作者按：2018年11月1日，記者從中國人工智能學(xué)會(huì )發(fā)布的《獎勵通報》獲悉，中國科學(xué)院數學(xué)與系統科學(xué)研究院研究員、中國科學(xué)院院士陸汝鈐憑借其在知識工程方面取得的系統性創(chuàng )新成就，特別是在全過(guò)程動(dòng)畫(huà)自動(dòng)生成、專(zhuān)家系統開(kāi)發(fā)環(huán)境、軟件自動(dòng)生成、少兒圖靈測試、知件、大知識特征刻畫(huà)等方面取得的多項為國際公認的領(lǐng)先成果，成為首位“吳文俊人工智能最高成就獎”獲得者，獲頒100萬(wàn)元人民幣獎金。 這是2016年12月23日采訪(fǎng)陸汝鈐院士的稿子。

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數據的普及和應用，對人工智能的需求變得越來(lái)越迫切，也給人工智能的研究提供了更加廣闊的舞臺，作為人工智能領(lǐng)域重要研究方向的知識工程也迎來(lái)了大好的發(fā)展時(shí)機。 
　　作為我國人工智能領(lǐng)域研究的開(kāi)拓者之一，陸汝鈐院士在知識工程和基于知識的軟件工程方面做了系統的、創(chuàng )造性的工作。如今，81歲高齡的陸院士，矢志不渝、桑榆未晚，仍然堅持在科研、教學(xué)的第一線(xiàn)，還親自加入到大數據知識工程項目研究團隊，踐行著(zhù)對自己的期望：潛心科研，腳踏實(shí)地去多做事情。

陸汝鈐，計算機科學(xué)家，中國科學(xué)院數學(xué)與系統科學(xué)研究院數學(xué)研究所研究員。在知識工程和基于知識的軟件工程方面做了系統的、創(chuàng )造性的工作，是我國該領(lǐng)域研究的開(kāi)拓者之一。倡導并主持完成了以軟件的機械化生成和移植為目標的系列軟件計劃（XR計劃），推動(dòng)了當時(shí)國產(chǎn)機軟件缺乏問(wèn)題的解決。設計并主持研制了知識工程語(yǔ)言TUILI和大型專(zhuān)家系統開(kāi)發(fā)環(huán)境《天馬》。首次把異構型DAI和機器辯論引進(jìn)人工智能領(lǐng)域。研究出基于類(lèi)自然語(yǔ)言理解的知識自動(dòng)獲取方法，把ICAI生成技術(shù)推進(jìn)到以自動(dòng)知識獲取為特征的第三代，并開(kāi)發(fā)出基于知識的應用軟件自動(dòng)生成技術(shù)。研究出能把中文童話(huà)故事自動(dòng)轉換成動(dòng)畫(huà)片的計算機動(dòng)畫(huà)全過(guò)程自動(dòng)生成技術(shù)，在藝術(shù)創(chuàng )造領(lǐng)域內推進(jìn)了人工智能。 1999年當選為中國科學(xué)院院士。

中國科學(xué)院院士 陸汝鈐

計算智能一枝獨秀

記者：作為中國人工智能領(lǐng)域研究的開(kāi)拓者之一，請您首先給讀者科普一下人工智能知識？您對我國當前比較火熱的人工智能產(chǎn)業(yè)怎樣看待？

陸汝鈐：智能在不同的生物物種上都有體現，而在人類(lèi)身上達到極致，是人類(lèi)最主要特征之一。人工智能研究的一個(gè)主要目的是使機器能夠勝任一些通常需要人類(lèi)智能才能完成的復雜工作。然而，什么是人類(lèi)智能，科學(xué)界至今還沒(méi)有給出令人滿(mǎn)意的定義。既然人類(lèi)智能無(wú)法被精確定義，對什么是人工智能這一關(guān)鍵問(wèn)題也就很難回答。 
　　從人工智能發(fā)展的幾個(gè)階段以及人們對問(wèn)題的討論來(lái)看，我歸納出智能的三個(gè)層次：其中最普遍的一種看法是，凡是需要計算機來(lái)模擬人的大腦思維去做事情就是智能。比如計算機做計算、做文字的解讀、做推理、寫(xiě)文章、作曲、繪畫(huà)等都屬于這個(gè)范疇。計算機科學(xué)元老圖靈在1950年提出的著(zhù)名“圖靈測試”——讓一個(gè)人類(lèi)裁判和處于另一個(gè)房間的另一個(gè)人(A)加一臺計算機(B)通過(guò)網(wǎng)絡(luò )書(shū)面談話(huà)。每一場(chǎng)談話(huà)算是一次測試。如果在大量測試中，有相當比例的“中等智力”裁判無(wú)法通過(guò)書(shū)面談話(huà)區分A和B中誰(shuí)是人，誰(shuí)是計算機，則稱(chēng)該計算機通過(guò)了圖靈測試。研究如何使計算機具有智能相當于研究如何使計算機通過(guò)圖靈測試。它是關(guān)于智能標準的一個(gè)明確定義。 
　　窄一點(diǎn)來(lái)說(shuō)，也可以認為計算機能進(jìn)行創(chuàng )造性思維才是智能的。計算機做一些固定的、有規律的計算任務(wù)，并不需要“聰明才智”，不算是智能。只有在不確定的條件下，計算機還能適當運用并能去解決問(wèn)題的，才是智能。 
　　廣一點(diǎn)來(lái)說(shuō)，凡是需要涉及到用人腦（不一定是大腦）去完成的任務(wù)，也都可以算是體現了智能。美國的仿生機器人“大狗”能夠在復雜地形上負重快跑，其身體平衡能力的掌控就模擬了人類(lèi)小腦的功能。上述的這三種對智能的定義，大多數情況下人們更多地認可第一種理解。 
　　人工智能是一門(mén)研究人類(lèi)智能的機理以及如何用機器模擬人的智能的學(xué)科，是人編程、造機器來(lái)仿照人的智能行為。若問(wèn)什么方是發(fā)展人工智能的最有效途徑，專(zhuān)家們大致有三種不同的觀(guān)點(diǎn)。 
　　第一種，符號主義。是一種基于邏輯推理的智能模擬方法。這方面的代表人物有紐維爾和西蒙，他們提出了著(zhù)名的“物理符號系統假設”，認為世界上存在著(zhù)一種物理符號系統，只要充分發(fā)現和建設好這個(gè)系統，一切的智能系統就能用這個(gè)系統來(lái)描述和模擬。 
　　第二種，行為主義。認為人工智能源于控制論，只要求計算機能夠控制機器或物體去模擬人所要求的行為，而不需要太注重它的大腦意識是如何操作的，這就是行為主義。行為主義方面的代表人物首推布魯克斯，他的“無(wú)表示智能”工作在第12屆國際人工智能聯(lián)合大會(huì )上獲得“計算機與思維獎”。在此基礎上設計的六足行走機器人，被看作是新一代的“控制論動(dòng)物”，是一個(gè)基于“感知—動(dòng)作模式”模擬昆蟲(chóng)行為的控制系統。 
　　第三種，計算智能。認為無(wú)論什么事情都能通過(guò)計算來(lái)解決和達到。如果智能沒(méi)達到，可能是計算理念沒(méi)達到或計算速度沒(méi)達到。計算智能的基礎包含仿生學(xué)。它把世界上各種生物的智能行為，總結成神經(jīng)智能、蟻群智能、鳥(niǎo)群智能等仿生模型，通過(guò)大量的計算來(lái)實(shí)現?；羝辗茽柕潞托李D也許可以算是計算智能的代表人物，是他們帶來(lái)了上世紀80年代初神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )學(xué)派的強勢回歸。 
　　人工智能最初是專(zhuān)注計算機實(shí)現一定的算法來(lái)進(jìn)行問(wèn)題求解。傳統的人工智能強調研究人類(lèi)思維的普遍規律，研究通用的推理算法，強調解決問(wèn)題的策略。斯坦福大學(xué)的費根鮑姆教授發(fā)現這樣的思路具有很大的局限性，它不能解決現實(shí)世界中許多復雜的問(wèn)題。僅憑規則而沒(méi)有豐富的知識是無(wú)法達到人們所預期的美好愿景。 
　　上世紀六十年代末至七十年代初，費根鮑姆開(kāi)始研究以專(zhuān)家知識為核心的專(zhuān)家系統技術(shù)。1977年他在第五屆國際人工智能聯(lián)合大會(huì )上正式提出了知識工程的概念。此概念很快被人工智能界接受。一批批實(shí)用專(zhuān)家系統的問(wèn)世，產(chǎn)生了較大的經(jīng)濟效益和社會(huì )影響。1994年費根鮑姆因此獲得圖靈獎，世界性的成功使得知識工程似乎成了實(shí)現人工智能的第四條途徑。 
　　進(jìn)入新世紀，特別是大數據時(shí)代以后，人們對如何實(shí)現人工智能也有了新的認識。在前面提到的人們認為可以實(shí)現人工智能的多條可能途徑中，計算智能展現出越來(lái)越大的潛力。隨著(zhù)高性能計算機的出現、各種各樣高科技軟環(huán)境，尤其是深度學(xué)習的崛起，加上各種智能化技術(shù)越來(lái)越多地依靠計算，使得計算智能在人工智能的眾多技術(shù)中顯現出一枝獨秀的趨勢。 
　　以知識工程為代表的、基于知識的智能化研究正在逐步和計算智能合流。正如吳信東教授指出的，知識獲取的來(lái)源已經(jīng)從知識工程初期的主要從專(zhuān)家獲得，逐步轉變?yōu)橹饕虼髷祿诰蛩魅?，基于海量計算的從大數據里提煉知識成為知識獲取的重要途徑，這是人工智能的一個(gè)重要發(fā)展方向。以上這些是我對現代人工智能發(fā)展的理解和看法。

潛心知識工程的研究和開(kāi)拓

記者：知識工程是人工智能的原理和方法，它強調以人類(lèi)知識作為機器智能的基礎，研究知識的表示、獲取、轉換、推理和應用，被視作推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步的關(guān)鍵手段。為了解決知識工程中的瓶頸問(wèn)題，您做了哪些基礎研究和開(kāi)拓性的工作？

陸汝鈐：我是1980年從國外教授做的報告中第一次聽(tīng)到這個(gè)名詞。 
　　我們在知識工程這個(gè)領(lǐng)域主要做了三件事情。 
　　第一件事情是1983年后期～1990年初，主要是關(guān)注于知識工程的工具、技術(shù)和開(kāi)發(fā)環(huán)境。首先設計并主持研制了知識工程語(yǔ)言TUILI。TUILI是一個(gè)基于謂詞邏輯的人工智能語(yǔ)言，具有自然的說(shuō)明性知識表示方式，能夠運用這種說(shuō)明性知識進(jìn)行多種組合式推理。它將說(shuō)明性的產(chǎn)生式語(yǔ)言風(fēng)格和過(guò)程性的邏輯程序設計語(yǔ)言風(fēng)格結合起來(lái)，可以動(dòng)態(tài)調用深度優(yōu)先、廣度優(yōu)先和最佳優(yōu)先策略，實(shí)行混合的向前和向后推理，在知識程序的模塊化結構、元級推理以及計算功能等方面引進(jìn)了新的控制結構。根據我們當時(shí)掌握的資料，知識表示語(yǔ)言的這種設計理念乃我們首創(chuàng )。TUILI曾被一些氣象臺采用，在當時(shí)的反常氣象預報中有了很好的應用。其次，我們做了集成多種技術(shù)和工具的大型專(zhuān)家系統開(kāi)發(fā)環(huán)境《天馬》。天馬系統是國家七五攻關(guān)課題項目，也是當時(shí)國內最大的專(zhuān)家系統開(kāi)發(fā)工具包，其規模與文獻中報道的當時(shí)國際上最大型專(zhuān)家系統開(kāi)發(fā)工具相當。已經(jīng)推廣應用在國防和經(jīng)濟的20多個(gè)領(lǐng)域、50多家單位，取得重要的經(jīng)濟和社會(huì )效益，榮獲1992年中科院科技進(jìn)步一等獎，1993年國家科技進(jìn)步二等獎。 
　　1990年代，我們做的第二件事情，就是知識的自動(dòng)獲取和知識系統的自動(dòng)開(kāi)發(fā)。那時(shí)對知識工程的理解，專(zhuān)家們普遍認為知識工程的瓶頸問(wèn)題和最主要難點(diǎn)就是知識獲取——從專(zhuān)家那里獲取知識。專(zhuān)家知識的來(lái)源主要有兩種：專(zhuān)家本人口授和專(zhuān)家提供的文獻資料，這兩種來(lái)源都需要通過(guò)自然語(yǔ)言的理解這個(gè)關(guān)卡。眾所周知，完全的自然語(yǔ)言理解太困難了，目前還做不到。于是我們研究并設計了基于類(lèi)自然語(yǔ)言理解的一套知識自動(dòng)獲取技術(shù)。類(lèi)自然語(yǔ)言是一種適度規范化的自然語(yǔ)言。給定一篇文章，類(lèi)自然語(yǔ)言的語(yǔ)義體現在它的關(guān)鍵字和關(guān)鍵字結構中，關(guān)鍵字以外的文字的語(yǔ)義則可以從關(guān)鍵字結構的語(yǔ)義推出。例如在句子“血球分為紅血球和白血球兩類(lèi)”中，“A分為B和C兩類(lèi)”就是關(guān)鍵字結構。計算機從中可以知道A、B、C是三類(lèi)對象，其中B和C是A的子類(lèi)，除此之外并不需要明白A、B、C是什么。這就是類(lèi)自然語(yǔ)言理解的本質(zhì)。利用類(lèi)自然語(yǔ)言技術(shù)，計算機能夠很快把一本專(zhuān)業(yè)書(shū)籍變成一個(gè)結構化的知識庫，并進(jìn)而自動(dòng)生成一個(gè)基于知識的應用系統，即通常所說(shuō)的智能化計算機輔助XX系統，例如ICAI系統（智能化計算機輔助教學(xué)系統）。這個(gè)方法有利于把ICAI生成技術(shù)從手工編制（第一代），用寫(xiě)作軟件編制（第二代）向基于知識自動(dòng)獲取的快速生成（第三代）推進(jìn)。我們曾用這項技術(shù)做過(guò)一個(gè)ICAI系統的自動(dòng)開(kāi)發(fā)平臺“天蜂”。我們還把這項技術(shù)應用于基于知識的應用軟件自動(dòng)生成，特別是MIS系統（管理信息系統）的自動(dòng)生成。 
　　進(jìn)入21世紀，人類(lèi)對智能科學(xué)的摸索逐漸深入。我們又做了第三件事情，就是提出了“知件”概念。在承擔國家攻關(guān)任務(wù)項目中，我們發(fā)現了問(wèn)題：開(kāi)發(fā)應用軟件時(shí)，軟件里面會(huì )含有許多領(lǐng)域知識和應用架構，需要軟件工程師和開(kāi)發(fā)人員向領(lǐng)域專(zhuān)家學(xué)習不同領(lǐng)域的知識并掌握需求，這個(gè)過(guò)程是很困難的；再加上開(kāi)發(fā)出來(lái)的程序代碼和相關(guān)的領(lǐng)域知識混合在一起，很難區分開(kāi)，不利于開(kāi)發(fā)，不利于維護，也不利于在開(kāi)發(fā)新的應用時(shí)重復使用程序代碼和領(lǐng)域知識。 
　　于是2005年，我們提出“知件”的概念。通過(guò)“知件”的形式，可以把軟件中的知識含量分離出來(lái)，把“知件”作為獨立的、計算機可操作的、商品化的、可被軟件調用的知識模塊。我們研究了“知件”的結構，語(yǔ)義和生命周期模型。提出了一種新的中間件—知識中間件，作為知件和軟件協(xié)同操作的平臺?？偟膩?lái)說(shuō)，我們主張領(lǐng)域知識應該獨立于硬件、軟件之外，使硬件、軟件和知件在IT產(chǎn)業(yè)中三足鼎立。我們的知件研究成果得到一些國內外專(zhuān)家的認同和跟進(jìn)，產(chǎn)生了一系列后續工作。北京大學(xué)高可信軟件教育部重點(diǎn)實(shí)驗室把知件作為重點(diǎn)研究方向之一。其中金芝教授領(lǐng)導的團隊先后和浙江大學(xué)、東北大學(xué)合作，研究知件的實(shí)現技術(shù)及其推廣應用，取得一系列成果并獲教育部科技進(jìn)步一等獎。 
　　從今年開(kāi)始我們做了知識工程的第四件事情，就是大數據知識工程。國家重點(diǎn)研發(fā)計劃“云計算與大數據”重點(diǎn)專(zhuān)項——大數據知識工程基礎理論及其應用研究啟動(dòng)，項目首席科學(xué)家、合肥工業(yè)大學(xué)研究團隊學(xué)科帶頭人吳信東教授邀請我們參加。我支持吳教授關(guān)于從大數據獲取大知識的思想，重點(diǎn)研究了大知識的內涵界定，并且提出了大知識工程的主張，有關(guān)研究正在進(jìn)行中。

記者：據了解，您曾研究并主持實(shí)現了一套全過(guò)程計算機輔助動(dòng)畫(huà)生成技術(shù)，在藝術(shù)創(chuàng )造領(lǐng)域內推進(jìn)了人工智能。能不能具體就這方面談?wù)劇?/p>

陸汝鈐：計算機輔助動(dòng)畫(huà)生成技術(shù)是從1990年開(kāi)始做的，那個(gè)時(shí)候我特別喜歡看動(dòng)畫(huà)片，這帶給我兩個(gè)很深的感受。一是國內的動(dòng)畫(huà)片市場(chǎng)基本上都被國外動(dòng)畫(huà)片占領(lǐng)，二是動(dòng)畫(huà)片開(kāi)發(fā)周期長(cháng)，費用高昂。我發(fā)現利用計算機技術(shù)可以推進(jìn)動(dòng)畫(huà)片生產(chǎn)的自動(dòng)化，人工智能在其中就大有可為。這是人工智能技術(shù)的重要試金石。我設計并主持實(shí)現了一套全過(guò)程計算機輔助動(dòng)畫(huà)自動(dòng)生成技術(shù)，其特點(diǎn)是從受限自然語(yǔ)言理解開(kāi)始，把中文童話(huà)故事自動(dòng)轉換成動(dòng)畫(huà)片，使計算機模擬腳本改編、電影導演和攝影師的功能。 
　　從1990年到1995年，我們基本上走通了這條技術(shù)路線(xiàn)，開(kāi)發(fā)出動(dòng)畫(huà)自動(dòng)生成軟件《天鵝》。該軟件接受以受限中文自然語(yǔ)言形式輸入的兒童故事，首先是自然語(yǔ)言理解，其次是故事情節的理解和分析，涉及到故事的主角、配角、線(xiàn)索、主題思想等，都要進(jìn)行分析。再就是各種各樣的規劃，包括情節規劃、角色規劃、場(chǎng)景規劃等，再加上導演規劃，布局規劃、攝影規劃等，每一層規劃都產(chǎn)生新的故事表示，最后轉換成匯編格式的腳本語(yǔ)言程序，由商用渲染軟件生成可放映的動(dòng)畫(huà)片。到1995年，就有了第一個(gè)自動(dòng)生成的動(dòng)畫(huà)片——《三兄弟》，曾在中央電視臺少兒節目《大風(fēng)車(chē)》中播出。剛開(kāi)始時(shí)技術(shù)比較簡(jiǎn)單，人物也是木偶型，沒(méi)有表情，到后來(lái)《后羿射日》就有配音和表情，技術(shù)有了很大的改進(jìn)。 
　　2000年，我們跟北京工業(yè)大學(xué)合作，建立了動(dòng)畫(huà)實(shí)驗室，張松懋研究員主持做了兩項研究。一個(gè)是將全過(guò)程計算機輔助動(dòng)畫(huà)自動(dòng)生成技術(shù)應用于中國古建筑領(lǐng)域，利用動(dòng)畫(huà)形式把古代建筑的施工過(guò)程再現出來(lái)。經(jīng)過(guò)艱苦的學(xué)習，學(xué)生們硬是把宋代官方建筑的規范《營(yíng)造法式》改編成知識庫，已經(jīng)完成的《天燕》系統可以自動(dòng)生成180種不同的古建搭建過(guò)程動(dòng)畫(huà)。另一個(gè)就是做手機動(dòng)畫(huà)自動(dòng)生成，把它作為手機應用軟件，可以自動(dòng)理解短信內容并生成相應的短動(dòng)畫(huà)，和短信一起發(fā)送。其實(shí)我認為動(dòng)畫(huà)自動(dòng)生成技術(shù)有著(zhù)很大的應用潛力，像電子游戲，虛擬現實(shí)，慕課教學(xué)等都是應用動(dòng)畫(huà)自動(dòng)生成的好方向，甚至于充滿(mǎn)符號，非常難懂的體檢報告也不妨以動(dòng)畫(huà)的形式來(lái)解釋其內容。當然，動(dòng)畫(huà)自動(dòng)生成想要真正成為成熟商業(yè)模式，還需要努力研究，還需要人力、財力的投入。

陸汝鈐院士題字

創(chuàng )新來(lái)自漫長(cháng)的積淀

記者：在推進(jìn)人工智能的研究和應用過(guò)程中，我國目前發(fā)展狀況如何？與世界先進(jìn)國家存在的差距有多大？

陸汝鈐：我可能是過(guò)于埋頭在具體研究工作中了，對整個(gè)學(xué)科宏觀(guān)發(fā)展的關(guān)注不夠。但我最近看到國外公司的一份調研報告，他們根據對國際上855家其業(yè)務(wù)內容涵蓋人工智能十三大類(lèi)方向的企業(yè)進(jìn)行調研的結果，用不同深淺的顏色在地圖上標識這些人工智能企業(yè)在全世界的分布和實(shí)力。由于顏色的深淺變化是連續的，直觀(guān)上只能粗略地劃分成三個(gè)梯隊，第一梯隊是美國和西歐部分國家，第二梯隊是加拿大，澳大利亞和印度，第三梯隊才是中國、俄羅斯等，當然這種總結不可能是全面的，但由此多少能看到一些差距。 
　談到我國人工智能目前的發(fā)展狀況，我的觀(guān)點(diǎn)是，做人工智能要么在做實(shí)上下功夫，要么在創(chuàng )新上下功夫。以機器人為例，常見(jiàn)展覽會(huì )上有些機器人外表很漂亮，能唱會(huì )跳，非常會(huì )抓眼球。但我覺(jué)得能夠在復雜地形上負重行軍的機器“大狗”更令我感興趣。我相信后者的難度要大大超過(guò)前者。另外，技術(shù)創(chuàng )新要從源頭開(kāi)始，阿爾法狗的下棋過(guò)程給人很深的印象：傳統的下棋程序局限于逐步計算每步棋帶來(lái)的棋局變化，從而受困于復雜性陷阱，而阿爾法狗能夠以計算機擅長(cháng)的圖像識別來(lái)模仿人類(lèi)棋手對棋盤(pán)上雙方棋子形成的“勢”的判斷，這就是源頭的創(chuàng )新。最后，我想指出，世界各國的普遍做法是：許多新技術(shù)最早都是在軍方、在國防里應用，然后再轉民用。相信我們國家也會(huì )用人工智能加強國防實(shí)力，許多成果只要國防用上了，民間遲早也會(huì )用上。

記者：您對人工智能技術(shù)在家居里的應用，包括對電器家居智能化有什么看法嗎？

陸汝鈐：在這方面我沒(méi)有做過(guò)研究，我想說(shuō)的是，判斷人工智能技術(shù)是否真正在家居里應用，要看家人能否自己設計和自己編程家電控制程序，讓家電能聽(tīng)懂我們說(shuō)話(huà)，能觀(guān)察我們的手勢和臉色。家電應該滿(mǎn)足人們的個(gè)性化、特性化的需求。我相信將會(huì )出現具有醫療功能的佩戴式計算機，根據實(shí)時(shí)測到的老人或孩子生理指標，如血壓、脈搏、體溫，甚至腦電波活動(dòng)等主動(dòng)調節住房環(huán)境以利健康。我也相信未來(lái)房地產(chǎn)商在蓋房子時(shí)，會(huì )把電器家居智能化提前考慮進(jìn)去，這樣人工智能技術(shù)在家居里的應用會(huì )更廣，前景也會(huì )很美好

記者：在科研領(lǐng)域，您獲得了很多的榮譽(yù)和重大獎項。如中國計算機學(xué)會(huì )終身成就獎等，您對現在的年輕科研人有些怎樣的建議？

陸汝鈐：我曾在為凌曉峰教授和楊強教授合寫(xiě)的《學(xué)術(shù)研究你的成功之道》一書(shū)的序言中談到過(guò)“科研年輕人如何做好研究”這個(gè)問(wèn)題，此處摘引幾句。 
　　一個(gè)人步入研究生階段，不意味著(zhù)他將來(lái)一定要終身從事科研事業(yè)。他可以從政、從商、從軍、從教、從工、從農，在國企、外企，干哪一行都行。因為，社會(huì )各行各業(yè)都需要具有豐富學(xué)識的高智商人才。但有一點(diǎn)，在研究生期間，就一定要認真學(xué)習，努力鉆研，心無(wú)旁騖，培養起比較強的獨立科研工作能力。這種能力可能在任何行業(yè)都能發(fā)揮作用。 
　　一個(gè)人的價(jià)值觀(guān)是很重要的。研究生做研究，就像工人務(wù)工、農民務(wù)農、學(xué)生學(xué)習、軍人衛國一樣，是自己的本職工作，科研年輕人應該有這個(gè)基本的義務(wù)觀(guān)。 
　　其次，年輕人做研究一定要有創(chuàng )新精神和創(chuàng )新意識。創(chuàng )新是科研工作的核心和靈魂。尋找創(chuàng )新點(diǎn)就是尋找以前沒(méi)有人做過(guò)，或可能沒(méi)有人做過(guò)的，有可能成為突破點(diǎn)的新理論、新技術(shù)。事實(shí)上，許多開(kāi)創(chuàng )性的工作都是建立在跟蹤的基礎之上。一般都是先有跟蹤，后有創(chuàng )新。我們要提倡為了創(chuàng )新而跟蹤，不是僅僅為了寫(xiě)幾篇論文而跟蹤。 
　　科研年輕人在選擇一個(gè)科研題目時(shí)，不妨優(yōu)先考慮那些在簡(jiǎn)單情況下已經(jīng)有解，而在復雜情況下尚未解決的課題。 
　　每個(gè)成功的科研人，都會(huì )在專(zhuān)門(mén)的領(lǐng)域中，具有科研實(shí)力并形成影響力?？蒲心贻p人要沉下心去搞科研，要有探索難題的勇氣，長(cháng)時(shí)間磨煉自己，腳踏實(shí)地去做好學(xué)問(wèn)，做深研究，同時(shí)，掌握過(guò)硬的真功夫。有付出自然就會(huì )有回報，我相信，隨著(zhù)時(shí)間的積累，就一定能在業(yè)內產(chǎn)生影響，也會(huì )收獲到成功的喜悅和快樂(lè )。

陸汝鈐院士

來(lái)源：高科技與產(chǎn)業(yè)化