在“难题揭榜”火花奖公司内外的获奖者及出题专家座谈会上的讲话

在“难题揭榜”火花奖公司内外的获奖者及出题专家座谈会上的讲话

　　　　首先感谢大家给*公司做出的贡献。我们现在还属于困难时期，但在前进的道路上并没有停步。2022年我们的研发经费是*亿美元，几年后随着我们的利润增多，在前沿探索上还会继续加大投入。我们与高校的合作是在一定的技术边界内探索人类的未来；20*实验室是以基础理论及应用理论为基础，探讨现实性的可能，没有目标考核；产品线是对产品的商业成功负责。大致分为这三个阶段，随着我们经济实力的增长，我们会不断扩大对外合作的“喇叭口”。
　　　　我年轻时候很崇拜西方，因为西方科技如此发达，而我们那个时代，书是非常宝贵的，很难看到一本好书，想读书但买不到书。创立*以后，我也是亲西方的，当时我们提出一个口号“要用世界上最好的零部件和工具造世界上最好的产品”，我们实现了。后来突然受到制裁，别人不能给我们提供零部件、工具……，我们就傻了。世界上最好的零部件很多是来自美国的，实际上我就是亲美的。当美国打我们一棒，狠狠制裁我们的时候，徐直军在办公会议上对我说了一句话：“美国没有明白，他们这一棒打下去，把一个最亲美的人，变成了一个最反美的人”。当然，我现在也不反美，我们想成为最先进，就必须向一切先进的人学习。美国在科教上的软实力，还是我们用几十年时间达不到的。美国的政治家也是一轮一轮的，美国几百年的创新土壤，不会因他们而退化。
　　　　幸亏我们过去用了近二十年时间，在基础理论上作了准备，投了几千亿培养了一批研究基础理论的科学家、技术诀窍的专家。他们一直在爬科学的“喜马拉雅山”。当我们受打压时，就请这些科学家到“山脚”来“放羊”、“种地”……，拿着“手术刀”参加“杀猪”的战斗。我们用三年时间内完成**+颗器件的替代开发、*+电路板的反复换板开发……。直到现在我们电路板才稳定下来，因为我们有国产的零部件供应了。今年*月份我们的MetaERP将会宣誓，完全用自己的操作系统、数据库、编译器和语言……，做出了自己的管理系统MetaERP软件。MetaERP已经历了公司全球各部门的应用实战考验，经过了公司的总账使用年度结算考验，我们公司的账是业界中很复杂的，已成功地证明MetaERP是有把握推广的。许多设计工具也上*云公开给社会应用，逐步克服了断供的尴尬。
　　　　过去我们大量的研究都与西方国家大学合作，目前已开始和国内大学加强合作，这与我个人的指导思想变化有关系。我们往更前沿走的路上，逐步也会在国内加强这方面的合作。现在我们可以开始互相了解，有什么疑问，欢迎大家一起讨论。
　　　　1．*提问：我们学校想筹建未来技术学院，我们在设计时候就想，如果能够了解像*这样的创新企业的一些未来需求，通过校企合作，给学生更多发展的引导和空间，将能够促进未来技术人才的培养。这是我们作为教育界自己的想法，不知道*在未来技术人才方面和高校合作是否也有相应的想法和具体的措施？
　　　　*：这可能涉及国家的体制设计。我认为，科学与技术是两个不同的概念，科学是发现，技术是发明。*有本书《*》写得挺好，科学就是无尽的前沿，未知的才叫科学。从这个角度，教育和科学是一样的，教育不一定要有准确答案，准确答案不一定是学校的需求。
　　　　别人家有位在MIT读博士的小孩对我说，他们没有讲义，也没有课本；老师上来讲一通，黑板上写一通，指定一批参考读物；几名教授讲课时互相批判，各有各的观点，各自推荐一些参考书指导你去读；然后你写，写文章不需要结果，只要思维逻辑是合适的，老师就给你打分了，这就是科学。老师讲的是他正在研究的前沿，他自己也未完全明白，科学是一代一代去努力的。博士只要有思想方法，不一定会有结果，有些科学太遥远，一步很难证明，过程正确也是好的。我们火花奖也不一定要有“结果”才行，否则怎么叫“青出于蓝而胜于蓝”呢？如果教育总是追求结果，学生思想就会被约束。所以，不能太实用主义，以需求为导向，牵引中国前进是不够的。教育应该放开让学生“胡思乱想”，只要他想的逻辑相吻合，就不要去约束他。读书是为了拿到开门的“钥匙”，关键是读一个方法学，运用知识的方法比知识更重要。因为知识可以在互联网上获取，怎么组合、怎么拼接，这就是大学要学习的。
　　　　企业的需求是现实性的，因为我们必须要解决现实问题，但教育不应该集中在现实需求上，要面向未来。
　　　　2．*提问：我今年刚加入学校做助理教授，研究方向与ChatGPT相关。在国外，这些研究都是由相对比较年轻的人来做的，但国内不一样，很多资源基本都在相对高级别教授或工程师手里，比如机器、学生，但他们对新技术的理解和跟进可能不够。年轻人有很好的想法，但是没有机器，招不到更好的学生。有能力的人没有资源，有资源的人没有能力，面对这样的情况，*有什么建议和指导？
　　　　*：我知道*大学的ED***做得很好，别的领域应该也很好；*的半导体工艺学教得很好；*大的理论很好；……
　　　　第一，科学家的类别可以不一样，有些是架构型的科学家，有些是阐述型科学家，有些是突破型的科学家，有些是工匠型的科学家……。年龄大的科学家，他们人生阅历很丰富，对系统架构的认识很清晰；他们向青年人阐述架构模型，年轻人有奇思怪想就容易突破，这个架构里的缺陷就容易被修复了；有些人深入实践，在工程实现方面积累了丰富的Know-How经验，善于解决复杂的工程问题，我们也称之为工匠科学家。最有创造力的是年轻人，但最有架构能力的还是有经验的老专家、老教授，他们对整个架构有很清晰的认识。所以，要将老、中、青结合起来，国家才能够攻克大的难关。
　　　　我认为，*大学的测绘学院做得非常好，五位院士给大一学生讲课，这就是最正确的。一年级的孩子最聪明，但是他不知道爬上“二楼”是什么样子，教授就跟他讲“二楼”、“三楼”、“四楼”……是什么。不必八年博士毕业才恍然大悟，原来“二楼”是这样子。深圳前段时间的改革很好，博士生做中学老师、小学老师，这就是国家在进步。在小孩时期就要启发他未来的理想是什么，不要等他快老了再告诉他，就会错过一个最好的创造发明的时代。因为最具创造性思维的是儿童时期，他想象的空间、想象的人、想象的人际关系是我们都想不到的，为什么这个时候要把他们整齐划一齐步走呢，为什么不能允许他们有点步伐不一致呢？中国的未来需要百花齐放。
　　　　第二，未来在***I大模型上会风起云涌，不只是微软一家。人工智能软件平台公司对人类社会的直接贡献可能不到2%，98%都是对工业社会、农业社会的促进，***I服务普及需要5G的连接。德国之所以这么挺*的5G，因为它要推进人工智能对德国工业的进步，德国很多工厂的生产无人化；中国的湘潭钢铁厂，从炼钢到轧钢，炉前都无人化了；天津港装卸货物也实现了无人化，代码一输入，从船上自动把集装箱搬运过来，然后用汽车运走；*煤矿在地下采用5G+人工智能后，人员减少了*-*%，大多数人在地面的控制室穿西装工作。……。这些都是已经大规模使用的例子，在这些过程中，最终对人类的贡献是很大的。
　　　　大家要关注应用，尤其是工业、农业社会的应用，模型的应用有时比模型本身还有前途。但是我们公司除了会做***I的底层算力平台，应用平台不是我们的选项。我们公司别的都不会，所以我们只好聚焦在这方面，为建立一个适应社会需求的算力平台而奋斗。底层平台会开放这点是徐直军对我讲的设想，在2%的平台贡献里，我们占一点点就行。ChatGPT对我们的机会是什么？它会把计算撑大，把管道流量撑大，这样我们的产品就有市场需求。
　　　　3．*提问：刚才*讲到，您年轻时没有书读，但是您创办了*，创造了奇迹，个人的领导力、个人的英雄主义是否起了决定性的作用？
　　　　*：我讲的是六十年代，那个时代是反对白专，缺少技术性的书籍，不像今天这么多书籍，还有互联网，青年人应珍惜这个机会。多好的一个时代呀！在网络上，思想的碰撞是全球化的，碰撞的火花也是在时代前沿的。它推动着一个庞大的群体在创造世界，世界的进步速度由此加快，应该是万众力拔山兮。
　　　　在联接领域，我们应该是世界领先了，这是*万人，再加上外包的*万人，再加上从全世界理论工作者中吸收的能量，才做到的。例如5G的理论就是由土耳其***rikan教授的一篇数学论文引发的。在计算领域，我们也想追赶美国，我们就有了一个机会窗，抓住机会窗还是要靠集体的力量，推动集群计算。我们公司内部叫“一杯咖啡吸收宇宙能量”，主要是集体智慧互相挤压、互相冲击，你的思想点燃他的火花，他的火花燃起了熊熊大火。比如，香港大学张翔校长提到对普通玻璃辐射制冷的科学研究，太阳照射在外表面，里表面出冷气。这个技术能否运用到我们机器的外壳上，不是极其巨大的成就吗？
　　　　因此，个体的发明要有群体的平台，把火花变成熊熊大火。怎么把这个平台团结起来？大家就会一心一意去抬一个“轿子”。
　　　　4．*提问：*公司认识到数学的重要性以后，在公司层面是怎么推广、怎么布局的？另外，随着非常多优秀的数学人才加入*，*的数学能力逐渐增强以后，是否还会继续加强和高校科研界的合作？
　　　　*：拿破仑数学立国的做法，推动了法国数学的进步；叶卡捷琳娜引进西方的哲学、绘画……，实际也促进了俄罗斯的进步。物理是数学，土木建筑是数学，力学也是数学……。数学可以被用在各种地方解决问题，涵盖范围很广。比如，土木建筑的专家通过对土木建筑的理解，去解决土木建筑的算法问题。
　　　　我们公司为什么重视数学？无线电是什么，通信是什么？电磁波不就是方程吗？土耳其***rikan教授一篇数学论文，十年后变成5G的熊熊大火；上世纪六十年代初前苏联科学家彼得?乌菲姆采夫发表的一篇论文，钻石切面可以散射无线电波，20年后美国造出了F22隐形飞机；上世纪五十年代，中国科学院吴仲华教授的三元流动理论对喷气式发动机的等熵切面计算法，奠基了今天的航空发动机产业。……。未来走向信息社会，数学的重要性越来越高，人工智能都是数学，算法问题就是数学问题。怎么把物理学的一些量运用算法固化下来成模型？这个模型让大家去用，用模型的人不一定要懂，会用就行。当然，物理学、化学、神经生物学、工程学、电子学……同样都非常重要。
　　　　我们会在*市建立系统仿真实验室，*大学的数学在世界上是很厉害的，无线、网络、计算、数字能源、供应、制造、材料……都可以在这里做仿真实验；我们在贵安建立镜像实验室，做大模型实验时，可以在贵安搭建一模一样的完整场景，你不用在客户的实际场景上试。请老师们来我们这里做学问、做实验，你可以把成果拿走，我们从你发表的论文上学习。
　　　　所以，对高校来说，公司渡过难关以后，在一定的技术边界内，对高校的支持力度会更大一点，为改善大家的学术环境做一点点贡献。但我们的钱和国家比起来，毕竟少得多。
5．*提问：我们有一个指导思想：研究真问题，真研究问题