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李开复:美国科研成功的启示

李开复:美国科研成功的启示
作者:李开复 | 出处:《财富清华》 | 2007-05-29 10:21:55
摘要:
美国具有世界上最好最完善的科研制度。在美国申请科研经费,采用的是双向匿名的形式,仅知道最后是否能通过,既不知道是谁申请,也不知道是谁评价,这样做容易公私分明。
     我是32年前去的美国,扣掉在中国的2年也就是30载。今天就谈谈我从美国的成功中得到的启示,我想这些启示对中国的发展是有积极意义的。不过大家也必须认识到:没有任何一个国家、学校、公司会是完美的,美国有它的优点当然也有缺点,我今天主要讲的是它的优点。

  何去何从——中国处在十字路口

  现在中国正处于发展的十字路口,世界公认中国会变得强大,但是,中国是仅凭借庞大的人口和浩大的市场形成一个强大的经济体,拥有很好的学府、公司、生产力和国民所得,还是将跨越成功达到卓越,成为世界的超级强国,甚至达到今天美国在世界上的地位?这将取决于3个关键的基础——科技、人才和教育。虽然我们会等上10年、15年或20年才会看到中国是达到成功还是卓越,但是中国只要把这3个关键的基础做好了,就会大大增高达到卓越的几率。美国之所以能成为世界超级强国,就是因为它拥有很好的科技、人才和教育。这三者又是密不可分的:只有最好的教育才能培养最好的人才,只有最好的人才才能创造最好的科技,只有最好的科技才能达到可延续的利益。

  它山之石——美国的优势

  我们先来看看美国的优势:政府在100年前提供大量经费,建设一流的学府和科研机构。他们研发很多新科技,并转移到很多成功的公司,这些公司生产的产品给客户带来了福利,而客户的付款使得公司能够继续投资,客户的税款支持政府拨用更多的经费支持科研和教育,这是一个很好的良性循环,其中的关键正是人才。美国具有强大的人才优势,它不仅依靠高校,还利用成功的公司吸引人才,而人才的引进恰恰有助于这种良性循环的持续。以我最熟悉的IT企业为例,这里有两条曲线,左边蓝色的曲线代表科技,科技曲线增长越快,就说明投资越大;而右边橘色的代表财富,财富增长代表着市场和利润的增长。

  正本清源——科研理念、制度和方向

  首先,产业的研究,我觉得最重要的是我在微软学到的东西—— What matters is not innovation, what matters is innovation useful。我们做科学的,我们清华的同学,往往着眼于最新、最酷的技术,而很少考虑其中哪些是有用的。挖掘有用的技术,是微软成功的秘诀。微软生产产品,选择技术着眼于其是否能给客户带来福利。客户关注的不是某项技术是否是新的,而是这项技术能否带来功能、福利和改善。

  第二,美国具有世界上最好最完善的科研制度。在美国申请科研经费,采用的是双向匿名的形式,仅知道最后是否能通过,既不知道是谁申请,也不知道是谁评价,这样做容易公私分明。当你把申请材料写完之后,要擦去你的姓名和单位,因为这些信息会影响你的申请。否则,评估者会受到你的姓名或单位的影响,可能出名的就给,名不见经传的就不给;也有可能对于年年申请成功的人,不给怕伤人面子,对于从没拿过的人,不给也心安理得。再就是客观评估,美国的经费制度简言之就是:我作为经费提供者,你申请我的经费就要接受我的客观评估。这种客观评估是指你做完研究,就把你的系统送过来,每一个研究机构都把各自的系统送过来,然后我把我的客观数据用每一个报送的系统运行一次,经过评估公布每个系统的精确度。由于这种公平的客观评估制度得到大家的认可和信任,所以每个人都勇于承认和改进自己系统的不足,实现整个领域科研水平的提升。最后,是把横向的科研题目和真正的科研彻底分开。在美国,每一个人都想赚外快,教授也可以赚外快。比如,我作为教师,每周可以有1天为微软工作赚取工资,这一天我是微软的员工,而当这一天结束了,我就回到学校。我不会让学校的工作和微软的工作相互干扰,但是如果微软给我一笔经费,那就另外处理。这样,教授既能明辨公私,也能赚得外快,而学生也会有明确的目标,或是通过完成微软的项目获得外快,或者将微软的项目作为论文的一部分,就能减少学生浪费在既没有学习价值又不能赚得外快的横向科研项目上的时间。我认为这是一个很好的办法。

  第三,国家的科研方向可能是更重要的。我在CMU的时候,有幸师从一位大师级人物。他经常出入国家机构,政府委托他关注科技的发展方向,然后去了解当前有没有学校、有没有产业在研究相关的项目,是否存在学校或产业因自身机制的局限而难以完成的课题。如果有,这些课题可能会被列为国家重点研究的对象。举一个很好的例子——因特网技术,像我老师这样一些顶尖级技术专家就会告诉国家:因特网技术是了不起的技术。因此,可以说是他们推动了因特网技术的发展并且说服政府对这项技术进行投入和开发,也正是这些高瞻远瞩的人,帮助国家制定了正确的科研方向。

posted on 2007-05-30 09:03  new2008  阅读(247)  评论(0编辑  收藏  举报

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