如何看待李国杰院士在科学网发文称，国内 AI 研究「顶不了天、落不了地」，该想想了？
一、 什么是“顶不了天、落不了地”？
首先，我们需要理解李院士所说的“顶不了天”和“落不了地”的含义。
“顶不了天”： 这通常指的是在基础理论、原创性突破、引领性科学发现方面的不足。简单来说，就是在AI最前沿的科学研究上，没有能够产生颠覆性的理论创新，没有涌现出能够与国际顶尖水平抗衡的原创性成果。可能体现在以下几个方面：
理论创新乏力： 缺乏能够解释现有模型工作原理、指导模型设计的全新理论体系。例如，深度学习的理论基础仍有待完善，很多时候是工程经验驱动，而非深厚的理论支撑。
原创性算法稀缺： 尽管我们能快速复现和改进国外提出的算法，但在提出全新的、具有根本性改变的算法方面，存在短板。很多时候是对现有框架的修修补补。
底层技术受制： 核心的AI芯片、EDA工具、基础算法库等底层技术，仍然存在被国外“卡脖子”的风险。
顶尖人才的原创能力： 尽管人才总量巨大，但真正能够引领世界AI研究方向、提出颠覆性想法的顶尖科学家数量，与国际一流相比可能仍有差距。
“落不了地”： 这指的是在实际应用、产业化、解决真实世界问题方面的不足。尽管中国在AI应用层面非常活跃，但“落不了地”可能指向更深层次的问题：
“伪需求”或“低价值”应用： 有些AI应用是为了AI而AI，并没有真正解决用户的痛点或创造显著的社会价值，可能停留在概念验证或小范围试用阶段。
同质化竞争严重： 许多AI产品和服务在功能、技术上差异不大，陷入低水平的同质化竞争，难以形成核心竞争力。
缺乏“杀手级”应用： 虽然AI技术被广泛提及，但真正能够像移动互联网时代那样，深刻改变人们生活方式、创造巨大商业价值的“杀手级”AI应用，数量相对有限。
数据孤岛与落地障碍： 在某些关键领域，数据共享不畅、数据质量不高、法律法规不完善，导致AI技术难以在实际场景中有效落地和规模化部署。
商业模式不成熟： 部分AI企业盈利困难，商业模式尚不清晰，难以形成可持续的健康发展。
缺乏解决“硬骨头”的决心： 在一些真正有挑战、需要长期投入和克服困难的领域（如医疗诊断的精确性、自动驾驶的安全性等），可能存在“遇到困难就转弯”的现象。
二、 李国杰院士提出这个观点的背景和依据
李国杰院士作为中国人工智能领域的资深专家，他的这番话并非空穴来风，很可能基于长期的观察、研究和思考，以及对国内外AI发展现状的深入了解。可能存在的依据包括：
对顶尖学术会议和期刊的观察： 审视国际顶尖AI会议（如NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ACL等）和期刊上，中国学者发表的论文质量、引用率、以及其所提出理论和算法的原创性。
对核心技术自主可控的评估： 评估在AI芯片（如GPU、TPU等）、操作系统、编译器、开发框架、高端传感器等关键技术上的国产化程度和自主创新能力。
对产业界成功案例的审视： 分析国内在AI领域的商业成功案例，评估其技术含量、创新性以及对行业发展的真正推动作用，以及是否存在过度依赖国外技术或解决方案的情况。
对人才培养体系的思考： 评估国内AI人才的培养模式是否能够产出具有批判性思维、创新能力和解决复杂问题的顶尖人才。
对国家科研投入和方向的审视： 结合国家在AI领域的巨额投入，反思这些投入是否有效地转化为具有国际影响力的原创成果和真正落地的应用。
与国际顶尖研究机构和企业交流的经验： 可能通过国际交流，对国内AI研究与国际先进水平的差距有直观感受。
三、 如何看待李院士的观点？
李院士的观点是 一种尖锐的批评，更是建设性的警示。这是一种负责任的专家声音，旨在唤醒国内AI研究界和产业界的深思。
肯定与批评并存： 我们需要承认中国在AI应用和商业化方面取得的巨大成就，例如在人脸识别、语音识别、无人零售、智能安防等领域的广泛应用，以及在某些特定场景下的领先地位。然而，李院士的批评并非否定这些成就，而是指出我们可能在更基础、更长远、更具原创性的方向上存在不足。
挑战与机遇： “顶不了天、落不了地”也暴露了我们面临的挑战。但正是这些挑战，也为我们提供了改进和提升的动力。认识到问题是解决问题的第一步。
反思科研体系： 这个观点促使我们反思当前的科研评价体系、项目申请机制、产学研结合模式等方面，是否存在不鼓励原创、过度追求短期效益、缺乏长期主义的倾向。
避免“泡沫”论： 科学的AI发展不应是盲目乐观或过度悲观的。李院士的观点有助于避免AI领域出现“泡沫”，引导资源和精力投入到真正有价值、有潜力的方向。
强调基础研究与应用协同： 这句话的核心在于强调基础研究的“顶天”与应用落地的“立地”之间的紧密联系。没有扎实的基础理论和原创性突破，应用层面的发展将难以持续和深化，甚至可能停滞不前。反之，没有有效的落地应用，基础研究也可能脱离实际需求，变成空中楼阁。
四、 “该想想了”意味着什么？我们应该从哪些方面去“想”？
“该想想了”是一个行动的号召，指向一系列需要深入反思和改革的问题：
1. 重塑科研评价导向：
破除“唯论文、唯帽子”： 在AI领域，不能仅仅以发表在高影响因子期刊上的论文数量来评价研究成果，更要看其理论原创性、方法创新性以及是否解决了真正的科学难题。
鼓励长期主义和风险投资： 基础研究和颠覆性技术突破往往需要长期的投入和探索，需要容忍失败。科研评价体系应鼓励科学家们进行长远的、有风险的探索，而不是只追求短期可见的成果。
重视理论创新： 要加大对AI理论研究的投入，鼓励发展新的数学模型、新的算法范式，为AI发展提供更坚实的理论基础。
2. 加强基础研究的深度和广度：
理论深度： 需要投入更多资源去理解深度学习的内在机制，发展可解释性AI，以及探索因果推理、符号AI等新的研究方向。
原创性算法研发： 要鼓励科学家们跳出现有框架，敢于提出全新的算法模型，而不是仅仅在已有的算法上做微小改进。
构建自主知识体系： 要努力构建具有中国特色的AI知识体系和研究范式，减少对国外理论和技术的过度依赖。
3. 深化产学研用融合，注重解决实际问题：
寻找真正的“痛点”和“难点”： AI的应用应瞄准社会经济发展中的关键痛点和技术瓶颈，解决的是实实在在的问题，创造真正的社会价值和经济效益。
鼓励跨学科合作： AI的发展离不开与数学、物理、生物、医学、社会科学等多学科的交叉融合。需要打破学科壁垒，鼓励跨学科的协同攻关。
营造健康的创新生态： 除了技术研发，还需要关注AI伦理、法律法规、数据治理等方面的建设，为AI的健康落地提供保障。
投资“硬科技”： 在AI底层技术方面，如高端AI芯片、基础软件、数据平台等，需要持续的、大规模的投入，实现真正的自主可控。
4. 优化人才培养和引进机制：
培养批判性思维和创新能力： 教育体系应更加注重培养学生的批判性思维、独立思考能力和解决未知问题的能力，而非仅仅传授知识。
引进和留住顶尖人才： 需要提供更有吸引力的研究环境、平台和激励机制，吸引和留住世界一流的AI科学家和工程师。
鼓励青年科学家成长： 要为青年科学家提供更多独立负责项目的机会，让他们能够承担更多前瞻性和探索性的研究。
五、 总结
李国杰院士的观点无疑是一个振聋发聩的警钟。它提醒我们，在享受AI技术快速发展带来的便利和成就的同时，更要清醒地认识到自身存在的不足。中国AI研究需要从“跟跑”向“并跑”甚至“领跑”转变，这不仅需要技术的突破，更需要理念的革新和体系的重塑。“顶得了天”才能“落得了地”，“落得了地”才能更好地“顶得了天”。现在是时候深入反思，认真规划，以更加务实和创新的精神，推动中国AI事业迈向更高水平。
网友意见
我给大家描述一下如何申请神经网络预测蛋白质结构课题。
我们首先要选择申请什么类别。大类可以考虑信息学部，生命科学部，化学科学部。信息学部可以考虑F0215：计算机与其他学科交叉，可能存在的问题是，大家觉得你这个玩意儿意义不大。生命科学部，可以考虑C0505：蛋白质、多肽与酶生物化学，问题是主要研究手段和化学关系不大，可能不太容易被认可。还可以考虑C2105：交叉融合生物技术。化学科学部可能只有B0707: 化学生物学理论、方法与技术，稍微有点关系，但我认为这个方向更倾向于化学的理论与技术，搞神经网络可能不太行。
看起来，这个课题由计算机专业和生物学专业的人申请比较合适。然后，我们要考虑一下我们的人际关系在哪个学部，猜一下我们的本子会送给谁。我们课题组的大牛是哪个学部就申哪个学部。计算机和生物两个大牛的课题组联合申请可能不太符合各自的利益。关键问题在于谁牵头，大部分学校都是只认牵头的。而且自然科学基金出了个高级职称限项的规定，也就是副教授、副研究员等副高及以上职称，承担或参与的自然科学基金项目总数不能超过两项。而985大学现在基本都是副高级职称才能入职。因此，大家连挂名都不想让你挂，联合申请这种事情太不合时宜了。
神经网络训练是要钱的，除了本身需要的服务器还有电费。学校最初在规划校区的时候可没想过你们用这么大电量，这样就需要线路改造，但是自然科学基金的经费是不支持实验室改造的，你得想办法从别的地方出钱。当然大佬有办法，因为他们经费很多。小喽啰肯定就不行了。那租服务器行不行？可能价格有些贵。自然语言处理的GPT-3训练，如果租云服务器的话，预测价格是460万美元。
这么看起来，国家自然科学基金给的钱，都不够塞个牙缝的。杰青的资助金额是100万rmb左右（经评论区提醒现在已经300～400万了，上杰青太难了，我们已经好多年没人上了）。评上杰青就成大佬了，小diors还是想想依附大佬把这个项目做了吧。
我们假设在国内训练Alpha Fold用的神经网络（我也不知道他们花了多少钱）需要400万人民币，那么我们看一看需要一个多大的项目来支持它。一般来说设备费（购买和租赁设备都属于设备费）必须低于总经费的10%，取决于该项目采用几号文做财务预算。那总经费要超过4000万。当然还有间接费，间接费的上限一般是(直接经费-设备费-外协费)*10%。直接经费一般包括设备费、外协费、劳务费、文献出版费、差旅费、国际交流合作费、专家咨询费等。假设我们没有外协费，那么总经费已经到了4300万。
这已经是个非常大的项目了，你想独吞？想peach。想独吞我保证你这个项目通过不了，这时候，我们要掐指算一算有多少大佬需要打点一下。也就是这个本子通过与否最后谁说了算。掐指一算A，B，C，D四个大学，E，D，F三个研究所都是圈内人士。于是大佬派出手底下的人以合作写本子为由，去这7家单位进行学术访问。
你只有一个目的就是预测蛋白质结构，太单薄太没有可展示度了。因此你需要丰富一下自己的研究内容。每个单位为了多分点粥，都疯狂把自己课题组已经做得比较成熟的东西添加进去。最后，你的课题总共三大块研究方向，每个研究方向里面又有若干内容。结果是你们8家单位平分了4300万，每家540万。
大佬出面了，总不能白忙活吧。拿走340万，剩下200万课题组内的其他人要分一下。你看Alice今年经费没到账考核过不了，你帮一下她，她明年搞来项目也可以帮你。好的，给Alice50万。你看Edward今年评职称，你帮他一下，他明年帮你。好的，给Edward50万。自己剩下100万了，终于可以搞科研了。然而发现即使100万都投入科研还是远远不够啊。因为分的时候都是按比例分的，也就是说，100万里面只有10万的设备费。一个A100 48G，就7万多，啥都不用干了。Alice和Edward拿了钱不干科研啊，中饱私囊了，换车了，给娃报兴趣班了，凭啥我干了最累的活，活的最惨。我也不搞了，机器用课题组现成的，实在不行造数据呗。Alice和Edward都在用组里的学生干活，凭啥我不能用，交给学生去干。给博士一个月发两千，于是找了两个博士，干了一年花了48000块。至于Alice和Edward给我分的钱，我又不是项目负责人，能不能结题关我屁事儿。随便花呗。
博士也是日狗了，大佬一大堆本子要写，你算个什么东西，也要我写？结题前两个月搞定吧，反正都是现成的东西，修修改改。
最后几家单位都是这么干的，然后把报告一合，我的天3000多页。买厚一点的A4纸打印，别舍不得钱。那厚度，那质感，那重量，评审专家都抱不动。研究内容非常充实，可以结题。财务专家一看8家单位给了上千个报销单，大概扫了一遍，发现没有明显问题，财务审核通过。你好我好大家好！
多数说的是有道理的，然后我去看了一下这位李国杰院士的论文，好像没啥顶天立地的文章，怕是不如现在的青教。
要不李院士带头禅让一下，做个表率？
人家deepmind做alphafold是不考虑成本的，100亿美元随便砸，总能砸出点东西。无论砸出了什么，谷歌的股价都能涨1000亿美元，还是大赚一笔。
国内主要缺乏的，是一个“无论砸出了什么，股价都能涨1000亿美元”的公司。只有这样的公司，才会拿出100亿美元，给研究人员随便砸。
DeepMind的钱也好，基础设施（比如TPU）也好，都是DeepMind自己挣的自己攒的么？显然不是，是它爹Google给的。那么Google是干啥的？卖广告的——而且当年还因为卖假药被罚过款。Google投钱做BERT，做强化学习，是为了探索人类科学技术的边界么？显然不是——是为了更好地卖广告。
然后接下来问题来了，Google市值多少？整个BAT三家加起来市值多少？归根结底，如果你能割全世界韭菜，你能把市值做到18000亿美元，那你做点什么自然就有一群舔狗过来吹你“顶天立地”了。
片儿汤话，不看待。
文章无非就是说，AlphaFold好厉害，AlphaFold好有意义，以及，为啥我们做不出来AlphaFold？
李作为计算机和人工智能口的院士，是这个领域的带头人。画外音无他，DeepMind的同行搞出了大新闻，李内心难以平静，转头看着后浪们：“你们好好想想，给俺也整一个！”
至于文章里提到的科研灌水，不啃硬骨头，老生常谈了。为什么会这样，后浪想都懒得想。规矩是谁在定的呢？方向是谁在拿呢？资源是谁在配置呢？你咋不想想。
最后的问题，AlphaFold这课题，让前浪们当评审，能申到多大的项目？
AI在中国落地的速度，已经非常快了好不好？
只是AI落地都是容易赚钱的地方。发论文的才有人浑水摸鱼搞空炮。
没有AI，你能一天接到AI的10个推销电话？
没有AI，你能打10086转好几圈找不到人工客服？
没有AI，你上哪买智能音箱，怎么用嘴开空调，开热水器？
现在AI的问题是水平还不够高。
AI有一个VQA测试，类似于看图提问，让你从图片里面，找到回答问题的关键，这个测试现在已经有公司的得分超过人类了。
就是说，以后AI发展了，是可以根据真实世界影像，针对具体问题聚焦，给出正确答案。
这种AI，结合上自动控制，就是大部分体力劳动，都可以被AI替代。
现在，有公司用AI的机器视觉，做产品质检方案。
未来，AI是可以直接送干活的。
你想想人类干大量普通劳动，也就是人眼看到，大脑判断，做出决策，用手操作。
AI能把看和判断解决了，机器比人的动作强大太多了。
以现在的趋势，工厂流水线的活，会先有人开发方案替代。
从原料进厂，到流水线制造，到包装，到质检，到仓储，到发货，都没有人操作，只有少量人监控是完全可能的。
诸如快递、送餐这类活，厂商也在研发最后一公里无人配送的问题。
这种低速行驶的无人驾驶技术，比汽车无人驾驶要求低。汽车的L4无人驾驶成熟了，快递行业很快就可以用上。
这个东西，加上蜂巢这类储物箱，物流全程无人化不是梦。
未来，为了生产所需要的劳动力，可能会减少很多很多。
资本退潮了，不再有冤大头入场押注人工智能。这行业鼓吹起的泡沫已经破灭，就是普通人都知道人工智能技术在相当长时间内，根本没有大规模落地应用的可能。而国内的研究机构更是处于尴尬位置，说技术方面并有突破，都是跟在别人后面修修补补，玩别人剩下的。应用方面，根本无法商业化，把所谓的高端技术转化为生产力。也就是说，投资方往AI赛道投钱，长期既不能看到技术突破，建立竞争壁垒，短期也无法通过落地应用，靠AI技术赚钱。李院长这时候才放马后炮，要是早点发声，不至于让那么多投资机构吃瘪。
其实很多人都发现这个问题了，但是想改，想改的好真的是非常困难和棘手。
如果想要“顶天”，也就是出好的原创性成果，那首先就不能要求有短期可见的成果，也就不可以有量化性的科研指标和压力。讲的更直白点，就是一定会“浪费钱”，一定会出“懒人”，一定会有人“来骗钱”，你必须要允许钱被浪费，允许有些人就是懒了，允许有些钱就被骗了。而且为了维持正常的机制运作，绝大多数人还不能“懒”，不能“骗钱”，否则就是个黑窟窿。
一方面大家能接受光有投入没有多少产出的项目吗？另一方面如何能让大家减少对钱和名的追求的情况下还认真做研究？
“落地”是一个类似的评价指标的问题，能落地的项目原创性会更弱，学术性减弱，工程性增强。如果真正商业价值高的东西，压根不会通过实验室来进行落地，早就直接应用了，也不会发论文。会发论文的那些能“落地”的研究在学术界属于鄙视链的下游，在评价指标里一般根本就够不到好的期刊，对科研人员的晋升压根就没什么好处。
不过“落地”要破局的难度要比“顶天”稍微小点，可能主要还是需要能进一步跟企业合作，设置好的合作和利益分配方式，或许可能性大一些。
反正学术改革难啊。。。
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