(de)盛宴已经结束，其实(shi)20世纪初玻尔、海森堡、泡利、薛定谔的(de)时(shi)代才是盛宴，杨振宁已经来晚了，但这不妨碍(ai)他依然作出(chu)巨大的(de)贡献。
科学的(de)突破也是需要(yao)积累和蓄势的(de)。牛顿(dun)到爱因斯坦(tan)的(de)200多年里，并没有与(yu)牛顿(dun)力学和爱因斯坦(tan)相对论齐名的(de)大发(fa)现，但数学、物理还(hai)在继续发(fa)展，最终(zhong)促成20世纪初量子力学的(de)大发(fa)展。所以以过去几(ji)十年缺乏基础研究的(de)突破性(xing)成就(jiu)为理由(you)，认为都是在做无用功，这是不对的(de)。
这不妨碍(ai)基础研究、应用研究、工程技(ji)术应该有正确的(de)金字塔结构，投资大头永远应该是“能够变(bian)现”的(de)工程技(ji)术，这是基础研究可持续的(de)根本。基础研究不能成为国(guo)民经济的(de)负担。这不是说基础研究需要(yao)自(zi)负盈亏，而是整个从基础研究到应用研究到工程技(ji)术的(de)科研体系需要(yao)自(zi)负盈亏，工程技(ji)术的(de)“盈利”需要(yao)向基础研究“财政(zheng)转移”，否则就(jiu)难(nan)以持续。
基础研究负责非功利的(de)探索，工程技(ji)术负责解(jie)决实(shi)际问题和创造价值。应用研究填补两者之间(jian)的(de)空白，将基础研究的(de)成果“翻译”成工程技(ji)术的(de)工具。这是当前非常急需的(de)。
比如说，在自(zi)控领域，基本理论架(jia)构都是建立在线(xian)性(xing)无约束系统上(shang)，但控制技(ji)术已经发(fa)展到非线(xian)性(xing)的(de)约束控制问题。问题是，DMC、RMPCT等貌似(si)行之有效，但尽管是模型为基础的(de)控制技(ji)术，依然无法像线(xian)性(xing)无约束系统那(na)样用零极点(dian)配置或者LQR问题里的(de)加权矩阵(zhen)按照控制要(yao)求严(yan)格计算控制器参数，只能靠经验法调试。这是因为缺乏严(yan)格、完整的(de)理论架(jia)构，只能伤筋(jin)膏药、十全大补膏、藿香正气(qi)丸一锅煮，靠人品在线(xian)。
在更加热门的(de)人工智能领域，神经元函(han)数在底层就(jiu)是sigmoid函(han)数，有很多有用的(de)性(xing)质，但也很难(nan)深入分析。大模型由(you)海量的(de)sigmoid函(han)数以复杂的(de)拓扑(pu)连接起来，更是无法分析，使得用海量现实(shi)数据训练出(chu)来的(de)大模型依然时(shi)不时(shi)会有匪夷所思的(de)行为出(chu)现。比如人工智能绘画可以模仿(fang)各种名家(jia)风格，但常常弄出(chu)六个手指这样的(de)囧事。这不可能是训练数据的(de)错，因为所有绘画、图片里都不可能有六指。“人工智能画家(jia)”怎么会画出(chu)六指是个不好解(jie)释的(de)问题，只能用额外的(de)算法和限制来抑制六指现象，还(hai)是伤筋(jin)膏药大法。这只是已知而且无伤大雅(ya)的(de)问题，其他大模型是否有更大的(de)问题，只能是一句“谁知道(dao)呢？”因为缺乏严(yan)格的(de)理论工具进行分析、综合(he)和预测问题所在。
这是应用研究的(de)缺失，反映的(de)是基础研究还(hai)没有在相关领域形(xing)成突破。
基础研究最终(zhong)成为工程技(ji)术的(de)根子，则有ChatGPT的(de)例子。这一段是从老友(you)“老票”那(na)里抄来的(de)，还(hai)望老友(you)海涵。
从ChatGPT的(de)发(fa)展史来看，最早是从1957年Perceptron（感知机）的(de)引入开始的(de)，感知机是对单个神经元的(de)数学模拟，也是人工智能领域的(de)开端。后来由(you)于(yu)感知机本身的(de)局限性(xing)（甚至无法解(jie)决简单的(de)异或分类问题），感知机的(de)研究陷入沉寂，直到1980年代科学家(jia)引入多层感知机（MLP）和反向传播算法，人工神经网络研究复生。在1980和1990年代，人工智能领域主要(yao)有二(er)大流派：一是以软件工程为基础的(de)专家(jia)系统，二(er)是从模拟出(chu)发(fa)的(de)人工神经网络方案。专家(jia)系统是一个失败的(de)方向；尽管多层感知机在模式(shi)识别领域取得一些(xie)成功，但在很多工程领域也受到从统计学研究出(chu)发(fa)设(she)计的(de)机器学习(xi)算法（例如random forest，gradient boosting）的(de)挑战，人工神经网络方案并没有明显的(de)优势，这是在2000年代，是人工神经网络的(de)潜伏期。但人工神经网络有一个巨大的(de)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(de)兴起和在深度学习(xi)领域的(de)拓展，人工神经网络研究在2010年代进入黄(huang)金期。再往后，就(jiu)是transformer, attention等技(ji)术加入神经网络处理序贯(guan)数据（sequential data）, 最终(zhong)来到ChatGPT时(shi)代。Perceptron和MLP算是基础研究，是在大学和研究所完成的(de)；卷积神经网络和transformer，attention则是工程领域的(de)基础研究，是跨(kua)越学界(jie)和工业界(jie)或者加入工业界(jie)的(de)PhD们主导(dao)的(de)；最后则是工程师的(de)工业实(shi)践。这个过程，耗(hao)时(shi)60年左右。所以要(yao)看基础研究的(de)贡献，必须从一个长期的(de)历(li)史的(de)角度看。在这里，60年都不算太长的(de)时(shi)间(jian)。
从ChatGPT的(de)发(fa)展史来看，最早是从1957年Perceptron（感知机）的(de)引入开始的(de)，感知机是对单个神经元的(de)数学模拟，也是人工智能领域的(de)开端。后来由(you)于(yu)感知机本身的(de)局限性(xing)（甚至无法解(jie)决简单的(de)异或分类问题），感知机的(de)研究陷入沉寂，直到1980年代科学家(jia)引入多层感知机（MLP）和反向传播算法，人工神经网络研究复生。在1980和1990年代，人工智能领域主要(yao)有二(er)大流派：一是以软件工程为基础的(de)专家(jia)系统，二(er)是从模拟出(chu)发(fa)的(de)人工神经网络方案。专家(jia)系统是一个失败的(de)方向；尽管多层感知机在模式(shi)识别领域取得一些(xie)成功，但在很多工程领域也受到从统计学研究出(chu)发(fa)设(she)计的(de)机器学习(xi)算法（例如random forest，gradient boosting）的(de)挑战，人工神经网络方案并没有明显的(de)优势，这是在2000年代，是人工神经网络的(de)潜伏期。但人工神经网络有一个巨大的(de)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(de)兴起和在深度学习(xi)领域的(de)拓展，人工神经网络研究在2010年代进入黄(huang)金期。再往后，就(jiu)是transformer, attention等技(ji)术加入神经网络处理序贯(guan)数据（sequential data）, 最终(zhong)来到ChatGPT时(shi)代。Perceptron和MLP算是基础研究，是在大学和研究所完成的(de)；卷积神经网络和transformer，attention则是工程领域的(de)基础研究，是跨(kua)越学界(jie)和工业界(jie)或者加入工业界(jie)的(de)PhD们主导(dao)的(de)；最后则是工程师的(de)工业实(shi)践。这个过程，耗(hao)时(shi)60年左右。所以要(yao)看基础研究的(de)贡献，必须从一个长期的(de)历(li)史的(de)角度看。在这里，60年都不算太长的(de)时(shi)间(jian)。
基础研究不是从目标出(chu)发(fa)，在最需要(yao)突破的(de)方向首先突破。这未必是有关人员(yuan)不接地气(qi)、故作清(qing)高，而是与(yu)基础研究的(de)另一个特点(dian)相关：突破是可遇而不可求的(de)，不是投入人力物力就(jiu)能解(jie)决的(de)，因此只能从已知出(chu)发(fa)，在容易突破的(de)方向首先突破。只有在形(xing)成足够积累的(de)时(shi)候(hou)，才能确保涵盖最需要(yao)突破的(de)方向。奇兵突袭是情(qing)分，一线(xian)平(ping)推才是本分。
也就(jiu)是说，在中国(guo)从追赶转为领先的(de)时(shi)候(hou)，基础研究会格外重要(yao)。也只有那(na)时(shi)，中国(guo)才有足够的(de)财力，可以“养起”足够的(de)基础研究，实(shi)现基础研究下沉，由(you)此惠及应用研究和工程技(ji)术，将中国(guo)经济提升到更高的(de)层次。
那(na)让(rang)别人去搞基础研究，中国(guo)到用的(de)时(shi)候(hou)再去“取经”行不行？基础研究倒是不保密，自(zi)古(gu)以来如此。这是因为基础研究是非功利的(de)，保密没有意(yi)义。但是自(zi)己不搞基础研究，到用的(de)时(shi)候(hou)，连人家(jia)的(de)标题都看不懂，谈(tan)何取经？基础研究的(de)语言确实(shi)像平(ping)行宇宙一样，外人根本看不懂。应用研究还(hai)能说“只看懂标题，别的(de)什么都没看懂”，基础研究很可能连标题都看不懂。
这在欧美已经有先例了。学数学和统计的(de)在过去被认为是只能“安于(yu)贫寒”的(de)，但在大数据年代，数学和统计人才高度吃香，这就(jiu)是基础研究下沉、工程技(ji)术提升的(de)结果。
说到数学，有人认为数学归根结底是算术。这不对。数学归根结底是抽象和方法论，早就(jiu)超过数字和算术的(de)层次了。说数学本质上(shang)是算术和说诗歌在本质上(shang)是造句一样，不是错不错的(de)问题，是这样的(de)比照没有意(yi)义。极端一点(dian)来说，丘(qiu)成桐和陈景润无疑是杰(jie)出(chu)的(de)科学家(jia)，但他们可能连自(zi)家(jia)的(de)家(jia)用账都平(ping)不了。或者说，他们领先世界(jie)的(de)基础研究连自(zi)家(jia)都管不了。这依然不影响他们在数学上(shang)的(de)成就(jiu)和他们工作对未来基础研究的(de)意(yi)义。
至于(yu)现在的(de)中国(guo)，追赶的(de)红利快要(yao)吃完了，靠敢(gan)想敢(gan)干、经验和直觉的(de)时(shi)代快要(yao)过去了，原创技(ji)术才是未来，其底层正是基础研究。