语言之外的学问

布什对记者宣布：我们准备杀死400万伊拉克人和一个修单车的。CNN的记者问道：为什么要杀死一个修单车的？布什扭头对鲍威尔说：他们不关心那400万伊拉克人的性命。

多余或次要的信息，会让关键信息“失焦”。在科技界，让关键信息失焦的概念很多。例如，很多人谈“大数据”时，“大”字往往就像“修单车的”，让他们只关注数据量的大小，而忽视了“数据”的意义。

前些天，我看到一个观点：语言对科技和文化有很深的影响。有人做了个试验：先给人看7个数字，然后复述出来。中国人多数能做到，德国人却很少能做到。这是因为：德语数字的发音比中国要长。同样，我也发现：中国语言似乎不利于对科学概念的认识、但有利于对辩证法的理解。

我一直认为，中国教育最大的失败之一在于缺乏批判性思维。缺少这种思维、语言上又有劣势，就容易望文生义。比如，谈到“智能制造”的时候，有院士的解释就是：“智能制造就是人工智能加制造”。其实，这种解释和“葡萄牙是葡萄上长的牙”差不多。而大量的科技概念来自于欧美，翻译不好的话会导致极大的误解。所以，我的很多朋友都很重视概念的翻译。

还经常有人讨论：我对某概念的理解是这样的.....然后找出一大推古人的解释。我想这种讨论其实必要性不大。我想，每个人的理解可能不一样——一百个人看《王子复仇记》，眼里会有一百个哈姆雷特。

在数字化领域，有争议的概念特别多。如智能制造、CPS、中台、数字孪生等等.....对于这些争议，我的观点是：普通人望文生义也就罢了，科技工作者必须学会“不纠结于名词”。

2500年前，老子就说“道可道，非常道”；早在1000年前，禅宗就说不要纠结于文字。这都是很有道理的。人们总认为聪明人总是能把话说清楚，而我尊重的几位智者，他们的观点恰恰不容易被理解。后来我才意识到：在创新的前沿，思想性强的观点就是难说清楚。

概念不能望文生义、不能纠结于文字。我们又如何理解概念呢？我认为，可以回到概念产生的本源：这个概念针对的问题是什么。也就是要在什么条件下达到什么样的目的。

在我看来，数字孪生、组态、中台、无代码编程等其实都关心一件事：如何让开发更方便、效率更高、灵活性更好、更快地响应需求。这些概念用于不同的场景，来解决这一类问题。

一个概念大体代表一类方法。比如，数字孪生是用数字尽可能全面地描述物理对象。但具体需求和条件不同，内涵就不一样。再以“数字孪生”为例。我认为：数据永远不能完全描述一个具体对象的特征。“数字孪生”描述得全面一些，但具体包含的内容，仍然是根据需要和可行性来定义。

搞清楚应用概念的需求和条件，就可以对概念灵活运用。搞不清需求和条件，就会照猫画虎、邯郸学步、东施效颦。

中国学术界有个毛病：喜欢造词。用的新词多了就好像有学问了。其实，造词的人可能连自己也弄不清楚。总想以“己之昏昏令人之昭昭”。一旦权威提出一个新词，后面又会跟着一大群喜欢赶时髦的人。

工程是实践性很强的领域。很多真学问是在语言之外的、更是难以用论文说清楚。多了解一下（学科、领域）的历史背景、多深入实践，少读点论文（也少听点新词），才是做学问的正道。最近20年，中国工程界的学术风气被论文院士、论文专家带坏了。有些善于写论文、作报告的人，其实是精致的利己主义者。他们个人取得了成功，却对社会无益。如果大家都向他们学习、听他们的话，科技界就没救了。