强基培源|大湾区大学李晓明：成为计算机强国，关键在于创造前沿
1946年，人类历史上第一台真正意义上的电子计算机诞生，代码的河流从此开始流淌，如今已漫过人类生活的每一寸岸边。当我们轻点屏幕完成一次支付、用手机和千里之外的亲友聊天、任由算法推荐下一条视频时，很少有人会去想——这些看似理所当然的便利，究竟是从哪一块基石上生长出来的。
计算机科学的基础研究，便是那块基石。
它不像芯片那样可以被握在掌心，也不像应用程序那样可以被指尖触碰。它可能是一套90年前写下的理论模型，可能是一个至今仍在优化的编码方式，可能是一份被全球网络设备默默遵循的通信协议，也可能是一个关于“未来计算应该是什么样子”的大胆想象。在大多数人看不见的地方，这些基础性的工作支撑着整个数字世界的运转。正如大湾区大学副校长李晓明所说，“凡是能够催生、支持和改进一类广泛应用的研究，都算计算机基础研究。”
李晓明与计算机的缘分，几乎与中国计算机基础研究的进程同步。他曾是哈尔滨工业大学计算机专业的本科生，曾在北京大学主持研发“天网”搜索引擎，在百度等搜索引擎诞生之前便站在了中国互联网信息检索的最前沿；他从2001年起带领团队持续十五年搜集保存中国互联网的历史页面，累积了两百个TB的文本数据，如今已向全国三十多家机构公开共享——做这件事的初衷很简单，“觉得有意思”。这种近乎天真的坚持，在今天的科研评价体系下显得稀缺而珍贵。
回望中国计算机领域的发展，李晓明将其概括为三个没有终点却起点各异的阶段——学习、追赶、贡献。在学习和追赶这两个阶段，中国展现出了惊人的效率：从Chat GPT发布到Deep Seek问世，不过两年时间。但真正的挑战在于第三个阶段：当已知的前沿已被踏遍，我们是否有能力创造新的前沿？
这正是李晓明此刻在大湾区大学试图回答的问题。在这所定位“高起点、小而精、研究型、国际化”的年轻大学里，他推动基础课由讲习教授亲自授课，坚持大班小班结合的教学方式，在教师评价中摒弃定量指标而依赖同行评议。所有努力都指向同一个方向——让真正相信基础研究价值的人，拥有一个可以长久深耕的环境。
当前，我们正向第二个百年奋斗目标迈进。李晓明相信，到那时中国不仅会更加强大，还会赢得世界的尊重。而这份尊重，将来自中国的科研工作者在人类知识前沿留下的那些印迹——不是跟随者踩出的脚印，而是开拓者踏出的前路。对年轻的科研工作者，他的叮嘱简单而恳切：“做自己想做的事，不要总做别人让你做的事。”
大湾区大学副校长李晓明。受访者供图 “凡是能够催生、支持和改进广泛应用的研究，都叫基础研究”
新京报：计算机领域的基础研究包括哪些内容？
李晓明：不同学科的基础研究内涵差异较大，计算机领域的基础研究范畴十分广泛，核心包含多个关键板块。
首先是基础理论。比如1936年英国数学家艾伦·麦席森·图灵提出的“图灵机”计算模型，也就是将人们使用纸笔进行数学和逻辑运算的过程进行抽象，由一个虚拟的机器替代人的行动。这是纯理论的东西，但一下子就指导了计算机长达90年的发展，直到现在，它仍然是所有计算最基本的理论模型。
其次，算法、编码、网络协议、系统架构方案，均属于核心基础研究范畴。算法这个概念现在满天飞，好像大家都知道什么是算法。但有些具备基础性、突破性的算法一旦实现创新，能够带动整个行业技术迭代升级。
编码也是基础研究的内容。计算机是处理信息的，它需要把现实世界中的信息通过编码变成数据，然后才能处理。计算机不直接处理信息，就像现在咱们讲话，你听到的是某种信息，但计算机一定要把声音、图像、视频等等这些信息变成合适的编码，用0和1来表达。那研究这些编码的方式，也是基础研究。
网络协议更是互联网运行的核心根基，上个世纪80年代TCP/IP协议的诞生，搭建起全球互联网的通信框架。可以说没有这套核心协议，就没有当代互联网。
还有一些方案，比如冯·诺依曼体系结构，这是一种计算机组成的方案，核心思想就是“存储程序”，也就是把程序指令和数据都以二进制形式共同存储在同一存储器中 。能够在实践中被广泛采用的方案的提出需要很多积累，也被认为是基础研究。
除此之外，21世纪以来，前瞻性的行业愿景、科研范式都属于计算机基础研究的重要范畴。2005年以前都没有云计算这个概念、2010年以前大数据也没有普及，这些愿景的提出都是基于对现实的认识和对未来的看法，如果说得很对，整个社会就跟着去了。比如人工智能，这个愿景现在都已经落地了。所以愿景的提出也是很重要的基础研究。
再比如推动计算机研究范式的转变，机器学习这个词说了很多年了，但直到李飞飞团队打造的Image Net数据集，把机器学习推到了新高度，激活了机器学习的落地价值，推动行业研究范式全面升级，为后续大模型技术发展奠定了基础，这就是典型的基础性、颠覆性研究突破。
如果要用一句话来概括，计算机本质上是一个工程科学，是面向应用的学科。我认为凡是能够催生、支持和改进广泛应用的研究，都叫基础研究。如果这个东西出来以后能带动一大片，对一个领域或行业带来广泛的改进，那这个研究就是基础研究。
新京报：计算机的基础研究涉及大数据、人工智能、算法等等，听起来还是跟应用联系很紧密的。一般而言，基础研究在短时间内比较难出成果。那计算机学科应用牵引的属性又意味着它要和产业结合紧密。这会对基础研究有影响吗？
李晓明：这种认知其实有偏差。计算机本质上是一个面向应用的学科，就应该是应用牵引。但这种牵引不应该是某一个应用，而应该是一类应用。
比如云计算本身不是应用，在上面做应用系统那才叫应用。大数据也一样，它本身不是应用，但美团、抖音在里面用了大数据技术。大数据是基于现有计算能力提出的一种具有基础意义的范式或愿景，做好以后很多应用可以应运而生。而且没有云计算，大数据也搞不定。所以这些东西听起来是用，但实际上是基础性的。和图灵机那样的基础不太一样，但我们现在讲计算机对社会生活那么重要，基础研究的视野应该宽一些，不能光是理论。应用牵引是对的，我们要做的是能影响一大片应用的基础性工作。
中国的计算机基础研究已到“贡献阶段早期”
新京报：那中国的计算机基础研究在世界范围内，处于一个什么样的阶段和水平？
李晓明：改革开放近五十年来，计算机领域的基础研究和其他领域类似，宏观上讲，我们经历了三个起点不同、但没有终点的阶段。
第一个是学习阶段，对应改革开放初期的十几年时间。那个时候国内科研环境相对封闭，与国际前沿存在巨大差距，行业核心任务就是对标国际先进技术、补齐认知短板，大批科研人员通过留学、访学等不同的方式，系统学习国外的计算机理论、技术体系与科研模式，搭建起国内计算机研究的基础框架。
第二个是追赶阶段，高等教育方面大致上可以说是从1995开始。我们不只是学习，还要追赶。那依托集中力量办大事的体制优势，我们国家通过211、985两大重点建设工程，集中优质资源攻坚学科建设，对标世界一流标准补齐短板。经过将近三十年的发展，咱们国内高校计算机学科水平大幅跃升，在全球各类学科排名中已经在前列，实现了从零基础到紧跟国际前沿的跨越式追赶。当然现在也在追赶。
第三个是贡献阶段，大致从党的十九大前后开启，目前我们仍然处于贡献阶段的早期。通过前面学习、追赶两个阶段，我们知晓了什么叫先进，站在了领域前沿，然后也要为全人类的科技和教育发展做贡献，要在最前沿的地方有所作为。如果说以前是人家在那里，我们去学习去追赶，现在需要在那儿有贡献，这才叫“屹立于世界民族之林”。
新京报：如果要在贡献阶段真正实现“屹立于世界民族之林”，我们有哪些优势和不足？
李晓明：我们中国发展有“两个一百年”的目标，到本世纪中叶要实现中国式现代化、实现中华民族的伟大复兴。如果没有对世界的贡献，很难说我们真正实现了这个目标。
到距离本世界中叶还有25年时间，在科技前沿方面为世界做贡献，我们还有很大的努力空间，基础研究也是一样。
我们的优势在于现在已经知道前沿在什么地方、知道什么叫高水平，而且能很快学到。不管什么东西一出来，比如人工智能，我们和前沿的时间差大概就一两年。你看国外的ChatGPT出来之后，也就一年多的时间，国内就有了DeepSeek。那我们相对来说弱的地方就是创造前沿和在前沿突破的能力。比如云计算、大数据这些都不是中国提出的，所以这方面还需要继续改进。
新京报：无论是做基础性工作，还是创造前沿和在前沿突破的能力，最终都要落到人才身上。国内计算机基础研究人才的整体结构和水平如何？
李晓明：目前计算机领域应用型人才比较多，一般性应用开发的人才比较多，但既懂应用又学科基础扎实的人不够多。比如要开发一个网站，本科生可能经过短期学习就会了。但如果要开发一个能应对突然10万人访问的高性能、高并发、高稳定性的网站，那就不容易了。
计算机领域的核心竞争力在于功能和性能的平衡。做出基础的功能是相对容易的，但在性能上追求极致是很不容易的。当然，有时候功能本身也不容易，比如大模型能像人一样回答问题，以往真的很难；现在又追求很多人同时提问，每个人都能立刻得到有针对性的回答，那更不容易了。这就要求科研人员要学科基础扎实，能体会到深层的东西。这样的人才应该更多，现在还不够。
大湾区大学副校长李晓明。 图/IC photo 育人重在基础扎实
新京报：大湾区大学是一所新型大学，那应对计算机领域的基础研究人才培养现状，学校在培养学生方面有哪些不同的探索？
李晓明：大湾区大学办学才一年多。我们在筹建过程中就在思考一个问题，既然是新的学校，怎么能够做得不一样？在人才培养上，特别是本科生，我们形成了一个人才培养目标的共识，那就是要“基础扎实、视野开阔、知行合一、融会贯通”。这四个维度构成了一个立体的人，一个学生如果毕业的时候具有这样的气质和精神状态，就会具有创造性、能面向未来。
我们很强调基础扎实，不搞订单式培养。学生就业我们当然支持，但订单式培养至少不应该是大湾区大学的做法。
那什么是基础扎实？基础扎实意味着学习能力、适应能力，意味着发展潜力，意味着对专业原理性知识的掌握，才有可能做第一性原理的探索；也意味着对专业思维方式娴熟的养成，学计算机需要有计算思维，所以基础扎实很重要。
新京报：我看你同时还负责大湾区大学的教学工作，听说大湾区大学的讲席教授也是要给学生上课的？
李晓明：对，大湾区大学比较强调，基础课程要由有经验的老师来上。
比如2025级学生的四门基础课——数学分析是由夏志宏老师教的；高等数学是蔡智强老师、计算机是徐志伟老师、物理是赵金奎老师——他们都是讲席教授，在自己的领域都有几十年的研究经验，可以把观念性的重要内容很好地传达给学生。
我们现在学生比较少，2025级是80名学生，上课采用的是“大班+小班”结合的方式。比如，计算机基础课，徐老师每周给80名学生上两节大课；然后80个人再分8个小班，每班10人，由年轻老师带着继续深化学习内容。这样的教学安排既体现思想性引领，又兼顾具体实操。
新京报：学校发展初期可以这样，以后学生规模大了，这样的操作还可行吗？
李晓明：大湾区大学的定位是“高起点、小而精、研究型、国际化”，学校未来的在校生规模是一万学生，本科生和研究生大致1:1，本科生每年也就一千人左右。教师规模规划是1000名，师生比还是很高的。
在学校发展初期，现在差不多是300个老师对80个学生，以后学生多了，师生比没有现在这么高，但对于核心课程，大班+小班的授课方式我们会一直保留。小班规模可以调整，现在是10个人，以后可以控制在20到25人。基本上还是可以实现的。
新京报：在你看来，计算机本科教育该如何改革，才能培育更多创新人才？
李晓明：如果要改变什么，宏观地讲是整个的社会氛围。具体地说，最需要改变的是高校比较单一的培养模式和方案。
我到很多学校看过计算机专业的培养方案，都差不多，课程名字都一样，只是要求不同。核心原因是自上而下的统一评价体系。
现在国家也在推进高校要分类培养，每一类有不同的评价标准，这样会好一些。同时也还希望能更灵活一些，让高校发挥办学的主观能动性，赋予高校更多办学的自主权，多引进社会评价和同行评价。
新京报：大湾区大学提出“大学+”发展模式，联动大科学装置与头部企业，这一模式对计算机人才培养有哪些作用？
李晓明：这个主要跟大湾区大学的位置有关。学校在东莞松山湖，具备得天独厚的区位优势，半小时生活圈内覆盖华为等头部科技企业以及不少国家级大科学装置，我们的学生进入企业实习很方便，能很好地对接产业前沿。同时依托大科学装置开展高端科研实验，有利于打破高校科研与产业实践、高端科研资源的壁垒。
当下科研创新打开边界很重要，要打开单一学科、单一校园的边界，核心是“融合”二字。200年前工业革命以来，学科体系细分越来越细，但现在已经难以应对当下复杂的前沿问题，所以不能再热衷于细分了，要融起来。只有推动学科交叉、产教融合、科教一体，才能催生原创性突破。大湾区大学的“大学+”模式，就是要主动打开办学与科研边界，让基础研究对接产业需求、让产业实践反哺基础创新，形成良性循环。
新京报：大湾区大学的人才培养目标里有“融会贯通”，宽基础、晚分流也是现在高校的普遍模式了。这种模式对培养原创性基础人才有什么特别意义？
李晓明：这对所有教育都有一般意义，不光是基础研究人才。计算机是面向应用的工程学科，新的想法一定要想到未来怎么用。创新开展技术研究，不是把自己关在一个房子里边就能解决的。早期接触不同的东西，才能对自己后面的思想和基础研究的意义有好的感悟。
所以大湾区大学推行宽基础、晚分流模式，大一学生统一学习数学、物理、计算机等核心基础课程，大二再根据兴趣与特长自主选择专业，通过前期扎实的通识与基础学科积累，拓宽学生认知边界，为后续基础研究、前沿创新筑牢根基。
减少从上而下的评价，为科研人才营造宽松的环境
新京报：你早年在北大曾主持“天网搜索”项目，坚持了很多年。这种长期深耕冷门基础研究的坚守十分难得。你如何看待当下的科研评价体系？该怎样优化才能鼓励更多人投身长周期基础研究？
李晓明：天网搜索是北大陈葆珏老师1997年牵头做的，我是1999年接手的。1997年还没有百度，那个时候做搜索引擎在国内还是很前沿的事情。我接手之后也做了很多年，后来还做了中国互联网信息历史博物馆，把抓取到的信息都保存起来，一直存到了2016年，大概有200T的文字信息。2016年的时候，这些信息都捐赠给中国计算机学会并向公众开放，这里保存了大量中文网页历史数据，现在全国应该有三十多家机构或者是研究团体都用过这些数据，搞各种各样的研究，或者训练大模型。
当时觉得这件事情很有意义，因为这些互联网上的历史信息如果不保存，就没了。后来还有人找我们查过以前的网页。那会儿没有想太多评价的事，觉得有意思也有意义就去做了。北大的科研环境也比较宽松。
评价机制优化是一个很复杂的话题，涉及方方面面。当下被普遍诟病的人才评价环境不是一天两天形成的，所以改进也不是一天两天的事。如果简单讲一句话，就是尽量减少从上往下的评价，多让社会评价、同行评价。因为从上往下的评价往往跟指标相关，一指标化大家就会追求指标，不一定追求兴趣和真正的意义了。
在大湾区大学，申请教职的老师，如果你有“帽子”那很好，没有“帽子”也可以，我们并不把有没有“帽子”作为必要条件。只要你能把自己的工作讲清楚、讲出来它的意义，并且得到认可了，那我觉得就可以。我们的老师们有不少是很资深的，有经验的老师一听就能认识到事情到底怎么样。所以评价机制优化是需要整个社会氛围慢慢转变，不能一蹴而就。
新京报：大湾区大学在教师引进、科研激励机制上，如何营造比较宽松的氛围？
李晓明：我们在建校之初就全面推行预聘制（tenure track），这套机制我在北大参与落地多年，十分适配基础研究人才培育。学校引进的青年教师，入职即可享受稳定薪资、充足科研启动经费，直接具备博导资格，无需经过多年层层评级。充足的启动经费，能够保障教师入职初期，即便未申报到外部项目，也能独立开展原创性科研工作。
最核心的差异化优势是，学校不设置任何量化考核指标。教师的教学、科研工作有明确的目标导向，但不考核论文数量、项目数量等硬性指标。聘期结束后，完全依托国际国内同行外部评议判定成长状态，只要科研工作扎实、研究具备价值、个人实现成长，就能顺利续聘。
这种模式没有捷径可走，虽然没有硬指标约束，但对科研工作者的科研初心、创新能力要求更高，能够有效筛选、留住真正深耕基础研究、热爱科研的优质人才，杜绝功利化科研心态。
新京报：那这是会让老师更轻松，还是会觉得“没有标准是最高的标准”？
李晓明：那这很难说。我想我们还是鼓励大家把自己的潜力和能力充分发挥出来。哪怕最后你真的做得不够好，或者没有达到大湾区大学的要求，只要你在这个过程中足够努力，能力不断提高，那即使不在大湾区大学，你也会很优秀。
新京报：业内常有“从数学大国到数学强国”的说法，你觉得中国计算机的未来发展会是什么样？对年轻人有什么叮嘱？
李晓明：这个说法是普适的。中国的计算机发展已经追赶到了一流水平，不管是学术会议还是科学研究，已经有越来越多的中国人的身影。现在计算机领域处于“贡献的早期阶段”，我们现在要做的就是寻求在前沿的突破，或者创造新的前沿，这才是真的意义所在。当我们很多人都已经站在前沿的时候，从概率上讲，产生突破和创造新前沿的可能性就会非常大。
我相信到2050年我们一定会实现“两个一百年”的目标，而且那个时候中国会非常不一样，不仅仅在世界上很强大，而且会受到大家的尊重。因为我们会对社会、对世界作出很显著的贡献。
对年轻人，我就简单讲一句话——做自己想做的事，不要只做别人想让你做的事。自己想好了的事情就去做，努力去做。
新京报记者 杨菲菲
校对 赵琳