中國(guó)基礎(chǔ)科學(xué)研究（中國(guó)基礎(chǔ)科學(xué)研究院）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于中國(guó)基礎(chǔ)科學(xué)研究的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

• 1、中國(guó)能不能在基礎(chǔ)科學(xué)研究上搭便車(chē)？

• 2、近些年有什么基礎(chǔ)科技技術(shù)的突破？

• 3、什么中國(guó)古代技術(shù)發(fā)達(dá),但是近代少有原創(chuàng)性的基礎(chǔ)科學(xué)研究成果?

• 4、“把問(wèn)題底層原理搞清楚”就是基礎(chǔ)研究

一、中國(guó)能不能在基礎(chǔ)科學(xué)研究上搭便車(chē)？

這個(gè)問(wèn)題其實(shí)就是簡(jiǎn)單的科學(xué)就能達(dá)到你說(shuō)的這個(gè)問(wèn)題。具體的情況我想大概的說(shuō)一說(shuō)，希望能解決你的疑惑。

首先

我們可以思考人類(lèi)的發(fā)展。對(duì)于整個(gè)人類(lèi)來(lái)說(shuō)，只有不斷地推進(jìn)我們認(rèn)知的邊界，才能更好地發(fā)展和生存。然而，基礎(chǔ)研究是昂貴的。世界上絕大多數(shù)國(guó)家都無(wú)法真正實(shí)施有效的基礎(chǔ)研究。他們沒(méi)有錢(qián)，也沒(méi)有研究系統(tǒng)的規(guī)模。因此，推進(jìn)人類(lèi)認(rèn)知邊界和促進(jìn)人類(lèi)對(duì)客觀世界的認(rèn)知的任務(wù)落在具有開(kāi)展此類(lèi)研究能力的國(guó)家身上。如果我們不學(xué)習(xí)，我們就不會(huì)進(jìn)步。其次，我們可以從國(guó)內(nèi)發(fā)展的角度來(lái)考慮。

其次

推進(jìn)人類(lèi)認(rèn)知邊界和促進(jìn)人類(lèi)對(duì)客觀世界的認(rèn)知的任務(wù)落在具有開(kāi)展此類(lèi)研究能力的國(guó)家身上。如果我們不學(xué)習(xí)，我們就不會(huì)進(jìn)步。我們可以從國(guó)內(nèi)發(fā)展的角度來(lái)考慮。以科研為基礎(chǔ)，將帶來(lái)一系列的教育體系、科研體系、能夠輸出高質(zhì)量的人才，并使行業(yè)能夠跟上基本學(xué)科的發(fā)展。幾十年來(lái)，許多重要的工業(yè)技術(shù)落后于基礎(chǔ)學(xué)科的發(fā)展。

再次

如果沒(méi)有相關(guān)的人才，這個(gè)過(guò)程可能會(huì)更慢。而且，一旦一個(gè)基本的學(xué)科技術(shù)可以進(jìn)入工業(yè)化軌道，必要的人才就足夠多了。如果你以前沒(méi)有投資過(guò)相關(guān)的研究領(lǐng)域，那么在商業(yè)化的過(guò)程中，你會(huì)在哪里獲得如此多的專(zhuān)業(yè)人員呢?一個(gè)國(guó)家的發(fā)展，尤其是它的發(fā)展，需要無(wú)數(shù)的產(chǎn)業(yè)才能到達(dá)世界的頂端，并且有大量的產(chǎn)業(yè)是獨(dú)一無(wú)二的。在這些行業(yè)的發(fā)展背后是大量的研究投入。沒(méi)有足夠的研究投入，就沒(méi)有發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)。一些發(fā)達(dá)國(guó)家在這方面犯了錯(cuò)誤。我們國(guó)家不應(yīng)該犯類(lèi)似的錯(cuò)誤。

最后

現(xiàn)在的科學(xué)研究早已經(jīng)不是那個(gè)單打獨(dú)斗的時(shí)代了，意思就是說(shuō)科學(xué)研究不僅是為了研究問(wèn)題，更是為了能夠培養(yǎng)人才隊(duì)伍。

二、近些年有什么基礎(chǔ)科技技術(shù)的突破？

近些年來(lái)，基礎(chǔ)科技領(lǐng)域發(fā)生了許多重大的突破。以下是其中一些值得關(guān)注的：

1、量子計(jì)算機(jī)：

2019年，谷歌宣布在其Sycamore量子計(jì)算機(jī)上完成了一項(xiàng)具有里程碑意義的計(jì)算任務(wù)，證明了量子計(jì)算機(jī)在某些情況下比傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)更有效。這項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展可能會(huì)導(dǎo)致許多應(yīng)用程序的重大突破，例如更快的藥物開(kāi)發(fā)和更高效的數(shù)據(jù)加密。

2、基因編輯：

基因編輯技術(shù)，特別是CRISPR-Cas9技術(shù)，已成為生命科學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)重要工具。它可以準(zhǔn)確地更改基因序列，對(duì)于治療遺傳性疾病、創(chuàng)新農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和研究動(dòng)植物等領(lǐng)域都具有巨大的潛力。

3、人工智能：

深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的進(jìn)步使得人工智能在許多領(lǐng)域的應(yīng)用更加廣泛和深入。例如，自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的進(jìn)步，使得機(jī)器能夠理解自然語(yǔ)言和圖像，從而實(shí)現(xiàn)更加智能的自動(dòng)化和人機(jī)交互。

4、太陽(yáng)能技術(shù)：

太陽(yáng)能技術(shù)的成本在過(guò)去十年中急劇下降，這使得太陽(yáng)能電力的使用變得更加實(shí)惠和可行。此外，新的太陽(yáng)能電池技術(shù)也在不斷研究和開(kāi)發(fā)中，可能會(huì)進(jìn)一步提高太陽(yáng)能電力的效率和可靠性。

5、量子通信：

量子通信是一種基于量子力學(xué)原理的安全通信技術(shù)，它可以實(shí)現(xiàn)絕對(duì)安全的數(shù)據(jù)傳輸。近年來(lái)，量子通信技術(shù)取得了重大進(jìn)展，例如實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)距離量子密鑰分發(fā)和量子保密直接通信。

這些技術(shù)突破將對(duì)許多行業(yè)和領(lǐng)域產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響，帶來(lái)新的商業(yè)機(jī)會(huì)和社會(huì)發(fā)展機(jī)遇。

三、什么中國(guó)古代技術(shù)發(fā)達(dá),但是近代少有原創(chuàng)性的基礎(chǔ)科學(xué)研究成果?

古代的技術(shù)再發(fā)達(dá)，也是遠(yuǎn)遠(yuǎn)比不上現(xiàn)代技術(shù)的。題主所說(shuō)的古代技術(shù)發(fā)達(dá)，只是因?yàn)楫?dāng)時(shí)全世界都不發(fā)達(dá)，對(duì)比起來(lái)顯得比較發(fā)達(dá)而已。三十年河?xùn)|，三十年河西，更因?yàn)闅v代封建王朝對(duì)技術(shù)的不重視，其他國(guó)家也發(fā)展起來(lái)并超過(guò)了中國(guó)。這沒(méi)什么，現(xiàn)在中國(guó)對(duì)技術(shù)也重視起來(lái)了，只要肯投人和錢(qián)，找對(duì)方向，技術(shù)什么的都會(huì)有的。

四、“把問(wèn)題底層原理搞清楚”就是基礎(chǔ)研究

作者 包云崗

最近，谷歌旗下的DeepMind公司在Nature上發(fā)表論文宣布使用其開(kāi)發(fā)的人工智能程序AlphaFold 2將人類(lèi)98.5%的蛋白質(zhì)預(yù)測(cè)了一遍，并決定公開(kāi)AlphaFold 2的源代碼，免費(fèi)開(kāi)源有關(guān)數(shù)據(jù)集，供全世界科研人員使用。

那么，AlphaFold算基礎(chǔ)研究嗎？

對(duì)此，中國(guó)工程院院士李國(guó)杰將AlphaFold歸為工程科學(xué)技術(shù)——“工程科學(xué)技術(shù)不只是工具，也不僅僅是基礎(chǔ)研究成果的應(yīng)用，而是在基礎(chǔ)研究中可以發(fā)揮巨大作用的重要組成部分”。

筆者對(duì)于李國(guó)杰的這個(gè)論述特別有共鳴，同時(shí)個(gè)人對(duì)基礎(chǔ)研究有以下幾個(gè)觀點(diǎn)，謹(jǐn)為拋磚引玉。

科研有其自身的規(guī)律與法則，如果不按規(guī)律辦事，就會(huì)事倍功半。

那么，基礎(chǔ)研究有什么規(guī)律？事實(shí)上，對(duì)于基礎(chǔ)研究不同的定義反應(yīng)了不同角度的認(rèn)知，對(duì)應(yīng)的具體實(shí)施方式也不同。

總的來(lái)說(shuō)，過(guò)去幾十年主要有兩種對(duì)基礎(chǔ)研究的定義：

其一，Vannevar Bush在線(xiàn)性模型下定義基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究，這種模式就把基礎(chǔ)研究看作是一個(gè)知識(shí)儲(chǔ)備池，是技術(shù)進(jìn)步的源泉。

在這種定義下，基礎(chǔ)研究的作用是產(chǎn)生知識(shí)，不需要考慮和具體技術(shù)的關(guān)系，因此在實(shí)施層面，“廣撒網(wǎng)”可能是最有效的產(chǎn)生多樣化知識(shí)的方式。

其二，Donald E. Stokes通過(guò)四個(gè)象限來(lái)定義不同的研究類(lèi)型，Stokes把基礎(chǔ)研究分為純粹基礎(chǔ)研究（玻爾象限）與“由應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的”基礎(chǔ)研究（巴斯德象限）。

在實(shí)施層面，波爾象限和線(xiàn)性模型下的基礎(chǔ)研究基本一致。

而巴斯德象限中，要用尖端的基礎(chǔ)科學(xué)研究來(lái)解決迫切、強(qiáng)烈且巨大的現(xiàn)實(shí)需求；在實(shí)踐時(shí)，通過(guò)解決實(shí)際問(wèn)題“倒逼”科研人員把一些應(yīng)用問(wèn)題的底層原理搞清楚。

筆者更青睞Stokes的四象限模型。

在筆者看來(lái)，“把問(wèn)題的底層原理搞清楚”就是基礎(chǔ)研究。

其實(shí)波爾象限與巴斯德象限在具體科研實(shí)踐時(shí)其實(shí)是一樣的，就是“把問(wèn)題的底層原理搞清楚”，只是問(wèn)題的來(lái)源有所不同而已。

波爾象限的問(wèn)題來(lái)源主要來(lái)自學(xué)科自身，如為什么會(huì)有量子糾纏現(xiàn)象；而巴斯德象限的問(wèn)題來(lái)源主要來(lái)自現(xiàn)實(shí)應(yīng)用，如牛奶如何保鮮。

從“把問(wèn)題的底層原理搞清楚”這個(gè)角度來(lái)看，只要能提出一些未解的問(wèn)題，那就有潛力做出好的基礎(chǔ)研究工作。

我們可能都有一個(gè)體會(huì)， 科技 攻關(guān)時(shí)“第一次”往往特別困難，比如第一架飛機(jī)、第一顆原子彈、第一顆人造衛(wèi)星、第一款CPU、第一次火星登陸等等。哪怕曾經(jīng)有其他國(guó)家實(shí)現(xiàn)過(guò)，另一個(gè)國(guó)家要實(shí)現(xiàn)“第一次”依然很艱難。

為什么？這主要因?yàn)檫@些“第一次”輸出的不僅僅是一款原型系統(tǒng)，還包含背后一套研制該原型系統(tǒng)的技術(shù)流程以及相應(yīng)的平臺(tái)、材料、試劑、設(shè)備、儀器等，也就是科研基礎(chǔ)設(shè)施。

這些科研基礎(chǔ)設(shè)施的作用正是“把問(wèn)題的底層原理搞清楚”，比如為研制飛機(jī)建設(shè)的風(fēng)洞，研制CPU需要有高精度的仿真器和模擬器。

即使在物理、化學(xué)、天文等領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究，現(xiàn)在也都離不開(kāi)各種尖端設(shè)備和儀器，像研究核聚變的EAST托卡馬克裝置、研究天文的FAST望遠(yuǎn)鏡等。

在筆者從事的CPU芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域，很多人都看作是純粹的工程技術(shù)，認(rèn)為這里面沒(méi)有基礎(chǔ)研究。

但在筆者看來(lái)，能把CPU設(shè)計(jì)空間中一些問(wèn)題的底層原理搞清楚，就是基礎(chǔ)研究。

舉個(gè)例子，蘋(píng)果最近推出的M1處理器性能甚至超越Intel的桌面處理器，這得益于Ml采用了約600項(xiàng)ROB，這完全顛覆了傳統(tǒng)CPU架構(gòu)設(shè)計(jì)人員的觀念，因?yàn)橐酝鵆PU的ROB一般都不超過(guò)200項(xiàng)。

也許用反向工程思維，可以很快做出一個(gè)也具有600項(xiàng)的CPU架構(gòu)設(shè)計(jì)來(lái)。

但是，誰(shuí)知道蘋(píng)果為什么敢這么設(shè)計(jì)？為什么是600項(xiàng)ROB，而不是400項(xiàng)，或者800項(xiàng)？反向工程只是工程技術(shù)，但是如果能把這些問(wèn)題的底層原理徹底搞清楚，那就是CPU架構(gòu)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究。

要搞清楚底層原理并不容易，這需要一整套CPU架構(gòu)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)設(shè)施的支撐——從程序特征分析技術(shù)、設(shè)計(jì)空間 探索 技術(shù)、高精度模擬器、系統(tǒng)仿真技術(shù)、驗(yàn)證技術(shù)等；還需要對(duì)大量程序特征進(jìn)行分析，需要收集大量的原始數(shù)據(jù)，需要大量細(xì)致的量化分析，需要大量的模擬仿真……這些都是為了把底層原理搞清楚。

某種程度上，相比較于原型系統(tǒng)，平臺(tái)/材料/試劑/設(shè)備/儀器等科研基礎(chǔ)設(shè)施是更重要的輸出。

只有具備這些，才能不斷地去深入 探索 各種現(xiàn)象的底層原理，才能支持后續(xù)的迭代優(yōu)化，同時(shí)也能成為培養(yǎng)人才的基地。

基礎(chǔ)研究和工程技術(shù)并不是簡(jiǎn)單的二元對(duì)立。

相反，在很多領(lǐng)域基礎(chǔ)研究和工程開(kāi)發(fā)是交融在一起的。

出現(xiàn)這種交融是因?yàn)楹芏嘌芯克枰目蒲谢A(chǔ)設(shè)施，如新平臺(tái)、新設(shè)備、新流程都需要工程投入。

即使是探測(cè)引力波、希格斯粒子這樣的基礎(chǔ)研究，也需要工程投入研制LIGO、LHC這樣的儀器設(shè)備。

一旦有了這類(lèi)科研基礎(chǔ)設(shè)施，其他人在上面開(kāi)展科研就會(huì)容易很多。

美國(guó)基礎(chǔ)研究很強(qiáng)，其中一個(gè)原因在于有不少學(xué)者在大學(xué)里和企業(yè)研究院里建這些科研基礎(chǔ)設(shè)施。

比如在CPU芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域，有GEM5模擬器、CACTI模型、FireSim仿真平臺(tái)等一系列基礎(chǔ)設(shè)施，這可以讓其他大學(xué)的學(xué)者更容易開(kāi)展研究。

因此，有一些學(xué)者認(rèn)為基礎(chǔ)研究不需要工程，主要還是因?yàn)橛腥藥退麄儼训讓拥目蒲谢A(chǔ)設(shè)施已經(jīng)搭建完善，讓他們可以更容易地去做優(yōu)化，更容易發(fā)表論文。

美國(guó)的很多 科技 企業(yè)內(nèi)部也會(huì)構(gòu)建一套和學(xué)術(shù)界總體上打通的科研基礎(chǔ)設(shè)施（有開(kāi)源共享的、有內(nèi)部自研的）。

通過(guò)將業(yè)務(wù)需求和內(nèi)部數(shù)據(jù)導(dǎo)入到企業(yè)的科研基礎(chǔ)設(shè)施中，就能很容易消化學(xué)術(shù)界產(chǎn)生的新想法，集成到企業(yè)的產(chǎn)品中。

因此，打通的基礎(chǔ)設(shè)施加上人才流通，這是美國(guó)學(xué)術(shù)界—產(chǎn)業(yè)界形成“創(chuàng)新想法—得到應(yīng)用—收集反饋—新的創(chuàng)新想法—得到新的應(yīng)用”這個(gè)閉環(huán)的重要原因。

但是，中國(guó)的學(xué)術(shù)界—產(chǎn)業(yè)界之間尚未形成這種高效的閉環(huán)，大多數(shù)企業(yè)還沒(méi)有和學(xué)術(shù)界打通的科研基礎(chǔ)設(shè)施。

所以對(duì)于中國(guó)的學(xué)術(shù)界來(lái)說(shuō)，更需要參與科研基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，尤其是和企業(yè)一起來(lái)補(bǔ)科研基礎(chǔ)設(shè)施的課。

雖然很多基礎(chǔ)研究是純理論 探索 ，幾個(gè)人的小團(tuán)隊(duì)甚至一個(gè)人便可開(kāi)展。

但也有很多基礎(chǔ)研究需要大團(tuán)隊(duì)，需要管理與組織，例如探測(cè)希格斯粒子、研制LIGO觀測(cè)引力波等。

美國(guó)國(guó)防部高級(jí)研究計(jì)劃局（DARPA）資助了很多顛覆性創(chuàng)新項(xiàng)目。

我們觀察DARPA的項(xiàng)目立項(xiàng)與執(zhí)行過(guò)程，可以看到有一些共性特征：首先會(huì)暢想未來(lái)，設(shè)立激進(jìn)的目標(biāo)；科學(xué)地把激進(jìn)目標(biāo)分解為一系列子任務(wù)；制定具體子任務(wù)的實(shí)施計(jì)劃，包括目標(biāo)、時(shí)間節(jié)點(diǎn)等；子任務(wù)最后要集成到一個(gè)原型系統(tǒng)中。

“項(xiàng)目主管”會(huì)負(fù)責(zé)上述4個(gè)任務(wù)，具有絕對(duì)的項(xiàng)目決策權(quán)，同時(shí)也對(duì)項(xiàng)目負(fù)責(zé)，相當(dāng)于抓總。大量實(shí)踐證明，這種科研組織管理模式具有很高的效率。

這種模式對(duì)基礎(chǔ)研究也有效。

以清華大學(xué)類(lèi)腦計(jì)算研究中心為例，該中心于2014年成立，成員來(lái)自清華大學(xué)不同的院系。

他們的研究模式就類(lèi)似DARPA項(xiàng)目，整個(gè)團(tuán)隊(duì)圍繞“天機(jī)”類(lèi)腦芯片開(kāi)展全棧研究，并集成到自動(dòng)駕駛自行車(chē)系統(tǒng)中，形成具有很好顯示度的科研成果，發(fā)表多篇Nature、Science論文，入選中國(guó)十大 科技 進(jìn)展等，同時(shí)也把清華的類(lèi)腦計(jì)算學(xué)科建立了起來(lái)。

回到本文開(kāi)頭的問(wèn)題：AlphaFold算基礎(chǔ)研究嗎？

根據(jù)本文的討論，我們可以得出如下結(jié)論：第一，AlphaFold研發(fā)的過(guò)程中面臨很多未知的問(wèn)題，把這些問(wèn)題的底層原理搞清楚，就需要基礎(chǔ)研究；第二，Alpha Fold是蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)領(lǐng)域的科研基礎(chǔ)設(shè)施，它本身就屬于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)領(lǐng)域基礎(chǔ)研究的一部分。

（作者系中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所副所長(zhǎng)、研究員）

以上就是關(guān)于中國(guó)基礎(chǔ)科學(xué)研究相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢(xún)，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。

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