一次采访提27次
为什么任正非如此爱数学？
最近企业界出现了一个很有趣的现象，就是几位顶级的中国企业家在不同的场合都谈到了数学。
相信很多人都已读完了任正非于5月21日接受媒体采访的2万字实录。74岁的任正非在回答中27次提及了“数学”。
他甚至表示，等自己退休了要找一个好大学，学数学。
无独有偶，5月份马化腾在全球数字生态大会上提到，中国已经走到发展前沿，拿来主义的空间越来越少，如果我们不继续在基础研究和关键技术上下苦功，我们的数字经济就是在沙堆上起高楼，难以为继。
我们还看到，去年阿里巴巴拿出100万元的奖金举办全球数学竞赛，吸引了4万多名全球的数学高材生。
“硬科技”的落地
处处呼唤着数学
为什么近年来，中国企业界这些大佬越来越重视数学了呢？
原因很简单：产业发展遇到了瓶颈，亟需更多基础理论支撑。当今中国的科技领域，至少有三个领域急需数学人才。
第一是芯片材料领域
在芯片设计、制造的繁复流程中，每个微小差别——比如不同的组件尺寸、组件材质、元器件排布等——都可能使芯片性能产生巨大差异，所谓“失之毫厘谬以千里”。而数学的引入，则能在仿真和模拟环节代替成本高、耗时长的真实实验，提前预判芯片的效果。
2012年，在任正非与内部专家的一次座谈《中国没有创新土壤，不开放就是死亡》中，他提到：“我认为用物理方法来解决问题已趋近饱和，要重视数学方法的突起。”
所以任正非表示，对待芯片研究光砸钱不行，要砸数学家、物理学家。
2017年5月发布的《中国集成电路产业人才白皮书》显示，目前我国的集成电路从业人员不到30万人，但是按总产值算，至少需要70万人，缺了40万，其中就包括数学人才。
如今大热的人工智能领域，数学缺席的瓶颈感也格外明显。业界对过去一年的人工智能有一个评价：2018年，人工智能的进展就是没有进展。
在2017年的中国计算机大会(CNCC 2017)上，首位华人菲尔兹得主、哈佛大学终身教授丘成桐曾从数学家的角度发出提醒：“人工智能需要一个坚实的理论基础，否则它的发展会有很大困难。”
比如通过线性代数将研究对象形式化，运用概率论描述统计规律，通过数理统计以小见大，最后运用目标函数寻找最优解，作出最终的决策。而所有这些工作都需要一个成体系的基础数学人才团队。
如今，中国人对攀登人工智能高地踌躇满志，在应用领域也是“形势一片大好”，诞生了诸多知名的业界公司，但却面临着丘成桐提及的“基础不牢”的隐忧。
我们的从众心理很严重，比如在人工智能领域，深度学习很热，发表论文的作者中几乎70%是华人，但是其他非热门领域，包括不确定性推理、知识表示等几乎没有华人作者。这就是从众扎堆，不愿意去探索“无人区”。
中国人工智能领域目前仍长于跟随，不擅拓荒。
当被问及瓶颈该如何突围时，中国科学院院士、清华大学教授张钹给出了两个方向：“一是数学，二是脑科学。”
华为在通信领域能够处在世界的领先水平，主要就得益于长期在数学人才上的投入。任正非在今年5月的一次采访中说：
“大家今天讲5G标准对人类社会有多么厉害，怎么会想到，5G标准是源于十多年前土耳其Arikan教授的一篇数学论文？Arikan教授发表这篇论文两个月后，被我们发现了，我们就开始以这个论文为中心研究各种专利，一步步研究解体，共投入了数千人。
十年时间，我们就把土耳其教授数学论文变成技术和标准。我们的5G基本专利数量占世界27%左右，排第一位……”
其实早在1999年，华为就在俄罗斯设立了数学研究所，开展通信业务的研究。而在2016年，它又在法国设立了一个新的数学研究所，挖掘法国基础数学资源，长期聚焦5G。
其他领域，包括对新型燃料电池、高端装备、高端制造影响深远的材料科学领域，科学家也在呼唤数学家的跨学科援助。比如，离散几何分析极有可能助力对纳米多孔材料的研究，进而攻克氢燃料电池的应用难题，从而带来新一轮的汽车革命。
俄罗斯数学家罗巴切夫斯基曾说：“不管数学的任一分支是多么抽象，总有一天会应用在这实际世界上。”
正应了一种说法：所有理论数学，最终都是应用数学。
数学人才短缺的尴尬现实
中国是一个人口大国，同时也是一个数学大国，但是我们不是一个数学强国。
原因在于，在之前几十年的快速发展中，我们对实际应用的需求远远超出了对基础原理突破的重视，因此也就造成了对数学研究浅尝辄止，没有深耕的结果。
他认为，中国数学界最伟大的大师只有陈省身、华罗庚和周炜良，应用数学家则有林家翘和冯康，而周炜良、林家翘两位学者长期在美国，不能够代表中国。
原清华大学副校长施一公曾发出这样的感慨：
“清华 70%至 80%的高考状元去哪儿了？去了经济管理学院。连我最好的学生，我最想培养的学生都告诉我说，老师我想去金融公司。”
“我们以前太强调学以致用。最常说的一句话就是‘加强转化’。但我想问一句，转化从哪儿来？无论是科学发展还是技术革新，你都是无法预测的，这个无法预测永远先发生，你预测出来就不叫创新。”
言犹在耳。
回顾历史，我们会发现：大国崛起，必然伴随着基础科学的崛起。
二战期间，大量科学家因战乱移民美国，没有这群天才，盟军破解纳粹密码的进程不会那么快；美国也可能没法这么快完成曼哈顿计划，投下一锤定音的原子弹。
更深远的影响发生在战后。
50年代，冯·诺依曼帮助IBM第二任掌门人小沃森完成了第一套存储程序计算机701的开发，开启了美国制霸电子信息技术的辉煌；
同一时期，战后从英国移民而来的晶体管共同发明人肖克利创立了仙童半导体，该团队的骨干诺伊斯、摩尔等人后来出走，创立了另一巨头英特尔。
美国普林斯顿高等研究院成了基础科学的圣殿，全球顶尖人才开始源源不断涌入这个国家——这是美国近80年来高速发展的最大护城河。
这几年从制造业和互联网企业对基础数学的呼唤可以看出，中国产业的发展已经进入到了一个新的阶段，光靠学习一些热门专业，搞搞经济实践已经远远不够了。
而这一工作需要长期坚决地在人才和资本上进行投入，同时更要有长期的规划和足够的耐心。
惟愿这一次，数学不再孤独，工业不再无援。
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