以影响“产出”为导向，提高科研效率
李国杰
由于各种主客观原因，计算所在上世纪末处于低谷，被徐志伟副所长概括为“自信、分散、混乱、无力”的几大缺点。 2000年，“混乱”的问题通过明确定位得到解决。 2001年效率投入产出比，通过凝练科技目标，一定程度上解决了“分散”问题。 2002年，通过制定全所发展战略，初步解决了“乱”的问题。 2003年以来，计算技术研究所以提高科研效率、为国家综合国力和GDP增长做出更多贡献为目标，迈入新阶段。
半个多世纪以来，我国GDP从1950年的119亿美元增长到2002年的1.2万亿美元，增长了100倍，经济总量位居世界前列。 我国科技竞争指数位居世界第38位，高于阿根廷、墨西哥等国家。 国际上，澳大利亚等技术竞争指数与中国类似的国家人均GDP超过1万美元，而我国人均GDP不足1000美元。 这一严酷的事实一方面说明我国基础薄弱，农村贫困人口众多。 另一方面，也说明我国科技对GDP的贡献远低于国际水平。 （科技的贡献不仅限于增加GDP，还包括提高人民生活水平和质量、传播先进文化等，由于篇幅有限，本文重点讨论其对GDP的贡献。）我国研发人员所需创造单位GDP是日本的3.68倍。 ，所需科学家和工程师数量是美国的4.48倍。 这表明，以对GDP的贡献来衡量，4-5名中国科研人员可以相当于1名美国科研人员。
为什么我们的人均缴费率低？ 答案应该通过分析我们周围发生的科学研究活动来找到。 最突出的问题是，我们最关心的不是科研“产出”对GDP增长有多大影响（对综合国力的影响一定程度上也可以通过GDP体现），而是如何影响GDP增长。申请大笔资金用于科学研究。 资金。 也就是说，我国的科研人员更关心“进”而不是“出”。 责任心强的科研人员高度重视按时、按要求完成科研任务，把完成任务视为“产出”。 这种“产出”是否对GDP产生真正的影响却很少被考虑。 事实上，没有影响的“产出”可能比没有产出更糟糕，因为纳税人的钱被浪费了。 我们不要过分关注“产出”的数量，而应该关注“产出”的质量和“产出”的实际影响，包括对国家安全和地方经济的实际贡献、对企业的实际贡献、高水平人才输出等方面的带动和辐射作用。 科研产出和科研经费收入是先有鸡还是先有蛋的关系。 只有更多地关注如何真正提高现有投入下“产出”的影响力，才能获得更多的科研投入，形成良性循环。 另一方面，如果你只关心如何获得更大的科研项目，可能会适得其反，你不会获得更多的资助。 计算所要想长期持续发展，有一个必要条件，那就是高“产出”，不断产出真正有影响力的成果，不断为企业输送高层次人才。 技术和经济必须形成产业链，而计算则必须成为产业链中不可或缺、不可替代的一环，真正为下一个环节增值。 只有我们的“产出”为下一个环节的“产出”做出贡献，我们的工作才有价值。
科研成果能否为下一步增值或对社会产生重大影响，并不完全取决于科研人员是否勤奋工作，而很大程度上取决于科研工作是否应该做、科学性是否高。应该开展研究工作。 就算你再优秀，也没有多大的价值。 这就是所谓的“抬头看路”的问题。 遗憾的是，我们常常没有花足够的力气抬头看路。 很多事情都走了弯路，花了不少“学费”，大部分都是因为事前没有想清楚该做什么。 所谓技术创新能力，首先是选择做什么的能力。 信息领域发展很快，新技术层出不穷。 从表面上看，似乎有很多事情可以做。 你只要看几篇论文或者看几篇国外公司的产品手册就可以决定做什么。 然而，无数的失败告诉我们，真正有希望产生重大影响的科研方向并不多。 我们要慎重选择主攻方向和技术路线。 这里所说的科研方向，并不是一般的二级、三级学科，比如CPU芯片、高性能计算机、网格等，而是指在很窄的范围内解决什么问题，有什么想法。用来解决这些问题。
选择选题的第一个难点是，世界上聪明人太多，行业先驱者也很多。 我们认为创新的想法可能是其他人以前做过的，但被证明是不成功的。 选择课题的第二个困难是，技术的成功并不完全取决于研究人员本身。 20世纪70年代以来，国际上不少学者一直在宣扬“技术的社会形成”理论，强调技术创新不是线性的，并不完全依赖于科技新发明，而是依赖于“社会”与“社会”之间的相互作用。技术” 。 该理论对于科研选题具有指导意义。 当我们决定做什么的时候，我们必须想清楚预期的结果是否会被社会（企业）接受，如何才能被社会接受。 我们必须了解与我们预期结果相关的产品和专利，我们必须尽可能多地了解我们的竞争对手在做什么，我们必须不断问自己，我们成功的基础是什么？ 只有深思熟虑、深思熟虑之后，我们才有更好的胜算。
有些研究者可能认为选题是专家组或选题指南制定者的责任，我们只需按照指示进行即可。 其实，这是我国科技界值得反思的地方，这也可能是科技对GDP贡献率低的根本原因。 所谓的话题指南无非是一个大方向加上几个技术指标。 比如CPU设计指标是500M主频、高性能计算机的指标是4万亿次等等，如果在开发过程中没有对相关企业产生重大影响的专利技术，就只是“研究”这些指标不会有太大价值。 对于真正应该在哪里突破、采取什么技术路线才能取得真正的成功，指南中往往没有明确的要求。 从这个意义上说，“谁扣动扳机，谁就瞄准”是有道理的。 作为一线研究者（扣动扳机的人），我们必须仔细瞄准目标。 这个目标并不是指南上写的大目标，而是经过认真研究、考虑“产出”影响后非常精准的决定。 主要目标。 我们的目标不能停留在“进攻河对岸”这样的要求上，而是要仔细选择河对岸的滩头阵地，确定在哪里建浮桥，在哪里找船。 也就是说，在开始一个项目之前，我们需要想清楚我们要克服哪些困难，通过项目研究掌握的独特技术如何转移到下一步。 我国科技界的弱点就在于对如此精准的小目标缺乏判断力。
计算所科研效率低下的另一个重要原因是科研目标不够凝练。 一个小小的计算研究所几乎涵盖了IBM所有的研究方向，从芯片到系统，从存储到终端，从数字电视到无线通信。 我们都有自己正在做的项目，它们之间并没有太多的联系。 从地方来看，每个方向都很重要，都应该加大投入。 但从整体上看，要想赶超、跨越式发展，除了集中力量打一场歼灭战，在精心挑选的狭窄突破点上出奇制胜之外，别无他法。 在今年的研究院战略规划会上，跨部门合作成为热点话题。 在今年的预算中，研究院执委会加强了研究院的公共信息和科研平台以及芯片后端设计、板卡设计等公共实验。 房间输入。 现在我们应该考虑的是，各个实验室的研究如何能够形成紧密的上下游关系或互为组成部分，真正整合各自在芯片设计、系统设计和应用研究方面的优势，产出更有价值、更有影响力的成果。 创新基金支持的项目要发挥“粘合剂”作用，为集成创新做出贡献。
科研产出影响较小的根本原因是我们不敢创新、不善于创新。 简而言之，一个研究所的产出主要取决于其创新能力。 如果创新少，产出就会少。 没有创新，就没有高价值产出。 科研成果形式多样，包括专利和可转让技术秘密（know how）、自主版权软件、公开发表的论文和技术报告、满足国家战略需求的系统、完成企业委托的科研任务、培养人才等。在。 所有这些产出中最有价值的是体现我们智慧的知识产权，而不是以工时衡量的劳动。 所谓基础性、前瞻性研究与“交付”目标明确的高科技研发项目的区别主要在于前者风险较大，并不完全在于产生成果的周期长短。 具有巨大影响力的研究往往伴随着更大的风险。 如果我们只习惯于做低风险、接近开发的研究，就很难得到真正具有重大价值的成果，也无法成为信息产业的技术源泉。 。 美国加州大学的教授平均每五年进行一项研究项目，先后发明了RISC、RAID、NOW、IRAM、ROC等对业界产生重大影响的新技术。 他的研究思想值得我们认真学习。
就后发国家技术能力形成而言，我国刚刚走出以使用技术为主的第一阶段，进入以改进技术为主的第二阶段。 离第三阶段还很远，第三阶段主要是创造技术。 。 但即使到了第二阶段，作为国家研究院，也应该努力消化和改进生命周期前端的技术。 季福生顾问指出：“产业发展在不同空间、不同时代都有创新任务，科研院所必须根据产业发展的不同阶段和自身优势选择创新战场，只有克服对创新的片面认识，才能找到创新的方向”。一个广阔的世界。” 创新存在于我们科研工作的方方面面。 选题有创新，研究过程中不断出现新问题。 无论是提高性能、节约成本、提高可靠性和可维护性效率投入产出比，都需要创新的思路和方法。 不幸的是，计算领域的创新文化还不强。 尤其是年轻人（包括研究生）对创新信心不足，往往苦苦寻找创新之路。 在研究院规划会上，范建平副所长关于如何激发创新的讲话和徐志伟副所长关于深度创新必要性的分析或许对大家有所启发。
强调科研产出和影响会不会导致急功近利，削弱创新能力？ 我不这么认为。 所谓科研产出，不仅仅看科研成果对当年GDP的影响。 基础性和前瞻性的研究成果可能会在未来很长一段时间内产生影响。 在今年的研究院规划会上，多位科研人员表示，“创新本身不是目的”、“不能为了创新而创新”。 那么创新的目的是什么呢？ 计算所不做纯粹的基础研究来探索自然的奥秘，也不做研究只是为了满足人类的好奇心，更不做研究是为了证明自己有能力做到国外学者所做的事情。 我们的创新研究应该为增强我国科技竞争力作出贡献。 计算所的第一科研原理是天地原理。 天有高低，地有大小。 天空越高，它覆盖的土地就越大。 图灵、冯·诺依曼创立的计算机理论、集成电路等划时代的发明，可以引发以40-50年为周期的数字信息技术为标志的世界经济发展长波，个人电脑、计算机等发明手机可以支撑经济发展10年左右。 一个企业的几项核心技术专利可能支撑其多年的发展。 那么，计算机构的创新成果难道不应该产生与其投入相称的影响吗？ 计算所不仅要关注当年或未来2-3年生效的专利、软件和论文，更要关注对行业产生较大影响的专利和技术突破。未来5-10年甚至更长时间。 相反，我们应该尝试尽可能少地进行不产生专利或仅产生无用专利的研究。 高科技研究容忍失败，这种失败应该是探索过程中有价值的失败（ ），而不是无所作为的失败或没有考虑产出和影响。
从科技体系来看，影响计算所产出影响深远的根本原因是相当一部分科研人员（包括中层干部）对国家科研的定位感到困惑。机构。 很多人认为，只要国家不按人均投入，我们靠自己逐个项目竞争，就不会有国家级的研究所，只能投入研究基于企业研究机构等资助者提供的资金的项目。 要求做事不考虑长远发展。 确实，2002年计算所1.6亿元的总收入中，按人均计算只有2100万元是科学院直接拨付的创新经费和业务费用，还有2000万元被返还。来自联想的利润。 剩下的1.2亿元是我们拿到的。 。 不过，这1.2亿元中，约有8000万元来自863计划。 这当然是国家投资。 无论是通过立项申报还是直接拨款，都只是一种手段，并没有改变国家研究院的定位。 随着国家财政科技投入的增加和科研机构创新能力的增强，应参照国际通行做法逐步增加对国家科研机构的预算拨款。 但至少未来五年，我们还是要积极努力，从各种渠道获取资金。 要完成从目前自筹经费的国家科研机构向国家预算拨款为主的国家科研机构的转变，关键是在当前困难的条件下能否自觉遵循国家科研机构的目标。 发展战略要求我们拿出比企业研究院更具基础性、前瞻性、战略性的科研成果。 科研成果影响力不断扩大，得到全社会的认可。 如果我们变得越来越有竞争力，成为不可或缺的一环，我们的定位就会名副其实。 相反，如果我们自暴自弃，被动等待国家增加资金投入，有一天我们就会自食其果。 天下没有免费的午餐，国家永远不会支持懒惰的人。
资本、劳动力和技术进步是影响经济产出的三大因素。 通俗地说，统计技术对经济的贡献是基于这样的假设：经济总量随着时间的推移而增加，而资本和劳动力投入保持不变。 按照世界通用的索洛法统计劳动贡献时，博士学位就相当于文盲。 因此，人才培养的效果体现在科技贡献率上。 计算所每年毕业的众多博士、硕士，是计算所“产出”的重要组成部分。 通过合作项目为企业培养关键技术人才也是我们的产出。 要把研究生教育和人才培养与科研成果放在同一水平。 导师不仅要关心学生论文质量，更要特别注重研究生素质和创新能力的培养。 师生不仅要关心教学，更要成为终生的朋友。 研究生毕业后，导师和计算所管理部门仍应与其保持密切联系。 计算所不仅要注重培养研究生的科学精神和学术素质，还要注重培养部分研究生的创业精神，让计算所培养的一些博士、硕士能够引领整个学科的发展。毕业后创办高科技公司。 要通过人才培养和输送，使计算所的科研成果不断流入社会。
一味扩大规模只能走计算院的老路。 提高计算所产出的唯一途径就是提高每个员工和干部的科研效率和管理效率。 因此，人均产出和万元投入产出是衡量我们工作绩效的主要指标。 调查显示，由于我国人员成本较低，一般来说，当人均人民币投资数量与美国人均投资美元数量大致相当时，我们应该能够进行国际水平的科学考察。国内研究。 目前计算所人均投资超过40万元（即使以400人计算），超过了上述标准。 我们要有信心，我们的人均产出能够赶上或超过发达国家。 只有人均科研产出超越发达国家，才能赶超、实现跨越式发展。 当然，我们强调人均产出并不是为了鼓励大家单打独斗，而是为了弘扬团队精神，提高课题组、部门乃至整个研究所的整体产出。
(2003年)
