今天小編分享的科技經驗：誰在扼殺中國的第三代“科學力量”？，歡迎閲讀。
圖片來源 @視覺中國
文 | 杜鳴皓頻道，作者 | 杜鳴皓
中國的第三代科學力量，似乎被一種早死的玄學 " 詛咒 " 着。
2018 年 12 月 31 日，國防科大陳書明教授因嚴重車禍離世，年僅 57 歲，陳書明是軍方科學家、微電子專家、中國高尖端武器芯片研發小組領頭人；
2022 年 6 月 14 日，曠視科技首席科學家孫劍，因突發疾病于當天凌晨去世，年僅 45 歲，孫劍的科研重點是基礎人工智能研究；
2023 年 7 月 1 日，人工智能和指揮控制領網域的青年科學家馮旸赫因車禍離世，年僅 38 歲，馮旸赫是多個國家重點項目專家組的專家、多個軍内重大工程分系統的主任設計師；
2023 年 12 月 15 日，著名人工智能科學家、商湯科技創始人湯曉鷗不幸離世，年僅 55 歲，湯曉鷗是中國計算機視覺 AI 領網域的領軍人物。
在第四次工業革命下半場—— " 分布式 AI 滲透產業全鏈路，AI 輕資產駕馭機械重資產 " 的科技較量中，人工智能、量子芯片、腦機接口等領網域的科學家，作為一股先鋒科學力量，以及第三代 " 科學力量 " 的核心，對中國赢得全球科技競賽有着舉足輕重的作用。
但馮旸赫、陳書明、孫劍和湯曉鷗等中國頂尖的芯片、人工智能青年科學家卻接連早亡，這些本要奔赴 " 科技戰場 " 去拼刺刀、打硬仗的第三代科學家，非但沒能了遂 " 戰死沙場君莫笑 " 的青雲志，反卻譜寫了 " 出師未捷身先死 " 的人生悲歌，讓中國數智經濟先鋒科研接連受創，很難讓人相信這些都是自然偶發事件。
什麼是第三代 " 科學力量 "
三代科學力量的劃分，是我正在準備的《數智經濟Ⅱ》文稿中的個人觀點，其大體可以概括為：
第一代科學力量，是以物理學家、化學家、生物學家等為主體的自然科學力量；
第二代科學力量，是以計算機科學家、信息科學家、數據科學家等為主體的信息科學力量；
第三代科學力量，是以人工智能科學家、腦機科學家、量子計算科學家、智能作業系統 OS 科學家，以及未來催生的 " 生命 3.0" 等生命科學家等為主體的智能科學力量。
縱觀全球 " 科學力量 " 與歷次工業革命的發展演變，其大體經歷了 " 三次浪潮 "：
第一代科學力量，推動了大工業社會、工業經濟的浪潮，以物理學家、化學家、地質學家等為主的科學力量，代表人物是牛頓、法拉第、愛因斯坦。18 世紀 -19 世紀末，着眼于人類 " 大工業社會 " 的工業經濟、軍事兵器、海陸開發等的基礎研究和工程應用之需要，快速崛起了第一代以物理學家、化學家、地質學家等為主體的科學力量，他們的科研指向了機械革命、電氣革命，直接促進和推動了全球第一次工業革命和第二次工業革命。比如，世界上第一個正式的科學機構，成立于 1660 年的英國皇家科學院，在基礎科學研究或工業及科技前沿研究方面的科學家眾多，助力英國引領了第一次工業革命。
第二代科學力量，推動了信息社會、數字經濟的浪潮，以計算機科學家、信息科學家、（統計）數學家為主，代表人物馮諾依曼、圖靈、羅伯特 · 卡恩、克勞德 · 艾爾伍德 · 香農等。
20 世紀上半葉 -20 世紀末，着眼于人類 " 信息社會 " 的信息經濟、現代軍事、航空航天等需要的基礎研究和工程應用之需要，快速崛起了第二代以計算機科學、信息科學、數據科學等為主體的科學力量，他們的科研指向信息技術革命，直接促進和推動了第三次工業革命。比如，美國國防部高級研究計劃局 DAPPA，成立于 1958 年，推動了互聯網、半導體、個人電腦作業系統 UNIX、激光器、全球定位系統（GPS）的誕生或發展，讓美國引領了第三次工業革命。
第三代科學力量，正在開啓超智能社會、數智經濟的浪潮，以量子芯片科學家、人工智能科學家、腦接機口科學家、新能源科學家等為主，代表人物約翰 · 麥卡錫、伊爾亞 · 蘇茨克維、米格爾 · 尼科萊利斯等。
自 21 世紀第二個 10 年開始，着眼于人類 " 超智能社會 " 的智能經濟、未來軍事、深空深海深地開發等的基礎研究和工程應用之需要，正在崛起的第三代以量子芯片科學家、人工智能科學家、腦接機口科學家等為主體的科學力量，他們的科研指向人工智能、通用人工智能、量子智能和生命 3.0，正在開啓和推動第四次工業革命的向前發展。比如，美國正在全力推動構建第三代科學力量，美國國家科學基金會成立了很多個 " 人工智能研究所 "，美軍發布 " 人工智能與下一代分布式指揮控制計劃 "，其對人工智能領網域科學的基礎研究和發展的重視，超過世界上任何一個國家。
就中國或華裔科學家群體來説，物理學家錢學森、楊振寧是第一代科學力量；計算機專家姚期智、潘雲鶴屬于第二代科學力量；量子計算機專家潘建偉，人工智能專家吳恩達（華裔）、李飛飛（華裔）屬于第三代科學力量。
第三代 " 科學力量 " 為什麼重要？
第三代 " 科學力量 " 的重要性，僅從一個視角就能管窺全豹：人類社會的科技進步，離不開發明和使用新的 " 工具 "，它們是人類生產力躍遷的底層依托。
機械化工具：工業社會發明的工具是物理機械系統，比如汽車、飛機，第一代科學力量中的物理學家、化學家就能勝任；
信息化工具：信息社會發明的工具是信息控制系統，比如個人電腦、數控車床，第二代科學家中的計算機專家就能勝任；
智能化工具：超智能社會發明的工具是智能控制系統、類生命系統，比如自動駕駛、生成式 AI、腦機機器人，第三代科學家中的人工智能專家才能勝任。
衝刺第四次工業革命的下半場，需要大量人工智能科學家、腦機接口科學家、量子計算科學家等，來創造 " 智能控制系統、類生命系統 " 工具，以替代大工業時代的 " 機械物理系統 " 工具和信息社會的 " 信息控制系統 " 工具，進而實現未來數智經濟時代的生產力躍遷。
由此可見，如果沒有第三代科學力量的全力參與，人類社會不可能有 " 智能控制系統、類生命系統 " 工具的誕生，第四次工業革命也就成為 " 鏡中花，水中月 " 了，就未來的科技進步而言，第三代科學力量的作用和價值不容小觑，其地位應與第一代、第二代科學力量平齊，甚至要略高，數智經濟的發展一日千裏，可謂時代逼人強，不能再派科技 " 老将軍 " 們上戰場了。
因此，當人類進入第四次工業革命下半場，也就是未來 10-30 年的關鍵階段，第一代科學力量更像是 " 打輔助 " 的角色，第二代科學力量則是 " 打助攻 " 的角色，第三代科學力量才是 " 打正面戰 " 的角色，可中國人工智能領網域頂尖的青年科學家接連死亡，不禁讓人有 " 天不予人 " 之慨，不知是哪路神仙要阻止中國赢得第四次工業革命下半場的競賽？
中國第三代 " 科學力量 " 怎麼樣？
中國當前三代科技力量的總體分布是：
第一代科學力量是相對過剩的，還源源不斷有在美國等過剩的科學家回國輸入，比如近三年就有包括顏寧、牛謙等在内的 4000 多位自然科學家選擇回國；
第二代科學力量是極其不飽和的，且面臨着激烈的人才競争和個别國家的人才封鎖，比如計算機作業系統專家、（硅基）芯片專家，比如坊間被稱為 " 男版孟晚舟 " 案的中國芯片專家張浩被美國以學術交流之名誘捕，至今未歸；
第三代科學力量是嚴重稀缺的，還面臨美國政府的科技封鎖和 " 黑名單 " 打壓，比如人工智能科學家、量子計算專家，湯曉鷗所創的商湯科技、潘建偉創建的國盾量子都在美國實體清單之列。
從全球範圍來看，中國的第三代 " 科學力量 " 處在追趕的身位，尚不足以支撐全面領跑全球第四次工業革命下半場的科技競賽，因此每一位該領網域的人才都彌足珍貴。
僅從人工智能頂尖科學家的人才質量對比來看，中國大致處于第二梯隊：
一項 2022 年的數據顯示，在人工智能 21 個頂尖領網域全球首席專家數目中，美國入圍 13 人，中國 2 人、德國 2 人、加拿大 2 人、日本 1 人、法國 1 人。
而從人工智能領網域專家的人才數量實力對比來看：
清華大學發布的 2022 年人工智能全球最具影響力學者榜單顯示，2000 名專家學者，美國占據了一半以上，中國有 232 人入選；20 個 AI 核心領網域，美國領先的有 14 個，中國只有 2 個；按機構分布，谷歌臉書微軟壟斷了前三名，美國遙遙領先，中國只有阿裏巴巴進入到第 20 名。
再從人工智能領網域的人才影響力對比來看：
據 2023 年度 AI 領網域最具影響力的 100 人名單，全球 AI 領袖有 25 位，包括 OpenAI 的創始人山姆 · 奧特曼、Deepmind 阿爾法狗的創始人戴密斯 · 哈薩比斯、百度 CEO 李彥宏、xAI 創始人馬斯克、英偉達創始人黃仁勳、DeepLearning.AI 創始人吳恩達等，美國數量最多，中國有 3 位。
總體上，從人工智能科學領網域的人才質量、人才數量和人才影響力綜合來看，中國距離全面領跑還差距甚遠，所以，馮旸赫、孫劍和湯曉鷗等人工智能科學家每少一位，都是中國角力第四次工業革命下半場的巨大損失，中國第三代科學力量的培養和保護應該引起足夠的重視。
全球 " 科學力量 " 的躍遷更新
什麼是科學？什麼是科學家？
人們對 " 科學 " 和 " 科學組織 " 的認知，正面臨一次思維覺醒和躍遷更新。
很多人，對 " 科學 " 和 " 科學家 " 群體的認知，還停留在純粹的 " 自然科學 " 領網域，也就是只有那些通過 " 嚴密的邏輯分析 "" 精确的公式推導 " 和 " 缜密的實驗驗證 " 建立起來的學科，才能稱之為科學，其他不能被邏輯推理和實驗驗證的，再科學也是 " 迷信 "" 玄學 "。
用是否邏輯推理和實驗驗證把 " 科學 " 的定義鎖死，這種陳舊的科學觀是十分危險的，它将阻礙 " 智能科學 " 作為全新科學譜系的誕生和發展，阻礙 " 智能科學家 " 群體走上推動第四次科技革命的舞台中央。
人工智能科學家，是研究事物的各種參數之間的 " 變量關系 " 的科學學派，是系統科學學派，他們不需要所謂的邏輯分析和公式推理，也不需要什麼實驗驗證，海量數據反映的各參數之間的 " 變量關系 "（而非 " 科學公式 "），以及由總體變量關系建立起來的 " 算法集合 "，就是科學本身。
就和中醫學一樣，它把人體生命系統分解成 " 陰、陽、表、裏 "，" 温、量、寒、熱 "，" 肝、心、脾、肺、腎 "，" 太陽、陽明、少陽、太陰、少陰、厥陰 "，" 風、寒、署、濕、燥、火 " 等幾十數百個參數，這就相當于把人體變成了一個 "AI 大模型 "，通過海量醫案數據動态研究、訓練、辯證和确定各參數之間變量關系的算法集合，就可以用這套系統總結的 " 算法系統 " 看病、治病了，從這一點上來説，中醫學是最早的人工智能科學，老中醫們都堪稱人工智能專家。
智能科學家發明創造的是 " 高敏捷、高容錯 " 如手指彈琴的類生命系統工具，它不需要很精确，但需要有強大的适應性和容錯性；現代科學家發明的是 " 高可控、高精度 " 如齒輪運行的物理機械系統，必須始終精确地運行，才不至于崩潰。
因此，智能科學和現代科學兩者不可同日而語，兩種 " 科學 " 的定義也不可同日而語，" 科學 " 和 " 科學家 " 的定義需要與時俱進，一切研究海量參數之間 " 變量關系 "" 算法集合 " 的學科就應該是科學，從這個意義上説，" 陰陽五行學説 " 就是科學，" 中醫學説 " 就是科學，Chat GPT 就是科學，不用問為什麼沒有 " 邏輯推理 "" 公式推導 " 和 " 實驗驗證 "，只要它能夠很好地解釋和指導類生命系統的運行之道，它就是科學。
着眼于第四工業革命下半場的科研需要，人類的 " 科學組織 " 必須向上躍遷，把過時的科學組織和科學觀念進行重組，以接納那些非基于邏輯推理的 " 變量關系 "" 算法集合 " 學派為 " 科學 " 和 " 科學家 "，因為現有的科學組織體系已經嚴重不能勝任 " 智能控制系統、類生命系統 " 的工具開發了，未來科學需要全新的 " 變量關系學派 " 的 " 科學思維、科學人才、工程能力 "，這些都将仰仗于第三代科學力量的智慧賦能。
結語：打造全新的 " 智能科學譜系 "
人類的基礎科學已經很多年沒有實質性突破了，有沒有一種可能：
是人類自己鎖死了 " 科學 " 呢？
有一個老和尚，守着一座廟。一天，四人一馬來此客寓，老和尚對其中的高僧禮敬有加，而對毛猴、饞豬、大胡子三人不甚客氣，尤其讨厭那只不知循規蹈矩的潑猴。臨别，老和尚有事相求，山中有黑熊精作怪，高僧佛法強大，能否教其改邪歸正呢？高僧扭臉稱，這只 " 潑猴 " 最擅降妖伏怪。老和尚讒臉求助，哪知毛猴哂笑到：" 老秃驢，你只知這光頭和尚佛法強大，哪只我這只毛頭的和尚，更是法力無邊呢？"
天地本不全，科學又何必求全呢。科學，應該是實用之學，而非 " 邏輯推理 " 之學。人類，不妨換一種思維，用 " 變量關系 " 思維，打造全新的智能科學譜系，或許将來突破基礎科學的鎖死之局，也未可知呢。
野火燒不盡，春風吹又生。" 科技戰 " 是需要人工智能科學家前赴後繼的，誰在扼殺中國的第三代科學力量，這可能是個玄學問題，也可能不是，但要更好地解決它，終歸還是一個 " 科學 " 問題。
