最近，幾位朋友和我談到同一個話題：為我們科技的未來擔憂。
這種擔憂不是沒有道理的：科技界的一些頭面人物，思想往往太膚淺。曾經有過多次，我聽院士級大咖報告時，感到火氣上撞。直接的感覺是，他們的報告膚淺且乏味。我曾經對朋友講：他們自己講得津津有味，我聽著就是給小學生科普。這不是聽眾水平低，而是做報告的人水平低。
有人可能會問：膚淺有錯嗎？我的回答是肯定的。在科技界，一知半解往往比一竅不通還要可怕。一竅不通，可能喪失一些機會；膚淺的理解，則會帶來錯誤的行動，讓企業死得更快、讓國家損失更大。
在科技創新的領域，人們的競爭如同與高手對弈。如果思考的步子少了，則會在競爭中必輸無疑。正如孫子所言：“多算勝、少算不勝”。思考得深，就一定要“多問幾個為什么”；而我們的一些大咖，恰恰沒有“多問幾個為什么”的習慣。
比如，談數字孿生“是什么”的時候，就該問自己：為什么過去不提出來？與模型有什么不同？與CPS有什么差異？為什么要用數字孿生做仿真？
我們知道，對于企業來說，創造價值才是根本。而創造價值意味著產出大于投入，而不僅僅是口號。于是我們要問：這一點到底能不能做到？人們宣傳的價值，有那么大嗎？
實踐反復證明：凡是事先沒有把價值創造的邏輯想清楚的項目，最終往往無法創造價值；最終能夠創造價值的，都是事先想清楚再做的。就像孫子說的：“勝兵先勝而后求戰，敗兵先戰而后求勝”。
據說，解決技術問題的時候，需要問到5-7個“為什么”才行；而解決理論問題的時候，可能要問到10個以上的“為什么”才行。到不了這個深度，很可能就會誤導聽眾、誤導國家。這是科技創新的特點所決定的。因為創新的成功者，往往是思考更深的人。
我搞技術創新多年，有一個經驗：在數字化轉型領域，采用先進技術的困難往往是經濟問題。換句話說：如果用戶提出的要求是現實可行的，技術上幾乎總能找到辦法；反之，如果找不到辦法，就不是工程技術問題。這樣，問題的關鍵往往是：能否找到在經濟上劃算的方法。摩爾定律的偉大意義，就是降低了信息通信技術的使用成本；而互聯網平臺、SAAS軟件的本質價值，也是降低相關技術的成本。
經濟問題是個涉及非常廣泛的問題。成本、質量、效率、安全、穩定、環保等多個方面，都可以歸結到經濟問題。考慮技術問題時，一定要學會從經濟角度考慮問題。例如，數字化、網絡化促進“協同、共享、知識復用”，這三點是與經濟直接掛鉤的，就是從經濟角度看技術。
技術問題本質是經濟問題。進一步，經濟問題最終是應用場景的問題：把技術用到合適的場景，才能創造價值。應用場景的問題，往往是企業發展水平的問題；企業發展不到一定水平，就難以找到合適的場景。企業發展水平，往往是市場需求的問題；為技術買單的，最終是用戶。市場需求的問題，與社會和市場的發展有關。社會和市場的需求，往往與制度設計有關；制度設計與人的利益有關......
最近，袁隆平先生去世，舉國悲痛。袁先生貢獻巨大、品格高尚，令人高山仰止。除此之外，袁先生這樣的科技工作者太少也是原因之一。人們敬仰先生，也反映了社會對優秀科學家的渴望。與袁老相反，許多科技界的精英人物是精致的利己主義者，在現實中只會誤導國家、政府和企業的決策。這讓我們對中國科技的未來感到擔憂。
他們的思維膚淺，本質上是缺乏批判性思維這種基本的科學素養。頭面人物不善于批判性思維，怎樣帶動國家科技的發展？缺乏批判性思維的能力和習慣，也是我國古代沒有發展出現代科學的根源。人們更擔憂的是：這些思維膚淺的人，怎么就成了國內的頭面人物？這意味著，我們的選拔和用人制度出了毛病。這其實是更加令人擔憂的問題。
不過，盡管中國科技界有各種問題，還是有希望的。希望在于一些資歷淺的年輕人、在于民營企業的發展。華為沒有院士，照樣能成為非常優秀的科技企業。這種現象值得欣慰。許多案例，就像腐土中冒出的綠芽，讓我們看到希望。我昨天在貴陽，擔任工業APP大賽的評委。在這些項目中，更加堅定了我的這種認知。
作者：郭朝暉(工學博士，教授級高工。企業研發一線工作20年；優也科技信息公司首席科學家；東北大學、上海交大等多所院校兼職教授。國內知名智庫、走向智能研究院的發起人之一。原寶鋼研究院首席研究員)
