編者按
談起人工智能，有人說，如今主要是中美間的競爭。然而，上世紀八九十年代的日本，何嘗不被世人認爲是美國強有力的挑戰者。不過，時過境遷，日本的IT産業卻沒有出現人們期待的持續繁榮。成敗之間，值得思考與總結。不久前，《知識分子》前往西安交通大學曲江校區拜訪了龔怡宏教授（發稿前不久他新當選爲IEEE會士， IEEE Fellow）。他從科研，教育甚至文化層面，談了日本何以衰落，美國因何強大，中國又面臨哪些挑戰。
撰文｜邸利會
責編｜李曉明
知識分子爲更好的智趣生活 ID：The-Intellectual
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1982年，作爲北京郵電大學選中的公派留學生，龔怡宏赴日本東京大學求學。那年他19歲，中國剛剛改革開放，高考也才恢複不久。
赴日留學的預備人員在此前一年都會集中到位于長春的東北師範大學，進行爲期一年的日語強化培訓。這個預備學校是1979年3月根據中日政府間教育交流協議而建，按照官方的說法，是“中日邦交正常化後，兩國教育合作交流的最大項目”。
當時教日文的是清一色的日本老師，從日本文部省派過來。在頭半年，主要是學日文，由于中國高中的數理化和日本不同，後半年，他們還補了一些數理化的課。一年以後，龔怡宏和同學們參加了日本文部省的統考，他最終被分配到東京大學讀書。
派去日本讀本科一共持續進行了五期，龔怡宏是第四期。在東大，從本科到博士，除了攢點零花錢回國看看父母同學，龔怡宏這一讀就是9年，經曆了日本IT研究的鼎盛時期。
初識日本
知識分子：那個時候中日高校的差距沒辦法比吧？
龔怡宏：我在日本的9年，可以說是日本近代史上發展的一個鼎盛期。我離開的時候，基本上就是日本的泡沫經濟開始走向破滅的時候。像東京大學教我們課的很多老師，當時在世界上都是知名的學者、教授，見多識廣，學術功底非常深厚。那時候咱們國家的高校，師資力量非常薄弱，經過十年文革浩劫，人才出現了斷層。要不就是50、60年代畢業的那些老教授，要麽就是工農兵學員，這些人知識的基礎都不是很牢靠的。
知識分子：那個時候，計算機，機器人在日本也很火吧？
龔怡宏：對。那個時候，日本在經濟發展的鼎盛期，我感覺到遍地是黃金。公司願意拿出大筆的錢投入到研發上面，現在回過頭來看，實際上日本這些年經常都有諾貝爾獎獲得者。他們的成果，大多是80年代做出來的。那個年代日本社會跟我們現在的中國感覺有點像，有的是錢，充滿了活力。公司、政府都投入大量的財力、物力來支持研發。
知識分子：您的博士研究是視頻內容分析，多媒體？
龔怡宏：對，實際上跟現在的機器學習關系是非常緊密的。機器學習在那個年代，曾經火過一段時間，就是人工神經網絡。不少老師、同學在做這方面的研究。那個時候一般的學術會議，基本上現場每一個參會的人，都會拿到一本會議論文集；可去神經網絡的會議，論文集有7到8本，一般的人都背不回去，所以當場就提供快遞服務。可以看出來，那個時候神經網絡研究非常火。從1987年到1992年前後，火了大概5、6年的時間。
知識分子：那時候爲什麽會那麽火呢？
龔怡宏：講起神經網絡的曆史，真是經曆了一個挺漫長的發展階段。一開始，50年代美國的科學家做出了一個單層的神經網絡，當時火了一段，但是很快人們就發現，實際上它能做的事很有限。後來，就進入低潮期了。那個時候，也有人試圖弄一個多層的，更複雜的神經網絡。但是，神經網絡這些參數，它沒辦法自己通過學習來得到，要人來設定。這顯然是不現實的，沒有實用性。到了1986年、1987年，一個加拿大的著名教授叫Geoffrey Hinton，他提出“反向傳遞法”，這之後，多少層的神經網絡，它的這些權重參數都能通過學習，自動獲得。這是一個很大的突破，他的這個方法，到現在大家也都在用。一下子就點燃了神經網絡的第二次熱潮，大家就覺得這個好像有戲了。
知識分子：那時候的機器學習已經是以神經網絡爲重點的嗎？
龔怡宏：對，80年代末，90年代初，那時的機器學習，基本上神經網絡是最火的。那是神經網絡的第二個熱潮，但是那時的神經網絡結構跟現在可不一樣。三層也好，五層也好，層和層之間都是全連接，後來很快就發現全連接的神經網絡很容易陷入到局部最優，一般訓練一個三層的就差不多到極限了，性能很差。很多人做了大量的研究，大量的嘗試，想解決這個問題，但是最後都沒有做好。所以，進入90年代，很快第二波熱潮又開始退了。
知識分子：您那時候已經是用神經網絡做視頻分析了？
龔怡宏：我是1989年開始讀博士的。我讀碩士，是跟一個教授學通信。博士階段就改行來做人工智能，做視頻內容解析。那個時候，我跟周圍的很多做神經網絡的師兄、師姐交流，得到的反饋就是神經網絡能幹的事，也是挺有限的，不是萬能的。所以，我沒有太多投入到神經網絡的研究裏去，走的是不太一樣的路線。那個時候，盡管神經網絡非常火，但是在性能上面，跟其他傳統的一些經典算法比，優勢也不是很大。
知識分子：他們那個時候的水平在世界上是不是比較領先的？
龔怡宏：那時候日本人的水平還是可以的，而且他們國家財力也非常雄厚，所以那時候提出來第五代計算機計劃：目標就是要構建一款能夠有自我推理，自我思考能力的一台計算機。但是，後來也是誤入歧途，可以說是以失敗告終的。他們對最前沿的研究，當時還是關注的，跟的也很緊。甚至有的時候，還想自己開拓一些新的領域。我記得當時有兩大領域，是印象比較深的：一個就是第五代計算機；還有一個就是高清電視。現在高清電視普及的年頭也不久，日本在80年代末、90年代初就已經普及高清電視了。
知識分子：就是已經有産品了嗎？
龔怡宏：對，那個時候真的很震撼，跟普通的傳統的電視比，那個畫質完全不是一個檔次的。但是，他們後來的方法被美國人提出來的數字電視給完全取代了。當年日本人提出來的高清電視，實際上還是想跟傳統的電視兼容，所以基本上是那種模擬信號的方式。後來美國人看日本人率先搞出來了，幹脆把傳統的電視這一套全都推翻，用數字信號來搞高清。那個時候，美國人在國際上學術界的影響力是非常大的，他們一領頭做數字信號，日本人做的東西，整個就被廢了。一開始日本人是力推他們的高清電視成爲全世界的標准，後來沒有推廣開。
日本爲何走向衰落
知識分子：日本經曆了繁榮期，但現在是不是有點衰落了？
龔怡宏：這個是不言而喻的，日本這幾年衰落的非常明顯。我在美國，先是在卡內基梅隆大學（CMU），後來去了NEC美國研究院，我在那兒做了十幾年，真的是親眼看到這家公司怎麽從鼎盛一步一步的走向衰落。我剛剛進入NEC美國研究院的時候，它在全世界半導體、通信、計算機三個領域裏面，是前五名的。現在你再看，它的半導體基本上都已經全軍覆沒了，PC已經基本上退出市場了，超級計算機還做一做。現在唯一還在賺錢的就是通信這個領域，但是也被咱們國家的華爲弄得非常難受。
知識分子：其實日本也付出了很大的努力，爲什麽到最後也沒有走到IT這個行業的頂峰？
龔怡宏：我覺得日本從它的鼎盛走向衰退，一個很大的原因，就是它的體制造成的。它的體制有好處，但是壞處也非常明顯。我在日本的時候，日本的大公司基本上就是終身制的。你進入這家公司，就是從頭幹到退休，也很少有人跳槽。這個公司的這些經理，包括高管，都是按照排序，按照資曆，一步一步的往上走。它的好處就是比較穩定，貧富差距很小。但是壞處就是不可能不拘一格地把人才選拔出來，導致它的公司無論是搞創新，還是搞改革，都舉步維艱。我們當時在NEC幹到最後，覺得好像在這個公司繼續幹下去就是浪費生命。
我在NEC有一個好朋友，他做的比我還優秀，他做到NEC美國研究院的副總裁。NEC可以說對他有求必應，給他的工資也很高，在我們看來他是過得很好的，但是今年年初居然也毅然決然地離開了NEC，去了螞蟻金服。我就問他，你在那兒大家都很羨慕，爲什麽也離開了？他說真的是覺得在那兒越做越覺得是浪費自己的生命。
他給我舉了一個例子，他是做複雜系統的故障診斷預測的，後來用到了日本的核電站上面，發現還真的有效果。所以，後來NEC就決定重金投入，從日本給他派了一幫人馬過去。給他派的是什麽人呢？是做手機的。因爲日本的手機做不過蘋果，做不過中國的公司，NEC把手機業務給砍掉了，但是做手機的這幫人不能夠解雇，怎麽辦呢？得讓他們改行幹別的事，就派到美國跟我的這個朋友學習怎麽做數據挖掘。
我這個朋友一開始真的是還非常熱心，花了一年的時間，把他們差不多給培訓入門了。然後這幫人回日本去了，又給他派了一撥不能裁掉的做PC的人。所以，他就講，根本就沒辦法跟別的公司競爭：一邊要往前走，一邊還得去花很多的時間精力去培訓這些對人工智能數據挖掘一竅不通的人，感覺到身心疲憊。所以，你看日本的大公司這麽幹的話，怎麽去跟別人競爭。
知識分子：還是跟日本公司長期的結構和文化有關。
龔怡宏：對，NEC這個公司，我在那兒幹了十幾年，基本上這個公司的老總，都是從公司最底層做起，都是一步一步熬上去的。這些人對公司內部的架構很了解，但是對外部世界，對其他的公司是怎麽經營的，外部世界的變化，可能不敏感。而且，你想想看，在公司裏面打拼了幾十年，熬到高層的這些人，前後左右的這些裙帶關系也很複雜。有的時候，他也意識到這個公司各種各樣的問題，但是靠他自己一個人的力量，改變不了。
知識分子：所以這個是很大的問題，不能迅速地反應。
龔怡宏：公司就是死氣沉沉，它沒有新鮮的血液注入到公司裏面，都是一套慣性的思維方式。然後，員工基本上都是外行人在做最前沿的事情。這些人能夠把這個行業給理解了，能夠開始做一些事情，就已經很不容易了，你再想讓他去創新，去沖刺最前沿，我估計對他們來講，就有點力不從心了。
強大的CMU，因何持續強大？
知識分子：您博士畢業以後，第一份工作是新加坡南洋理工大學做了4年的助理教授。然後，您就到了CMU？
龔怡宏：對。我是1996年去的, 我那時候到CMU實際上是叫researcher，就是研究員的那種職位。像美國一些頂尖的大學，像麻省、哈佛、CMU、斯坦福，他們實際上是有兩種職業生涯，一個就是Tenure-track，這個跟我們國家的教授很像。還有一種叫researcher，沒有Tenure，能夠出去申請到科研經費，就可以繼續幹；什麽時候沒有錢了，就走人。
我那時候其實很有幸，加入了當時一個很有名的一個日本教授Takeo Kanade的團隊，他在計算機視覺、人工智能領域可以說是一個鼻祖級的人物。他在計算機視覺，在機器人領域非常有名。他們那時候正好招research scientist，我就去申請了。他一看，我還有在日本念書的背景，就直接接受了。
知識分子：CMU在人工智能方面實力雄厚。
龔怡宏：CMU可以說在人工智能領域，一直是走在世界前列的。前不久，我還和我們副校長去CMU跟他們談聯合培養的事情。他們講，CMU其實還真的是非常喜歡做一些標新立異的事情，有兩個學科是全世界首創的學科。第一個就是人工智能學科，全世界大多數學校把人工智能是放在計算機學院或者是計算機系裏面的，CMU把它獨立出來成立了一個人工智能系（按：這裏指機器學習系）。前兩年又搞出了一個生物物理系，就是把做生命科學的人和做計算機人工智能的人結合在一起，搞了一個交叉學科的系，大家不同背景的人在一起合作。單獨把這些人組合在一起，成立一個系，這也是CMU的首創。
知識分子：你在CMU的時候，當時對他們整個學校的科研，有什麽樣特別深的印象嗎？我相信在日本搞研究跟在美國搞研究，包括在新加坡，可能也是有很多不同的。
龔怡宏：去到CMU，對我一生的影響還是很大的，那真的是一個殿堂級的大學。光我們華人就出了好幾個傑出的人才。李開複、沈向洋、陸奇，全是CMU出來的。李開複80年代就搞語音識別，他做的隱馬爾可夫模型，直到大概7、8年前，基本上是語音識別領域裏面所有的人都推崇的算法。到了2008年，有人開始用深度學習神經網絡做語音識別，他的隱馬爾可夫模型方法，才被淘汰掉。在語音識別這個領域，他們當時開創的這套方法，可以說是雄霸了這個領域20年，很厲害。
知識分子：這些人在一起，學術氛圍也很不一樣。
龔怡宏：給我的印象，CMU可以說是一個世界矚目的中心。因爲基本上每個星期都有世界上非常知名的一些大牛到CMU參觀訪問，給大家做報告。如果你要是想去接觸這些最優秀的，最頂級的學者，想聽他們的報告，你去CMU，基本每個星期都能夠聽到。
CMU當時做的很多項目，也是世界矚目的。我去了CMU以後，當時加入了他們的一個項目組，叫多媒體視頻內容解析。1996年我們就已經在用語音，還有圖像，還有文字這些信息，來做視頻內容的檢索。
知識分子：不敢想象，這是20年前的事情。
龔怡宏：那個項目很有名，叫Informedia，在全美國據說也是第一個。美國政府砸了重金來做的多媒體視頻內容解析的一個項目。像這種項目，我估計只有在CMU能夠做得了，因爲CMU語音在全世界當時就是非常著名的。然後，它還有專門做文字自然語言處理的，也非常強。計算機視覺，也是很強的。它把做文字和自然語言處理的，做語音的，做計算機視覺的人結合在一起。所以，做出這麽一個項目來，我估計在新加坡、日本都不一定能夠搞得出來。
知識分子：我不知道怎麽去定義強大或者是科研一直跑在一線，包括CMU最早的那些鼻祖級的人物，開始建這些系，一直到現在，他們能夠保持長盛不衰的研究的勢頭，做到最前沿，爲什麽？
龔怡宏：實際上我覺得這個答案並不複雜，就我對日本、新加坡的大學，還有美國大學的觀察和比較來看，美國的大學最難能可貴的地方就是人的多樣性，我們項目裏的教授，很少全是清一色的美國人，我剛才講的做語音的知名日本教授，還有做文字的是德國人，也有海外的一些知名教授。
知識分子：包括來自世界各地的優秀研究生。
龔怡宏：對，多樣性，不同的國家來的不同的人，他的文化教育背景不一樣，他的思維方式不一樣，所以這些人在一起，真的是能夠碰撞出火花來。而且，在美國的大學裏面，不管是學生也好，教授，有名也好，沒名也好，大家在學術上是平等的。這個在日本就做不到，在日本要是跟著一個老教授做，老教授讓你往東走，你一般不敢輕易地說你要往西走。
前不久，我看了李開複的一個采訪，他當時去CMU跟著一個非常知名的印度人教授Raj Reddy（印度裔美國人，1994年圖靈獎獲得者，是人工智能的早期先驅），他是語音領域一個鼻祖級的人。據說這個教授一開始是讓他搞一些基于規則的，基于知識庫的語音識別。那個年代，大家還是比較崇拜知識庫。後來李開複幹了沒多久，就發現這玩意行不通，因爲語音識別很多東西沒辦法就靠人寫那麽幾條規則來覆蓋，尤其是美國這個移民國家，盡管大家都是講英文，但是每個人的口音都很重。中國人、日本人、印度人講英文，發音全都不一樣，怎麽可能靠人去一條一條的把規則寫出來，然後去做分析和識別呢？所以，李開複就提出來能不能用統計學的方法來做。Raj Reddy一開始並不很贊成，但是說既然你想挑戰的話，我也不反對，你去做。所以說，李開複自己真的殺出一條血路來，用隱馬爾可夫模型就做出來了，很偉大。
知識分子：包括後來的沈向洋，他堅持要做視頻。
龔怡宏：是，所以美國的大學爲什麽比較容易出成果。它是把全世界最優秀的人才吸引到那裏，給大家提供一個非常寬松，一個自由、平等的平台，真的是可以做到百花齊放，百家爭鳴。在那裏，無論是教授，學生，有名，還是沒名，在學術上面討論，大家都是平等的，不會說因爲一個什麽大牛，說了一句什麽話，別人不敢講了。我在CMU從來沒有見到過這種現象，但是在日本、中國都是很普遍的。
國內科研教育喜憂參半
知識分子：回國這些年，對照下來，是不是也有很多不適應，差別很大的感覺？
龔怡宏：像工作環境、生活環境這些問題都還算好克服。讓我感覺跟美國比，差別最大的，咱們國家培養出來的學生，真的是考試考出來的，應試教育出來的學生。他們好像習慣于填鴨式的教育，不發揮自己的主觀能動性，發揮自己的想象力去做點什麽事情，好像他們真的這個習慣沒有培養出來。
我在美國，包括在CMU，後來又去了NEC美國研究院，也是以做學術爲主，我這一生沒有離開學術界。每年夏天我們都會找很多實習生來NEC做科研。美國大學，尤其是名牌大學出來的學生，就是非常有想法，我帶他們做科研，非常的輕松。一般我就是給他們幾篇論文，讓他們去讀，幾篇論文讀完以後，自己就有想法了，你都不需要告訴他們接下來要做什麽。
回到交大，我招的研究生，實際上也都是我們交大頂尖的學生，基本上都是保送上來的，全年級前幾名的，考試成績，那肯定是沒話可說。但是我也嘗試著用美國的那個方法來培養他們，真的是行不通。你給他看幾篇論文，過了兩天，你去找他，問你們看懂了沒有？看懂了。你有什麽想法沒有？沒有。我問，接下來想做什麽？他們說不知道。所以，這個論文讀完了以後，沒有給他激發出什麽東西來。所以，帶這邊的學生比美國那邊要難很多，要一口一口的餵他。你先要讓他讀懂這些文章，讓他了解這個行業，這個領域都在做些什麽，接下來，你要非常具體的告訴他，要做什麽。搞科研，一般結果都不是很好，因爲你的想法肯定還不是很完善，甚至都是錯誤的。所以，如果做完了以後，結果不好，還得幫助他分析，爲什麽不好。感覺中國的教育體制教育出來的學生，可能比較適合去做一個工程師。但是，要做這種創新型的領軍人物，我覺得跟美國的大學比，還真是差距挺明顯的。
知識分子：這個完全是觸及到了我們教育的本質問題。
龔怡宏：我上個月陪同我們的副校長去CMU訪問交流，也見了他們那幾個副校長，有的是負責本科教育的，有的是負責國際交流的。有一個副校長講的話，給我很大的震撼。他就講，你們中國培養這些拔尖人才，感覺你們的理念就是把這些數理化成績很好的學生選拔出來，然後教他們更難的數理化，讓他們去做更難的題。他說我們這邊的理念不一樣，我們把這些優秀的人才選拔出來，我們是想把他培養成將來能夠成爲一個世界領袖或者是一個學術界的領頭人這樣的人物。他說，作爲一個領軍人物，除了解數理化的難題以外，還要有各種各樣的能力，包括表達的能力，了解其他人的想法，甚至是了解其他種族的文化的這些能力，這是一個綜合的能力。
知識分子：是，國內教育現在確實是在這方面很欠缺。
龔怡宏：我來到交大，就經常感到不可思議。像我們這兒的一些保送上來直博的學生，他需要比碩士生要去讀更多的科目。我們交大的博士生，第一年基本上沒有任何的時間跟導師來搞科研，課都排滿了，基本上跟本科生的教學一樣，不停的在選課，不停的考試。本科四年，讀了這麽多書，進入研究生了，已經有一個固定的導師了，應該讓導師有更多的時間對他做一對一的指導，帶領他去做一些科研了，而不是說不斷地再給他灌輸一些東西。
相反，你看美國的大學，他們的課程安排，真的跟我們很不一樣。我們西安交大去跟CMU談聯合培養，發現體制差異太大了，沒法對接。他們那邊就講，我們這邊的本科生一年大概就選四門課，選六門課就已經到極限了，你再選更多的話，肯定過不了。我們這兒，一個學期十幾門課，CMU那邊一門課選了以後，小測驗是家常便飯，還得用課堂裏面學到的知識去做一個項目。文科的，可能就是老師給你布置一個課題，你去讀幾本書，根據這個書寫一個報告，根據一個問題做一個論述，類似一篇小論文。
知識分子：我們這邊只是考試，甚至連上機考試都沒有，這個差別是非常大。
龔怡宏：基本上就是考試。所以，他們培養出來的學生，不光是有理論知識，動手能力也同時培養了。要不然的話，大作業完不成。我現在也是力所能及的試圖做一些改變，至少我在交大也是面向研究生開了一個機器學習方法的課，這個課就是沒有考試。但是，你必須去參加一個比賽。我們現在這個領域，每年有一個叫研究生智慧城市技術挑戰賽，大概每年都有6個不同的任務，比如說行人的跨攝像頭追蹤、異常事件檢測、車輛的追蹤等，任何一個任務你都可以去參加，必須要有成績，然後才能夠取得我這個學分。
知識分子：您這個課會不會太難，學生不選？
龔怡宏：一開始我也有這個擔心，後來發現不是這麽回事。現在學校鼓勵他們去參加這種比賽。參加了這個比賽，拿到一個獎，將來出去找工作都是加分的。所以，現在選我這個課的學生還挺多的。
知識分子：你從科研的這個角度，你覺得國內科研的環境跟國外有什麽大的差別嗎？
龔怡宏：國內的科研環境，真的是越來越好了，尤其是這幾年，咱們國家在機器學習、人工智能這個領域的投入非常大。而且，産業界也認識到了人工智能、圖像識別的潛力。所以，機會非常多。相反，在美國，尤其是特朗普上台以後，把預算中的科研經費、環境保護這些經費全砍了，說是軍費增長了20%，砍的錢全拿去做軍費去了。
咱們國家，這兩年可以說在科研、學術領域大環境已經超越了美國。很多事情在美國做不了的，在中國都能做，這就是爲什麽這些年我們國家能夠吸引越來越多的海外優秀人才回流，包括咱們國家的量子通信，潘建偉院士做的，海外也有很多學者在做。但是，沒有這個條件，國家投入放一個墨子號衛星上去讓你做這個事情。所以，國外的學者是既羨慕，又嫉妒。他們可能早就在這個領域，在理論界已經達到了一個很高的水平，但是沒有這個大環境來支持他們做從理論向實驗轉化的事情。
知識分子：那軟的環境上，比如說基金申請，評審這些怎樣呢？
龔怡宏：這些也是越來越向好的方向發展了，現在比如說基金委的面上項目，現在每年的接收率大概也達到了20%、30%、40%的比例了，所以只要本子寫得足夠好，想法足夠新，基本上還都是能夠申請到的。當然，那些國家級的大項目，因爲競爭非常激烈，裏面可能就不完全是你的學術水平的問題了。我的觀察是當競爭太過激烈，錄取率低于10%，低于20%，甚至到了個位數的時候，就會出現各種各樣的問題。你把全國各地的申報書拿來攤在桌子上比較，很容易把50%、60%的人給刷掉，剩下的20%、30%，實際上他們的水平基本上是在同一個線上。當然裏面有幾個很拔尖的是沒有任何爭議的，剩下的誰上也不奇怪，誰下也不奇怪。在這種情況下，可能就有一些額外的因素會進來了。
知識分子：再說說西交大，不光是資金，還有人才方面，會不會也因爲地理上位于西北，沒有太大優勢？
龔怡宏：西交大，它跟北上廣的這些頂級的大學比，的確這幾年排名是有點落後了，也是各種各樣的原因造成的。實際上對我們來說，有壞處，也有好處。壞處就是將來競爭頂尖的學生，人才，甚至國家級項目上，會處于一定的劣勢。好處就是競爭沒有像清華、北大這麽激烈，可能我們可以更從容地去做一些自己想做的事情。有時候競爭太過于激烈了，就逼得你要做很多短視的事情，不敢做一些長遠的非常有挑戰性的事情。
知識分子：在人才引進方面，是不是有一些新的舉措和變化？
龔怡宏：學校內部，也有一些比較喜人的變化。我5年前剛來交大的時候，這個地方真的是很保守，很排外。我來到交大以後，就呼籲要重視年輕優秀學者的引進。那個時候，西安交大對年輕學者的引進一點優惠都沒有。當時我把在美國的團隊裏一個挺優秀的部下引進來，他也申請到了青年千人的頭銜，工資年薪20萬，可一開始連博導都不給，說他太年輕了不給。後來，正好我們那個時候校長換屆，新的校長召集教授座談說，你們對西安交大的發展有一些什麽意見。我當時就毫不客氣地提出來，我真的是覺得對不起我引進的這個人，人家在美國年薪十幾萬美金，來到西安20萬人民幣。就是這麽低的工資，人家也來了，就說明這個人他還是有理想的，至少給他一個博導的稱號吧。咱們要用人，就應該堅持“用人不疑，疑人不用”，既然已經引進他了，已經是青千了，就相信他，讓他去帶博士生，如果你認爲他能力不足，不要引進他。這個話，我們新的校長還真的聽進去了，緊接著就推出來了西安交大自己的海外青年拔尖人才引進計劃。現在，只要通過了答辯，符合了這些條件引進的，年薪就是40萬以上，然後給正教授、博導，這個力度顯然跟以前不一樣了。我剛剛來的時候，這些都沒有。
知識分子：那是比以前進步了。
龔怡宏：力度比以前大多了，但是問題是你力度大，現在沿海城市，像上海交大、浙大，他們的力度更大。現在人才競爭非常激烈，像現在有很多高校，都有人來找過我，說龔老師，你要是來我們這兒，年薪給你100萬，啓動資金你說個數字出來，然後我們讓你做院長。我們西安交大，現在對這些青年千人、大千人，待遇是比以前好多了，但我們基本上還是處在邊緣的狀態，學校的決策圈，沒聽說有什麽千人或者是青千進去的，包括學院的院長，學術委員會裏面的這些成員。所以都還是在體制的外面，在邊緣的位置。
制版編輯： 許逸｜
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