谷歌人工智能機器人AlphaGo以4：1的大比分戰勝人類頂尖棋手李世石成為全球性的熱點話題。這并非在于圍棋是人類的至愛，而是這一人機博弈結果標志著人工智能進入一個新的時代，也標志著能夠自我學習的人工智能，成為人類科技和研發能力的突破性創新。

　　科研創新是所有科研人員所追求的崇高境界，就目前來看，似乎國外的研究人員占得先機。但是，每當一些突破性創新的科研成果公布之時，也會伴隨著中國研究人員并不落后的事實披露。例如，在測得引力波之后，有科學文獻披露，1980年代中國就有研究人員從事引力波研究；當AlphaGo戰勝李世石后，也有人曝料，中國研究人員也早就在研發人工智能圍棋軟件，而且并不亞于AlphaGo。

　　這些情況說明，中國科研人員的研究和創新能力并不遜色于外國研究人員，有時在某些方面可能還領先于國外的研究人員。但是，為何在現實情況下總是國外的研究人員的創新成果領先一步呢？

　　這里面的原因當然有很多，而且也很復雜。其中一點是圈內和圈外人員都有感悟的，即中國科研人員的研究成果在研究、轉化和推廣的科研三部曲中難以快速啟承轉合和推進。

　　當然，這其中的核心是，只有當市場、公眾有需求時，科研人員才能獲得足夠的動力來研發某一產品。然而，即便當市場有需求之時，如果沒有啟動資金，以及純粹從利益回報不看好，或難以獲利的情況下，也不會獲得科研的資金和其他條件，從而失去研發的動力。例如，純粹從市場角度出發，中國沒有研發出圓珠筆筆芯以及超薄的安全套技術，那是因為這樣的技術和產品預計難以獲得巨額利潤。

　　不過，科研行為也并非僅僅是市場行為，還有國家行為。獲得國家資金支持，比如中國的航天項目（返回式衛星技術、載人航天技術、反衛星技術等）、IT技術（微型千萬次超級計算機技術，如天河一號、二號）、高能激光技術和深海探測技術等都能比肩世界先進水平，并有創新。

　　但是，科研創新無論是國家行為還是市場行為，都取決一個基本點，對科研項目未來適應市場和推進人類文明的戰略眼光。這種戰略眼光不只是考慮短期，甚至中長期的成果轉化和獲得利潤，而且也要考慮那些在未來幾乎不可能有現實的巨大經濟成果的研究，并且舍得投資。從某種意義上看，短期甚至中長期都不可能有成果轉化的研究項目正是考驗一個國家、一個企業、一個群體是否有創新眼光的關鍵。有了創新的眼光，才有創新的實踐和未來。

　　AlphaGo的創新完全說明了問題。研發AlphaGo的是Deep Mind公司。然而，要給予這樣的科技公司以資金和研發條件，需要長遠的眼光、勇氣和雄厚的經濟實力。這一點，政府未必能做到，但谷歌公司做到了。它在2014年1月以4億英鎊買下DeepMind，而當時DeepMind只是一個初創企業，而且幾乎沒有什么產品，只是正在研發三款產品，一款具有高級人工智能的游戲，一個電子商務智能推薦系統，以及另一款與圖片處理相關的產品。DeepMind公司的前一項產品就是今天人們津津樂道的AlphaGo了。

　　是什么讓谷歌公司買下DeepMind公司（這個公司的創新人才還有中國元素——僅有32歲的浙江臺州市的陳御天，現為劍橋大學的計算機博士后），并為其提供優渥的研究經費和條件呢？這就是非凡的戰略眼光，此外，還需要有大智若愚的高度和定力，即便哈薩比斯等人的人工智能研究在未來幾十年甚至上百年都沒有成果，谷歌也要大力支持人工智能研究。

　　這種情況早就從諾貝爾獎（主要是自然科學獎）獲得印證了。在諾貝爾獎100年的歷史中，美國獲得約40%的獎項，而且這些獲獎的獎項有60%以上是基礎研究，即在短期和中長期都不可能轉化經濟效益的研究項目，但是卻由這些基礎換來了美國的崛起和支撐了美國的在世界長期的領先地位。

　　美國的這些基礎研究項目當然不只是政府支持，而是企業、非政府組織與政府一道共同以超前的眼光和強大的經濟來支持，例如美國有無計其數的科學研究基金、富人和企業的捐款用以科研。當然，其他的條件是，美國有非常好的創新發明的文化氛圍，還有完善的知識產權保護制度，更有大手筆吸收全球的科技英才的制度和經濟實力。

　　從AlphaGo的出現和引領人工智能的新時代表明，科研創新永遠都以人才和遠見為基礎。這才是中國應當特別關注和學習的地方。

　　（文/張田勘，海外網專欄作者）