基础研究|“把问题底层原理搞清楚”就是基础研究
包云岗
日前，谷歌旗下的DeepMind公司在《自然》上发表论文，宣布使用其开发的人工智能程序AlphaFold2预测了人类98.5%的蛋白质，并决定公开AlphaFold2的源代码，免费开源有关数据集，供全世界科研人员使用 。这一突破性进展立刻受到全世界的广泛关注，中国科学院院士施一公认为AlphaFold2是“人工智能对科学领域最大的一次贡献，也是人类在21世纪取得的最重要的科学突破之一” 。
那么，AlphaFold算基础研究吗？
对此，中国工程院院士李国杰将AlphaFold归为工程科学技术——“工程科学技术不只是工具，也不仅仅是基础研究成果的应用，而是在基础研究中可以发挥巨大作用的重要组成部分” 。
笔者对于李国杰的这个论述特别有共鸣，同时个人对基础研究有以下几个观点，仅为抛砖引玉 。
选择合适的“基础研究”的定义
科研有其自身的规律与法则，如果不按规律办事，就会事倍功半 。那么，基础研究有什么规律？事实上，对于基础研究不同的定义反映了不同角度的认知，对应的具体实施方式也不同 。总的来说，过去几十年主要有两种对基础研究的定义 。
其一，VannevarBush在线性模型下定义基础研究和应用研究，这种模式把基础研究看作一个知识储备池，是技术进步的源泉 。在这种定义下，基础研究的作用是产生知识，不需要考虑和具体技术的关系，因此在实施层面，“广撒网”可能是最有效的产生多样化知识的方式 。
其二，Donald E.Stokes通过四个象限来定义不同的研究类型，Stokes把基础研究分为纯粹基础研究（玻尔象限）与“由应用驱动的”基础研究（巴斯德象限） 。在实施层面，波尔象限和线性模型下的基础研究基本一致 。而巴斯德象限中，要用尖端的基础科学研究来解决迫切、强烈且巨大的现实需求；在实践时，通过解决实际问题“倒逼”科研人员把一些应用问题的底层原理搞清楚 。
笔者更青睐Stokes的四象限模型 。在笔者看来，“把问题的底层原理搞清楚”就是基础研究 。其实波尔象限与巴斯德象限在具体科研实践时是一样的，就是“把问题的底层原理搞清楚”，只是问题的来源有所不同而已 。
波尔象限的问题主要来自学科自身，如为什么会有量子纠缠现象；而巴斯德象限的问题主要来自现实应用，如牛奶如何保鲜 。从“把问题的底层原理搞清楚”这个角度来看，只要能提出一些未解的问题，那就有潜力做出好的基础研究工作 。
要高度重视自研科研基础设施
我们可能都有一个体会，科技攻关时“第一次”往往特别困难，比如第一架飞机、第一颗原子弹、第一颗人造卫星、第一款CPU、第一次火星登陆等 。哪怕曾经有其他国家实现过，另一个国家要实现“第一次”依然很艰难 。
这主要因为这些“第一次”输出的不仅仅是一款原型系统，还包含背后一套研制该原型系统的技术流程以及相应的平台、材料、试剂、设备、仪器等，也就是科研基础设施 。这些科研基础设施的作用正是“把问题的底层原理搞清楚”，比如，为研制飞机建设的风洞，研制CPU需要的高精度仿真器和模拟器 。即使物理、化学、天文等领域的基础研究，现在也离不开各种尖端设备和仪器，像研究核聚变的托卡马克装置、研究天文的望远镜等 。
笔者从事的CPU芯片设计，被很多人看作是纯粹的工程技术，认为这里面没有基础研究 。但笔者并不认同 。
举个例子，苹果最近推出的M1处理器性能甚至超越Intel的桌面处理器，这得益于M1采用了约600项ROB，这完全颠覆了传统CPU架构设计人员的观念，因为以往CPU的ROB一般都不超过200项 。也许用反向工程思维，可以很快做出一个也具有600项ROB的CPU架构设计来 。但是，苹果为什么这么设计？为什么是600项ROB，而不是400项，或者800项？反向工程只是工程技术，但如果能把“问题的底层原理搞清楚”，那就是CPU架构设计领域的基础研究 。
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