广东电子信息产业高质量发展，大学何为？
---高校要在解决“卡脖子”问题承担更多责任
作者简介：许 骏，理学博士，计算机科学与技术教授，享受国务院特殊津贴专家，全国优秀教师，获广东省“南粤杰出教师”奖。长期从事计算机系统与网络技术研究，曾任广州电子集团公司总工程师、华南师范大学教育信息技术学院院长。现任华南师范大学二级教授、广东高校计算机网络与信息工程技术研究中心主任。近年来带领团队主要从事云计算与大数据技术研究，受聘广东省“粤教云”工程专家组组长和深圳教育大数据工程首席科学家。
2023年3月16日，广东省新一代电子信息产业发展大会在广州召开，会议主题是“汇聚集群新势能，共促高质量发展”。受会议主办单位广东省电子信息行业协会的邀请,我和博士生陈浩参加了本次会议。
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广东省工业和信息化厅副厅长曲晓杰出席会议并致辞，中国科学院院士张景中、广东省工业和信息化厅原二级巡视员詹若兰、电子信息工业处处长蓝艾青、广东省电子信息行业协会会长刘彦、原会长陈国英等领导嘉宾、行业专家，各地市电子信息领域协会代表，以及来自协会会员单位代表、电子信息骨干企业、高等院校代表、媒体代表等600多人出席了本次大会。
我应邀在大会上作了《云操作系统赋能产业数字化转型升级》的主题演讲。云操作系统是工业互联网、大数据、人工智能、物联网等新兴平台软件的基石，以云操作系统为基础“搭平台，建生态”,是推动数字经济高质量发展的最佳技术路线。加快云操作系统迭代升级已经写入了《国家“十四五”规划和2035年远景目标纲要》，广州、深圳等地方政府也在积极推动云操作系统等新型基础软件自主创新。我在报告中介绍了我们团队在云操作系统架构及关键技术研究取得的新进展，标志性成果--云操作系统uEngine采用“自主内核+开放扩展”技术架构，既有效破解“卡脖子”问题，又不与主流技术脱钩。相关成果已在电力配电工业互联网平台（国家电网公司）和深圳教育大数据应用技术工程实验室（深圳市发展和改革委员会批准组建）实际应用，引起参会代表的关注。
广州市电子行业协会是本次会议的协办单位之一，我作为广州市电子行业协会副会长，很高兴有机会参与了由广东省电子信息行业协会许晓民秘书长牵头的会议筹备工作（实际上是给我学习机会），会议期间与部分地市行业协会的负责人、企业家和同行专家朋友进行了愉快的交谈，时间虽短，但谈笑甚欢。
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会议期间，我还接受了南方财经记者的采访，就高校如何服务广东电子信息产业高质量发展谈了自己的看法。采访没有经过“彩排”，属于即兴发言，有感而发，我讲了1分多钟，正式播出时保留了45秒。我相信，每一位关心新一代电子信息产业发展的朋友，都会对这个问题感兴趣，也一定有很好的见解。一些看过采访视频的朋友见面时也颇有兴致地和我聊起这个话题，这里我就展开多说几句，与大家分享我的一些看法，诚恳期待各位专家和读者朋友不吝指教！
广东是高等教育大省，但还不算高等教育强省，大学的实力与广东经济社会发展水平不相匹配，因此，对高水平大学的渴望，广东倍感迫切。2023年1月28日，兔年的第一个工作日，全省高质量发展大会在广州召开，这是近年来广东召开的规模最大的会议。在广东新一轮高质量发展蓝图中，大学何为？值得关注。
电子信息产业是广东10大战略性支柱产业集群之一，连续32年位居全国第一，成为支撑广东经济发展的主导力量。但广东目前没有一所电子科技大学，省内高校的计算机、电子信息、通信等相关学科在全国高校排名也并不是很靠前，这与广东电子信息产业的地位不相称。当下大家都在关心“卡脖子”问题，为什么近年来国内IT企业屡遭“卡脖子”之痛？我们认为，“卡脖子”只是表象，根源在于基础研究没有跟上，底层的技术没有弄清楚。高校在基础研究方面具有优势，要在解决“卡脖子”问题上承担更多的责任。
什么是基础研究？基础研究已不再局限于探索自然的“纯科学”，也包括面向底层技术、基础材料、基础软件等领域的研究。高校的基础研究大致可分为两类，第一类是自由探索和兴趣导向，目的在于揭示现象、规律和本质。第二类则是围绕社会发展和经济建设中的“卡脖子”问题，通过基础研究提升原始创新能力，并与创新链的其他环节形成“全链条创新”，也就是目标导向的科研。这两类基础研究都重要，不能有失偏颇，现阶段更强调以目标为导向的科研，科技人员要走出象牙塔，直面应用需求，让成果走出实验室，为行业解决难题。
云计算经过十余年的发展，实现了由最初的虚拟化技术向数字世界的中枢神经演变，完成了从服务化资源交付向云原生化价值赋能的升华。我们团队研发的云操作系统uEngine孵化自重大科研项目成果，传承了高校重视基础研究的基因，团队合作源起于清华大学计算机科学与技术系，围绕大规模分布式系统高效可靠的资源管理和应用管理这一科学问题，进行了20年的应用基础研究和工程实践，从网格计算到云计算，一直处在技术发展的前沿，是国内最早从事云原生计算研究的团队之一，相关工作得到国家自然科学基金和广东省重大科技专项的支持。
企业是科技创新的主体，要鼓励有实力的大企业参与基础研究，加强高校、科研院所与企业之间的合作。大家都清楚，企业如果只满足于做那些接近产品的技术开发（这当然也很重要），那就不可能真正掌握核心技术。我国IT产业“缺芯少魂”的教训十分深刻，国产操作系统落后主要是在单机系统（桌面端、移动端和服务器端）时代积累下来的问题。从上世纪80年代进入PC时代开始，我国IT产业基本上建立在Wintel(Windows操作系统+Intel芯片)和AA(Android操作系统+ARM芯片)平台上，CPU芯片和操作系统两大计算机核心技术被边缘化和弱化，软件产业长期依赖国外基础软件，只在应用层面开发。相信大家都注意到这样一种现象，在各种ImageNet比赛中，国内很多机构的算法模型已经呈现“霸榜”的趋势，可以说代表了国际前沿水平，但遗憾的是，这些算法模型绝大部分都是在CUDA2编程语言、TensorFlow编程框架以及GPU芯片之上开发的，国内目前尚未形成自主可控、具有国际影响力的人工智能开源开放平台，通用GPU短板也令人担忧。正是这些底层“硬科技”的缺失，导致国内信息产业“空中楼阁”现象，就好像是在沙滩上盖房子，看起来很壮观，其实一堆就倒。这些年层出不穷的卡脖子、断供问题，都是吃了不掌握核心技术的亏。在本次会议筹备过程中，考虑到在会上将发布2022年广东省电子信息制造业综合实力百强企业榜单，百强企业代表也将参会，这是一个机会。
我和许晓民秘书长拜访了计算机科学家、数学家、中国科学院院士张景中教授，邀请张院士在大会上作“人工智能与数学教育”的主题演讲，其用意很明显，就是呼吁有实力的大企业将研发工作往前移，重视应用基础研究和共性关键技术攻关，争取掌握核心技术，从根本上摆脱产业发展“卡脖子”和“掉链子”的风险。
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新一代电子信息产业高质量发展，人才是第一资源。高校在人才保障方面应该有更大的责任担当。但高校计算机专业人才培养，不能说是失败了，但至少是陷入困境了，高校计算机专业人才培养的缺位与错位问题，值得反思。
国内每所高校几乎都开设了计算机专业，近年招生人数不断攀升，2022年高考招生人数约40万人，是高考招生人数最多的专业。从专业人才培养目标看，高校计算机专业显然不是培养计算机的使用者，而是计算机整机或者子系统的研究者、设计者和制造者。但国内高校计算机专业主要培养各类应用软件开发人才，只教怎么用计算机，不教怎么造计算机，课程体系“头重脚轻”，计算机系统结构和操作系统等核心课程严重弱化。全国研究生招生考试，计算机学科联考是历年得分最低的学科，其中，《计算机组成原理》的得分更低。2020年6月发表在《科学》(Science)上的一项研究表明，普通程序员编写的程序和深入理解处理器芯片体系架构的专家编写的程序，性能差距巨大。因此，必须高度重视底层共性技术以及操作系统等关键基础软件的研究与教学。
某大公司一位IT男与女朋友约会,女方问IT男在单位干什么具体工作, IT男很自豪地回答自己是做底层架构设计的，女方听后先是一脸茫然，再颇为不悦地追问男方，啥时候才能从底层混到中高层?这虽然是一个笑话，看似风马牛不相及，却发人深思。当一名底层架构师可以说是程序员的梦想与追求，因为越是底层的东西就越复杂，涉及到的技术也越高深。
计算机系统的抽象层次从底向上，有数字逻辑电路、计算机组成原理、汇编语言设计、操作系统、编译原理等，问题是没有一门课程能够把计算机系统每一层之间的关系说明白、讲透彻，串起来形成一个整体的概念。改革的突破口在于，打破传统的课程体系，把硬件与软件关联起来，将软件的灵活性和硬件的高效性有机结合。
我长期从事计算机系统与网络研究，也关注高校计算机专业教学内容和课程体系改革。早在1995年，我牵头计算机系统课程教学改革，归纳起来主要有两点：一是全栈贯通，对偏底层的一组课程进行整体规划，打通《计算机组成原理》、《汇编语言程序设计》、《微机原理与接口技术》和《单片机原理及应用》等课程之间的界限，组成一门新课程，内容相互渗透、有机结合，克服课程细分导致的条块分割与知识零散，回归和体现学科知识的整体性；二是应用驱动，学以致用，让科研成果进教材、进课堂。基于上述原则，编著出版了高校教材《计算机系统原理及应用》，其最大特色是加强计算机系统设计能力训练，培养学生对计算机系统完整软硬件技术栈的融会贯通理解。当时国内一些高校选用该书作为计算机专业本科生和电子、通信、自动化专业研究生教材，受到同行专家的肯定和读者的好评。转眼28年过去了，今天重新翻阅这本教材，追忆这些陈年旧事，依然能从中得到一些启示。
再将话题延伸到人工智能专业。2018年教育部批准设立人工智能本科专业，该专业已连续3年位于百度专业大数据热榜首位，吸引了大量考生与家长的目光。据不完全统计，至2022年初，全国有440所高校开设人工智能专业，可见其发展速度之快。今天教育界对人工智能人才培养的决策定位，将对未来产生深远影响。
人工智能技术研究从底向上大致可以划分为芯片层、系统层、算法层、应用层等不同层次。就我目前的了解，国内大部分高校人工智能专业的课程体系还是偏算法、偏应用，这样培养出来的学生，对智能计算系统融会贯通的理解显然是有欠缺的，与此前计算机专业重视上层应用软件开发，忽视CPU芯片和操作系统，并没有多大区别。事实上，只有加强系统层和芯片层等底层技术相关课程的教学，学生才能真正理解人工智能算法如何调用编程框架，编程框架怎样与操作系统打交道，编程框架的算子又是怎样在芯片上跑起来的……，学懂了这些东西，在科研方面会有更大的潜力，在产业界也会有更强的竞争力。当然，这对高校的师资队伍提出了更高的要求，高质量的人才培养需要高水平的科研支撑，高校教师要真正教好书，首先要把研究做好，因为高质量的教学只有在浓厚的学术研究环境中才能实现，没有科研支撑的教学是误人子弟的，给学生最佳的训练只有在积极从事研究的教师们的指导下才有可能，我不清楚我们的高校在这方面是否已经准备好了。计算机、人工智能都是热门专业，在高校，热门专业往往更缺乏教师，因为高校与企业竞争人才，高校并不具备优势，这是一个有待破解的难题。我有在大型企业（集团）负责技术研发和在“双一流”高校领导国家重点学科的跨界工作经历，曾任广州电子集团公司总工程师、华南师范大学教育信息技术学院院长，对这个问题有切身体会。
我的这些看法，偏颇和谬误一定不少，抛砖引玉，与同行们进行交流，“嘤其鸣矣，求其友声”，这是肺腑之言，诚恳期待各位专家和读者朋友不吝指教！
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