茶叶蛋大冒险镜中世界34关 第三十四关攻略，

从解决问题到定义问题：科研强国的必经之路

1896年，甲午战败后淡出权力中枢的李鸿章出访欧洲。作为德国军火的大买家，德国朝野上下高度重视，威廉二世亲自款待，退休的俾斯麦也腾出时间和李鸿章谈笑风生了一番。在大名鼎鼎的克虏伯集团，德国人专门准备了一个射击表演，拉出火炮狂轰80发炮弹，隆隆炮声震得古稀之年的李中堂头皮发麻。

在汉堡，李鸿章问了俾斯麦一个问题：中国要怎么做，才能和德国一样强？

甲午战争前，中国一共购买了近2000门克虏伯重炮，但直到清廷寿终正寝，江南制造局也没能仿制成功哪怕一门。无论是工业领域还是科技领域，彼时的中国与西方都有着肉眼可见的惊人差距。

新中国成立后，工业化与高科技的漫长追赶期随之拉开大幕，有气贯长虹的口号，有财政的天量投入，也有众多机构与个体的高强度攻坚。摘得硕果的同时，问题也随之暴露，比如科研项目大多依赖财政输血，或是重视设施投资而忽视科研人员待遇，抑或是一些科研成果缺乏市场竞争力，无法投入市场实现正向循环。

2018年的中美贸易摩擦后，社会舆论对基础科研的热忱又一次被唤醒，并随着任正非的表态达到了高潮：“过去的方针是砸钱，晶元光砸钱不行，要砸数学家、物理学家、化学家。”

作为一项高投入、长周期、风险大的事业，基础科研的很多问题，都可以归结为“谁来掏钱，钱怎么花”的问题。建国以来国内的基础科研，其实有非常清晰的三个阶段。

第一个阶段，国家意志占绝对主导，研究自上而下，企业扮演了执行者的角色，市场和生态无从谈起。于是，出现了造得出导弹却造不出运弹车的情况。

第二个阶段，外资涌入，市场日趋成熟，人才储备因此丰富了起来，但科研创新仍没有突破瓶颈，只是对国外“亦步亦趋”。好在企业已经有了忧患意识，华为搞起了实验室，雇佣了两万多名员工，研究范围涵盖通信、材料等多个领域。

第三个阶段，中国部分公司积累了相对充足的人才和资源，开始更主动地探索科研的路径。华为的2012实验室和阿里的达摩院提供了值得观察的范本。2012实验室其名已有破釜沉舟、遥渡未来的意味，而达摩院则致力为阿里长期的发展储备关键技术。

不久前，阿里董事会主席张勇专门为达摩院科研团队举行颁奖仪式，将企业对科研人才的重视提升至高点。张勇现场表示，阿里将继续坚定投入量子计算、芯片等基础研究方向。达摩院不以盈利为目的，而要追求改变社会的“大结果”。

时至今日，大家已经形成了这样的共识：一个国家科研水平的进步，永远是一项系统性的工程，不单单需要政府的大力扶持、财政的慷慨解囊，同样需要以企业为代表的商业细胞持续造血，形成一套良性运转、生态繁荣的市场体系。

当下，一边是20世纪以来的全球化体系不断遭受冲击，一边是中国的产业升级走向关键时刻，在这样的历史节点，我们应该去复盘科研领域的成果与得失，也有必要为未来指明方向。

1969年，几十万建设大军来到崇山峻岭的湖北十堰，中国二汽拔地而起。全国各地的汽修师父们用榔头敲驾驶室，用组合千斤顶代替千吨压床制大梁，甚至用竹子代替钢板弹簧，造出了我国第一批小汽车。

只不过，这种生产方式造出的车质量可想而知，援越抗美时，援助越南的汽车都开不动，越方最后都拒绝接受中国的汽车。

当时中国高科技领域的现状是，能造出东风导弹，造不出拉导弹的车。钱学森一度调侃济南汽车厂的周子健：“运导弹的车再搞不出来，东风只能扛着走了，我扛前头，你扛后头。”

中国工业与技术的第一桶金，除了“农业补贴工业”的剪刀差，就是苏联对新中国工业进行大规模援助的“156工程”，整个项目涵盖了能源、冶金、化工、机械、军工、轻工等几乎所有核心的工业领域，放到现在，差不多相当于英特尔把10nm芯片全套设计资料拱手送上，在二战后的技术转移浪潮中几乎绝无仅有。

当然，苏联顾问在国内享受的也是首长级待遇。工业党代表人物马前卒曾在一篇文章中回忆：“我去过的一家国企，当年苏联专家的住宅被改为招待所，现在看起来老旧不堪，但听当地的人介绍，这个招待所曾经在近30年的时间里，是全县唯一有自来水和下水道的住宅<1>。”

除了带动中国整体性的工业化，“156工程”还推动了一些新工业部门的出现，最为典型的便是航空工业。在“156工程”中，属于航空工业的有13项，包括西安飞机附件厂、宝鸡航空仪表厂和大名鼎鼎的沈阳飞机厂。从1951年到1953年，沈飞通过制造米格15的主要部件不断消化技术，最终在1955年2月开始试制歼5机型。

而在众多工厂之外，科研院所和相关学校也成为了中国新的工业经济体系的重要组成部分。“一五”计划明确规定，“高等教育以发展高等工科学校和综合大学的理科为重点”，专业设置则“以机器制造、土木建筑、地质勘察、矿藏开采、动力、冶金等为重点”，整个教育体系也全方位服务于工业化的追赶。

但随着工业化的深入，苏联模式的弊端也在中国开始暴露：改革开放前，中国的工业建设依赖于计划经济体制及其强大的动员能力，在非市场竞争的条件下，一旦政治性动员不到位，企业很可能丧失技术创新和质量改善的动机，成为上层指令的单纯承接者。

比如1956年，大连机车车辆制造工厂的检验人员曾提出，在欠缺好硝酸的条件下看不出制品的毛病，结果工厂副厂长竟然表示：“你们能看也得看，不能看也得看，影响任务完成由检查科负责<2>。”

在新技术的引进上，往往也是国家负责谈判、选择技术和涉外业务，并承担所有经济风险，企业不过是一个被动的“技术采用者”。另一方面，尽管“前三十年”期间建设的高校和研究院遍布大江南北，但相比工农业急需的应用研究，基础研究的投入相当有限。

另一方面，由于庞大的科研体系只能依赖国家财政的输血，直到1994年分税制改革后，拨给基础科学的资金才有了长期保障。1979年，二汽厂长黄正夏给副总理李先念写信：受到改革春风鼓舞，想留存点利润扩建厂房。李先念托财政部带了张纸条：“黄正夏，你鼓舞个屁，目前国家财政这么困难，决不允许你乱开口。”

在这种情况下，解决“有无”是比“优劣”更为迫切的问题。人工合成结晶牛胰岛素、青蒿素等成果，往往依赖于最高意志领导下的集体攻关，即便小部分成果达到世界先进水平，但全国科研的整体水平，始终处于明显的追赶阶段。

作为战后全球经济复苏的标志，欧美国家普遍在70年代实现了汽车的普及，但中国大城市在20世纪70年代却缺乏汽车，其原因除了意识形态上重生产而轻消费以外，也有生产能力的确有限的原因。有限的资金投入到了重工业的追赶，不仅汽车这种耐用消费品奇缺，普通日用消费品也很匮乏。

日本驻华外交官杉本信行曾在1974年9月来中国学汉语，他后来回忆：“我去一家店买东西，指着货架上的一个物品说：请给我来这个，店员却回答没有。原来这个物品只是一个样本，看似有而实际上没有。”

究其本质，改革开放前的科研系统，存在的最大问题在于缺乏市场体系，技术成果无法落地实现自我造血。很多“达到国际水平”的成果，基本上只有展示与验收功能。

直到改革开放后，家庭联产承包制和乡镇企业的蓬勃发展让中国农村完成了原始工业化，也创造了一个有购买能力和意愿的农村市场，和一个能输送工人的农村剩余劳动力群体。

但同一时期，商品经济快速发展，“做原子弹不如卖茶叶蛋”一度成为社会共识，应用研究如火如荼，本就薄弱的基础科研再遭打击。

1978年10月，在日本访问的邓小平坐在一辆日本新干线超特快列车上感慨：“就感觉到快，有催人跑的意思，我们现在正合适坐这样的车。”时速210公里，长得像子弹头的新干线列车，成了那个年代的中国人，对科技最直观的印象。

随着改革开放后科研地位的提高，加之基础的工业化逐步完成，决策层开始重视缩短与西方的技术差距。但80年代初外汇储蓄双缺，“市场换技术”便被提上日程。1983年，国务院下发了《关于加强和利用外资工作的指示》，明确提出了：提供一部分国内市场，通过合资经营企业的形式引进我国缺口技术。

直到今天，对市场换技术的争议依然存在，有人说它是中国产业崛起的捷径，也有人定性为产业空心化的陷阱，有过高铁领域二桃杀三士的神来之笔，也有汽车行业几十年的蹉跎。

作为市场换技术的典型案例，大众桑塔纳在1998年就突破了100万辆生产大关，“桑塔纳模式”一度向全国推广。但归根结底，成功的是“合资经营”的模式，由于合资公司的暴利，车企普遍没有动力去消化市场换来的技术，利用合资模式来推进自主研发的建设，几乎不可能。

同一时期的半导体领域，国家先后组织了1986年的“531战略”，1990年的“908工程”，1995年的“909工程”，引进大量技术，资金投入了几百亿，但最后基本都以失败告终，留下来的成果屈指可数。90年代后，国家对科研和高等院校的投入相对比例不升反降，大批科研人员下海，基础科研的突破几乎停滞。

必须承认的是，直到2010年之前，国内在科技创新上的突破，是由外资推动的——1998年，日后“一个人吊打一所学校”的微软亚洲研究院在北京中关村成立，这种由外资企业研究院与研发部门所带动的科研投入，成为了彼时国内的主流。在《微软的梦工场》一书中，比尔·盖茨写了一个《在中国创新》的序言：

“当我在1997年访问中国期间，中国学生身上所洋溢着的才智、激情和创造力，给我留下了深刻的印象。也正是缘于这次访问，对我们于1998年在北京成立基础研究院的决定，起到了至关重要的作用。”

微软亚洲研究院成立一年后，国务院正式宣布了酝酿一年的高校扩招政策。高考录取率从1998年的33.8%，直接飙升到了2017年的75%。高校扩招显著提高了中国的劳动力质量，尽管中国劳动力人口（15-65岁）在2013年见到了历史大顶，但科技人力资源总量一直维持在5%以上的增速水平，各大高校毕业生如过江之鲫。

中国改革开放后的“人口红利”大概有三种：国内市场需求红利、中低端劳动力红利与工程师红利。进入中国的绝大多数外资企业，除了踏中中国不断增长的消费市场，还有大量廉价的工程师人才。

2008年，成立十年后的微软亚洲研究院公布了12项“顶级研发成果”，其中数字墨水、语音识别、复合TCP、Halo图形等研究项目，几乎都在数年后得到了大规模应用。微软在商业上强大的造血能力支撑了这些科研项目，落地之后的科学研究又能反哺自身。

研究院也改变了很多人的人生轨迹，比如第一任院长李开复，阿里云的创始人王坚，以及张亚勤、沈向洋等日后的互联网行业领袖。后来，达摩院秘书长刘湘雯对微软亚洲研究院有一个一阵见血的概括：“它对中国市场最大的贡献就是人才，很了不起，但维度也很单一。”

在之后的很长时间里，这种“人才密度”并没有转化为“科技密度”。新世纪的第二个十年，社会舆论开始大规模审视中国公司在基础科研领域的欠账，对互联网公司“重模式轻技术”、“重应用轻研发”的诟病此起彼伏。2018年的中美贸易摩擦后，这种诟病随着国内在半导体领域的弱势被进一步放大。

相当长的时间里，科学基础设施的建设都由政府的财政支出来完成，在摘得无数硕果的同时，也造成了重视设施与设备支出，轻视人才投资的问题。而究其根本，则是市场机制参与度不足，科学研究没有应用层面的方向指引，无法自我造血自我循环。

在高铁模式的成功之后，国家主导、集中谈判、引进吸收、巨额投资的模式已经被总结成了经验，让“财政补技术”以国有背景基金的形式重新亮相。但在一些充分市场化的行业，科研的缺口只能依赖企业补足。

作为忧患意识最强的国内企业之一，华为的“2012实验室”拥有高达2万多名员工，遍布在全球十几个国家，涵盖通信、数学、材料等多个领域。这个研究机构的名字则来源于电影《2012》，在任正非眼中，华为未来的生存和发展必须依赖于自己的“诺亚方舟”。

华为的这种忧患意识并非无迹可循，在上世纪90年代中国通信产业“七国八制”的混乱格局中，华为从诞生起就要面临完全国际化的市场竞争。而对于在广阔的中国市场蒙荫之下成长起来的互联网公司来说，当他们需要走出国门寻求国际影响力时，弥补长期以来对基础科研的欠账，成为了一种必然趋势。

2008年，王坚作别微软亚洲研究院常务副院长的身份加入阿里，此后有了阿里云一路披荆斩棘的故事。随着阿里云的崛起，阿里内部成立研究院的呼声也逐渐上涨，2017年CTO管理会上，阿里集团董事会抛出一个提问：“我们难道就只能做这些工程化的东西吗？如果有一天芯片断供了，我们该怎么办？”

2017年10月，杭州云栖大会开幕前一天，马云组织了一场小规模聚会，宾客是一群全世界最聪明的脑袋：有图灵奖得主姚期智，中国量子力学第一人潘建伟，著名论文《计算思维》的作者周以真。第二天一早，马云高调宣布了达摩院的成立。

大名鼎鼎的贝尔实验室是企业参与科研的代表。它脱胎于AT&T收购而来的一个研究部门，在始于1925年的漫长历史中，研究范围从数学和物理学一直延伸到材料科学、行为科学，依靠美国民众缴纳的电话费附加税作为研发经费，贝尔实验室孕育了9位诺贝尔奖得主，包括两位华人朱棣文和崔琦。

贝尔实验室的研究成果，可以说有世界级的影响力：对银河系中心无线电波的观察，直接催生出了一门新的学科（射电天文学）；晶体管和C语言的发明则为人类进入电子信息社会铺了路。比尔·盖茨曾经这样评价晶体管的发明：“如果能穿越时空去探险，我的第一站将是1947年12月的贝尔实验室。”

放在国家层面，贝尔实验室的意义更不必多言。出自贝尔实验室的“晶体管之父”威廉·肖克利创立了硅谷的第一家科技公司，其中八名员工后来又集体成立了“仙童半导体”，该公司成为了美国芯片产业的人才摇篮，Intel、AMD等产品遍及全球、惠及亿万用户的公司都与之有关，它们有一个别称——“仙童的孩子们”。

在达摩院成立时，马云提出，要服务全世界20亿人口，张建锋后来制定的科研方向，也遵循了这个目标——技术高打，场景下沉，即前沿技术可以探索得很远，但未来的应用最好能造福广泛的群体。

在学术研究上，达摩院产生了一系列成果：从学界转入工业界的科学家们，在这里发表了1000多篇国际学术论文，带领团队在国际竞赛中拿下了60多项第一，发布了M6、PLUG等超大规模中文多模态及语言模型，开源了超大规模分布式图计算平台GraphScope、解决“卡脖子”问题的数学规划求解器MindOpt等。

在应用转化上，达摩院也有不少成果：在芯片领域，平头哥推出了超高性能AI推理芯片含光800，玄铁系列处理器出货量超20亿颗，200多家企业使用其设计芯片，推动了中国RISC-V生态的繁荣；在自动驾驶领域，孵化了L4级别物流机器人小蛮驴；在人工智能领域，达摩院医疗AI与行业伙伴合作，疫情期间诊断了34 万临床病例，城市大脑借助阿里云落地全球数十个城市。

但在达摩院机器智能实验室负责人金榕看来，“达摩院前3年最重要的成就，不是研究成果，也不是应用落地，而是找到了‘把技术变成生产力’的方法。”与关在象牙塔中闭门科研不同，在企业研究院中，科学家们经过“上山下乡”的艰苦探索，发现了转化生产力的关键引擎，即真实的市场和用户需求。

华为能给博士开出200万年薪，核心是形成了一套“投资-研究-回报”的市场机制，达摩院跳出阿里，站在更高的维度思考科研命题，也是因为在与社会的正反馈过程中形成了“投资-研究-回报”的市场机制。

这套机制，之所以极为高效，因其在市场驱动力下，锤炼出了“理论-样品-产品”的完整技术转化链条，且培育了能对成果进行快速扩散和放大的众多参与方，最终形成了技术生态和产业链的繁荣，并以充足的市场供给惠及广泛人群。

另一方面，发掘、开垦新的技术增长领域，也是很多中国公司需要面对的问题。

改革开放前，中国的基础科研属于有上游无下游，国家财政扶持重大科研项目的追赶与攻坚，但由于缺乏市场体系，科研成果往往无法得到市场反哺。新世纪前，外资大规模入华造就了有外围无内核的科研环境，中国公司往往以消化吸收现有的技术路径为主，鲜有在科学无人区的突破。

而随着一个个中国企业开始走向海外，寻求全球化的影响力，他们不仅需要用现有的技术去改良和创新，还需要搭建一种抽象描述的能力，去发现场景，解决问题，继而诞生新的生产力、新的场景甚至产业。

原密西根大学终身教授、全球知名量子计算科学家施尧耘，在2017年9月入职阿里，他的核心任务是组建并负责达摩院的量子计算实验室。接受媒体采访时，施尧耘说，打动自己的是阿里问他的一个问题：如果阿里要做量子计算，有哪些环节，有哪些步骤<4>？这个问题让施尧耘觉得自己受到了阿里的启发——他一直执着于量子信息科学的理论研究，对它的落地鲜有深入的思考。

很多人不解，电商起家的阿里为什么做起量子计算？在一次内部会议上，张建锋曾对下属解释：“什么是战略？战略就是让你有恐惧感的问题，比如量子计算。”让他颇感恐惧的一个场景是，“有一天，阿里巴巴拥有再多的服务器、芯片，都算不过一台量子计算机。”

在张建锋看来，量子计算“可能是解决算法与算力问题的终极答案”，无论是大数据、人工智能还是硬件与计算平台，未来竞争的一大核心都是算力。

不仅阿里，华为、腾讯、百度等中国科技公司纷纷开启了在量子计算领域的探索。不久前，达摩院更是启动了量子硬件实验室二期的建设，以增强量子芯片制备和测试能力，缩短研发周期。与学界的研究动力不同，企业本质上被业务发展需求倒逼。因关乎长期的生存问题，即便研究投入巨大、回报未知，它们仍保持着极高的参与热情。

目前在世界范围，对于量子的研究路线没有定论。超导、半导、光学以及量子拓扑等方向，各有优劣。英特尔研究了多种量子位类型，其中包括很多方面与传统晶体管接近的自旋量子位。微软投入这个领域15年，除了拓扑量子位的一些进展，其他鲜有明确信息。

以投身量子计算等超长周期技术领域为代表，近十年来，中国企业逐渐登上了参与全球科研竞争的舞台，成为新世纪中国科研体系不能忽视的组成部分。施尧耘等企业科学家面临的核心挑战，不再只是解决问题，而是也要定义问题，穿越层层迷雾，在无边界的世界中厘清方向。

张建锋曾在内部讲过这样一段话：“老师布置十道数学题，我们都能做出来，因为我们知道一定有答案。但今天老师布置十道题目，告诉我们有两道题是做不出来的，我们会不会十道题都做不出来？因为我们不知道哪道题目没有解。”

这也是中国科研工作者需要攀越的下一座高山：如果不知道哪一道题没有解，那么做题的人还会不会在解每一道题时，都用尽全力呢？

“我们对一个确定有解的问题，可能研究起来都非常厉害，AlphaGo出现之后，中国很快出现同样会下棋的AI。但如果是提出问题呢？你能不能找到一个没有解的问题，而这个解又很有价值。我觉得这是达摩院和中国其他研究机构需要去解决的。我们既要解决问题，更要定义问题。”

R&D经费投入是衡量一个国家基础科研的重要指标。2019年，中国的R&D经费投入总量历史首次突破2万亿元，基础研究经费占比达到6.03%，占比首次突破6%，但与发达国家超过15%的占比相比，差距仍不言自明。

虽然基础科研的出发点往往是非功利性的，由好奇心驱动，但历史的经验表明，它的产出能带来普世性的价值，对国家和企业都是如此。

瓦特对蒸汽机的凝视纯属兴趣，然而他的改良促成了改变人类历史进程的工业革命。贝尔实验室的环境可以算是工业界的象牙塔。即使是纯理论的研究，在那里也能获得土壤。朱棣文在那里的九年时间，可以心无旁骛地把精力投入到物理学上。

1945年7月，美国信息科学家范内瓦 ·布什向总统富兰克林 ·罗斯福提交了《科学：无尽的前沿》报告，提出" 要重视基础研究，面向长远"，并主张"政府、工业和学术研究可以在合作中取得比在孤立中更大的成就"。这一报告塑造了二战后政府广泛资助学界及企业的美国科研体系，影响极为深远，2020年5月美国议员提出的《无尽前沿法案》便以其为基础。

美国航天体系是这一合作机制的典范。2007年9月，NASA在成立50周年之际正式提出“太空经济”，此后SpaceX等众多商业航天公司借着东风蓬勃发展，成为美国航天体系的主体，并将这一极烧钱的事业变得有利可图。在与NASA的深入技术合作之下，SpaceX历经无数次失败后研发出可回收火箭和飞船，历史性地降低了太空探索成本，也创造了全新的航天技术。

更深入地激活市场机制，很可能是中国基础科研的下一个助推器。经历了从零积累技术、人才、产业链、方法论的曲折历程，随着决策层提出“健全社会主义市场经济条件下新型举国体制，打好关键核心技术攻坚战”，在国际形势诡谲多变的当下，加强基础科研已成共识。

但从历史和全球经验来看，举国科研体制的成功，不仅需要举大学、政府之全力，同样需要点燃无数的企业、团体，包括更多的中小企业、初创团队，为它们开放更多的国家技术资源和探索空间，让参与解答问题、定义问题的社会科研力量从涓涓细流走向波澜壮阔。

中国国家自然科学基金委员会政策局研究院龚旭说过这样一番话：“当我们习惯于仰视和羡慕俊俏的山峰时，是否也应注意其脚下根基深厚的辽阔高原，甚至学会欣赏高原上五彩缤纷、争奇斗妍的美妙风光<7>？”

从华为实验室到达摩院，越来越多的中国企业已踏上基础科研探索之路。在这条路上，风景和困难并存，任正非就表示：“随着逐步逼近香农定理、摩尔定律的极限，而对大流量、低时延的理论还未创造出来，华为已感到前途茫茫，找不到方向。华为已前进在迷航中。”

与王坚并肩战斗过的同事林晨曦，曾回忆在几近绝望中研发阿里云飞天操作系统的岁月，“就像在攻占一个看起来不可能攻克的山头，一批冲锋者倒下了，下一批冲锋者接着顶上。其实是很悲壮的，因为没有人知道，未来到底能不能成功<3>。”

但迷雾，终不会成为勇者起航的阻碍。只要远方无限辽阔，总有船只迎着湍流出发。

全文完。感谢您的耐心阅读。

<1> 中国工业的“苏联经验”：既告诉我们路在哪里，也告诉我们坑在哪里，任冲昊/王巍

<2> 简明中国工业史，严鹏

<3> 与王坚院士有关的日子，猛哥

<4 >量子计算大牛施尧耘谈加入阿里云：一开始我是拒绝的，虎嗅

<5> 中国汽车史话，徐秉金、欧阳敏

<6> 实践者华先胜，AI科技评论

<7> 投入短缺之惑：中国基础科研的短板系列之一，知识分子