我的朋友、中国科学院计算技术研究所副所长包云岗老师的文章，非常发人深思
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科技攻坚70年 | 包云岗：建所70年之际关于图灵奖级别科研工作的几点思考
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在国家明确提出2035年建成科技强国的战略目标下，产出重大原创性、颠覆性科研成果，是科技强国建设的关键标志。作为国立科研机构，中国科学院计算技术研究所（以下简称“计算所”）肩负着国家科技自立自强的使命。到2035年产出图灵奖级别的重大成果，既是国家赋予的责任，也是每一位计算所人共同的追求。当前，我们亟需明确：图灵奖级别工作的核心特征是什么？计算所人如何立足自身优势、弥补差距，在科研道路上向这一目标迈进？本文结合科研实践与行业观察，围绕这一核心命题展开探讨。

一、背景介绍：时代使命下的必然追求

2024年6月，习近平总书记在全国科技大会上明确提出，到2035年我国要建成科技强国。这一目标并非抽象愿景，而是具化为五项基本要素，其中第一条便是“拥有强大的基础研究和原始创新能力，持续产出重大原创性、颠覆性科技成果”。对计算所而言，这不仅是国家目标，更是沉甸甸的担当——到2035年，计算所应当产出若干图灵奖级别的重大成果。

思想决定行动。如果计算所人对图灵奖级别的科研工作缺乏认知，不清楚这类工作的特征、要素与演进规律，那么十年之后，我们大概率仍然难以做出这样的成果。因此，当下最重要的，不是急于追赶，而是静下心来思考：图灵奖级别的工作究竟长什么样？我们与它的差距到底在哪里？又该从哪里起步？

二、图灵奖级别工作分析：三问三答

为了回答上述问题，去年我在计算所内部发起了一场围绕“图灵奖三问”的讨论：

第一问：图灵奖预测——你能列举出所在领域1-2项已达到图灵奖级别、未来5-10年有望获奖的科研工作吗？

第二问：图灵奖剖析——这类图灵奖级成果有哪些核心特征与关键要素？

第三问：图灵奖筑基——你认为自己当前研究工作与图灵奖级别存在哪些主要差距？需要如何做才能弥补差距？

针对这“三问”，我梳理了1966年至2025年的图灵奖成果，结合对获奖工作的分析，尝试先给出自己的答案，旨在抛砖引玉。

第一问：预测——李凯教授的开创性工作

在计算机系统领域，最接近图灵奖级别的华人科学家，可能要属普林斯顿大学的李凯教授。他1981年从计算所硕士毕业（与中科大联培），此后在普林斯顿执教四十年，留下了三项极具分量的工作。

20世纪80至90年代，他开创了分布式共享内存（DSM）研究方向。当时，业界试图用多台机器节点聚合出单一系统映像的更大的内存空间，却遭遇了远程访问延迟大的根本瓶颈。李凯敏锐地指出，问题核心在于高速缓存一致性——当本地保留副本后，副本与远程数据如何保持一致？他率先用软件方式验证了原理的可行性，进一步揭示了性能瓶颈。随后，斯坦福DASH项目将一致性粒度从页缩小到缓存行，用硬件解决了可扩展性问题；工业界则在2000年代吸收这一思想，将目录协议应用于多路服务器，使之成为现代高性能计算的底层基石。一项研究从学术洞见出发，经过二十余年迭代演进，最终沉淀为产业基础设施，这正是图灵奖级别工作的典型轨迹。

2000年代，李凯教授又开辟了一个存储领域新市场——发明数据去冗余技术，并创办Data Domain公司进行产业化，后被EMC以24亿美元收购。至2024年，该技术支撑的二级备份存储市场已达86亿美元规模。2010年代，他与李飞飞教授共同发起ImageNet，为这一轮人工智能浪潮提供了关键数据基础设施。

三项工作，每一个都“出圈”进入产业，成为支撑百亿美元市场的基石。

第二问：剖析——三条黄金特征

通过分析1966至2025年共81位图灵奖得主，可以提炼出三条显著特征。

第一，两条黄金法则：业界广泛应用与原创颠覆性。以RSA算法为例，1977年提出，直到1996年被集成进SSL 3.0协议，才真正支撑起电子商务安全支付，进而在2002年获得图灵奖。这揭示了一条清晰路径：科研成果必须从学术界“出圈”，进入工业界，成为事实标准，支撑起上百亿美元的市场。对原创性的理解也需要放宽——即便是他人“首次提出”的技术，只要未能真正实用，未能“出圈”进入工业界，那么后续解决产业化瓶颈的人同样可以做出重大贡献。RISC架构便是如此：IBM的John Cocke在70年代801项目中首次提出并实现，因此获得1987年图灵奖。但RISC技术并未得到广泛普及，直到John Hennessy和David Patterson用量化分析方法解决了设计与验证瓶颈，才真正催生了现代处理器产业，两人也因此获得2018年图灵奖。

第二，高度聚集效应。81位图灵奖得主中，美国籍学者50位（保守统计，排除了之前在美国工作但现在非美国籍的得主），占61.7%。大学层面，斯坦福、麻省理工、伯克利分别为29位、26位、25位（宽口径统计，含之前在该校工作但现在非美国籍的得主），形成黄金三角，断崖式领先其他大学。这背后是前沿需求与科研经费的双重汇聚——硅谷研究经费占全美20%-25%，波士顿地区占8%-10%。这种汇聚意味着，重大成果往往诞生在“需求—资源—人才”最密集的地方。

第三，师承关系。图灵奖得主之间形成了清晰的学术谱系：老师获奖后，学生、学生的学生相继获奖。普林斯顿数学系的Oswald Veblen教授有一位学生是Alonzo Church，而Church又有一位学生是图灵……这一派系就贡献了十余位图灵奖得主，可见师承之力。师承的价值不仅在于显性知识的传递，更在于隐性知识——经验、直觉、品味——在日常交流、组会点评、甚至一次闲谈中潜移默化地传承。同时，近距离观察“牛人”的平凡一面，也能实现某种“祛魅”，增强后来者的信念：比如牛人亦有拖延，但他们能对关键问题做出快速而准确的判断，这才是可学之处。

第三问：筑基——差距在“深度”

当前，计算所并不缺乏前沿需求，也不缺少科研资源。真正制约我们做出图灵奖级别工作的，是“深度”。一方面，基础研究问题的层次仍然不够基础、不够原理性，很多工作停留在回答眼下问题、发表论文即可的层面，未能触及根本矛盾。另一方面，一些有潜力的好苗子仍然被“帽子”吸引，精力分散，未能长期聚焦于一个真正重要的问题。

三、思考与行动：立足计算所，迈向图灵奖级别工作

针对这些差距，我们需要从思想认知和具体行动两方面发力，逐步向图灵奖级别工作靠拢。

在思想认知层面，我们需要树立三个核心认识。首先，系统是放大科研影响力的关键王牌。除纯理论研究外，许多图灵奖成果都源于系统研制，例如2020年图灵奖得主的核心贡献是RenderMan系统，虽相关论文数量少、引用率不高，但该系统集成了图形学核心技术，广泛应用于电影工业，产生了巨大的产业影响，最终获得认可。这启示我们，在科研工作中，要重视系统研制，通过系统将技术成果落地，实现学术价值与产业价值的统一。其次，系统类研究的核心在于迭代演进。原创性、颠覆性系统的研制不可能一帆风顺，必然面临诸多未知和失败，需要多次迭代、甚至推倒重来。1990年图灵奖得主Fernando Corbató曾指出，激进系统的研制从一开始就会面临问题，而2014年图灵奖得主Michael Stonebraker则强调，需要花费大量精力让系统正常运行，这要求我们树立“容错意识”，在失败中积累经验，持续优化技术。最后，深度研究需要“台阶式”深耕。科研工作不能急于求成、频繁更换研究方向，而应像爬台阶一样，在一个方向上持续发力，通过解决一连串不断递进的问题，持续深化对核心问题的认识，形成长期主义科研心态。

在具体行动层面，我们可以从三个方面入手，逐步推进。第一，强化认知引导，推动计算所全员思考。建议将“图灵奖三问”分享给团队中的年轻老师和学生，引导每一位计算所人思考。通过这种思考，统一科研价值观和评判标准，树立“可实现、可突破”的信心。第二，培养刨根问底的科研习惯。在科研立项和研究过程中，尤其是所创新课题，不应再并列三个科学问题，而应形成一串递进的问题链，不断深化科学问题，深入挖掘根本性原理。第三，塑造良好的科研价值观。价值观决定终点，一个人一生要做大约100万个决策（100年 × 365天 × 约30个决策/天），每一个决策都受价值观的牵引。我们应当共同探寻、理解并塑造好的科研价值观，让其成为通往图灵奖级别工作的导航仪。（根据包云岗在2026年计算所春季战略规划会上的报告整理）

征文说明

1956年8月25日，经时任国务院副总理陈毅批准，成立由华罗庚担任主任委员的中国科学院计算技术研究所筹备委员会，由此诞生了我国第一个专门从事计算技术的国立科研机构。2026年，计算所将迎来建所70周年。欢迎各位所友、校友来稿，为中国计算机事业和计算所的发展提出宝贵意见和建议。

往期回顾

计算所所长、党委书记 陈熙霖：七秩风华，半生同行——致敬计算所七十征程

孙凝晖：站在ICT 70时点的思考

心系“国家事”，肩扛“国家责”

为新时代创新驱动发展做出更加积极的贡献

续写“国家队”与“国家人”的辉煌！

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