“一個依靠別人來獲得基礎(chǔ)科學(xué)知識的國家，無論其機械技能如何，其工業(yè)進步都將步履緩慢，在世界貿(mào)易中的競爭力也會非常弱?！?/p>

范內(nèi)瓦·布什

1944年末，在第二次世界大戰(zhàn)即將結(jié)束之際，一封特殊的信，從白宮寄往華盛頓特區(qū)西北區(qū)P街1530號。

這封信出自時任美國總統(tǒng)富蘭克林·羅斯福之手，而收信人，則是首位美國總統(tǒng)科學(xué)顧問、工程師，也是當時美國科學(xué)研究與發(fā)展辦公室的負責人——范內(nèi)瓦·布什（Vannevar Bush）。

在信中，羅斯福向布什博士提出了4個問題，要求布什博士研究如何將戰(zhàn)爭時期的科研結(jié)果及經(jīng)驗應(yīng)用在未來的和平時期里，思考政府在當下及未來該如何與其他社會組織合作，以增進國民健康、增加新的就業(yè)機會、提高國民生活水準。

經(jīng)過長達8個月的研究，1945年7月25日，由布什博士與其他科學(xué)家、學(xué)者組成的四個顧問委員會協(xié)助下，提交了《科學(xué)：無盡的前沿》報告（下文統(tǒng)稱“報告”）。報告中提出“要重視不以應(yīng)用為目的的基礎(chǔ)研究，面向長遠，逐步擺脫對歐洲基礎(chǔ)科學(xué)研究的依賴”的核心理念，主張“政府、工業(yè)和學(xué)術(shù)研究可以在合作中取得比在孤立中更大的成就”。

這正是該報告引起人們高度關(guān)注的原因。因為在此之前，政府與科學(xué)的關(guān)系是不明確的，也談不上“國家的科學(xué)政策”之言。范內(nèi)瓦·布什把發(fā)展科學(xué)技術(shù)作為美國戰(zhàn)后建設(shè)的核心任務(wù)提出，為美國此后幾十年的科學(xué)發(fā)展奠定了底層基礎(chǔ)，成為美國科技政策的藍圖和里程碑，后來的阿波羅登月計劃、人類基因組計劃無不受益于此。

它還導(dǎo)致了現(xiàn)代美國研究型大學(xué)、國家科學(xué)基金會的發(fā)展，以及政府對科學(xué)研究資助的增加——從20世紀40年代到60年代增加了10倍以上。包括當今蓬勃向上的如谷歌、蘋果、亞馬遜等科技巨擎延續(xù)十幾年的指數(shù)型增長曲線，屢屢擊破了均值回歸的物理學(xué)定律，其源頭亦受益于該報告提出后美國所奠定的科學(xué)技術(shù)基礎(chǔ)。

今年5月份美國兩黨議員提出《無盡前沿法案》，以76年前的這份報告為基礎(chǔ)，在基礎(chǔ)科研的基礎(chǔ)上，強調(diào)了加強創(chuàng)新技術(shù)方面的領(lǐng)導(dǎo)地位。新的法案提議在未來五年內(nèi)投入1000億美元，主要用于在人工智能等十個關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域的投資。該法案還對任何參與過中國等國資助項目的學(xué)者作出明確的限制。由此可見，在基礎(chǔ)科學(xué)和關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域的世界競爭格局，將會風起云涌，而我國科技工作者于此的認知、投入和實操對于國家的未來會更為急迫和重要。

以史為鏡，可以知興替。但同樣的，歷經(jīng)了漫長的76載，在了解了我們從事的職業(yè)所遵循的基本原則和賴以支撐的政策后，我們更應(yīng)該思考的是：這份報告是否依然適合當今時代？今天的發(fā)展是否已經(jīng)對科學(xué)研究和技術(shù)創(chuàng)新的政策有了更新的要求？企業(yè)又能否做基礎(chǔ)科學(xué)研究？帶著這些問題，CSDN記者在《科學(xué)：無盡的前沿》正式再版之前，對話阿里巴巴集團副總裁、達摩院城市大腦實驗室負責人華先勝。

“70多年前的報告，今天依舊振聾發(fā)聵。“華先勝在為該書撰寫的讀書報告中寫道，青年科研工作者，對于今天國際國內(nèi)的學(xué)術(shù)研究氛圍和形式，我們并沒有多少人認真探究過它的起源和初心。但是，如果我們能對此有所了解，就能夠更清楚地分析其中的利弊，從而更充分地利用科研環(huán)境提供的支持，減少可能產(chǎn)生的弊端。

回到眼前，不難發(fā)現(xiàn)，如今所處的社會已經(jīng)逐步從信息化時代逐步過渡到智能化時代，大數(shù)據(jù)、人工智能、5G等技術(shù)正在蓬勃發(fā)展，深入千家萬戶改變著人們的衣食住行。我們嘗試著從人工智能技術(shù)著眼，跟隨華先勝探尋基礎(chǔ)科學(xué)與應(yīng)用科學(xué)之間的千絲萬縷。

從“無行業(yè)不AI”，窺基礎(chǔ)科研和應(yīng)用科研之間的關(guān)聯(lián)

作為達摩院城市大腦“背后的男人”，華先勝被業(yè)界公認為“視覺識別和視覺搜索領(lǐng)域的國際級權(quán)威學(xué)者”。他此前曾提出過“無行業(yè)不AI”的說法，而在對話中，他也對這個說法做出了更詳盡的解讀。

在上世紀50年和80年代的兩次浪潮中，由于基礎(chǔ)理論難以突破、技術(shù)條件不夠完善，人工智能沒有達到人們預(yù)期的成果和推進。但從2012年的開始第三波人工智能浪潮很不一樣，很大可能會改變過往的桎梏。

華先勝用“無行業(yè)不AI”來概括第三波浪潮，分為三個階段。

第一個階段從2012年開始。深度學(xué)習的出現(xiàn)讓過去一些難以逾越的技術(shù)障礙得到了突破，如圖像分類、圖像識別等。業(yè)界都在為這個進步而歡呼，許多人工智能相關(guān)的創(chuàng)業(yè)公司也如雨后春筍般冒出，大家對未來充滿樂觀，“沒有一個行業(yè)不受AI的影響和改變”，這是第一階段的“無行業(yè)不AI”，更多是對未來的展望和預(yù)測。

但華先勝認為，人工智能技術(shù)雖然有了進展，可還有很多局限，他提出AI真正要廣泛應(yīng)用，“無行業(yè)不AI”需要進入第二個階段：“如果AI技術(shù)不深入行業(yè)、解決行業(yè)的核心問題，就沒有AI的真正落地”。

當大家真正開始將人工智能技術(shù)應(yīng)用到行業(yè)的時候，才發(fā)現(xiàn)真的不好做。首先，技術(shù)人才無法對各個領(lǐng)域都了如指掌，但必須要深入行業(yè)的數(shù)據(jù)、深入行業(yè)的流程才能把AI用到重要的地方，讓AI不僅是“錦上添花”，更是“雪中送炭”；其次是“人才集中化”。相關(guān)人才大部分集中在大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和初創(chuàng)公司、學(xué)校里。這種情況帶來的問題就是：在技術(shù)深入行業(yè)的時候很難規(guī)?；?。

第三個階段，屬于技術(shù)和應(yīng)用深度結(jié)合，華先勝沿用了“無行業(yè)不AI”，但有了全新內(nèi)涵：“需要行業(yè)的深度參與，甚至行業(yè)做主導(dǎo)，才能帶來人工智能真正在各行業(yè)的遍地開花，重點是要結(jié)果?！?/p>

在這個階段，行業(yè)內(nèi)的科技公司或行業(yè)本身會去推動人工智能技術(shù)落地，并且，不一定是人工智能領(lǐng)域非常精通的專家才能做到這件事，可能會是應(yīng)用方面的專家，他們在人工智能技術(shù)專家做出來的工具、平臺上做創(chuàng)新，這樣的模式才可能實現(xiàn)真正各行各業(yè)的規(guī)?；涞?。

這對人工智能專家從業(yè)者而言其實是提出了更高的要求。他們要把人工智能的基礎(chǔ)能力、工具平臺做得更好，才能讓行業(yè)里的IT人員、行業(yè)專家在此基礎(chǔ)上做出貼近行業(yè)的創(chuàng)新創(chuàng)意。

華先勝認為，在這個階段，不僅要關(guān)注在算法的研發(fā)上，還要集中精力把基礎(chǔ)的AI能力、平臺工具等能力做好，才能賦能到各行各業(yè)中去，讓行業(yè)專家深度參與做創(chuàng)新，這可能是更有效的方式。

從人工智能至今的三次發(fā)展高潮來看，根本原因是基礎(chǔ)研究的突破，這是大浪的源頭。不過，基礎(chǔ)研究也是個長期的過程，如果我們寄希望以短期支持產(chǎn)生即時結(jié)果，那么它就不再是基礎(chǔ)研究。

企業(yè)能否做基礎(chǔ)科學(xué)研究？

眾所周知，達摩院是一座阿里巴巴旗下的研究機構(gòu)，劍指基礎(chǔ)科學(xué)與創(chuàng)新技術(shù)研究。不過，按照報告的觀點，企業(yè)科技研發(fā)機構(gòu)不適合進行基礎(chǔ)研究。布什博士認為，工業(yè)實驗室過多關(guān)注即時的實際目標，基本上支持的是可預(yù)測的商業(yè)性成果。

作為達摩院城市大腦實驗室負責人，并在企業(yè)科研領(lǐng)域有數(shù)十年的經(jīng)驗，華先勝的看法有所不同，他認為就基礎(chǔ)科研來說，現(xiàn)代科技企業(yè)是非常有必要和非常好的補充力量。

華先勝表示，不可否認，企業(yè)做基礎(chǔ)科研是有難度的，70多年過去了，今天的企業(yè)研究院、實驗室確實仍然是以應(yīng)用科學(xué)作為主要研究內(nèi)容，并以中短期商業(yè)化作為其主要目的。“但是，”說到這里，華先勝話鋒一轉(zhuǎn)。“歷史上最成功的實驗室之一——貝爾實驗室就是一個企業(yè)實驗室?！?/p>

“雖然貝爾實驗室源自AT&T（美國電話電報公司）和西方電子兩家通信領(lǐng)域的公司，但在建立之初，貝爾實驗室便致力于數(shù)學(xué)、物理、材料學(xué)、計算機、電信技術(shù)等各方面的研究，也就是說，除了電信技術(shù)，它的重點在于基礎(chǔ)理論研究。”華先勝說。

貝爾實驗室成立于1925年，也就是說，在布什博士寫這篇報告的時候，貝爾實驗室已經(jīng)存在并有了不少卓越的成果，在此后更是碩果累累（如晶體管、太陽能電池、第一顆通信衛(wèi)星、發(fā)現(xiàn)宇宙微波背景輻射、UNIX和C語言等）?！按蟾胚@就是布什所說的‘例外’情況吧。”華先勝笑道。

然而，在輝煌了70年之后，20世紀末，貝爾實驗室風光不再，資金和自由研發(fā)環(huán)境的變化是公認的主要原因。這實質(zhì)上也間接印證了布什對基礎(chǔ)科研的組織形式的信念——沒有績效考核、沒有結(jié)果檢查、沒有進展匯報、沒有各種束縛的自由研究促成了諸多重大發(fā)現(xiàn)。

那么，在今天的環(huán)境下，企業(yè)又是否能夠承擔部分的基礎(chǔ)科研呢？華先勝認為，從經(jīng)濟實力和人才儲備上看，今天的大型企業(yè)具備這一點條件，也有不少企業(yè)具備足夠的社會責任感和使命感。在應(yīng)用科學(xué)的創(chuàng)新研發(fā)方面，企業(yè)確實有得天獨厚的優(yōu)勢，但企業(yè)實驗室對基礎(chǔ)科研的規(guī)律和認知，以及組織機構(gòu)的設(shè)置，可能需要更多的時間來交學(xué)費。

過分強調(diào)商業(yè)化，有可能會帶偏基礎(chǔ)研究的方向，甚至會帶偏從基礎(chǔ)研究到應(yīng)用研究、從應(yīng)用研究到直接為大眾帶來福祉的技術(shù)、產(chǎn)品的整個路徑。所以如果企業(yè)想要做基礎(chǔ)研究，應(yīng)該要將基礎(chǔ)研究從應(yīng)用研究、技術(shù)創(chuàng)新中剝離出來，由相關(guān)領(lǐng)域的真正的基礎(chǔ)科研專家來帶領(lǐng)，哪怕不是像貝爾實驗室那樣進行很廣泛的基礎(chǔ)科研，而是在有限選擇的領(lǐng)域開展自由的研究，也不是不可能的事情。而且，利用基礎(chǔ)研究推動應(yīng)用研究，以產(chǎn)生利國利民的成果、產(chǎn)品，企業(yè)有更大的便利和優(yōu)勢。

對于企業(yè)去做基礎(chǔ)研究的路徑，華先勝則認為，資金和人才是核心問題。首先要基礎(chǔ)科研領(lǐng)域的專家來帶領(lǐng)，其次是要有足夠的資金投入，最后是要建立合理的制度。該機構(gòu)如何設(shè)置、資金如何使用、決策由誰來做、人才如何激勵和培養(yǎng)是關(guān)鍵所在。至于該機構(gòu)是誰資助的、放在哪里，都不見得是最核心的問題。這當中的規(guī)律，實際上都可以借鑒報告中的想法。

未來，學(xué)習可能成為真正的快樂

在所有可以使用‘科學(xué)’一次來指稱的領(lǐng)域，人都是其唯一限制因素。我們在某個方向上的進步快慢，皆取決于從事該工作的真正一流人才的數(shù)量……所以歸根結(jié)底，這個國家科學(xué)的未來取決于我們的基本教育政策。

哈佛大學(xué)校長 柯南特

在報告中，布什博士用了整整一個篇目來講述了科學(xué)人才的革新。基礎(chǔ)科學(xué)乃至整個科學(xué)體系要想得到長足發(fā)展，關(guān)于人才的教育和發(fā)掘是必須重點關(guān)注的一頁。

但如果把目光放到當今的學(xué)生當中，我們可能會發(fā)現(xiàn)，“不想學(xué)、學(xué)不懂、沒興趣”才是人才培養(yǎng)路上的洪水猛獸。

對于教育問題，華先勝曾在TEDxHaiDianEDU演講中表示道：“人類教育在數(shù)百年間，形式?jīng)]有任何開創(chuàng)性的改變，一刀切的單一培養(yǎng)模式與培養(yǎng)體系，忽視人格心智成長等弊端越來越明顯”。他認為，教育的核心就是以最短的時間學(xué)到最多的能力，而不僅僅只是知識，還可以包括創(chuàng)新的能力、獨立思考的能力、批判性思維等跳出知識框架的能力。但今天的教育更重于知識，輕于能力，這是當今全世界教育的整體局面，也就是“規(guī)?；逃?。

規(guī)模化教育大概來自于400年前，這是一個非常偉大的創(chuàng)舉，“學(xué)?！钡某霈F(xiàn)讓許多人得到好的教育，在時代的大背景之下已經(jīng)是最優(yōu)選了。但這種方式同時也犧牲了“個性化”——每個個體的能力、優(yōu)勢不一樣，規(guī)?；逃欠衲軌驖M足未來的人才需求？這是今天打下的一個問號。

“未來技術(shù)再往前發(fā)展的話，我覺得這一點是有可能會被改變的。”華先勝說。當下已經(jīng)有人在規(guī)?；逃那疤嵯氯プ鱿嚓P(guān)的嘗試了，比如通過把題目和學(xué)生答題的答案數(shù)字化，來獲知每個學(xué)生不同的擅長科目，再根據(jù)這些結(jié)果做教育方式上的輕微調(diào)整。

但這是非常初步的嘗試，不能真正算個性化。未來的教育其實或許可以實現(xiàn)“學(xué)生可以自己選擇學(xué)什么”的現(xiàn)象，而不是學(xué)校來做區(qū)分。從當下來看或許實現(xiàn)成本較高，但未來有可能可以用技術(shù)實現(xiàn)這種“規(guī)?；碌膫€性化教育”。核心在于：提升教育的效率，讓每個人更好更快地成為“人才”，更多地聚焦在能力、甚至思維方式上，而不是僅僅是集中在知識上。

華先勝認為，一個人是否能真正做好事情，知識技能是基礎(chǔ)，而思維方式才是決定他未來的創(chuàng)造力的關(guān)鍵。單純對知識的運用當然也無可厚非，也適合作用于其他同樣很重要的領(lǐng)域，但不見得適合做基礎(chǔ)科研或應(yīng)用科研。而善于發(fā)現(xiàn)新東西、尋找新的自由度的思維方式，無論是在基礎(chǔ)科研還是應(yīng)用科研都更有利。

在未來，人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)對教育肯定會帶來變化，過程或許比較緩慢，因為這些技術(shù)本身也是需要研究的一部分。這時候它們就不僅僅只是技術(shù)了，更是教育本身。未來，教育本身的規(guī)律、甚至是人腦的規(guī)律等等，可能都會融合在一起，形成智能化的教育，也就是“規(guī)?；膫€性化教育”。

“這是我下的一個斷言，我相信會逐步地實現(xiàn)?！比A先勝說道?！皩W(xué)習本身應(yīng)該是一件快樂的事情，如果實現(xiàn)了個性化，那可能自然而然成為一件快樂的事情，因為每個人都可以學(xué)自己想要學(xué)并且適合自己學(xué)的東西。這對基礎(chǔ)科研的能力培養(yǎng)也非常重要?！被蛟S這條路還比較長，但讓學(xué)習真正成為快樂的事情，人才的培養(yǎng)就不再是一個偶然事件，而是有可能批量出現(xiàn)優(yōu)秀的人才。

科學(xué)、發(fā)展與幸福

如果人們從未去探索起源與初心，或許很難理解如今國內(nèi)外對“基礎(chǔ)科研”所投入的大量的人力、物力和財力。

進行基礎(chǔ)研究并不考慮實際目的，它所產(chǎn)生的是一般性支持以及對自然及其規(guī)律的理解。盡管無法對任何一個問題給出完整具體的答案，但這種一般性知識提供了解答大量重要實際問題的方法。

而應(yīng)用研究的功能才是提供這樣完整的答案。如果基礎(chǔ)科學(xué)研究長期遭到忽視，工業(yè)研發(fā)的進展也終將陷于停滯。

正如華先勝先生在《科學(xué)：無盡的前沿》的讀書報告中所說的：

每個從事科研創(chuàng)新工作的個體和組織，通過對報告和導(dǎo)讀的研讀，了解更多的背景，了解歷史的經(jīng)驗和教訓(xùn)，對科學(xué)的定義、科學(xué)研究的作用、科學(xué)研究的規(guī)律、科學(xué)研究的組織形式以及科研人才的發(fā)現(xiàn)和培養(yǎng)，有更深入的認知和思考，并付諸實踐和進一步探索，無疑對科學(xué)的發(fā)展，對科學(xué)與社會、國家未來以及人民福祉所起的不可替代的作用的實現(xiàn)，有著重要的推動作用。

華先勝其人

華先勝2001年畢業(yè)于北京大學(xué)，獲得應(yīng)用數(shù)學(xué)博士學(xué)位，之后分別工作于微軟亞洲研究院，微軟美國必應(yīng)搜索引擎，以及微軟美國研究院，從事多媒體、計算機視覺和機器學(xué)習方面的研發(fā)工作，是國際電氣與電子工程師協(xié)會會士（IEEE Fellow），美國計算機協(xié)會杰出科學(xué)家（ACM Distinguished Scientist）；2008年獲MIT科技評論“全球35個35歲以下杰出青年創(chuàng)新者”稱號（TR35）。

華先勝，阿里巴巴集團副總裁/高級研究員、達摩院城市大腦實驗室負責人

2015年4月，華先勝正式加入阿里巴巴，任搜索事業(yè)部資深總監(jiān)/研究員，帶領(lǐng)團隊研發(fā)出大家熟悉的“拍立淘”關(guān)鍵技術(shù)；2016年加入阿里云iDST，負責云上視覺智能計算的技術(shù)研發(fā)；現(xiàn)任阿里巴巴集團副總裁、達摩院城市大腦實驗室負責人。他的研發(fā)興趣在大規(guī)模視覺人工智能領(lǐng)域，包括視覺分析、識別、搜索和挖掘的算法和系統(tǒng)等。華先勝在國際主流會議和期刊上發(fā)表論文200余篇，擁有專利90余項。曾擔任多個學(xué)術(shù)期刊的副主編以及ACM Multimedia等頂級學(xué)術(shù)會議的程序委員會主席，并獲得多個國際會議及期刊的最佳論文獎，曾擔任ACM Multimedia 2020年大會主席。