李国杰:1943年生于湖南邵阳,1968年毕业于北京大学,1981年获中国科学院工学硕士学位,1985年获美国普渡大学计算机博士学位。近年来主要致力于并行处理、计算机体系结构、人工智能等领域的研究。现任中科院计算所所长、曙光信息产业有限公司董事长兼总裁。
相关统计显示:我国创造单位GDP所需的研发人员是日本的3.68倍,所需科学家与工程师人数是美国的4.48倍。这说明以对GDP的贡献来衡量,4至5个中国科研人员才能顶一个美国科研人员。
为什么我们的人均贡献率低?从分析我们身边发生的科研活动应当能找到答案。最突出的问题是我们最关心的不是科研的“产出”对GDP增长有多大影响,而是如何能申请到大笔科研经费。责任心强的科研人员重视按时按要求完成科研任务,把完成任务当成“产出”,而这个“产出”是不是对GDP真正有影响就很少考虑了。其实,没有影响的“产出”可能比没有产出还糟,因为浪费了纳税人的钱。我们不应该过分看重“产出”的数量,而应关注“产出”的质量和“产出”的实际影响,包括对国家安全与地方经济等方面的实际贡献、对企业的实际贡献、高水平的人才输出以及其他方面的带动与辐射作用等。我们只有把注意力更多地放在如何真正提高现有投入下“产出”的影响,才能获得更多的科研投入,形成良性循环。
科研成果对下一环节增值或对社会有没有重大影响不完全取决于科研人员是不是勤奋工作,在很大程度上取决于这项科研工作究竟该不该做。不该做的科研工作做得再好也没有太多价值,这就是所谓“抬头看路”的问题。可惜的是我们在抬头看路上往往下功夫不够,许多事情走了弯路,花了很多冤枉“学费”,大多是事前没有想清楚该做什么。所谓技术创新的本领首先是选择做什么的本领。信息领域发展很快,新技术层出不穷,表面看来可做的事非常多,随便看几篇论文或读几本国外公司的产品说明书就能决定做什么。但是,无数的失败告诉我们,真正有希望做出有重大影响的科研方向其实并不多,我们必须精心选择主攻方向与技术路线。
有些科研人员认为选题是专家组或制定课题指南的人要做的事,我们只要照任务书要求做就是了。其实我国科技界值得反思之处正在这里;科技对GDP贡献率低,根子可能也在这里。所谓课题指南无非是一个大的方向加上几项技术指标,如果在研制过程中没有产生对相关企业有重大影响的专利技术,仅仅是对这些指标交账,这样的“研究”不会有太大价值。真正应从什么地方突破,采用什么样的技术路线才会真正成功,指南上往往没有明确要求。从这个意义上讲,“谁扣扳机谁瞄准”有一定道理。我们作为第一线的科研人员(扣扳机者)一定要认真瞄准目标,这个目标不是指南上写的大目标,而是经过我们认真调研并考虑过“产出”影响后决定的非常精确的主攻目标。
科研产出影响小的深层次原因是不敢于创新和不善于创新。简而言之,一个研究所的产出主要取决于它的创新能力,创新少就产出少。在研究所产出中最有价值的是凝结智慧的知识产权,而不是按工时计算的劳力。所谓基础性、前瞻性研究与有明确“交账”目标的高技术研发项目的区别,主要是前者风险更大而不完全在于出成果的周期长短。有重大影响的研究往往伴随较大的风险,如果我们只习惯于做风险小的接近开发型的研究,就很难指望出真正有重大价值的成果。
强调科研产出的影响会不会导致急功近利,削弱创新能力?我认为不会。所谓科研的产出不是只看科研成果对当年GDP的影响,基础性和前瞻性研究成果可能在未来相当长的时期内产生影响。从事技术科学研究开发的研究所不是做探索自然奥秘的纯基础研究,不是仅仅为了满足人类的好奇心而研究,也不是为了证明自己有能力做外国学者已做到的事,我们的创新研究应为增强我国的科技竞争力作贡献。