2020年全国高考在大部分省份落下帷幕。如果把高考区分成两个“半场”,“上半场”无疑是考试环节,“下半场”则是志愿填报,决定未来就读的高校和专业。
上世纪80年代,一句“学好数理化,走遍天下都不怕”言犹在耳。近年来,“重商主义”却俨然成为一种潮流——基础学科不仅招生难,而且许多此类专业学生毕业后也纷纷转行。
面对这样的状况,不少人表示出了他们的担忧。
中国科学院院士施一公说:“连我培养的最好的学生都说,‘老板,我毕业后想去金融公司。’如果所有的精英都往就业方向走的话,我认为这样的国家会出问题。
腾讯公司创始人马化腾也在多个场合表达内心担忧:“如果国外在量子计算等基础科学领域取得重大突破,破解我们计算机的密码就是‘秒破’,那个时候我们将无能为力,所以必须要重视基础科学研究。”
加强基础学科到底有多紧迫,今天库叔就和你好好聊聊。
基础学科有多被嫌弃?
目前,我国大学开设的本科专业类目繁多,但大体可以分为基础学科和应用学科两大类。
以专业和学科知识本身为研究对象的、偏学术性的大体归于基础学科,比如数学、物理、化学、生物及历史、哲学等专业;应用学科则更加偏向解决社会实际问题,多有实践岗位性质,例如工程、经管、设计等专业。
基础学科有多冷,从招生环节就能看出来。
教育部公布的1998—2012年本科、研究生各学科学生的分布情况表明,在大学扩招的背景下,经管专业学生和理学专业学生规模均有所扩大,但经管专业招生规模增长速度明显快于理学专业的增长速度。
在这15年间,经管专业本科、研究生招生规模均扩大了10倍,而理学专业本科和研究生均仅增长4倍,远低于本科和研究生总体招生数6倍和8倍的增长规模。
这一点在“学霸”身上体现得更加明显。
恢复高考以来,中国大陆高考状元选择就读的专业基本是各时期社会公认的最具竞争力、最赚钱和最热门的本科专业。
据中国校友会网发布的《2016年中国高考状元调查报告》显示,1977—2015年中国各地区高考状元中,选择就读经济学专业的高考状元人数最多,有343人;工商管理专业有324人,居第二位。就读经济学和工商管理的高考状元人数遥遥领先于其他专业,合计占高考状元总数的39.67%。
而选择物理学的“学霸”仅占3.39%,数学占2.68%,历史学和哲学更是分别仅有0.59%和0.42%。
基础学科报考人数少了,势必带来录取分数的下降。
2012年和2013年,北京航空航天大学数学类、物理学类和化学类在京录取分数线,均是该校理科专业最低分数线;
2014年,北京邮电大学数学与应用数学专业在京录取考生的平均分为650分、应用物理学专业平均分为643分,均低于该校理科录取学生的平均分,与最热门的通信工程专业相比,甚至低了一二十分;
2012—2014年期间,清华大学建筑学、电子信息类、计算机以及经济与金融(国际班)、医学实验班等专业的录取平均分居高不下,而属基础学科的化学专业录取分数相对偏低;
北京大学在2004年以前的十年中,数学和物理学专业的录取最低分数线在所有专业中处于中等水平,而化学专业的录取最低分数线则处于中下水平。
基础学科招不到人怎么办?
有被调剂来的。
以一些学校的历史系为例,由于分数线可能明显低于新闻、财经、法律、管理等专业,一个班有很多同学都是被调剂来的,造就了一批批的大学“怨”生们,甚至那些以历史学科见长的高校也不能幸免。
有为保研来的。
比如清华大学物理学专业,有一些保研名额,使物理学专业学生能避免和其他专业争抢保研名额。所以物理学专业不冷清,但只为当跳板,还能好好学习吗?
还有被“忽悠”来的。
不少院校通过改名让基础学科渐渐向应用靠拢,“嫁接”出了不少新颖的专业,如物理系开设了经济物理、统计物理,地理系也有了经济地理、商业地理。由于课程设置的问题,反而让学生经常觉得不伦不类,无法专心学习。
重重困境,现状堪忧
事实上,基础学科和应用学科密不可分,应用学科是基础学科上的衍生学科。基础学科往往比应用学科具有更超前、更上游的特征。
但大多数人的考量并不在此。
一是就业不易,成本过高。
鲜有企业愿意投资在短期内难以获得效益的基础学科上,这反映到企业对人才的需求上,就会出现基础学科毕业生不被认可、就业相对困难的现象。
就算名校也不能逃脱这个怪圈。都说21世纪是生命科学的世纪,基因技术、细胞工程、生物制药等快速发展,生命科学正在不断创造奇迹,但国内生命科学类专业的本科毕业生并不吃香,甚至就业困难。尤其是生物技术、生物工程等专业,在大部分的学校都是就业率最低的几个专业。
例如,2018年清华大学生命科学学院的本科就业率只有92.9%,只比物理系高,相对于其他专业100%的就业率,十分刺眼。
图为2018年清华大学专业就业率
2019年时,人民日报官微发布了当年本科就业红牌专业,其中包括绘画、历史学、应用心理学、音乐表演、化学、法学。这也是历史学连续第三年获得红牌。
图源:人民日报微博
即使顺利就业了,工资上的差异也很刺眼。
2018年中国大学专业薪酬最高的20个专业(图源:中国薪酬网)
2018年中国大学专业薪酬最低的20个专业(图源:中国薪酬网)
中国薪酬网发布的2018年中国大学专业薪酬排行榜中,平均薪酬最高的专业为软件工程,2017届平均月薪为9001元。相比之下,历史学只有2030元,汉语言文学为2242元,相差数倍。
值得一提的是,一些基础科学研究并没有特定应用目的或立即应用目的,数学上的哥德巴赫猜想或是物理学上的麦克斯韦方程就属于最基础的基础科学研究。
这类研究消耗时间够长,比如哥德巴赫猜想要一代又一代数学家接力,消耗的时间以百年为单位来计算。就算量子通信理论或芯片设计与制造这类研究,一般是在大学或科研院所完成,成果形式主要是发论文、出专著,讲究原创性,然而芯片技术从晶体管理论诞生至今也花费了好几十年时间。除了时间投入还要有资金的持续投入,研究过程之艰辛往往不为外人所知。
二是即便如愿从事研究,钱也是个大问题。
首先是研究人员的收益。一个数学或理论物理学博士,毕业后在国内从事研究,月薪并不高,与那些去企业的同学动辄十万、二十万的年薪相比,相差甚远。
其次是科研经费的问题。在项目申请方面,非主流、与学术权威观点相左、学科创新研究等很难获得资助。而在科研体制改革前,年轻人要想独立接下一个项目,几乎是天方夜谭。即使能接下项目,经费也相当有限。
此外,基础研究经费占科学研究与试验发展总投入比例也偏低,投入结构和资助机制不甚合理,投入主要靠中央财政,地方、企业投入比重较低。
据统计,我国基础研究总投入中,企业投入仅占1.6%,美国、欧盟等发达国家和地区的企业投入则占到基础研究投入的20%,韩国更高。我国超过40%的国家重点实验室都集中在东部地区,中西部虽有国家在政策布局上的支持,但基础研究发展仍相对落后。
以上种种,导致基础学科发展陷于困境。
以自然科学研究为例,据《自然》杂志引用的数据,中国发表的研究论文数量在2005年占全球总量的13%,到2015年增加到占全球总量的20%,仅次于美国。虽然论文数量已居世界第二,但科学研究的突出成果仍不多。自我国涌现了人工合成牛胰岛素、杂交水稻等一批重量级科技成果后,除了屠呦呦的创制新型抗疟药青蒿素和双氢青蒿素,我国基础研究很少产生具有重大科学价值并得到国内外自然科学界公认的重大科学发现。
图为杂交水稻之父袁隆平
同样,基础科学研究转化为成果的状况也不乐观。与直接从实验室走出来的英特尔、高通等公司相比,我国少有直接由技术驱动的世界知名公司,当今几家知名公司大部分不是由掌握技术的科学家或工程师直接创立,他们先借鉴模仿外企的技术,逐步追赶缩小差距,再到并跑,最后进入无人区后才发现还是不得不寻找原创型技术。
最重要的是,人才储备状况也堪忧。
根据工业和信息化部软件与集成电路促进中心(CSIP)2017年5月发布的《中国集成电路产业人才白皮书(2016—2017)》,目前我国集成电路从业人员总数不足30万人,如果按2020年我国集成电路产业达到1万亿元的产值来算,至少需要70万人投入到产业中来,也就是说,尚有40万的芯片人才缺口。
芯片、AI、5G,与基础学科密不可分
芯片是国人之痛,然而从根本上来说,芯片之痛却是忽视基础学科之痛。
华为创始人任正非有一个经典论述:修桥、修路、修房子只要砸钱就行了,芯片砸钱不行,得砸数学家、物理学家、化学家。中国要踏踏实实在数学、物理学、化学等各个方面努力去改变,我们才可能在这个世界上站得起来。
芯片可粗略地分为设计和制造两个方面,这两方面都与基础学科密不可分。
从设计上来说,射频芯片、模拟芯片这种核心芯片本质是由无数晶体管巧妙组合在一起设计出来的。其设计原理基于物理学中的电学结构、电磁场电磁波等知识。
而我们熟知的数字芯片,如CPU、存储器等,除了物理学科的知识外,还涉及在数学基础上发展起来的计算机原理、信息论等。
从制造上来说,把数千万甚至上亿晶体管刻在微小的晶圆上,要能十分精巧地控制电子流动,这又涉及到半导体物理和材料科学。
作为芯片制造核心设备之一的光刻机,集分子激光、精密光学等多种基础学科于一身。荷兰的ASML公司几乎垄断了全世界高端光刻机市场,而以中国目前的技术,只能制造中低端芯片,如果想要制造高端芯片,必须使用ASML的光刻机。华为已经具备了芯片的自研和开发能力,也已经提前买断了ARM的无限期使用权限,但风险犹存,一旦台积电拒绝为华为代工,华为的高端芯片业务将中断。
图为ASML公司员工组装半导体光刻机。(图源:路透社)
大热的人工智能AI其本质也是数学问题。人工智能实际上是将数学、算法理论和工程实践紧密结合的领域。
在数学家眼中,人工智能主要指机器学习,而机器学习是把这种智能形式化为数学公式,转换成计算机可以操作的算法和软件。进一步将其剖开来看,就是概率论、统计学等各种数学理论的体现。
举个例子,本质上讲,人工智能的目标就是最优化:在复杂环境与多体交互中做出最优决策。
几乎所有人工智能问题最后都会归结为一个优化问题的求解。而最优化理论研究的问题是判定给定目标函数的最大值(最小值)是否存在,并找到令目标函数取到最大值 (最小值) 的数值。这个寻找数值的过程就如同登山,要想顺利登顶无非就是地形怎么样、往哪走、走哪条路能最快到达顶峰。
还有些基础学科看上去冷门,比如天文学,但其实与我们的生活息息相关。例如,我们离不开的WiFi就要用到天文学理论。
澳大利亚的约翰·奥沙利文博士是一名射电天文学家,1977年时发表了一篇高效传输射电望远镜图像的文章,基本方法是将信号拆分成不同频段来传输,接收器收到信号后再重新合并起来。这种技术可以大大降低传输过程中的干扰,获得优良的传输效率。没想到的是,这项研究成果在10多年后为WiFi带来了关键技术突破。
5G时代的到来更是基于基础学科的推动。由4G到5G的升级是革命性的,比由2G到3G或3G到4G带来的影响大得多。5G比4G快100倍,其带来的大容量数据高速传输,是未来智能城市构建的基础。5G标准的落地为万物互联提供了基础性支撑,而万物互联必然带来万物智能,从而为广大的传统行业提供更多的发展机遇。
5G标准源于十多年前土耳其阿勒坎教授的一篇数学论文。论文发表在2008年的IEEE期刊上,文章一共23页,但作者只有他一个人。华为有很多科学家,研究能力一流,他们评估了阿勒坎的论文,意识到这篇论文至关重要,因为其中的技术可以用于5G编码。近十年来,华为一直在斥资研究和力推这位教授发明的“极化码”,这是5G数据传输的一种新型编码方法。
这是一个需要思想的时代
如果说数理化这样的基础学科,推动了科技进步,冲破了他国的桎梏,那么文学、历史、哲学、社会学等这些在短期内无法产生经济效益的人文基础学科,又到底有什么用?
事实上,人文基础学科作用是无形的,不能以使用性的功利价值为标准。
庄子曾言:“人皆知有用之用,而莫知无用之用。”莫言在诺贝尔晚宴致辞中也说:“文学和科学相比较,的确是没有什么用处。但是文学的最大的用处,也许就是它没有用处。”
说到底,社会的发展进步,除了科学技术的发展,还有思想的引领与变革。
鲁迅先生“弃医从文”,民国时期一大批蜚声中外的人文大师,都在为思想进步、社会发展而不断努力。中共十一届三中全会提出的“解放思想”,更是影响了中国的发展与进步。
这样的“润物细无声”对于我们来说,意义更为重大。
一方面,需要建构中国特色学术理论话语体系,以破除西方对我们的“强制阐释”,也就是文化自觉。
近代中国遭遇三千年未有之大变局,与民族危亡相伴随的是中国文化的衰落,而文化衰落的集中表现是学术文化的衰落。与此同时,西方资产阶级也在迫使其他民族采用其生产方式、接受其推行的所谓文明,这种预设的西方理论范式所做的“强制阐释”充满偏见。比较有名的就是费正清的“回应冲击”理论,他认为近代的中国只有经过西方冲击,才发生剧变,向近代社会前进。
在这一过程中,我们先后产生了关于如何对待中华传统文化与西方文化关系的各种观点和理论,“中体西用”“西体中用”“全盘西化”“儒学复兴”“综合创新”等观点、学说对中国社会的发展都产生了一定影响。
近年来,随着我国国际地位日益提高,一些人文学者希望在国际学术交流中发出中国声音。而在解读中国实践、构建中国理论上,我们自己本应该最有发言权,但实际上我国哲学社会科学在国际上的声音还比较小,还处于有理说不出、说了传不开的境地。
只有以我国实际为研究起点,提出具有主体性、原创性的理论观点,构建具有自身特质的学科体系、学术体系、话语体系,我国哲学社会科学才能形成自己的特色和优势。这是我国发展到这一阶段的内在要求,能“输出价值观”,那将是中国大国崛起的文化象征。
另一方面,需要重建自我认知,提供文化自信需要的底气,更好地走向未来。
十八大以来,党和国家领导人在多个场合谈及中国传统文化,表达了对传统文化、传统思想价值体系的认同与尊崇。中华文化源远流长、递代积累,正是其内在文化精神让中华民族生生不息。
文化自信是主体对自身文化的认同、肯定和坚守,而人文基础学科对于认知文化、挖掘文化有着无法替代的作用。比如历史学、考古学绝对不是与现实没多大关系的冷学问,在某种意义上说,它们不仅是一种知识积累,更重要的是寻求自我认识;而追求自我认识,正是为了促成对传统的理解,在这种理解上重建对历史和文化的认同。
举个例子,2008年7月,一位清华校友向母校捐赠了2388枚战国竹简,竹简上记录的“经、史”类书,大多数前所未见,这将极大地改变中国古史研究的面貌。再比如,传统的清代历史研究主要依靠《清史稿》和《清史录》这样的资料,但近年来,不同的文字记载也加入了这个研究的大家庭——满文、蒙文甚至是俄文文献,除此之外,一些清代欧洲人的纪行录、收藏的明信片等也被纳入研究范围,这一切都大有裨益。
对于作为硬核存在的基础学科,必须高度重视。
文 |崔赫翾 瞭望智库观察员
编辑:徐俊芳
责任编辑:李伶
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