理论研究、基础研究、应用研究的区别在哪？理论和应用能明白，基础到底是什么概念？

这个问题问得好，很多人在探讨科研的时候，会把这几个概念混淆，尤其是“基础研究”这个词，听起来有点抽象，甚至有人觉得它是不是“脱离实际”的代名词。咱们今天就掰开了揉碎了，好好聊聊这三者的区别，重点把“基础研究”这个概念给说透了。

先来说说我们相对容易理解的“理论研究”和“应用研究”。

理论研究 (Theoretical Research)：
核心目标： 追求的是对事物本质规律的认知和理解。它不直接服务于解决某个具体的现实问题，而是试图构建或完善一套抽象的、普遍适用的知识体系。你可以想象成是在描绘整个世界的“运行规则说明书”。
关注点： 为什么会这样？事物的内在联系是什么？是否存在更普适的法则？它更像是在“搭骨架”，为我们认识世界提供框架。
特点：
高度抽象性： 往往使用数学模型、逻辑推理、符号系统来表达。
探索性： 常常是从一个猜想、一个疑问出发，通过严谨的逻辑推导来寻求答案。
缺乏即时性应用： 它的成果可能在很长一段时间内看不到直接的商业价值或实际应用，但一旦被验证，其影响可能是颠覆性的。
例子： 牛顿发现万有引力定律，它解释了为什么苹果会落地，也解释了行星为什么会围绕太阳转。爱因斯坦提出相对论，彻底改变了我们对空间、时间和引力的理解。这些都是非常“理论”的，当时并没有直接要去解决交通问题或者通信问题。

应用研究 (Applied Research)：
核心目标： 针对现实世界中存在的具体问题，寻求解决之道。它有一个明确的、实际的“用处”，通常是为了满足某种社会需求、商业利益或者技术瓶颈。
关注点： 如何解决？有没有更有效的方法？如何将已有的知识转化为实际的工具或产品？它更像是“装修房子”，在已有的框架上进行改造和优化。
特点：
目标导向性： 有明确的应用目标，成果的价值体现在其解决问题的能力上。
实用性： 强调解决方案的可行性、经济性和有效性。
基于现有知识： 往往建立在基础研究或早期应用研究的成果之上。
例子： 为了治疗某种疾病，研究人员开发新的药物；为了提高通信效率，工程师设计新的算法；为了制造更轻便的飞机，材料科学家研发新型合金。

现在，咱们重点来聊聊“基础研究” (Basic Research)。

理解了理论研究和应用研究，基础研究就没那么神秘了。它不是独立于这两者之外的存在，而是它们联系的桥梁和源头。

基础研究的核心概念：
目标： 拓展人类对自然界和社会的认知边界，理解事物的基本原理和内在规律。它的出发点是“知道”，是探索未知，是对“是什么”、“为什么”的纯粹求索，而不是为了解决某个具体的问题。
关注点： 构成世界的最基本单元是什么？物质、能量、生命是如何运作的？这些运作的根本机制是什么？它是在“打地基”，为一切可能的“建筑”（理论和应用）提供最稳固的根基。
特点：
非目的性（或称“不直接以应用为导向”）: 它的直接目的是增进知识，而不是直接解决某个具体问题。研究的成果也许在十年、二十年甚至更久之后，才会被发现具有巨大的应用潜力。
探索性强： 常常是“漫无目的”的探索，研究方向可能非常细微、非常抽象，甚至在当时看来与现实生活毫无关联。
创新性是灵魂： 基础研究最宝贵的价值在于它能够带来颠覆性的、全新的认知，开启新的科学领域，甚至改变我们看待世界的方式。
风险与回报并存： 风险在于很多基础研究可能最终无法产生预期的成果，或者成果难以转化为应用。回报在于一旦成功，可能带来的是划时代的进步，影响深远。
“为了科学而科学”： 这句话常常用来描述基础研究的精神，强调的是对知识本身的追求。

如何区分它们？一个简单的类比：

想象一个“知识树”：

树根（基础研究）： 吸收土壤中的养分（前人的知识和新的观测），不断向下生长，探索更深的土壤（未知领域），为整个树的生长提供最根本的支撑。树根的任务就是扎得更深、更稳，去发现那些最基本、最普遍的“土壤成分”和“水分传输规律”。你不会问树根“你长这么深是为了给我提供水果吗？”
树干（理论研究）： 树干是树根汲取养分后输送到上面的主要通道，它将这些养分整合成了一个结构，支撑着整棵树向上发展。理论研究就是将基础研究发现的“土壤成分”和“规律”组织起来，形成普遍适用的原理和模型，就像树干的生长方向和结构，指导着枝叶的生长。
枝叶（应用研究）： 枝叶是树的外在表现，它们吸收阳光雨露，最终会结出果实、开出花朵，为人类提供实际的用途。应用研究就是利用理论研究构建的“树干”和基础研究发现的“根部特性”，去实现具体的“开花结果”。比如，我们想吃苹果，就得研究苹果树的枝干怎么嫁接，怎么施肥，怎么防治病虫害，这些都是应用研究。

基础研究为什么重要？

很多人觉得基础研究“不实用”，为什么还要花那么多钱和精力去做？

1. 它是所有技术和应用创新的源头： 今天的各种高科技，比如半导体、激光、核能、互联网、基因编辑，其最初的萌芽，往往都来自于几十年前甚至上百年前看似“无用”的基础研究。没有电磁学的基础研究，就没有后来的电力和无线通信；没有量子力学的基础研究，就没有今天的芯片和激光。
2. 能够带来“黑天鹅”式的突破： 应用研究往往是在已有的框架内做“增量”的改进，而基础研究则有可能打破现有框架，带来“范式转移”的革命。这些突破往往是事先无法预测其具体应用的，但一旦发生，其影响是颠覆性的。
3. 培养人才，建立科学体系： 基础研究的过程中，培养的是能够独立思考、勇于探索的科学家和研究人员。他们是推动整个科学事业向前发展的中坚力量。同时，基础研究也构建和完善了我们的科学知识体系。
4. 提升国家的核心竞争力： 在长远的科技竞争中，一个国家的基础研究实力，往往决定了它能否在未来掌握主动权，能否从“技术跟随者”变成“技术引领者”。

三者之间的关系：

它们不是割裂的，而是相互促进、相互依赖的。

基础研究 > 理论研究： 基础研究的发现，往往是构建新理论的基石。
理论研究 > 应用研究： 理论研究提供的知识框架和规律，是应用研究进行技术开发和问题解决的理论基础。
应用研究 > 基础研究（有时）： 实践中遇到的技术难题和新的观察现象，有时也会反过来促使科学家去进行更深入的基础研究，以求找到根本性的解决方案。例如，医学上遇到了某种疑难杂症，促使生物学家去深入研究细胞的奥秘。

总结一下，让你彻底理解：

理论研究： 解释“是什么”和“为什么”，建立普遍规律。
应用研究： 解决“怎么办”，实现具体功用。
基础研究： 探索“未知”，拓展认知边界，是理论和应用的“探路者”和“水源”。

所以，当我们谈论基础研究时，不是在说“不求回报的浪费”，而是在说“播种未来”。它是一种对知识的纯粹追求，一种对未知的好奇心驱使，更是对人类文明长远发展的投资。它需要耐心，需要长远的眼光，更需要对科学本身的尊重和热爱。

希望我这样说，能够让你对这几个概念，特别是“基础研究”有一个更清晰、更深刻的理解。

网友意见

最近李国杰院士的文章《国内AI研究“顶不了天、落不了地”，该想想了》在朋友圈刷屏了。

李院士的文章是由谷歌的AlphaFold引发的思考，他在文章引用了中国科学院院士施一公对AlphaFold的评价：

“依我之见，这是人工智能对科学领域最大的一次贡献，也是人类在 21 世纪取得的最重要的科学突破之一，是人类在认识自然界的科学探索征程中一个非常了不起的历史性成就。”

但另一方面，AlphaFold又并没有提出新的科学原理，更像是一个技术集成工作，本质上是一种集成式的工程科学技术。

那么，AlphaFold算基础研究吗？

李院士在文章中将AlphaFold归为工程科学技术——“工程科学技术不只是工具，也不仅仅是基础研究成果的应用，而是在基础研究中可以发挥巨大作用的重要组成部分”。

对于李院士的这段论述特别有共鸣，和我几个月前整理的一些关于基础研究的几个观点完全一致。在此和大家分享，请批评指正：

关于基础研究的几个观点

一、选择合适的“基础研究”的定义

对于基础研究的不同定义，对应的具体实施方式也不同。过去几十年，主要有两种对研究的定义：

① Vannevar Bush在线性模型下定义基础研究和应用研究，这种模式就把基础研究看作是一个知识储备池，是技术进步的源泉。在这种定义下，基础研究的作用是产生知识，不需要考虑和具体技术的关系，因此在实施层面，采用广撒网的方式可能是最有效的产生多样化知识的方式。

② Donald E. Stokes通过四个象限来定义不同的研究类型，Stokes把基础研究分为纯粹基础研究（玻尔象限）与“由应用驱动的”基础研究（巴斯德象限）。在实施层面，波尔象限和线性模型下的基础研究基本一致；而巴斯德象限中，要用尖端的基础科学研究来解决迫切、强烈且巨大的现实需求。在实践时，其实通过解决实际问题“倒逼”基础研究——把一些应用问题的底层原理搞清楚，这就属于基础研究。

个人更青睐Stokes的四象限模型。对于一个国家而言，“玻尔象限”、“巴斯德象限”和“爱迪生象限”都不可或缺，但其比例应该是随着时代变化而有所调整的。比如二战期间，美国的哈佛大学、耶鲁大学也都是以爱迪生象限为主，哈佛教授都在为美国海军研制新型鱼雷。但二战后巴斯德象限比例则显著提高。

中国的科研在这三个象限的比例还没有测算过，但我判断巴斯德象限还是偏低的。也许现在这个时局下，国家总体上还是应该有规划地提高巴斯德象限的比例。那需求来自哪里？“四个面向”给出了大方向。以面向经济主战场为例，以华为、阿里等为代表的业界领军企业的需求，就是一种很好的牵引。

二、基础研究可简化定义为“把问题的底层原理搞清楚”

其实波尔象限与巴斯德象限，在具体科研实践时其实是一样的，就是“把问题的底层原理搞清楚”，只是问题的来源有所不同。波尔象限的问题来源主要来自学科自身，如为什么会有量子纠缠现象；而巴斯德象限的问题来源主要来自现实应用，如为什么牛奶会腐败。

从这个角度来看，只要能提出一些未解的问题，那就有潜力做出好的基础研究工作。

三、高度重视自研的平台/材料/试剂/设备/仪器等基础设施对基础研究的作用

我们可能都有一个体会，“第一次”特别困难，比如第一架飞机、第一颗原子弹、第一颗人造卫星、第一款CPU、第一次火星登陆等等。哪怕曾经有其他国家实现过，另一个国家要实现“第一次”依然很艰难。

为什么？这主要因为“第一次”研发的输出不仅仅的是一款原型系统，而且还需要构建出一套研制该原型系统的技术流程以及相应的平台/材料/试剂/设备/仪器等，也就是基础设施。这些基础设施的作用正是“把问题的底层原理搞清楚”，比如为研制飞机建设的风洞，研制CPU需要有高精度的仿真器和模拟器。即使在物理、化学、天文等领域的基础研究，现在也都离不开各种尖端设备和仪器，像研究核聚变的EAST托卡马克装置、研究天文的FAST望远镜等等。

在我从事的处理器芯片设计领域，很多人都看作是纯粹的工程技术，认为这里面没有基础研究。但在我看来，能把一些问题的底层原理搞清楚，就是基础研究。举个例子，苹果最近推出的M1采用了约600项ROB，这完全颠覆了传统CPU架构设计人员的观念，因为以往CPU的ROB一般都不超过200项。

也许用反向工程思维，可以很快做出一个也具有600项的CPU架构设计来。但是，你知道苹果为什么敢这么设计？为什么是600项ROB，而不是800项？反向工程只是工程技术，但是如果能把这些问题的底层原理彻底搞清楚，那就是CPU架构设计领域的基础研究。

真要搞清楚底层原理并不容易，这需要一整套CPU架构设计基础设施的支撑——从程序特征分析技术、设计空间探索技术、高精度模拟器、系统仿真技术、验证技术等等；还需要对大量程序特征进行分析，需要收集大量的原始数据，需要大量细致的量化分析，需要大量的模拟仿真……这些都是为了把底层原理搞清楚。

某种程度上，相比较于原型系统，平台/材料/试剂/设备/仪器等基础设施是更重要的输出。只有具备这些，才能不断地去深入探索各种现象的底层原理，才能支持后续的迭代优化，同时也能成为培养人才的基地。

四、基础研究也需要管理与组织

虽然很多基础研究是纯自由探索，但很多基础研究也需要管理与组织，例如探测“希格斯”粒子、研制LIGO观测引力波等。

DARPA资助了很多颠覆性创新的项目。我们观察DARPA的项目立项与执行过程，可以看到有一些共性特征：

① 首先会畅想未来；
② 科学地把未来畅想分解为一系列子任务；
③ 制定具体子任务的实施计划，包括目标、时间节点等；
④ 子任务最后要集成到一个原型系统中。

项目主管（Program Director）负责上述4个任务，具有绝对的项目决策权，同时也对项目负责，相当于抓总。

这种模式其实对基础研究也有效。例如，清华大学施路平教授领导的类脑计算研究中心。2014年成立，成员来自清华不同的院系。他们的研究模式就是类似DARPA项目，整个团队围绕“天机”类脑芯片开展全栈研究。从目前的成果来看，类脑计算交叉中心的成果还是很有显示度，也发表多篇Nature、Science论文好，入选中国十大科技进展等等。同时他们也把类脑计算这个学科建立起来。

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