*：我知道*大学的EDA做得很好，别的领域应该也很好；*的半导体工艺学教得很好；*大的理论很好；……
第一，科学家的类别可以不一样，有些是架构型的科学家，有些是阐述型科学家，有些是突破型的科学家，有些是工匠型的科学家……。年龄大的科学家，他们人生阅历很丰富，对系统架构的认识很清晰；他们向青年人阐述架构模型，年轻人有奇思怪想就容易突破，这个架构里的缺陷就容易被修复了；有些人深入实践，在工程实现方面积累了丰富的Know-How经验，善于解决复杂的工程问题，我们也称之为工匠科学家。最有创造力的是年轻人，但最有架构能力的还是有经验的老专家、老教授，他们对整个架构有很清晰的认识。所以，要将老、中、青结合起来，国家才能够攻克大的难关。
我认为，*大学的测绘学院做得非常好，五位院士给大一学生讲课，这就是最正确的。一年级的孩子最聪明，但是他不知道爬上“二楼”是什么样子，教授就跟他讲“二楼”、“三楼”、“四楼”……是什么。不必八年博士毕业才恍然大悟，原来“二楼”是这样子。深圳前段时间的改革很好，博士生做中学老师、小学老师，这就是国家在进步。在小孩时期就要启发他未来的理想是什么，不要等他快老了再告诉他，就会错过一个最好的创造发明的时代。因为最具创造性思维的是儿童时期，他想象的空间、想象的人、想象的人际关系是我们都想不到的，为什么这个时候要把他们整齐划一齐步走呢，为什么不能允许他们有点步伐不一致呢？中国的未来需要百花齐放。
第二，未来在AI大模型上会风起云涌，不只是微软一家。人工智能软件平台公司对人类社会的直接贡献可能不到2%，98%都是对工业社会、农业社会的促进，AI服务普及需要5G的连接。德国之所以这么挺*的5G，因为它要推进人工智能对德国工业的进步，德国很多工厂的生产无人化；中国的湘潭钢铁厂，从炼钢到轧钢，炉前都无人化了；天津港装卸货物也实现了无人化，代码一输入，从船上自动把集装箱搬运过来，然后用汽车运走；*煤矿在地下采用5G+人工智能后，人员减少了*-*%，大多数人在地面的控制室穿西装工作。……。这些都是已经大规模使用的例子，在这些过程中，最终对人类的贡献是很大的。
大家要关注应用，尤其是工业、农业社会的应用，模型的应用有时比模型本身还有前途。但是我们公司除了会做AI的底层算力平台，应用平台不是我们的选项。我们公司别的都不会，所以我们只好聚焦在这方面，为建立一个适应社会需求的算力平台而奋斗。底层平台会开放这点是徐直军对我讲的设想，在2%的平台贡献里，我们占一点点就行。ChatGPT对我们的机会是什么？它会把计算撑大，把管道流量撑大，这样我们的产品就有市场需求。
3．*提问：刚才*讲到，您年轻时没有书读，但是您创办了*，创造了奇迹，个人的领导力、个人的英雄主义是否起了决定性的作用？
*：我讲的是六十年代，那个时代是反对白专，缺少技术性的书籍，不像今天这么多书籍，还有互联网，青年人应珍惜这个机会。多好的一个时代呀！在网络上，思想的碰撞是全球化的，碰撞的火花也是在时代前沿的。它推动着一个庞大的_在创造世界，世界的进步速度由此加快，应该是万众力拔山兮。
在联接领域，我们应该是世界领先了，这是*万人，再加上外包的*万人，再加上从全世界理论工作者中吸收的能量，才做到的。例如5G的理论就是由土耳其Arikan教授的一篇数学
论文引发的。在计算领域，我们也想追赶美国，我们就有了一个机会窗，抓住机会窗还是要靠集体的力量，推动集群计算。我们公司内部叫“一杯咖啡吸收宇宙能量”，主要是集体智慧互相挤压、互相冲击，你的思想点燃他的火花，他的火花燃起了熊熊大火。比如，香港大学张翔校长提到对普通玻璃辐射制冷的科学研究，太阳照射在外表面，里表面出冷气。这个技术能否运用到我们机器的外壳上，不是极其巨大的成就吗？
因此，个体的发明要有_的平台，把火花变成熊熊大火。怎么把这个平台团结起来？大家就会一心一意去抬一个“轿子”。
4．*提问：*公司认识到数学的重要性以后，在公司层面是怎么推广、怎么布局的？另外，随着非常多优秀的数学人才加入*，*的数学能力逐渐增强以后，是否还会继续加强和高校科研界的合作？
*：拿破仑数学立国的做法，推动了法国数学的进步；叶卡捷琳娜引进_的哲学、绘画……，实际也促进了俄罗斯的进步。物理是数学，土木建筑是数学，力学也是数学……。数学可以被用在各种地方解决问题，涵盖范围很广。比如，土木建筑的专家通过对土木建筑的理解，去解决土木建筑的算法问题。
我们公司为什么重视数学？无线电是什么，通信是什么？电磁波不就是方程吗？土耳其Arikan教授一篇数学论文，十年后变成5G的熊熊大火；上世纪六十年代初前苏联科学家彼得•乌菲姆采夫发表的一篇论文，钻石切面可以散射无线电波，20年后美国造出了F22隐形飞机；上世纪五十年代，中国科学院吴仲华教授的三元流动理论对喷气式发动机的等熵切面计算法，奠基了今天的航空发动机产业。……。未来走向信息社会，数学的重要性越来越高，人工智能都是数学，算法问题就是数学问题。怎么把物理学的一些量运用算法固化下来成模型？这个模型让大家去用，用模型的人不一定要懂，会用就行。当然，物理学、化学、神经生物学、工程学、电子学……同样都非常重要。
我们会在*市建立系统仿真实验室，*大学的数学在世界上是很厉害的，无线、网络、计算、数字能源、供应、制造、材料……都可以在这里做仿真实验；我们在贵安建立镜像实验室，做大模型实验时，可以在贵安搭建一模一样的完整场景，你不用在客户的实际场景上试。请老师们来我们这里做学问、做实验，你可以把成果拿走，我们从你发表的论文上学习。
所以，对高校来说，公司渡过难关以后，在一定的技术边界内，对高校的支持力度会更大一点，为改善大家的学术环境做一点点贡献。但我们的钱和国家比起来，毕竟少得多。
5．*提问：我们有一个指导思想：研究真问题，真研究问题，真解决问题。揭榜以后，我们与*推进了一个合作项目，会涉及到开放和一些制度上的问题。比如，我们研究的方案到*产品线怎么去落地，后续怎么跟进？能不能给出题的人也有激励？这样就鼓励大家愿意把东西跟我们分享，愿意跟我们一起去合作解决问题。
*：我们不能太小气，老师揭榜以后要给予相应的奖金和表彰，把精神激励和物质激励 ……
相关文章