今年6月，华为发布了新一期《疑难问题揭秘榜》。 该话题来自诺亚方舟实验室，围绕人工智能展开，涉及预训练、大语言模型、多模态等“ChatGPT时代”最受关注的话题。 华为每周都会围绕特定领域向全社会发布5个疑难问题。 主题领域涉及无线、硬件工程、材料、数字能源等。

今年3月，华为CEO任正非在星火奖座谈会上关于“揭秘问题”的演讲刷屏。 任正非说，“我们和高校合作，公司只是投入一点东西，通过高校的力量释放出来，充分发挥高校学者的作用。比如像‘面条’，我们还放了一些‘味精’。” “我们与高校合作最好的合作就是在一定的技术边界内探索人类的未来。” 自2021年11月起，华为向社会公开发布行业存在的问题。 短短半年多时间，已收到600余名教师的反馈，91所高校参与了榜单揭晓。 截至目前，已发布问题300余个。 路。

华为“揭秘”星火奖颁奖典礼。

华为的“揭榜疑难问题清单”就是大家更熟悉的“揭榜挂帅”机制的经典例子。 从本质上讲，“英雄不问出处”的“揭榜挂帅”是众筹创新、开放创新的新机制，也是组织科研的新模式。 企业以应用驱动“提出问题”，高校以研发“答题”推动技术突破。 近两年，“揭榜挂帅”出现在各级政府文件中，几乎每个省、市、县都在发布“榜”，在全国范围内搜寻“揭榜” 。

华为的“高难度揭幕”模式有何特别之处，是否具有可复制性？ 如何破解中国产学研一体化的深层次困境？

“问好问题也是一种能力”

2023年4月6日下午，在华为“揭秘”星火奖颁奖典礼上，程光从华为总监、2012实验室主任查军手中接过获奖证书。 这是他获得的第一个“星火奖”。 证书上的获奖字样是：“华为向全社会发布难题，兼顾产业挑战和科学价值。”

程光，东南大学网络空间安全学院教授。 2022年11月，他首次“揭榜”，选择的题目是“资源约束下百万数据流的统计与筛选”。 他告诉《中国新闻周刊》，这是一个应用场景广泛的技术问题，将应用于网络安全、网络管理、网络测量等多个领域。 他之前就研究过这个问题，看到问题后，当天就给“接口专家”发了邮件，很快就收到了回复。 第二天一早，双方进行了首次网上讨论。

华为“疑难问题揭秘清单”的提问者来自华为不同部门，每个问题都附有一位“接口专家”的电子邮件地址。 两个多月的时间里，程光与华为专家举行了多次会议。 第一次给他留下深刻印象的是，屏幕另一边的五位华为专家为他详细分析了问题的方方面面，比如制约因素是什么、希望解决什么问题等。 目前最先进的技术标准是什么？ 华为希望在哪里突破？ 程光表示，在其他公司提出质疑的同时，华为提供了清晰、简洁且具有技术前瞻性的学术评论。

在华为“黄大年茶四物”网站上，可以看到每一期的“榜单”，每个问题下有四个版块：问题描述、技术挑战、当前成果、技术诉求、参考文献。 例如，针对“通用决策预训练的多源数据融合”这一难题，该题作者介绍，预训练模型的发展给机器人决策领域带来了巨大的变化控制，而微软也将ChatGPT的能力扩展到了机器人领域。 与自然语言生成不同，机器人领域的跨任务泛化模型对数据收集有更高的要求。 因此，技术诉求也非常明显，关于高质量的数据集和复杂的环境认知。

与程光透露的技术问题不同，去年9月底，李国兵“透露”的是工程应用背后的基础数学问题，涉及射频领域，属于应用基础研究类型。 西安交通大学信息与通信工程学院副教授。 “乍一看，这似乎是 20 世纪 50 年代研究的经典。” 他对《中国新闻周刊》回忆道，“但经过仔细研究，直到2022年，关于这个问题的新工作不断涌现，这表明这个古老的问题在新的、更严格的工程约束下变成了新问题，旧的方法不再适用。”不再适用。”

李国兵指出，这个问题虽然是应用型的，但已经细化到理论层面，“不是一般企业能问的”。 在他看来，华为“难点揭秘清单”的问题有三个特点：一是从实践出发，每个问题都有非常清晰的应用背景； 二是对实践中遇到的问题进行了“整理”，提炼出核心基础问题，使其不再局限于具体的应用场景，具有一定的共性和普遍性，在科学上非常前沿； 三是技术要求明确。 李国兵发现，华为对问题的指标要求非常明确，知道现有的理论边界在哪里。

多位参与华为问题的“揭秘者”观察发现，华为提出的问题主要分为纯技术类和部分应用基础类，后者多于前者。 一言以蔽之，这些问题“既有理论高度，又能解决实际生产困难，同时具有普遍的科学共性”。

在2021年6月举办的“第二届数学推动企业创新发展论坛”上，华为全球技术合作副总裁艾超介绍，华为“问题揭秘清单”项目是为了解决紧迫问题，分为战术问题和数学问题。从战略上来说，创新是不确定的。 因此，企业在注重战术紧迫性、解决当前“卡脖子”问题的同时，更应注重战略紧迫性，推动企业可持续发展。

华为2012实验室主任查军在2021年接受采访时表示：“问好问题也是一种能力。” 语言弥合了学术界和工业界之间的巨大鸿沟。

2022年10月，李国兵与华为专家进行了多次邮件和网上交流。 他的第一感觉是“很舒服，与非常有经验的人打交道”。 因为有共同语言，持续的沟通就会成为解决问题的催化剂。 他回忆说，每次与华为专家交谈时，他都“直击问题的核心”。 首先他讨论了初步的想法，然后华为发来了相关的测试数据让他用自己的方法进行计算。 经过多次反复交流，他进步很大，于去年12月初荣获“星火奖”。 李国兵觉得知识互相促进，“对方尊重我所做的事情，我们是同一频道的”。

程光还记得，在解决“资源受限的数据流”问题时，他一开始也有一些疑虑，因为有些条件是目前的技术无法解决的。 他询问是否可以再放宽一些限制。 在多次沟通中，原本相对粗糙的指标体系变得越来越清晰，双方共同确认了“问题可解决”的最新“边界”。 在程光看来，这也是一个建立“共同语言”的过程。 在互动之下，解决问题可以说是一个共同打磨、共同提高、共同成长的过程。 华为“疑难问题揭秘榜”突破了传统校企合作模式中“企业是提问者、大学是答题者”的单向模式，成为校企“共同答题”。

查军自2016年起负责华为中央研究院。据他介绍，华为研究院共有三类人。 一是“瘦人”，即科学家，专注于基础研究； 另一类是“胖子”，擅长解决产品问题。 问题和工程问题，即技术专家； 还有一类“既瘦又胖”，可以连接基础研究、应用研究、技术创新、工程创新。

为什么这么描述呢？ 因为“教授，越教越瘦”、“杀猪杀猪，越杀越胖”，这是任正非对公司做法的形象概括。 华为研究院的构成呈橄榄形，边部稍小，中间层较大，这意味着“瘦胖”的人最多，这也是华为最需要的。 查军解释说，解决许多任务中的实际业务挑战将对基础研究提出更高的要求，需要理论突破和基础创新。 另一方面，问题指导下发明解决产品问题的“手术刀”，越是支持基础研究，就越是泛化解决一系列应用问题。

这是华为内部的创新方法论，连接学术界和工业界、基础研究和应用，现在正在向外拓展。 这些“又瘦又胖”的跨境专家正试图成为“科技外交官”。 查军在2021年接受采访时表示，华为要求专家解决不了问题，就去高校与老师讨论，并向众多合作伙伴发布疑难问题。 以变​​被动为主动为己任。”

虽然华为定期在“黄大年查四物”上发布疑难问题，但很多大学老师都很忙，并不总是按照网上的清单进行操作。 多位受访教师表示，华为每次发布新的问题清单，经过筛选后，一般都会通过高校转交给相关专业教师。 去年9月，李国兵在浏览电子邮件时偶然发现了一个令他感兴趣的难题，这也是后来“揭秘名单”的对象。

2020年7月3日，华为位于广东省东莞市松山湖的实验室测试5G基站设备。图/新华社

校企合作深度融合

国内某大学教授刘志远与华为合作已有六年多。 他告诉《中国新闻周刊》，在校企合作方面，华为与全球顶尖大学在业务相关的前沿技术领域进行合作。

刘志远主要从事高速通信领域的研究。 他表示，2019年以来，华为相关领域专家与他的联系更加频繁，持续开展技术交流与合作。

查军在前述采访中坦言，华为在美国打压之初很着急，但站稳了阵脚后，就变得越来越自信。 面对应用挑战，必须从技术根源上寻找解决方案，快速达到国际领先水平，即“扎根”、“刺穿天空”。

在生存压力和挑战下，华为在研发创新模式上做出了新的调整：第一步是“上阵”，从三亚坡、太平洋到珠穆朗玛峰，各自专攻某一特定领域取得突破; 第二步是“揭榜”，向全社会发布业务中的难题，鼓励高校教师积极揭榜。

在2021年的采访中，查军解释说，过去两年，华为与大学的合作发生了很大的变化。 以前是转化高校教师的成果，现在交给教师积极带领教师开展这个方向的研究。 “以前，高校教师取得成果后才与华为签订合作协议，但我们这种方式取得的都是去年或前年的成果。现在与高校的合作，对领导力的要求更高。一般来说，我们可以解决我们自己的问题。”

因此，华为的“发现问题”是一种更加深度融合的校企合作方式。 由于“清单”涉及的问题非常前沿，学者们在“公布清单”后为解决问题提供了更多思路，而真正的“解决方案”还需要在后续的长期项目中完善——基础上的合作。 也就是说，通过“立榜”延伸合作链条后，企业资助的对象不仅是科研，更是“想法”和灵感。

在程光看来，华为已经从“寻找项目”转变为“寻找项目合作伙伴”。 无论是合作效率还是性价比都比以前高了很多。 而且，“困难榜”本质上是一种赛马制度，更加公平，可以挖掘全社会的潜力人才。 “东大获奖者的平均年龄只有39岁，这意味着至少有一半的获奖者可能在35岁以下。这种唯才方式，给了未知的机会，也给了年轻人希望。” ” 他说分析说。

程光完成第二个“星火奖”课题后，沿着之前的解题思路，开始了与华为在网络热点检测方面的新合作项目。 他表示，“公布名单”是双赢的局面。 华为解决了技术问题，他对需求有了更清晰的认识。 受此启发，他得以进一步拓宽自己原有的研究思路，找到可广泛应用的技术可能性。

程光早在2013年就对需求牵引研究有了深刻的认识，当时华为向他提出了一个要求：用户在观看视频、视频通话时，能否在用户冻结屏幕之前提前发现问题，并及时调整网络服务策略，以便在用户感知到网络服务质量下降之前解决问题。 “但是，有些地区的视频流量是加密的，如何从加密流量中分析这些问题，当时世界上还没有人做到。” 程光说道。

程光后来研究发现，其实换个思维方式就可以分析用户是否被卡住了。 这为他开辟了一个全新的研究方向。 这项研究带动了中国多个产业的发展，也为诚光带来了一系列国家级项目和合作。 “这是产业界和学术界合作的一个很好的例子。如果没有企业提出这个问题，那么做这样的研究，就不能光靠天马行空的思维。华为提炼出来的这些问题都是来自产业界的。”都是真正的问题，”程光说。

在2023年5月17日举行的“搜狐科技峰会”上，华为理论研究部部长、信息论科学家白波也谈到了“发现难题”对于大学研究的最大好处：拥有一个真正的解决方案。问题的根源。 “我上学的时候就觉得无线通信领域缺乏新的问题。加入华为后，我和无线产品线的专家交流，发现有很多好的问题，为什么不能呢？”这些问题在学术界看不到吗？因为问题的根源已经枯竭了。”

2021年10月23日，北京大学新工科国际论坛（2021）期间，北京大学与华为签署战略合作框架协议。图/中国新网

开放创新“揭榜”启示

2016年4月，习近平总书记在“网络安全和信息化工作座谈会上”提出：“可以探索公布清单，把关键核心技术项目列入清单，英雄不问出处。”谁有能力，谁就公布名单。”

随后，在2020年、2021年国务院政府工作报告和国家层面“十四五”规划中，均提出实行“名单公布、挂帅”机制。 2021年5月，科技部在科技部发布的国家“数学与应用研究”重点研发计划中首次设立“揭榜、领跑”任务。 按照“十四五”官方解释，“揭榜挂帅”是指建立以需求为导向、能解决问题为考核标准的新机制，让有能力、有责任的团队承担关键核心技术攻关等重点任务。

2016年以来，越来越多的地方政府开始探索“清单挂帅”。 记者了解到，与华为等企业直接发布“清单”的模式不同，在更多地方的实践中，“清单”更常见的模式是：地方政府牵头，首先收集实际情况。围绕当地重点产业的企业需求。 ，并组织专家对收集到的需求进行筛选和审核。 “揭示者”与需求方建立正式合作后，政府将提供一部分配套资金。 在这个模式中，政府扮演着中介者和桥梁的角色。

王华年是中国西部一所“双一流”大学的教授。 长期从事移动通信研究。 上个月，他收到了四川省科技厅下发的名单征集通知。 行业征集项目包括技术研究和成果转化两大类。 前者主要针对省内企业，重点解决一些“龙头”企业的问题； 对于科技成果，每个项目的财政补贴比例约为40%。 其他地区的征集模式也类似。

中南财经政法大学公共管理学院教授曾晶晶在2021年发表的文章中，分析了国内“揭榜挂帅”制度的实践。 她指出，截至2021年，“揭榜”仍然是政府的大型科研资助活动。 它是一项竞争性的科技计划，以结果为导向，必须用明确、具体的标准来衡量。

多位受访专家指出，一些地方政府主导的“揭榜挂帅”更像是一种孵化机制。 征集的企业需求基本都是技术问题，有明确的应用场景，很少涉及应用基础研究。 从整个运行机制来看，相对长期的“定向项目合作”是主体。 相比之下，华为的“披露难点”可以作为借鉴，因为它不仅仅局限于供需资源的整合，而是向前迈进了一步，融合了工业界和学术界的理念和愿景，真正实现了供需资源的整合。校企之间相互激励、相互促进。

华为全球技术合作副总裁艾超2021年8月撰文表示，从创新模式来看，“揭榜挂帅”实际上是众筹创新、开放创新的有效手段。 “一头雾水，到处找专家”的盲盒模式，变成了“专家带着想法甚至结果来找我们”。

张宇，国立科技大学杭州高等研究院教授，研究领域为科技管理、知识产权。 这样才能在全社会匹配最适合的创新资源，从而推动创新目标的实现。 “名单”体现重大需求导向，“挂帅”体现竞争机制手段。

国际上，类似“揭榜领队”的合作模式被视为“开放式创新”的方式之一。 2003年，加州大学伯克利分校教授亨利·切萨布罗指出，当今社会，“有用的知识”广泛而分散，无论企业建立多少内部研发实力，都无法实现通过封闭式创新实现长期技术领先，必须采取更加分散、更多人参与、更加分散的创新方式。

2017年，国务院发展研究中心副主任龙国强对“开放式创新”的定义是：通过整合全球创新资源和全球市场来推动创新。 因此，关键词是“整合”。 从全球范围来看，“开放式创新”的主体一般是那些研发能力较强的大中型企业，因为这种“引进外部专家资源”的创新方式对企业的要求很高。

切萨伯勒认为，企业要实现“开放式创新”，需要满足以下条件：企业需要投入大量的时间和精力，必须改变“不是公司发明的”内部心态，摆脱对企业的完全控制。创新过程。 对外部专家给予自由和尊重，有效引导外部专家的思维方向，保证公司自身需求的最终实现。 这意味着项目管理方法与传统创新截然不同。 而且，企业拥有强大的开放创新能力的前提是拥有足够的内部创新竞争力。

2022年5月，西安交通大学召开国家储能技术产教融合创新平台建设研讨会。供图/西安交通大学

现实中，大多数企业在校企合作中普遍存在两个问题：一是无法提出明确的技术需求，与高校沟通时“不在同一个频道”； 二是不愿意大量投入。

王华年告诉《中国新闻周刊》，很多企业提出的技术需求都比较模糊，一般都是“整体需求”，即“研发后可以直接应用的产品”。 他觉得，很多企业与大学合作的初衷并不是为了技术上的突破，而是为了“利用大学的人力资源来降低企业的成本”。 刘志远还发现，大多数企业要么无法提出自己的需求，要么提出的需求过于具体，无法抽象出真正需要突破的关键技术，高校与企业之间的供需存在明显的不匹配。

多位受访老师指出，大多数企业缺乏足够的资金支持研发，对产学研合作兴趣不大，或者很多合作只是想和大学合作撬动政府资金。 “有的资金在合同签订后就被拖延了，有的企业项目已经完成好几年了，还没有支付。” 一位不愿透露姓名的大学老师告诉《中国新闻周刊》。

王华年分析，目前学校与企业之间存在较大差距。 一方面，从企业角度来看，中小企业普遍研发能力较弱，有的甚至没有研发人员，很难从实际生产中“提炼出一个好问题”； 另一方面，从高校角度来看，这些年由于“工程科学”现象突出，高校教师与企业脱节，很难找到企业真正的痛点。 他指出，目前学校与企业之间存在明显的信息不对称，弥合差距的第一步是进行深入、面对面的交流，特别是高校教师，必须深入生产一线。

一位长期致力于产学研合作平台建设的企业家告诉《中国新闻周刊》，产学研融合的困境在于认知的不对称。 “技术、产品、市场是三个阶段，学校和企业的认知往往不在同一个维度。大学停留在技术层面，觉得后两个阶段与自己无关。企业侧重于后两个阶段而大多数企业的产品以跟随为主，前瞻性相对较少。”

西安交通大学校长王树国向《中国新闻周刊》指出，产教融合的核心障碍在于理念没有转变。 当前，在学校与企业之间，大学的责任更大。 大学要转变观念，打开围墙，主动融入社会，放低姿态。 “大学应该主动拥抱企业，积极帮助企业发现技术挑战甚至关键科学问题。” 刘志远说道。

西安交通大学国家储能技术产教融合创新平台常务副主任兰健表示，高校和企业想要深度融合，双方都需要改革，通过长期的合作形成良好的合作氛围。术语相互作用和碰撞。 “深度融合不仅是科研的融合，更是文化与管理的融合。” 兰健分析，改革需要制度的支撑，比如企业和大学如何对参与合作的人员进行合理评价，联合研发如何确定各自的贡献等？

“‘曝光名单挂帅’是校企合作的解决之道，产教融合没有最优解，也没有捷径。” 他告诉《中国新闻周刊》。

（文中刘志远、王花年为化名）

记者：霍思怡

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