深入探索理论研究、基础研究与应用研究的差异：揭示基础的真正含义
近期，李国杰院士关于国内人工智能研究的见解在科技界引起了广泛热议。他的文章以谷歌AlphaFold的惊艳表现为切入点，引发了关于基础研究本质的深入讨论。施一公院士对AlphaFold的评价无疑揭示了其在科学领域的突破性地位，但同时，李院士指出AlphaFold虽非全新的科学原理，而是工程科技的集成，它在基础研究中扮演着重要角色。
李院士将AlphaFold划归为工程科技，强调其不仅是一种工具，而且是基础研究的延伸，它在基础研究中发挥着不可或缺的推动作用。这与我个人对基础研究的理解不谋而合。让我们一同探讨几个关键观点：
基础研究的定义方式影响着研究的实施路径。一种是Vannevar Bush的线性模型，将基础研究视为知识库，强调知识的积累；另一种是Donald E. Stokes的四象限模型，区分了纯粹基础研究和应用驱动的基础研究。我个人倾向于后者，认为国家科研应平衡“玻尔象限”（纯基础研究）、“巴斯德象限”（应用驱动）和“爱迪生象限”（解决实际问题），而当前中国可能需要在巴斯德象限上加大投入，比如通过产业巨头的需求来引导科研方向。
无论是波尔象限还是巴斯德象限，基础研究的核心是探究问题的底层原理。波尔象限关注学科内部的探索，巴斯德象限则聚焦于解决实际应用难题。无论是量子纠缠的探讨，还是牛奶腐败的成因，都触及了基础研究的深度。提出新问题，是创新的源泉，也是基础研究的可能路径。
我们不能忽视基础设施在基础研究中的关键地位。从第一次飞机到CPU设计，基础设施的构建往往比单一原型系统更为艰难，它涵盖了技术流程、平台和设备等。例如，苹果M1芯片的600项ROB设计，背后是复杂的基础研究和大量基础设施支持，而非简单的技术模仿。
尽管基础研究往往追求自由探索，但有效的组织与管理同样重要。如DARPA项目的成功，就展示了将长远目标分解为可操作任务、明确时间表和集成原型系统的方法。清华大学施路平教授的类脑计算研究中心，正是通过类似DARPA项目的全栈研究，实现了学科建设与成果的显著突破。
总结来说，理论研究、基础研究与应用研究之间的界限并非泾渭分明，而是一个动态的融合过程。理解并重视基础研究的实质——揭示问题的底层原理，以及构建相应的基础设施和组织策略，是我们推动科研进步的关键所在。只有这样，才能真正实现理论与实践的交融，推动科学界的持续创新。