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以計算機系的課程體系為例。大家知道計算機領域的新技術、新知識日新月異，導致大學四年的課時已經無法容納了。怎么辦？

我注意到，很多學校、院系在更新課程體系的時候，“不經意間”會把底層的基礎層給壓縮掉。

道理很簡單，上層不斷地涌現新知識、新技術，這些新內容又是和工業界接軌的，所以老師們寧可犧牲掉基礎課，去擴展這種頂層應用的內容。

很具體的一個例子：之前我們也討論過，計算機系大一的編程課到底要去學習匯編語言，還是去學習C、C＋＋甚至是Python？

這實際上反映了一個“到底是重視基礎層還是重視應用層”的問題。

越底層的東西，構造難度就越大。芯片、操作系統、基礎軟件，如果都不去做，自然也就不需要去學這種靠近計算機底層的基礎知識。

只解決頂層的應用問題，Python就夠了。

同樣的道理在AI領域也是一樣。我經常參加碩士和博士論文的答辯評審，幾乎每篇論文都涉及深度學習的很多算法如CNN、RNN，框架如TensorFlow、PyTorch，但都不是我們的。

碩士、博士使用這些算法和框架去“創造”所謂自己的算法和創新，但十幾年、二十年后呢？

中國提出的AI國家戰略很好，但我擔心，AI的根基也會慢慢被壓縮掉。

所以，當針對我們的技術制裁一旦出現，就相當于是一種釜底抽薪。教育界、研究領域都在忽視基礎的東西，但如果沒了吃飯的工具，就只能用手抓了。

用手抓著吃，肯定吃不好，對不對？

當追求短期效益時，就在丟掉未來

事物都是有發展規律的。MATLAB經過三四十年的發展，通過不斷地積累完善和迭代，才有了今天強大的生命力。它不僅涉及到軟件本身的技術，還涉及到在不同的科研領域里對領域知識的積累。

所以，我們不能奢望不去打基礎，一下子就能做出一個MATLAB。

也正因此，所謂的“彎道超車”，我并不是非常贊同。因為當我們趕時間去追求短期效果的時候，其實是在丟掉未來的東西。

搞研究也是如此，年輕時如果一味投機取巧，也可以發表很多論文和成果；但是如果沒有內功的修煉，以后想去做出更高水平的成就，就變得非常困難。

有很多博士生是這樣做事情的：一般是從論文當中發現要做的問題——這常常是一種空想主義——這個問題沒有遇到過，但是看到別人在做，于是就決定“我也去做”。那這樣做出來的成果，很多并不是為我們的工業界服務的，而是為論文服務的。

如此一來，就會帶來很大的麻煩。

怎么去解決這個問題？很多人提出要靠市場機制。但我認為靠市場機制不太靈。

一個很直接的問題：今天MATLAB被禁了，但可能兩個月以后、一年以后又放開了。放開了會怎樣？即使有了國產替代軟件，但可能在性能上、質量上比不上MATLAB，很多科研人員又回到MATLAB的懷抱了。

那么靠情懷行不行？準備在火星上退休的埃隆·馬斯克，搞出來了SpaceX，有時候靠情懷是有用的。但是像MATLAB這種東西，我們不能把它推到一兩個人、一兩家公司身上。

是不是要靠國家體制？我覺得更重要的是，是通過改變考核機制，讓更多的人愿意投身在這些領域之中。MATLAB就是通過長時間的持續不斷地積累，才變成這樣一個產品。

另外，要從我們每個人做起。前幾天跟同事們聊天，說我們還有20多年就退休了，這20年如果讓你把時間都放在去開發MATLAB最核心、最基礎的一個模塊上，可不可以？

大家回答說：讓我們去做編程沒問題，但是如果跟其他學科的人一起去做——面向產業界的需求、用自己的設備去做實驗、積累基礎數據、形成領域知識，就沒問題。其實就是搞軟件工程的人從軟件的角度切入，各個領域的專家從各自專業切入，大家一起去打磨，完全是可以做得到的。

但這其中非常重要的是，現在短期的目標考核導致很多人不愿意這么去做。

要知道，做操作系統的人很多，也曾出現過一百多個操作系統，但最終留下來的只有Windows、Linux、BSD這些。這給我們什么啟示呢？

現在的博士論文，不管水平多高，最終評審時往往一刀切：你的創新點有哪些？是不是通過幾條漂亮的對比曲線證明了你的方法、研究結果可以超過美國人、英國人的結果？

我想說的是，如果我們能夠允許博士論文“重復造輪子”，可以去重復走過諸如MATLAB最早期發展的那一段時間，可不可以？

這不是我能說了算的。這是考驗我們整個中國科研領域所有學者耐性和持久性的問題。

（王忠杰系哈爾濱工業大學計算學部、國家示范性軟件學院教授，計算機科學與技術學院副院長）