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中国大部分产业都居于全球(qiu)前列，这已经是公理级的常识(shi)了(le)。中国基础研究行不行，这还是争论不清的问题。在80年(nian)代之(zhi)前，一般认为(wei)是中国基础研究还是行的，但应用研究和工程研发不行。现在的看法似乎反过来了(le)。
基础研究与产业发展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(nian)代的水平(ping)，肯定不是赞扬，但具体含义谁也说不清楚。有人(ren)说，要(yao)说原(yuan)创性（originality）和显著性（significance），今日(ri)美国数学研究也不如40年(nian)代。这就要(yao)由数学界的专(zhuan)家来评(ping)说了(le)。
但丘成桐的话(hua)引起中国舆论里又一番激辩，焦点很快集中到(dao)基础研究（尤其是纯数学）有什么用。
科(ke)学和技术很容易混淆，但两者有很大的不同。科(ke)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。
都说牛顿(dun)是看到(dao)苹果掉下来才最终发现万(wan)有引力的，牛顿(dun)肯定没有想到(dao)这以后(hou)成为(wei)卫星、宇航和空间经济(ji)的基础。
基础研究从来不是以具体应用为(wei)目的的。很多基础研究的成果不仅在发明人(ren)生前没有应用，死(si)后(hou)多少代都可(ke)能没有应用。黑洞理论到(dao)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(le)，因为(wei)大爆炸已经久远，还不可(ke)能重(zhong)复。要(yao)说哪一天黑洞理论能“变现”成为(wei)造(zao)福人(ren)类的产品，恐怕我们这一代是看不到(dao)了(le)。
但这就意味着黑洞理论没有意义吗？不是的。这有助于我们认识(shi)世界。满足人(ren)类的好奇(qi)心(xin)本来就是基础研究的最大动力。建立万(wan)有引力理论只是出于对自然世界的好奇(qi)心(xin)。爱因斯坦建立相对论的时候，应该也没有想到(dao)原(yuan)子弹和核动力。
技术（或者工程研发）才是“有用”的。在很多时候，科(ke)学是技术的基础，造(zao)汽车(che)用到(dao)材料力学、结构力学等，追(zhui)溯上(shang)去(qu)，都可(ke)以和牛顿(dun)力学攀上(shang)亲戚。
但在其他时候，科(ke)学没有发展到(dao)这一步，但现实问题依然需要(yao)解决，技术就只有通过试错法发展。
人(ren)类在牛顿(dun)之(zhi)前千百年(nian)就开始造(zao)桥了(le)。没有理论指导，只有经验(yan)指导。从石条、木(mu)板(ban)的简单桥，到(dao)砖块(kuai)的拱桥、线缆的悬索桥，一步一步摸索，积(ji)累了(le)很多经验(yan)。加上(shang)安(an)全系数，试错法通常是管用的。
问题是，新材料、新构型出现后(hou)，需要(yao)重(zhong)新摸索，时间长，代价大，越来越不适(shi)应越来越快的社会和技术发展。
有科(ke)学指导的造(zao)桥就给力多了(le)。
今天中国成为(wei)世界高桥长桥的绝对冠军，不是靠简单的经验(yan)摸索，而是靠科(ke)学。
今日(ri)中国各(ge)种(zhong)产业高度发达，主要(yao)并非(fei)得益(yi)于今日(ri)中国的基础研究，但是建立在前人(ren)（必须说，主要(yao)是西方的前人(ren)）的基础研究之(zhi)上(shang)。这就是历史上(shang)基础研究对今日(ri)工程技术的作用。
但从最终实用性而言，基础研究是广种(zhong)薄收(shou)的，有应用是情分，没应用是本分。历史上(shang)基础研究至(zhi)今没有应用的依然大有人(ren)在。
在历史上(shang)，欧洲王室和贵族资助基础研究，与资助绘画、音乐、诗歌差(cha)不多，是为(wei)自己装点门面、附庸(yong)高雅用的，未必真的是出于热爱科(ke)学和艺术。
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分，即使50-60年(nian)代对基础研究挥(hui)金如土的美国，也没有太急功近利的想法，而是作为(wei)体现“资本主义优(you)越性”和与苏(su)联全面竞争的一部分。从某种(zhong)意义上(shang)说，“阿波罗”登月计划也是物化(hua)的基础研究，初衷并无功利，政绩工程而已，几十年(nian)后(hou)促成空间经济(ji)未必是本意。
新中国建国伊始，就对基础研究很重(zhong)视，中国科(ke)学院的组建就是标志性的机构，旗下聚集了(le)大批顶级科(ke)学家，几十年(nian)来也成绩斐然。但要(yao)说到(dao)这些成就有多少转变为(wei)实用的成果，这就不好说了(le)。这本来就不是目的。
但这不等于中国的基础研究与经济(ji)成就永远没关系。
确实，迄今为(wei)止的中国经济(ji)建设与当前甚至(zhi)过去(qu)一段时间的基础研究关系不大，但这更多的是经济(ji)发展阶段性的缘故。
改革开放(fang)以来，中国经济(ji)和技术发展主要(yao)来自于追(zhui)赶。也就是说，以复刻西方已有技术成就为(wei)主。换句话(hua)说，这是需要(yao)驯马术的阶段，而马清晰可(ke)见，驯马术有章可(ke)循。也可(ke)以说这是中国在刷习题集的阶段，正确的题解不仅存在，而且很多是可(ke)见的。
这不意味着赶上(shang)容易。不断有人(ren)质问：中国为(wei)什么至(zhi)今造(zao)不出来EUV，为(wei)什么至(zhi)今造(zao)不出大推力民航发动机，就是看到(dao)了(le)目标，甚至(zhi)依稀看到(dao)了(le)路径(jing)，但依然没法爬上(shang)这个高地的例(li)子。
赶上(shang)是为(wei)了(le)超过，在没有前车(che)之(zhi)鉴的时候，就需要(yao)基础研究的加持了(le)。换句话(hua)说，这是需要(yao)屠龙术的时候。龙本身就捉摸不定，屠龙术更是无章可(ke)循。也可(ke)以说这是中国要(yao)琢磨自己的解题术的时候，甚至(zhi)不知道正确的题解是否存在。
这更艰难。比如说冷聚变，是否走得通，在理论上(shang)都没底。努力摸索必要(yao)的，但不能盲目。猜想和理论之(zhi)间的差(cha)别(bie)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(qi)，“西北通道”是最大的挑战(zhan)。哥伦布根据“地球(qiu)是圆的”理论，坚信一直向西航行，就能到(dao)达印度，结果发现了(le)美洲大陆。从北美东海岸通往亚(ya)洲最近的水路就是传说中的“西北通道”。为(wei)此，无数人(ren)在陆地上(shang)探索各(ge)条大河，也有人(ren)试图在北冰洋里摸出一条可(ke)通航的航线，都失败了(le)。这就是猜想和理论的差(cha)别(bie)：地球(qiu)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(wu)解，其中一个是：有用的基础研究已经研究完了(le)，有用的定理和方法都建立了(le)，现在尽在折腾没用的猜想，过去(qu)几十年(nian)没有显著的基础研究成就就是“瞎折腾、抓眼球(qiu)、空耗(hao)民脂民膏”的铁证。
这是不对的。
科(ke)学前沿永远在远非(fei)常人(ren)能理解的地方。牛顿(dun)、莱布尼茨、高斯、拉普拉斯的工作在他们的时代只有屈指可(ke)数的人(ren)能理解，今天理解的人(ren)多了(le)，是因为(wei)这些曾经的前沿现在成为(wei)基本教育的一部分。
科(ke)学发展也是阶段性的，并非(fei)匀速前进。一个突破会带来一个阶段充(chong)满爆发性的发展，然后(hou)再次转入艰难攻关。据说杨振宁(ning)说过物理的盛宴已经结束(shu)，其实20世纪初玻尔、海森堡、泡利、薛定谔的时代才是盛宴，杨振宁(ning)已经来晚了(le)，但这不妨碍他依然作出巨(ju)大的贡献。
科(ke)学的突破也是需要(yao)积(ji)累和蓄势的。牛顿(dun)到(dao)爱因斯坦的200多年(nian)里，并没有与牛顿(dun)力学和爱因斯坦相对论齐名的大发现，但数学、物理还在继续发展，最终促成20世纪初量子力学的大发展。所以以过去(qu)几十年(nian)缺乏基础研究的突破性成就为(wei)理由，认为(wei)都是在做无用功，这是不对的。
这不妨碍基础研究、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，这是基础研究可(ke)持续的根本。基础研究不能成为(wei)国民经济(ji)的负担。这不是说基础研究需要(yao)自负盈(ying)亏，而是整个从基础研究到(dao)应用研究到(dao)工程技术的科(ke)研体系需要(yao)自负盈(ying)亏，工程技术的“盈(ying)利”需要(yao)向基础研究“财政转移”，否则就难以持续。
基础研究负责非(fei)功利的探索，工程技术负责解决实际问题和创造(zao)价值(zhi)。应用研究填补两者之(zhi)间的空白，将基础研究的成果“翻译”成工程技术的工具。这是当前非(fei)常急需的。
比如说，在自控领域，基本理论架构都是建立在线性无约束(shu)系统上(shang)，但控制技术已经发展到(dao)非(fei)线性的约束(shu)控制问题。问题是，DMC、RMPCT等貌似行之(zhi)有效，但尽管是模型为(wei)基础的控制技术，依然无法像(xiang)线性无约束(shu)系统那样用零(ling)极点配置或者LQR问题里的加权矩阵按照控制要(yao)求严格计算(suan)控制器参数，只能靠经验(yan)法调试。这是因为(wei)缺乏严格、完整的理论架构，只能伤筋(jin)膏药、十全大补膏、藿香正气丸一锅(guo)煮，靠人(ren)品在线。
在更加热门的人(ren)工智能领域，神经元函数在底层(ceng)就是sigmoid函数，有很多有用的性质，但也很难深入分析。大模型由海量的sigmoid函数以复杂(za)的拓扑连(lian)接起来，更是无法分析，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(wei)出现。比如人(ren)工智能绘画可(ke)以模仿各(ge)种(zhong)名家风格，但常常弄(nong)出六(liu)个手指这样的囧事。这不可(ke)能是训练数据的错，因为(wei)所有绘画、图片里都不可(ke)能有六(liu)指。“人(ren)工智能画家”怎么会画出六(liu)指是个不好解释的问题，只能用额外的算(suan)法和限制来抑制六(liu)指现象，还是伤筋(jin)膏药大法。这只是已知而且无伤大雅的问题，其他大模型是否有更大的问题，只能是一句“谁知道呢？”因为(wei)缺乏严格的理论工具进行分析、综合和预测(ce)问题所在。
这是应用研究的缺失，反映的是基础研究还没有在相关领域形成突破。
基础研究最终成为(wei)工程技术的根子，则有ChatGPT的例(li)子。这一段是从老(lao)友“老(lao)票”那里抄(chao)来的，还望老(lao)友海涵。
从ChatGPT的发展史来看，最早是从1957年(nian)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(hou)来由于感知机本身的局限性（甚至(zhi)无法解决简单的异或分类问题），感知机的研究陷入沉寂(ji)，直到(dao)1980年(nian)代科(ke)学家引入多层(ceng)感知机（MLP）和反向传播(bo)算(suan)法，人(ren)工神经网络研究复生。在1980和1990年(nian)代，人(ren)工智能领域主要(yao)有二大流派：一是以软件工程为(wei)基础的专(zhuan)家系统，二是从模拟出发的人(ren)工神经网络方案。专(zhuan)家系统是一个失败的方向；尽管多层(ceng)感知机在模式(shi)识(shi)别(bie)领域取得一些成功，但在很多工程领域也受到(dao)从统计学研究出发设计的机器学习算(suan)法（例(li)如random forest，gradient boosting）的挑战(zhan)，人(ren)工神经网络方案并没有明显的优(you)势，这是在2000年(nian)代，是人(ren)工神经网络的潜伏期(qi)。但人(ren)工神经网络有一个巨(ju)大的好处，可(ke)以平(ping)行计算(suan)，容易硬(ying)件化(hua)，所以后(hou)来随着2000年(nian)代后(hou)期(qi)卷积(ji)神经网络的兴起和在深度学习领域的拓展，人(ren)工神经网络研究在2010年(nian)代进入黄金期(qi)。再往后(hou)，就是transformer, attention等技术加入神经网络处理序(xu)贯数据（sequential data）, 最终来到(dao)ChatGPT时代。Perceptron和MLP算(suan)是基础研究，是在大学和研究所完成的；卷积(ji)神经网络和transformer，attention则是工程领域的基础研究，是跨越学界和工业界或者加入工业界的PhD们主导的；最后(hou)则是工程师的工业实践。这个过程，耗(hao)时60年(nian)左右。所以要(yao)看基础研究的贡献，必须从一个长期(qi)的历史的角度看。在这里，60年(nian)都不算(suan)太长的时间。
从ChatGPT的发展史来看，最早是从1957年(nian)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(hou)来由于感知机本身的局限性（甚至(zhi)无法解决简单的异或分类问题），感知机的研究陷入沉寂(ji)，直到(dao)1980年(nian)代科(ke)学家引入多层(ceng)感知机（MLP）和反向传播(bo)算(suan)法，人(ren)工神经网络研究复生。在1980和1990年(nian)代，人(ren)工智能领域主要(yao)有二大流派：一是以软件工程为(wei)基础的专(zhuan)家系统，二是从模拟出发的人(ren)工神经网络方案。专(zhuan)家系统是一个失败的方向；尽管多层(ceng)感知机在模式(shi)识(shi)别(bie)领域取得一些成功，但在很多工程领域也受到(dao)从统计学研究出发设计的机器学习算(suan)法（例(li)如random forest，gradient boosting）的挑战(zhan)，人(ren)工神经网络方案并没有明显的优(you)势，这是在2000年(nian)代，是人(ren)工神经网络的潜伏期(qi)。但人(ren)工神经网络有一个巨(ju)大的好处，可(ke)以平(ping)行计算(suan)，容易硬(ying)件化(hua)，所以后(hou)来随着2000年(nian)代后(hou)期(qi)卷积(ji)神经网络的兴起和在深度学习领域的拓展，人(ren)工神经网络研究在2010年(nian)代进入黄金期(qi)。再往后(hou)，就是transformer, attention等技术加入神经网络处理序(xu)贯数据（sequential data）, 最终来到(dao)ChatGPT时代。Perceptron和MLP算(suan)是基础研究，是在大学和研究所完成的；卷积(ji)神经网络和transformer，attention则是工程领域的基础研究，是跨越学界和工业界或者加入工业界的PhD们主导的；最后(hou)则是工程师的工业实践。这个过程，耗(hao)时60年(nian)左右。所以要(yao)看基础研究的贡献，必须从一个长期(qi)的历史的角度看。在这里，60年(nian)都不算(suan)太长的时间。
基础研究不是从目标出发，在最需要(yao)突破的方向首先突破。这未必是有关人(ren)员不接地气、故作清高，而是与基础研究的另一个特点相关：突破是可(ke)遇而不可(ke)求的，不是投入人(ren)力物力就能解决的，因此只能从已知出发，在容易突破的方向首先突破。只有在形成足够积(ji)累的时候，才能确保涵盖最需要(yao)突破的方向。奇(qi)兵突袭是情分，一线平(ping)推才是本分。
也就是说，在中国从追(zhui)赶转为(wei)领先的时候，基础研究会格外重(zhong)要(yao)。也只有那时，中国才有足够的财力，可(ke)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，将中国经济(ji)提升到(dao)更高的层(ceng)次。
那让别(bie)人(ren)去(qu)搞基础研究，中国到(dao)用的时候再去(qu)“取经”行不行？基础研究倒是不保密(mi)，自古以来如此。这是因为(wei)基础研究是非(fei)功利的，保密(mi)没有意义。但是自己不搞基础研究，到(dao)用的时候，连(lian)人(ren)家的标题都看不懂，谈何取经？基础研究的语言确实像(xiang)平(ping)行宇宙一样，外人(ren)根本看不懂。应用研究还能说“只看懂标题，别(bie)的什么都没看懂”，基础研究很可(ke)能连(lian)标题都看不懂。
这在欧美已经有先例(li)了(le)。学数学和统计的在过去(qu)被认为(wei)是只能“安(an)于贫寒”的，但在大数据年(nian)代，数学和统计人(ren)才高度吃香，这就是基础研究下沉、工程技术提升的结果。
说到(dao)数学，有人(ren)认为(wei)数学归根结底是算(suan)术。这不对。数学归根结底是抽象和方法论，早就超过数字和算(suan)术的层(ceng)次了(le)。说数学本质上(shang)是算(suan)术和说诗歌在本质上(shang)是造(zao)句一样，不是错不错的问题，是这样的比照没有意义。极端一点来说，丘成桐和陈景润无疑是杰出的科(ke)学家，但他们可(ke)能连(lian)自家的家用账都平(ping)不了(le)。或者说，他们领先世界的基础研究连(lian)自家都管不了(le)。这依然不影响他们在数学上(shang)的成就和他们工作对未来基础研究的意义。
至(zhi)于现在的中国，追(zhui)赶的红利快要(yao)吃完了(le)，靠敢(gan)想敢(gan)干、经验(yan)和直觉的时代快要(yao)过去(qu)了(le)，原(yuan)创技术才是未来，其底层(ceng)正是基础研究。