答项立刚：《脱实向虚永远是一条自我阉割的路》一文_风闻

      关于《脱实向虚永远是一条自我阉割的路》这篇文章，我不完全赞成赞成作者的看法：

      1、基础理论研究与应用性研究是一个问题的两个方面。因为所有应用型科学或技术，其本源都与基础理论有关。可以说，没有牛顿力学，起源于英国的世界工业革命就不会出现；没有量子力学理论，中国科学家搞的“量子纠缠”信息传递就不可能实现。中国古代的“烽火”传递信息没有基础理论支持，所以只能在万里长城的城楼之间逐次传递信息，但是电磁波的发现使我们有无线通信发展到今天的互联网。也就是说基础理论研究的本源是寻找世界上尚在“隐藏”中的科学规律或者现象，而应用科学则实在基本的原始理论下为某一种应用而进行的研究。

       “文革”前后为什么华罗庚无法正常工作于是下基层推广“统筹轮”？就是因为在企业管理中，或者进一步说如何提高产品质量和企业的经济效益中各种因素交叉衔接，是一个复杂的系统性问题，所以通过统筹理论获得“若干路径求其最优”。华为为什么首先找到了5G的技术路径？就是一位年轻的俄罗斯数学家诈骗到了“算法”（中国至今还没有其他企业如同华为那样聚集了上千的优秀数学家）。在软件领域，数学的算法是至关重要的。数学算法，是99%以上的系统或工程软件里面隐含着的上百万个数学算法。简单的讲，数学算法是程序的“开门钥匙”。美国为什么能控制三星、ASME、东芝或郭台铭······ ，就是因为这些企业都存在大量使用美国的专利许可。你说的美国基础理论研究不行不是事实。曹德旺和何祚庥都认为中国的基础理论与美国相比那差距还是很大。

      印度怎样？国人普遍认为印度不行。但清华的张捷教授拿了印度教育各个层次段的试卷与中国的同等学力试卷对比表明印度的数学教育水平或深度远高于中国，比如印度高考的数学试卷范围和难度远高于中国的硕士研究生的试卷。印度从小学低年级就开始要求解题办法有多种，所以速算法在小学就开始广泛普及（参见《印度的数学》）。在美国硅谷，数学家中印度裔数学家超过中国的三倍。

      2、中国的产业链确实比较完整，这是事实。但是产业技术水平存在明显的不均衡，一是我们的许多产品是仿造的（专利授权或者直接仿造），在某些领域（如：流程的关键节点）至今还是受制于人。比如光刻机、光刻胶；高端精密和微观仪器仪表、芯片、冶金工业特种金属材料、高端轴承和特种化工材料，精密数控机床的传动部件和程序功能，药品和医疗器械等等。“我是圈里人，我们只是比过去好多了（何祚庥）”。

       总的来讲，中国在应用层面发展的比较快，这一点拜登没有看走眼：“中国的AI高端技术不多，但是中国的AI研发人员总量超过美国的三倍”。也就是说，如同电动车。中国的企业做到了“龙头老大”。同样，AI技术的一般应用中国也不算落后。问题的实质是美国长期以“金融垄断”为抓手，忽视实体企业在应用层面的经济拉动作用。这也是拜登为什么要给郭台铭50亿，要台积电迁到美国办厂。

      3、作者提出的工程师的作用我基本赞成。不过要说明的是。制造业的技术能力靠的是“一架马车的两个轮子”——设计和制造工艺，你设计的再好，工艺上实现不了等于零。比如：欧洲科学达人曾提出“给我一个支点，我能修一座通向月球的桥。”设计上可以计算出需要多少个支撑点，但是安装工艺认为是不可能的。由此，企业里有句俗语：“设计不懂工艺，保准成不了大器”。问题是工程师从哪里来？中国现有的工科院校肯定不行：一是教师懂工艺的很少，工艺学课程就更不要说了——你连《公差与配合》都搞不懂教什么书呀？清华此前不是招了一部分职业院校毕业的人做实习指导员，这算是应急之需。但工科试验室怎样就不好说了。

      至少在计划经济时代的“急于求发展”过程中就存在“重设计，轻工艺；重生产，轻质量”的思想。靠“GDP”本身的单一表述也不科学：你废品处理掉回收的钱再投入，“GDP”会表达出正增长。所以不要简单的只看“GDP”。理论科学家可以脱离具体的物的实践，工程师就不可以。否则在生产流程中你解决不了问题。企业里还有一句俗语：“工程师画个圈，技师点上一个点，这个眼神怎样，全靠技术的造化。”这一点在流程的关键节点上（既关键工序）非常重要。技师的所谓“造化”就是实际经验，而这种实际的经验取得与常人容易忽视的理论节点有关。比如牛顿的“作用力和反作用力”中学生也都知道，但是有多少人知道：当一个电气触点频繁发生“作用力和反作用力”现象会有什么后果吗？就是设计师如果忽略这个问题，早晚也会出事故。从这些角度上将我基本支持作者的观点。

      就通信专业来讲也是如此。4G和5G其实还是各有优缺点，关键是看怎样利用4G和5G。

     （注：因为回复字符超限，故以此文作答）