作者:韩扬眉 来源:中国科学报 发布时间:2021/8/6 13:21:51
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揭榜挂帅如何促进企业创新——以应用数学为例


 

今年5月,科技部发布《国家重点研发计划“数学和应用研究”等“十四五”重点专项2021年度项目申报指南》,其中设置了“揭榜挂帅”榜单模板。这意味着我国重大科研任务的“揭榜挂帅”正式开始实施,深化科研项目管理改革迈出新的步伐。

从亲历者的角度来看,华为公司历来重视数学等基础领域的投入,也积极参与了“揭榜挂帅”项目工作,从实际需求角度参与讨论,希望能支撑促进应用数学的发展和企业的创新。

“揭榜挂帅”:从“盲盒”模式到精准对接

“揭榜挂帅”是科技主管部门从以前“征集课题信息”,扩展为“主动去调研课题”,获取企业的重大需求,向社会广泛发布,招揽揭榜者,把传统的“竞争拿项目”变为“竞争出成果”。对于企业来说,以成果作为评判标准,不问出身,才能真正让能者脱颖而出。

从创新模式上讲,“揭榜挂帅”实际上是行之有效的众筹式创新和开放创新(Open Innovation)的重要手段,从“我们带着困惑到处去找专家”的盲盒模式,变为“专家带着思路甚至成果来找我们”的模式。这种模式能够帮助企业集思广益,及时发现最好的方案和成果,也有助于发现潜在的人才甚至“扫地僧”,有利于提高企业创新和交流效率,降低连接对口专家的成本。

这种模式给有能力、有想法、有思路的人,特别是年轻人,提供了一个展示能力的途径和自由探索,甚至跨界创新的平台。

事实上,历史上这种方式在数学领域已经有过非常成功的实践,从某种意义上讲,费马大定理、哥德巴赫猜想、希尔伯特23个问题等公开的数学问题,就是一种“揭榜挂帅”,这些问题激励了无数专家投身研究和突破,推动了数学领域的发展,也使得像陈景润,Yuri Matiyasevich为代表的人才脱颖而出。

当前的工作是数学界和企业界第一次跨领域的联合“揭榜挂帅”,也是共同出题、相互启发、相互支持的创新实践,更是从战略高度看到数学重要性的体现。

华为公司内部有一个运作多年的创新研究计划(HIRP),每年在公司网站上公开发布课题需求,征集学术界的解决方案。课题都来自于创新需求和真实业务挑战,甚至是世界级难题,一旦解决和落地,相信能够产生显著的社会和经济价值。

但是作为企业行为,HIRP的发布对象、规模、受关注程度等都是有限的,无法与科技主管机构统一发起的“揭榜挂帅”工作相比,而且数学课题可能还涉及多方跨领域理解等诸多问题,因此华为非常重视“揭榜挂帅”工作,并积极组织遴选问题和需求提交给中国工业与应用数学学会。

讨论班:让数学家更“理解”课题需求

企业需要应用数学家深入工程一线,真正理解企业问题,华罗庚先生当年扎根工厂结合实际场景和问题提出了易学易用的“优选法”,才帮助大幅提升了生产效率,受到工人和企业的欢迎。

同时,华为公司董事、战略研究院院长徐文伟先生也建议“产业界要帮助数学家理解工程问题”,因为企业提出的是工程问题,很难完全建模或者描述成数学家熟悉的学术问题。

比如,有很多的约束条件可能不是指南中相对有限的文字即便可描述清楚,此次指南公布后,有很多数学团队来沟通和交流课题细节,我们虽逐一认真进行答复,但深感难以“尽善尽美”,同时分散甚至重复的答复,也增加了沟通成本。

为了让更多的数学团队更容易理解课题需求,建议可设置专门的需求澄清环节,由官方统一安排需求澄清。在具体形式上,建议可参考中国科学院院士马志明牵头与华为公司开展的“ICT领域的数学基础”研讨班,通过线上线下专题会议,由数学家提问、企业专家讲解实际场景、限制条件等,系统开展“工程问题数学化”的工作。

此外,在指南发布时,也可考虑附上课题的详细信息,供申请者了解问题,以便提前准备在线上会议提问的问题。

客观评价:吸引数学家“敢揭榜”、成果“能落地”、探索不确定性创新模式

企业需求,避免不了与工程问题强相关。然而,基于当前解决工程问题对数学科研人员评职称等切身利益并不挂钩的评价体系,“揭榜挂帅”项目尤其对年轻人的吸引力会降低。

“揭榜挂帅”强调成果落地,而企业项目成果可通过商业价值来衡量。建议该项目中能够采取更加全面客观、科学合理的评价方式,要强调成果落地,比如可以把企业应用成果并产生社会经济效益的结果,作为评价体系的因素之一,从而让数学家不会白白付出,能够让该工作有可持续性。

“揭榜挂帅”首次在数学领域联合开展,对企业来说也是个新事物,课题具有高难度和高风险性,还存在诸多细节值得探讨。

企业作为自负盈亏的组织,必须追求效益。但如何平衡学术价值和技术价值时效相关性?因为同一个技术在不同的场景,不同的时间可能有完全不同的价值。

比如:为了探索6G的断代技术,新出现的随机码因复杂度难以工程化,目前来看仅具有学术价值;而此前5G标准的另一个编码LDPC码,在上世纪60年代发表时也因为算力、芯片能力所限无法工程化被埋没,却在几十年后被广泛应用,人工神经网络相关技术也同样经历了当初无人问津,近几年却热炒甚至出现泡沫化的过程。

此外,面对产业面临的持续市场竞争,企业不能等,通常可能会多路径、多梯次、多场景探索同一个需求方向,从而会形成赛马的场景。那么,来自企业重大需求的相关课题,企业如何参与评审,意见占多大比重?是否要承诺应用项目成果?特别是企业能否在项目过程中调整(不确定性创新)项目的指标,甚至是整体技术方案等企业参与的细节方案还有待探讨。还有,如果“揭榜挂帅”的最终研究成果比不上企业内部考虑到性能和成本因素的工程方案,或者数学家的成果还无法在当期能够得到很好应用,企业落地成果的意义可能就会打折扣。

“揭榜挂帅”工作还需要政府、企业和科研人员等共同努力,不断优化运作细节共同探索。作为企业,我们对“揭榜挂帅”工作充满信心,希望企业面临的场景和挑战,以及世界级难题,也能够给数学家带来一些价值和启发。

问题的质量决定了成果的价值,路子对了,就不怕路途遥远。希望通过“揭榜挂帅”的探索和不断成熟,共同推动应用数学研究助力攻克产业“卡脖子”难题。

(作者艾超 系华为全球技术合作副总裁)

 
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