张亚勤:我对中国教育和科研的一点思索【转帖】

中国科教未来之路
微软全球副总裁张亚勤针对中国教育及科研现状进行了深刻反思,提出要培养杰出人才需树立科学理想、建立激励新思维机制,并具备开放视野和长远心态。

转帖注:

这几年由于工作关系看到了很多所谓的国家科研基金是如何被糟蹋的,这种现象就危害而言,浪费金钱是其次,伤害最深的是我们的科研风气,关系硬的所谓学术泰斗们可以很容易拿到大批的经费来做个幼稚的东西应付验收,而那些真正想做点事的人却总是被排除在外,随着一座座高不可攀的水泥钢筋豆腐渣科研项目的崛起,中国可能真的再也没有培育大师所需要的净土了。

转篇文章 作者:微软全球副总裁、微软中国研发集团 张亚勤

原文地址 http://blog.163.com/zhangyaqin_vip/blog/static/8592823820091183169941/


最近发生的两件事促使我对中国的教育和科研有了更多的思索。一件是高锟获得诺贝尔物理学奖,第二件是理《百年大计,教师为本》的讲话。这篇讲话我读的很仔细,对理作为为国家领导人的直率和坦诚感到非常敬佩。这体现了国家领导人的一种危机感和对问题清醒的认识。

建国60年以来,中国的科技实力的进步全世界有目共睹。在两弹一星、航天工程等高精尖科技领域都取得了重大成就,许多杰出的科学家为此献出了毕生的精力,我们也培养了大批的科技人才。但未来的30年和过去的60年将非常不同。我们将面对很多的挑战,而教育和科研将决定中国的未来。

理在讲话中特别提到了要培养 “杰出人才”。我认为要缩短我们与欧美发达国家在科技实力上的差距,就必须要培养具有全球化背景的领军人物,培养“思想的领导者”,这样才能带领中国的科技创新走向更高层次。

怎样培养杰出人才呢?我认为有三个方面。

第一,需要有教育的理想、科学的理想,这是最根本的。

在教育导向方面,很多教师和父母在指导孩子选择自己专业的方向的时候,非常看重这个专业的就业机会和未来薪资的高低,学生很难根据兴趣去选择。“热爱是最好的老师”,我们应该让孩子们能充分发挥自己的兴趣去探索未来。

从教育者的角度来看,我们需要真正的教育家,大师。我们不需要娱乐明星般的教授。大学是思想驰骋的乐土,学者要为了真正的学术理想而潜心钻研。现在有一种对大学的评价是“大楼越来越多,大师越来越少”,“教授像明星,明星像教授”。我虽然不同意这种说法,但至少反映了一种令人担忧的现象。

我们在设定教育的理想的时候,必须去功利化,和销售不同,定义太多的短期量化指标对大学和基础科研并不合适。我们论文的数目,专利申请,SCI/EI索引,标准,获奖都可以全球第一,但国家的科技水平可能还是不会有质的飞跃.在科学研究方面,探索真理、为科学献身是一种根本的精神,是一种享受的过程,而没有任何功利的目的。比如高锟教授,他研究光纤时,根本没想过会得诺贝尔奖,也没想过申请专利,完全是按照自己的兴趣作研究。只有这样才能做出真正有价值的研究。

第二,要建立激励新思维的机制。

首先,如同凌志军先生在《成长》一书里所说,现在教育体制有点像流水线,通过标准化、应试化的机制,消磨了孩子们不同的个性和创造性。这是非常可惜的。而各种名目繁多的竞赛也让孩子们为了获奖而去学习,这种功利性色彩太多的奖项对他们的成长并无太多益处。

其次,大学的官本位和行政化。大学讲究级别,如副部级、正厅级,把学校变成了政府部门。其实,学校里应该是学术至上、学生至上、教授至上,其它的行政部门都应该为学术的研究和学生的成长服务。

第三,要有开放的视野和长远的心态。

首先,由于过去60年中国的发展非常快,所以各个领域,各个行业都存在着浮躁的心态,这是成长中的烦恼。我们需要沉静自己的心,对未来的发展和战略做深入的思考并踏实地付诸实践,才能真正保证中国有一个更光明的未来。

其次,要有开放的心态。现在强调自主创新是非常正确的方向,但自主创新是在全球化背景下的开放的、合作的创新,而不是自我封闭的创新。现在我们在创新方面有两个极端化的现象。一个是“山寨文化”,只模仿,不创新;另一种是什么创新都要自己从头做起,不善于利用世界上先进的科研成果。这两种现象是应该避免的。前段时间”龙芯“接受MIPS技术授权引起一些争议。 其实我认为这是很正常很聪明的做法。现代科技正是“你中有我,我中有你”。

有正确的理想和价值观,有好的体系和机制,加上长远的心态和开放的视野,中国科技实力一定会越来越强。在未来全球的竞争中,科技实力决定了国家的未来,获奖与否都是次要的。

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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