数学家的黄金时代？

让-皮埃尔·布吉尼翁 / 数学家、欧洲科学研究委员会主席 / 2014-10-23

数学之于商业，正愈发具有战略意义。先进企业都雇佣科学家来破解那些最深层、最根本的理论难题。然而，新角色也要求数学家去挑战新的技能和责任。

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PTR:今天的计算机已能胜任极其复杂的数据处理，是否意味着企业已经不再需要雇佣数学家了？

让-皮埃尔·布吉尼翁:正相反，数学家比以往任何时候都更重要了！我们正处于一个历史的十字路口，但我怀疑企业家甚至数学家自己已经意识到这一挑战。简单地说，与20年前相比，需要“高级数学”的领域急剧增加。本质上，数学的战略地位更高了。

两年前，在一场法国雇主联盟举办的研讨会上，我们得出结论，数学技能主导的工作岗位需求正在显著上升。在优秀工程师中，有数学才能的人占到8-10%。这意味着需要重新制订培训目标，而在劳动力市场上，那些具有数学教育背景或数学能力较好的工程师，会更有竞争力。

我们需要区分“传统”公司业务与新经济形式，前者的大部分工作现在都交给高效率的“计算机流水线”来完成，而对于后者，数学具有更广的应用。今天很多新的岗位和业务模式，都需要用到数据处理。数据挖掘、建模、转化以及利用需要非常高级的数学工具。制图和成像需要全新的复杂算法，这正是数学的价值所在。

你主要是说应用数学？

非也。虽然科技进步推动了基础数学的研究，但仍有很多理论课题等待我们去探索。实际上，在今天，基础数学与应用数学很难截然分开，而必须被看做整体。这很正常，在学术领域，法国从未将二者分开过。可能在商业世界，更多是应用数学的运用。但商业文化也在不断变化，基础数学开始有了更大施展空间。我指的不仅仅是Google和数据处理公司，还有德国的梅赛德斯和西门子这样的公司和它们所领导的产业。

可见，天马行空的基础研究和现实应用的交叉点，就是现代科技，它对数学的要求越来越高。在这样一个时代里，数学技能价值堪比黄金。

你的意思是，数学的角色会最终走到舞台中心？

是的，不仅如此，我还要强调这是个极大的挑战。高级的经济学家需要有能力与其他领域的专家交流，懂得后者的语言。传统的数学教育很少考虑这点：数学家只管研究数学，这就够了。在新的范式下，沟通变成核心问题——因为基础数学和应用数学的紧密连接，也因为数学在经济世界的核心位置。

这其实解释了为什么企业里的数学专家正面对一些来自最基本层面的挑战。企业显然需要他们，但要满足这样的需求，数学家必须自我进化，培养新技能，简而言之就是改变自己的职业形象和身份。

今天的数学家需要满足不同的需求，不仅要求一定的灵活性，也需要对世界有清晰和全面的视角。新的角色还需要提供解决不同问题的方案，前提是真正懂得问题是什么，能够跳出数学，从企业和行业视角思考问题。

这种必要的进化在一些企业已经完成。比如法国的Sait-Gobain集团，它生产高品质的玻璃，产品被广泛应用于太阳能板到建筑幕墙以及交通等领域。它的前研发总监Jean-Claude Lehmann 在10年前建立了一个数学家团队。最初，他们的能力没有得到充分发挥。但最近几年，他们不断接到集团内不同部门的请求，价值也逐渐被人们意识到。这些要求迫使他们去研究不同的领域如材料物理、电子化学等，并参与到各种各样的工作当中。

另一个例子也可以诠释数学家的价值，以及他们今天需要具备的技能。Dassault Systems 是一家数据处理公司，与军事航天部门有着密切的业务关系。它们第一个成功产品是一个名叫Tatra?的软件包，用于飞机设计。后来，这个产品被扩展成多功能软件，用于一般的设计和其他行业。很明显，这个产品的应用环境非常敏感，对数据和成本的计算也要求极为精确。设计和创建由几个公司共同完成，工作的各个部分都要在一个高度复杂的计算机处理平台上进行。这个平台架构本身不仅包括底层的算法，而且要结合材料物理科学、流体力学、电子学……对这些不同的参数进行建模和整合牵涉到一个高级数学家团队的通力协作。

到这里故事还远未结束。 Dassault Systems正计划进入一个全新的市场——智慧城市，目标是为客户提供整合了全套城市参数的计算机工具——从交通网络管理到环境生物学以及能源转化输送等。这个项目雄心勃勃，估计耗时10年之久。这个工具不仅要具有传统的数据收集、组织和处理能力，还要将其结合进异常复杂的模型当中。这个例子同样很好地展现了高级数学家的重要性，而不仅仅是计算机科学的发展。这家公司也依靠这些从边缘到核心的数学家的技能实现了发展和重生。

数学的经济挑战不应被低估。欧洲宇航防务集团(EADS)首席战略官Marwan Lahoud说的一句话常常被人引用：空中客车之所以更优秀，是因为它比其他飞机使用了更多的数学。说得太对了！例子还有很多。我最近与Nissan-Renault的研发总监聊天，在印度，制造汽车不难：工程技术已经很成熟，劳动力成本也不高。更难的是在路上开车，因为印度城市塞车的情况非常普遍。所以，价值增长点在于车载导航设备……也即，车载数学水平。

数学的附加值变成了可以直接由市场销量来衡量。企业里的数学家与核心业务的距离更近：他们的工作直接与经济产出相连接。仅仅这一个就是重大的改变。

10年前，我们感觉计算机的到来会使得工程师忘记数学。事实却恰恰相反。我不能肯定数学家们是否已经意识到了这些改变的意义。但是，拓宽视野和提高上进心对他们绝对有好处。表现出对其他学科的好奇，并证明自己理解问题的能力，至关重要。即便那些问题看起来只是异想天开，但是在本质上，商业就是异想天开。

如果是这样，对数学家的培养方式是不是也需要变革？

毫无疑问是的，主要是要鼓励交流，在理论密集型的课程结构之外，与其他学科进行连接。这不仅仅包括教育理想所倡导的那样激发学生好奇心，还应该洞悉时代的要求。在这一点上，数学和其他学科没有区别。科技的发达带来了更精深和多样的科学技能。比如一台GPS设备上所体现的广义相对论修正。20年前，我在斯坦福惊奇地发现两个航天部门的工程师来上我就这个课题开的课程，他们只是比别人更早地意识到这门课可能对自己有用。

而且，在将基础研究与技术文化打通方面，斯坦福是非常好的榜样。学生在一开始就被鼓励把时间花在实验室，以及通过实习加分申请研究生学校。我们似乎也应该建议法国的数学专家们走出他们的象牙塔。

仅靠与其他学科交流显然不够。在PTR最近发表的一片文章中，法国皮埃尔和玛丽居里大学的数学教授Nicole El Karoui就曾指出数学与金融相融合的艰难：要在几个月内培训数学家金融知识、原理和业务操作以及政策等，并不容易。

El Karoui教授说的没错，然而让我们尝试换一个角度来看。金融领域其实很有助于我们观察这个问题，因为正是那些包含复杂数学机制的金融产品在次贷危机后成为众矢之的。

每家银行都有定量分析部，其职责是开发专业模型来确保竞争对手无法从数据收集过程或结果中收益。但这些模型基于的是随机性数列：只有极为庞大的数据样本才能确保模型的有效性。也正是在这个时候，数据变得稀缺而昂贵。人们会将之据为己有而非分享，反过来造成模型的有效性降低。造成危机的原因之一就是理论有了突破，数据却没跟上。银行家们不懂得自己应该开放和共享数据资源。

从中可总结的教训，第一，在上述情况中，应用反客为主主导了理论；第二，必须将可用数据开放给公共领域，它们本身就是公共资产；第三，数学专家无法发声，这一点我必须强调，我也想借这个采访让数学界意识到，经济生活和他们所从事的事业是多么密切相关，而且未来只会更甚。

对于企业家来说，他们有兴趣重用数学专才，并将这些资源用于最高战略。但数学家们不掌握权力。一些领导者更是因为无知而滥用了这些资源，最终伤害到企业自身和整个商业环境，比如我们刚提到的金融危机的例子。一些企业已经意识到了利用这些数学技能的重要性，比如斯伦贝谢公司，它们给数学家和科学家以最好的薪酬和职务待遇。德国社会对博士的高度认可已经成为德国企业的重要资产和优势。

但我其实更加担心数学家们自己。今天，全世界的数学家自成一体，形成了一个大约10万人的小圈子，他们背景相同，用同一种只有他们才听得懂的语言。在经济形势不好的时候，他们的声音需要被别人听到，在很多重要的领域如气候变化、金融等，他们的知识也非常关键。他们自己必须明白对话以及争论的重要性，必须学会倾听，进而让自己真正成为企业和世界的核心力量，在拥有权力的同时去承担责任。