李国杰：为计算机科学技术的大变局立言——祝贺CCCF出刊200期

《中国计算机学会通讯》（CCCF）出刊200期了，可喜可贺。CCCF已经成为中国计算机学会（CCF）吸引会员的主要服务产品，一个民间社团的内部刊物能拥有近10万名较固定的读者，在国内少见。在我国科技走向自立自强的新形势下，计算机技术发展又面临70年未有之大变局，CCCF如何更上一层楼，发挥更大的作用，值得深思。

近几年来，美国政府加紧推行中美“技术脱钩”和“去全球化”进程，很可能迫使中美两国在集成电路、高性能计算、人工智能等高技术领域分道扬镳，倒逼我国发展自立自强的信息技术体系。我国经济发展的动力已从资本和劳动力转向科技自主创新能力，技术发展的源头也从引进国外技术转向以国内自主研发为主。中国几千年的历史上从未像今天这样给予科学技术这么高的期盼。

在CCCF的发刊词中，我曾表示希望：“创新能力首先来自与众不同的想象力，《通讯》要更多发表激发想象力的好文章，成为激励自主创新的号角，愿《通讯》为促进我国计算机科学技术自主创新做出令人满意的贡献。”2014年6月，为祝贺CCCF出版发行100期，我写了一篇文章《发出中国计算机科技人员自己的声音》。现在，中国人自己提出科学问题和技术发展方向的需求更加迫切。在计算机领域做科研，重要的不是找答案，而是提出别人没有想到或者还不重视的科学问题和技术方向。许多人往往把“存储墙”“功耗墙”之类的现象或解决“卡脖子”的紧急需求直接当作科学问题，其实我们需要的是从宏观的需求中找到突破口，这才是真正的科学问题。

目前CCCF的专题文章多数还是介绍国外学者的科研工作，今后应更多发表阐述自己独创成果和自己提出新科研方向的文章。敢于提出新的科学问题和科研方向需要自信心。经过20余年的努力，我国计算机领域的高技术企业、一流大学和国家科研机构的科研能力已经有了实质性的进步，许多研究方向已进入国际前沿，完全有能力提出新的研究方向，引领学术潮流。另一方面，选准科学问题和科研方向需要长期的科研积累和过人的洞察力，这也是我国学者与世界顶级学者的差距，需要努力培育这种能力。CCCF应成为培育科研方向洞察力的平台。

电子计算机问世已经70多年，半个世纪以前创立的计算理论、冯·诺依曼计算机体系架构、以CMOS硅平面工艺为代表的集成电路技术等传统知识的红利已基本吃尽。人类社会正在迈向智能化新时代，算力将成为主要的生产力，提高能效和减少时延已成为主要追求，系统结构研究正在迎来新的黄金时代，激励我们做出新的重大技术发明。以统计和概率计算为特征的人工智能技术展现出前所未有的巨大潜力，计算机与生物、物理、化学、材料、能源、脑科学、社会科学等领域的交叉科学研究方兴未艾，计算机科学技术面临70年未有之大变局。

许多人认为，计算机科学技术主要是作为工具为其他学科提供支持，实际上，计算机学科与其他学科的交叉具有更深刻更本质的意义。计算思维、计算技术尤其是近年来兴起的人工智能技术对其他学科可能产生革命性的影响。反过来，计算机领域一些重大问题往往需要借助其他领域的技术突破才能解决，我对此深有体会。本世纪初，我一直在提倡低成本信息化，致力于降低桌面台式机和笔记本电脑的成本，争取用国产芯片做出千元价格的电脑，但至今没有做到。现在我国网民超过10亿，上亿网民通过千元左右的手机上网，也就是说，不是靠降低电脑成本，而是基于移动通信技术的智能手机实现了我梦寐以求的目标，信息化的普及主要靠手机！目前，算力网络很红火，实现算力网络也必须靠计算与通信技术的融合。

过去我们一直强调CCCF要为会员服务，随着数字化和智能化技术的普及，各行各业都离不开计算技术，CCCF要考虑扩展视野，争取更多的读者阅读这本杂志。今后CCCF不但要刊登一些其他行业关于数字化转型的稿件，还要适当邀请其他领域关心计算技术的专家为CCCF写文章，为计算机领域的学者提供新的视角，促进计算机领域与其他领域的交叉研究。

人工智能在图像识别、语音识别、自然语言理解等方面的应用已引起广泛重视，但人工智能可能引发的一场科学革命还没有引起国人的关注。深度学习技术精确预测蛋白质结构已经被生物学界视为一场革命。除了生物学，人工智能也在改造物理学、化学等传统科学，加快一些学科的数字化转型。DeepMind正在将深度学习用于核聚变研究，如果取得成功，可能引发能源领域的革命性突破。现在，计算科学(computing science)已不仅仅是“信息科学”，正在成为“自然科学”不可分割的组成部分，需要对其他领域有丰富知识和经验的科学家参与。其他领域的科学家如果不懂计算机和人工智能，也很难推动科学领域的这场数字化革命。

目前的深度学习技术还有许多限制，今天的预测还离不开大量的相关数据。但计算科学和人工智能的潜力可能超出许多人的预料。如果把整个宇宙的知识比喻成海洋，人脑可掌握的知识也许只是其中的若干海岛。即使有工具，我们仍然不能理解很多事情，而非人类的智能系统则有可能发现许多人类未掌握的知识，我把这些知识称为“暗知识”。目前的人工智能技术已可以“发现”元素周期表等人类已知的自然规律，未来某一天，人工智能会不会发现像广义相对论一样重要的人类未知的自然规律？这既是一个科学预测问题，也是一个人的（宗教）信仰问题，现在还没有充分的理由断然否定这种可能。基于这样的认识，我强烈支持开展“AI for science”或者称为“第五科学范式”的科学研究。

CCCF不仅要关注已经产品化的技术，还要关心人类的未来，对推进人类文明发展的新兴技术应抱有满腔的热情。对智能技术的创新应用，特别是对人工智能在基础科学研究方面的突破性进展要给予高度关注。当然，CCCF是严肃的科技刊物，不同于一般的自媒体，不能传播不实的消息，也不能对科研成果做夸大其词的宣传。

近几年越来越多的企业科技人员加入CCF，大企业的CTO们CCF中的作用明显增强，CCCF也发表了不少企业科技人员的文章。但总的来讲，CCCF对企业的需求还是关注不够，企业科技人员从CCCF上得到的实惠还不够多。

企业需要的不是纸上的科研成果，而是有可能变成新产品和新服务的产业技术。所谓应用研究主要不是从多如牛毛的基础研究新成果中寻找所谓“成果转化”的机会，而是看产业技术的发展有什么需求。产业技术是引导大学和科研机构的原始动力。

CCCF要更加关注企业对新技术的需求，重视企业专家对新技术的判断和分析，要特别关注可能颠覆现有技术、引起产业技术换代升级的新技术。当一波新技术兴起时，往往鱼龙混杂，泥沙俱下，真正能落地成为主流的产业技术很少，CCCF要提高技术鉴别力，帮助企业做技术选择。

对企业而言，在适当的时候为新技术制定标准十分重要。CCF与IEEE的差距之一是制定技术标准。IEEE的技术标准在互联网等技术的发展中发挥了重大作用，而CCF在制定技术标准方面基本上没有贡献。CCCF应适当发表一些关于技术标准的文章，引领广大会员为制定、修改技术标准作贡献。

在众多的企业中，研发型企业值得我们特别关注。研发型企业是指那些拥有关键技术知识产权，主要靠技术研发获得企业核心竞争力的初创科技公司。研发型公司是创新体系中不可或缺的高价值元素，反映一个国家或地区的创新水准。目前我国的研发型公司生存环境堪忧，我国的大企业习惯于从研发型企业中“挖人”，还没有充分认识其在创新生态链中的价值。除了极少数研发型公司获得风险投资成功上市外，尚缺少其他发展或退出通道。CCCF应多反映研发型公司的心声，呼吁全社会雪中送炭，培育有利于创新企业健康发展的产业生态环境。

最近，国务院新出台了给青年科技工作者“减负”的文件，对青年人担任项目（课题）负责人的比例、用于资助青年科研人员的科研业务费的比例等做出了硬性规定，这是优化科研环境、促进青年科技人员成长的大好事。计算机行业是青年人的天下，青年人冒头快，则新技术发展快；青年人才强，则计算机技术和产业强。虽然国家在引导“去四唯”，但各地还在不断地加封各种人才帽子，论资排辈的风气仍然很浓。CCF YOCSEF等活动为扶植青年人成长作出了较大贡献。在新的形势下，如何为青年人才成长创造更宽松的环境还要继续探索努力。

CCCF的许多文章是约稿完成的，在一定程度上限制了青年人投稿的积极性。为了吸引青年人主动投稿，CCCF可能要探索一些新的栏目。在新的栏目中，鼓励青年人天马行空地放飞想象力，大胆开展争鸣和讨论，也许能迸发出一些意想不到的思路和想法。

我国的教育和人才竞争“内卷”严重，2021年全国硕士研究生招生名额已超过100万，大学毕业生几乎都在争抢“读研”这一座独木桥。计算机专业每年毕业的硕士研究生数以万计，但几乎没有人愿意去急需研发人才的中小企业，博士毕业生也很少去急需教师的二本大学当老师，人才的培养和需求严重脱节。

CCCF应当关心作为科技人员基本面的新毕业的硕士与博士，为他们的成长和发展做一些疏导工作，向有关部门提出一些适合国情的合理建议。

李国杰

CCF名誉理事长，2004—2012年任CCF理事长。CCF会士，CCCF前主编。中国工程院院士，中国科学院计算技术研究所首席科学家。

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