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論中國如何發展自主可控和開放的科技產業

發布日期:2019-07-03            信息來源:中國政府網            【打印】       分享到: 


  【摘要】在競爭日益激烈的國際環境下,自主可控和開放合作是發展科技產業的雙翼,同等重要。自主可控讓我們無后顧之憂;開放合作則允許我們充分開展全球分工與合作,獲得競爭優勢。文章分析了計算機產業發展史上的重要技術創新:移動芯片ARM和移動操作系統安卓(Android),以及正在發展的智能計算機產業,探討了新的國際競爭環境下如何才能建立有競爭力的應用科學技術體系。

  文章認為:(1)只有從源頭或者主干開始的基礎性技術創新才可能真正做到自主可控,并充分享有國際分工與合作的好處;智能計算機是中國建立自主可控和開放產業的一個機會。(2)只有改變評價體系,從機械地統計論文數目和引用轉向重視從源頭或者主干開始的基礎性技術創新,改變頭重腳輕的學科布局,重視知識產權保護,充分利用國際智力開展分工與合作,才能建立具有國際競爭力的應用科學技術體系。

 

  一、發展科技產業,自主可控和開放合作矛盾嗎?

  全球分工與合作是和平時期發展科技產業的標準模式。各個國家的產業,一方面參與全球分工與合作,節省研究與開發成本,提升競爭力;另一方面,相互開展競爭,力爭成為產業鏈的上游,乃至規則的制定者,鞏固和加強本國民用產業和國防工業的生存能力和競爭優勢。

  一個科技產業通常會形成兩到多個全球相互競爭的體系,例如大型民用航空工業包括波音和空客兩個體系。不幸的是,由于知識產權壁壘森嚴和垂直分工的體系,信息技術產業沒有發展出相互競爭的體系。目前,美國主導的體系是信息技術產業規則的絕對制定者。即使在和平時期,某些領先國家的決策者一旦認為產業或者整個經濟遇到事實或者潛在威脅,自由市場和自由貿易的原則就可能被放棄,貿易戰一觸即發,從而導致內部協作分工瓦解,弱勢的一方可能被逐出體系,付出慘痛的代價。信息技術產業缺少競爭體系的局面加劇了這種風險。

  為了應對這種風險,我國乃至德國這樣的發達國家早已意識到發展自主可控的信息技術產業的重要性。例如,我國互聯網產業開展了多年的“去 IOE(IBM、Oracle、EMC)”運動,目標是以成本效益更高的 Intel x86 平臺和開源軟件取代以 IBM 小型機、Oracle 數據庫和 EMC 高端存儲所組成的 IT 技術架構。中國科學院計算技術研究所(簡稱“中科院計算所”)胡偉武研究員領導的龍芯團隊付出了艱苦卓絕的努力,目標是用 MIPS 處理器架構(通過購買商業許可證獲得)和 Linux 操作系統(開源和自由軟件)取代 Windows-Intel 架構。德國柏林理工大學教授 Volker Markl 研發大數據流處理器系統 Flink,旨在和美國加州大學伯克利分校研究的 Spark 展開競爭。

  可以清楚地看到,這些不同程度的自主可控系統也是部分建立在全球分工與合作基礎之上。以“去IOE” 運動為例,在軟件方面借助了全球協作分工的開源軟件運動,而 x86 是 Intel 的商業產品。顯而易見,應對某些領先國家可能發起的科技戰和貿易戰,“去 IOE” 運動無法做到真正的自主可控。另外一方面,美國主導了信息技術產業,實現了真正意義上的“自主可控”,同時充分利用全球分工與協作來節省研究與開發成本。由此可見發展科技產業,自主可控和開放合作并不矛盾。

  對于科技產業,尤其是在知識產權壁壘森嚴和分工協作緊密的信息技術產業,只有從技術的源頭或者主干開始創新,才能做到自主可控;相反,僅僅是全盤復制,或在枝干或旁枝末節處進行技術改進,不可能做到真正的自主可控。

  二、從技術源頭和主干開始的基礎性技術創新才能真正實現自主可控

  信息技術產業有著垂直分工的體系, 從底到上包括芯片、操作系統、編程系統、數據庫、行業應用等基礎部件。經過幾十年發展,每一個基礎部件從最初的技術源頭或者主干開始,都形成了錯綜復雜的競爭與合作的分工體系。只有從技術源頭和主干開始的基礎性技術創新才能真正實現自主可控,并充分享有國際分工與合作的好處。芯片和操作系統是信息技術領域 2 個最基礎和最核心的部件,以下通過分析移動芯片 ARM 和移動操作系統安卓(Android)來闡述這一觀點。

  (一)ARM芯片

  手機芯片在架構設計、集成電路設計、制造、封裝和銷售方面有著細致的垂直分工體系。來自英國的 ARM 公司是移動芯片體系的主角,ARM 將設計的芯片授權給世界絕大部分移動芯片產商。根據 2018 年市場份額統計,美國的高通(Qualcomm)和蘋果、中國臺灣的聯發科(MediaTek)、韓國的三星以及中國的華為海思是智能手機芯片市場的主要玩家,但ARM 授權的技術是中國臺灣的聯發科(MediaTek)設計的芯片、三星 Exynos、高通“驍龍”、蘋果Apple A11、華為“麒麟”等芯片的基礎。以聯發科為例,ARM 公司負責架構和指令集設計,相當于書的章節和核心思想;聯發科購買 ARM 的授權進行芯片 IC 設計,相當于書本內容的完善;臺積電進行生產制造和封裝,相當于書的印刷。

  在 ARM 發展史上,采用精簡指令集 RISC 架構這一決定起著至關重要的作用。RISC 架構是20世紀80年代美國的斯坦福大學和加州大學伯克利分校的實驗性處理器架構, 2017 年圖靈獎獲得者 John L. Hennessy(負責 MIPS 項目)和 David Patterson(負責 RISC 項目) 是主要的貢獻者。采用精簡指令集 RISC 的處理器通常比采用復雜指令集 CISC 架構的處理器更為省電、成本更低。ARM 公司在 RISC 處理器的主干上發展了低功耗的移動芯片架構。在產業鏈上, ARM 公司聚焦芯片架構的設計,而將其他下游產業交付給國際分工和協作。需要指出的是, RISC 的項目的另一個分支 SPARC 芯片也曾在服務器芯片市場獲得成功,而斯坦福的 MIPS 項目是國產龍芯 CPU 的技術源頭。

  在 2019 年爆發的中美經貿摩擦中,美國對華為進行出口管控。根據 BBC 報道,ARM 已經要求員工必須中止與華為合作。ARM 聲稱,它的相關產品設計當中包含了“美國原產技術”,可能是指 MIPS 等相關技術。因此,該公司認為將受到美國政府貿易禁令的影響。據中美兩國執業律師金依依分析,ARM 認為其提供給華為的技術中美國原產技術的價值超過該技術總價值的 25%,因而暫停與華為的合作。這也充分地說明ARM 在主干上進行創新,能實現一定程度的自主可控(實際上仍然受到出口管控的約束),并享有開放分工與合作的好處。而在產業鏈下游創新,則更難以實現真正的自主可控,只有在和平時期的非管控狀態下才能享有國際分工與合作的好處。華為是業界公認的 5G 技術領袖之一,這也意味著美國的公司不能獲得華為 5G 產品和技術的許可。

  (二)從 Unix 到 Linux 再到安卓

  Unix操作系統由 Ken Thompson 和 Dennis Ritchie負責研發,他們由此獲得 1983 年的圖靈獎。據稱,開發Unix 的初衷是運行一款計算機游戲——Space Travel,使一臺計算機能同時為多個用戶提供交互性好的服務,即研究開發分時操作系統以取代笨拙和用戶體驗差的批處理操作系統。1970 年,貝爾實驗室開始向美國大學提供非商業的許可證,由此產生了大量的 Unix 變種,包括加州大學伯克利分校的 BSD、SUN 公司的 Solaris和 IBM 的AIX 等。

  由于美國貝爾實驗室改變許可證,將 Unix 作為專有產品銷售,用戶在法律上不允許修改 Unix。美國人Richard Stallman 和芬蘭裔美國人 Linus Torvalds 先后發起了自由和開源軟件項目,開發出與 Unix 完全兼容的軟件系統——Linux。Linux 是 Unix 操作系統主干上的變種,在服務器操作系統市場占據主導地位。

  Linux 操作系統包括 Linux 內核和 Linux 系統工具/庫。1991 年 10 月 5 日,芬蘭裔美國人 Linus Torvalds 首次發布 Linux 內核。Linus Torvalds 同時發起了 Linux 基金會(Linux Foundation)維護該項目。1983 年,Richard Stallman 發起 GNU 計劃,負責提供 Linux 系統工具/庫。Linux 系統工具/庫由自由軟件基金會(Free Software Foundation,FSF)維護。Linux 基金會和自由軟件基金會均注冊在美國,根據美國聯邦法律,屬于501(c) 非營利性組織。

  Linux 是最成功的開源軟件。Linux GNU 采用通用公共許可證(General Public License,GPL),最新的許可證是 GPL 3.0。GPL 保證任何個人和機構可以自由地使用、修改和再發布軟件。GPL 強制要求包含 GPL 源代碼的項目必須開源。Linux 項目集中了全球程序員的智慧。根據中科院計算所徐志偉對 2016 年和2017 年 Linux Kernel Development Report的分析, Linux 內核 2 000 多萬行代碼由全球開發者社區開發維護,中國(未包含港澳臺地區數據,下同)貢獻者和貢獻比例均不到 1%,中國華為公司貢獻了 0.3%,但社區核心志愿者“Greg” 一人貢獻量超過華為,接近中國。

  安卓是在 Linux 內核和其他開源軟件基礎上開發的。在移動操作系統市場,安卓占據主導地位,蘋果的 iOS 遠遠地落在第二位。2003 年,初創公司 Android Inc 在美國加州創建了安卓。2005 年 Google 收購Android 公司。2007 年,Google 聯合 84 家軟硬件公司和電信運營商成立聯盟,負責改進安卓。隨后,聯盟發布了安卓的源代碼,安卓的核心源代碼稱為 Android Open Source Project(AOSP) 。開放安卓源代碼的計劃加速了安卓的普及,安卓隨之逐漸拓展到平板電腦及其他領域。

  Google 將安卓許可證修改為 Apache 免費開放源代碼許可證 (Apache License)。該許可證與 GPL有著顯著不同,不再強制要求開源在安卓基礎上開發的軟件(開源軟件的衍生品) 。Apache 軟件基金會和自由軟件基金會達成了協議,承認 Apache 2.0 許可證是自由軟件許可證。這意味著分別采用 GPL 3.0 和 Apache2.0 許可證的開源軟件可以一起使用。這些協議的簽署掃清了法律上的障礙。

  Google 借助開源的力量改進了安卓,然后在安卓的基礎上開發了專有產品,包括 Google Chrome 瀏覽器、搜索引擎、電子郵件 Gmail、應用商店和地圖導航。這些 Google 的專有產品通常預裝在手機上。

  同樣,Google 公司遵從美國出口管控條例,限制華為使用安卓系統。中國所有智能手機幾乎都基于安卓系統。由于安卓被認為是開源軟件,Google 迅速采取的行動引起了中國科技界的震驚。

  據西方媒體報道,Google 對華為的限制具體如下:華為僅僅可以使用安卓開源版本,不能訪問 Google 的專有應用和服務。Google 指出已經擁有華為智能手機的用戶不受影響,服務可以繼續。市場分析師又進一步指出用戶可以自行在安卓平臺上下載 Google 專有應用和服務。這些舉動和措施可能會影響華為手機在海外市場的增長。

  三、智能計算機是中國建立自主可控和開放產業的機會嗎?

  本章首先分析智能計算機的發展淵源,然后討論智能計算機復興的原因,最后分析在我國發展自主可控和開放的智能計算機產業的可能性。

  (一)智能計算機的發展淵源

  馮 · 諾依曼體系結構(Von Neumann architecture)是現代數字計算機的基礎結構,而對智能計算機的探索甚至早于馮 · 諾依曼對數字計算機的探索。計算機產業的領袖們在馮 · 諾依曼體系結構的基礎上發展出了一個復雜而又具有活力的信息技術產業體系,深遠地影響了人類社會生活。而對智能計算機的探索則更多地限于理論層次。

  馮 · 諾依曼體系結構的本質是以計算單元為中心,同時采用存儲程序原理。也就是說存儲設備與中央處理器分開,程序指令存儲器和數據存儲器合在一起。在馮 · 諾依曼體系結構提出前,計算機需要固定程序,改變程序就需要調整和變化計算機的結構。馮 · 諾依曼體系結構破除了這種結構限制,憑借它的簡潔和靈活打敗了所有的競爭結構。對智能計算機的探索有時候游離于馮 · 諾依曼體系結構,有時又回歸到這個結構。

  1943 年,神經生理學家 Warren McCulloch 和數學家 Walter Pitts 開始思考大腦中的神經元如何工作,第一次使用電路對神經網絡(neural network)建模。他們采用的是模擬計算(analog computation),神經元的輸出結構不是 0 或者 1,原理上和現代的數字計算機顯著不同。

  當代開展的一些神經形態計算(neuromorphic computing)正是起源于 Warren McCulloch 和 Walter Pitts 的工作。盡管不少神經形態計算的項目仍然基于馮 · 諾依曼體系結構,但神經形態計算的最終目標確是要發展完全不同于馮 · 諾依曼體系結構的硬件類型。考慮到現有的信息技術產業都建立在馮 · 諾依曼體系結構基礎之上,已經有大半個世紀的智力和基礎設施投資,對神經形態計算的探索短時間內恐怕無法獲得回報。從基礎研究的角度,神經形態計算非常有價值,但顯然不適合以大工程的方式開展研究工作。

  20 世紀 80 年代日本開展的第五代計算機計劃(Fifth Generation Computer Systems, FGCS)確實是在馮 · 諾依曼體系結構基礎上開展的一次發展智能計算機的嘗試。第五代計算機有 2 個發展動力:① 并行計算,即在計算機內部引入多處理器提高性能,這后來獲得了產業上的成功;② 大規模知識處理(Knowledge Information Processing systems),采用邏輯編程(logic programming)來實現這一目標。這一努力促進了專家系統這一概念的普及。專家系統包括知識庫和推理引擎——知識表達為 if-then 規則的集合,推理引擎則使用邏輯推理規則。然而,知識規則的表達和獲取,需要計算機專家與領域專家一起工作。通常這些規則是剛性的,難以適應現實世界的真實環境。與此同時,領域知識獲取困難,缺少靈活性,成本又高,這些原因直接導致了日本第五代機計劃的失敗。

  (二)神經網絡加速器:智能計算機的復興

  當代智能計算機本質上是基于神經網絡加速器和通用計算部件建立起來的計算機系統。它的復興取決于 3個條件:① 深度神經網絡理論體系的完善;② 計算能力的快速增長和專業領域數據的積累;③ 通用計算機體系結構發展遇到技術障礙。

  現代神經網絡的數學基礎是統計學。在統計學的學習方法(Learning Method)基礎上,現代神經網絡發展為成熟的非線性建模工具。通過統計學的標準數學方法,可以獲得大量可以用函數來表達的局部結構空間,這比依賴領域專家編寫 if-then規則進行邏輯推理更容易,成本更低。

  計算力的增長使得復雜神經網絡計算成為可能。實際上,在 20 世紀 90 年代已經出現了大量的神經網絡加速器的工作。然而,受制于當時有限的計算能力和匱乏的專業領域數據,神經網絡的成功應用乏善可陳,神經網絡加速器缺少足夠的市場需求,未能獲得發展。

  通用計算機體系結構發展遇到的技術障礙也為神經網絡加速器的發展創造了條件。2017 年,圖靈獎獲得者 John L. Hennessy 和 David Patterson 指出通用計算機體系結構發展遇到巨大技術障礙,如芯片的性能增長比摩爾定律預測的緩慢;串行程序的并行遇到結構化的限制;芯片散熱受到物理極限因素的制約。在這些條件的綜合約束下,針對特定領域應用開展軟件和硬件的協同設計成為國際學術界的共識。這種學術趨勢可謂返璞歸真,馮 · 諾伊曼結構出現之前的數字計算機就是為每個程序設計一個計算機結構。當然從直覺上來說,應用越單一,系統效率越高。然而新的趨勢并不是放棄馮 · 諾伊曼結構,而是采用一種異構的體系結構來提高效率:保留基于馮 · 諾伊曼結構的通用計算部件,再增加針對特定領域應用開發的加速器,如神經網絡加速器。

  深度學習在圖像識別、語音識別等眾多領域取得成功,甚至在單一問題上超過人的平均能力。與此同時,基于深度學習的應用領域越來越廣。如藥物篩選、疾病診斷等。有理由相信,在深度學習加速器(所謂智能芯片)、智能系統、算法和行業應用基礎上有希望發展出一個大規模的智能計算產業。

  (三)智能計算機是我國建立自主可控和開放產業的機會

  盡管智能芯片通常以加速器(PCI-E卡)的方式依附于通用計算機部件,獨立性受限,但是以智能芯片、系統、算法和行業應用為代表的智能計算機產業仍是一個難得的產業機會,至少為我們提供了在特定應用領域建立自主可控和開放產業的機會。

  (1)通用計算機發展遇到了巨大的技術障礙,在特定領域做軟硬件協同設計是國際學術界的共識。人工智能和大數據有融合的趨勢,無論在端(IoT)、數據中心、高性能計算機,還是在最新涌現的邊緣計算(edge computing),應用的深度和廣度都在增加,而我國在智能計算領域有一批和國際同行齊頭并進的企業和研發機構。例如,中科院計算所的“寒武紀” [4]是大規模深度學習加速器的國際先行者;本文作者擔任執行委員會主席的國際開放基準測試委員會(BenchCouncil, http://www.benchcouncil.org)聯合國內外領先機構研究與開發了面向 IoT(端)、 Edge(邊緣)、數據中心和高性能計算機的人工智能和大數據測試標準BigDataBench,將為產業的良性競爭提供評價依據。Bench Council 在 2019 年發起了人工智能實驗床“泰” 計劃,為人工智能等新技術的評測、模擬、驗證、教育、培訓和推廣提供統一的平臺,有望成為智能計算產業的加速器,受到國際高性能計算權威媒體 HPC Wire、新華社等媒體廣泛關注。我國不少企業也積累了海量的應用領域數據和針對特定領域應用優化的深度學習算法。

  (2)我國在超級計算機領域有著深厚的積累,智能計算又為這個領域夯實了基礎。例如,在高能物理、天氣預報、宇宙學,基于深度學習的算法提供了新的計算途徑。智能超級計算機將成為新的增長點。

  (3)智能計算機整體上仍然依賴于通用計算機體系結構,我們不需要重起爐灶,可以借助整體計算機產業的發展;而智能計算機作為一個重要的主干分支,可以相對獨立發展,獲得完整的知識產權體系。

  (4)隨著對智能計算這個領域有著更深地理解,我們會發展出更通用的計算抽象,從而研發出能適用更多應用場景的相對通用的計算系統。例如,我們最近的工作將大數據分析和機器學習算法(深度學習是其中一個分支)統一為 8 類基本計算單元,包括矩陣計算、圖計算、邏輯計算、變換計算、采樣計算、集合計算、排序計算、統計計算,而每一個大數據分析或者機器學習負載都可以認為是一個或者多個計算單元的組合。在這個工作基礎上研究的計算機系統有望適應更多的大數據和人工智能應用場景。這樣的研究努力旨在避免為每一類應用單獨設計一個加速器。不難想象,如果在一個通用計算部件上增加大量不同類型的加速器,必然給資源共享設置技術障礙。

  綜合以上原因,有理由相信我國有機會在此基礎上發展一個相對自主可控并兼顧開放的產業。當然,我國在產業基礎上仍然存在顯著不足。例如,在智能系統上,我們依賴于 TensorFlow 等開源系統;而在算法上,我們依賴于大量的開源項目。考慮到 Google 等公司申請了大量的專利,這些可能成為先進國家出口管控的依據。據中美兩國執業律師金依依的分析,這些國家已經發布了征求意見的管控草案。另外,智能芯片以 PCI-E 卡的方式存在,依賴于現有通用計算機系統。一旦通用芯片和系統被管控,仍然會出現“卡脖子” 現象。然而冰凍三尺非一日之寒,我國如果無法建立有競爭力的應用科學技術體系,只能全盤復制,或在枝干或旁枝末節處改進已發展好的成熟技術。

  基于這些理由, Bench Council 聯合相關方于 2019年 6 月將共同主辦 BenchCouncil 2019 國際智能計算機大會,以研討、展覽和路演智能芯片、系統、算法、腦科學、智慧醫療、金融、社會治理、教育、產業互聯網為目標;并同期舉辦 Bench Council 國際人工智能系統大賽,在 Bench Council 人工智能實驗床上舉辦“寒武紀”、 RISC-V、 X86 系統競賽以及算法競賽,培養人工智能后備人才。

  四、如何建立有競爭力的應用科學技術體系?

  對于物理和數學等基礎學科來說,開展重大理論研究摘取科學皇冠是毋庸置疑的目標。以計算機學科為代表的應用科學,如何建立有競爭力的應用科學技術體系?作者認為,殊途同歸,最終的目標都是建立有競爭力的教育和科學技術研究體系。這需要我們改變應用科學評價體系,改變頭重腳輕的學科布局,重視知識產權、建立公平競爭環境,并充分利用國際智力進行分工與合作。

  (一)改變應用科學評價體系

  美國計算機學界建制派在學科評價方面的觀點認為,計算機學科評價分 3 個層次。在第一個層次,對助理教授的評價以論文為主,強調一定數量的高質量論文,這些論文通常發表在本領域競爭最激烈的會議上。助理教授通常難以獲得較多資源,不可能建立較大規模的團隊,對他們的評價聚焦于新概念和原型系統是合理的,這些工作通常也需要大浪淘沙。而在第二個層次,則以對整個社區交付的獨一無二的系統和工具作為主要的評價指標。例如,俄亥俄大學計算機系的 D. K. Panda 教授,近 20 年都關注于如何實現高性能計算機編程工具 MPI。MPI 最新的功能通常由他的團隊首先完成,Top 500 超級計算機排名上,不少機器直接使用他的工具,全球幾千個單位下載他們的系統。Rice大學的 John Mellor-Crummey教授 (ACM Fellow)近十幾年來一直孜孜不倦的研發高性能計算的性能分析工具,被美國數量眾多的國家實驗室用于優化大規模的并行應用性能。這兩位教授都是卓越的學術界代表,直接向國際社區交付具有獨一無二價值的工具,所有的研究都圍繞這些工作展開,而團隊 1 年通常需要數百萬美元經費的支持。在第三個層次,則更進一大步,關注對整個人類社會基礎設施的核心貢獻。像前文提到的 Unix、Linux、安卓、MIPS、RISC、 ARM 正是這樣的工作。

  而我國目前應用科學的評價基本還停留在第一個層次,以 SCI 論文或者分檔的會議論文數量及引用作為主要的評價工具。有抱負的研究人員不敢輕易放棄論文這個“緊箍咒”。例如,在作者參加的一個會議上,一個著名高校的助理教授分享了他在系統領域研究工作,大家覺得工作非常有價值,問他為什么不把這些工作貢獻給 Linux 社區。他回答道,論文壓力太大了,沒有十幾篇中國計算機學會(CCF)A類會議論文,不能評副教授。長此以往,我國學術界只能產出價值相對較低的論文和概念系統,難以向整個國際社區或者人類社會提供有獨特價值的系統、工具和核心基礎設施,難以為產業提供從源頭或者主干開始的基礎性技術創新。

  (二)改變頭重腳輕的應用學科布局

  頭重腳輕的學科布局體現在 2 個方面:

  (1)在體系結構和系統等基礎學科方面投入的科研人員極少,大部分科研人員投入在應用方向。以論文為主的評價體系導致人才評價、獎勵和人才流往應用方向傾斜。以論文發表數目為例,一些應用方向年度發表的論文數目是體系結構和系統等基礎學科的近百倍。而在人才評價方面,以所謂頂級會議論文的數目或者論文的引用數作為主要指標進行評價。長此以往,我們就無法在基礎學科方面積聚足夠多的科研人才,研究人員也無法像美國一流學者那樣做出更高、更遠的追求,企圖實現自主可控顯然是奢侈的愿望。有人也許會認為,在美國等先進國家,投入在體系結構和系統等基礎學科方面的科研人員比應用領域的也要少。本文認為需要澄清 2 點:① 美國人已經建立起了自主可控和開放的產業體系,不需要在基礎學科投入那么高比例的人才。② 美國投入人才的比例懸殊沒有我們這么大。例如,在美國從事體系結構研究的高校數目遠遠高于中國相應的數目。

  (2)在美國等研究生教育發達的國家,以導師實際科研需求為依據制定研究生招生計劃,而我國則以計劃經濟的模式制定研究生招生計劃。這導致北大、清華和中科院等科研資源相對較多的機構一個老師每年只能招收數量極少的學生,而在科研資源較少的一些大學,一個老師卻能招收較多數量的學生。這種不合理的研究生資源配置方式也對人才的培養和學科的布局造成了不利的影響。

  (三)重視知識產權,構建公平競爭環境

  從 Unix、Linux、安卓、MIPS、RISC 和 ARM 等基礎性技術創新的發展過程可以看出,小團隊的力量起著至關重要的作用。從一個概念的提出,到系統原型的實現,再成為整個產業的關鍵一環,知識產權保護起著至關重要的作用。沒有知識產權保護,小企業和小團隊的生存必將受大公司和大團隊的威脅。下面以某智能芯片初創公司 A 和某大公司 B 的合作為例闡述知識產權保護對構建公平競爭環境的重要性。

  B 和 A 合作,獲得 A 的知識產權,然后在此基礎上發展自己的技術, B 的技術成熟后,再棄用 A 的技術。在一個充分保護知識產權的體系里, A 可以通過出售許可證的方式獲得商業成功(ARM 就是以這樣的方式獲得成功),成為一個更大規模公司。而事實上,由于知識產權缺少保護,在與 B 合作的領域,A 已經成為弱者,沒有競爭力。A 只能開展新的產品線研發,走上更艱難的征程。

  缺少知識產權保護,小的初創公司或者小的團隊處處受到生存的威脅,更無力從事類似于 Linux、安卓、 MIPS、 RISC 或者 ARM 這樣的主干創新,因此打造自主可控的產業體系里缺少了一支活力四射的生力軍。

  (四)充分利用國際智力進行分工與合作

  在 Linux、安卓、 MIPS、 RISC 和 ARM 的發展過程中,充分利用國際智力開展分工與合作非常重要。例如, Linux 和安卓都是以開源軟件運動的方式開展國際分工與合作;MIPS 和 RISC 的發展體現了學術圈和產業界在國際范圍內合作分工的重要性。而 ARM 的發展更是初創公司吸收國際學術界精英研究成果的典范, ARM 起步后,在國際上展開了廣泛的產業鏈分工與合作。

  在一個封閉的小體系里打造自主可控的產業是不持久的,因為封閉的小體系一方面無法充分利用外部智力,另外一方面也難以分攤研究與開發的巨額成本。我國發展自主可控的技術體系,一定要充分利用國際智力。

  五、結論

  本文分析計算機產業發展史上的重要技術創新:移動芯片 ARM 和移動操作系統安卓(Android)以及正在發展的智能計算機產業,得出 2 點結論:① 只有從源頭開始的基礎性技術創新才可能真正做到自主可控,并享有國際分工與合作的好處;而智能計算機正是我國發展自主可控和開放產業的一個機會。 ② 建立有競爭力的應用科學技術體系,必須改變現有評價體系。要從機械地統計論文數目和引用轉向重視從源頭或者主干開始的基礎性技術創新,改變頭重腳輕的學科布局,重視知識產權保護,充分開展國際分工與合作。

  來源:《中國科學院院刊》

作者:詹劍鋒

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