于是就有很多人留言，问我能不能把中国的光刻机做出来？
这可真是太瞧得起我了。
别说是我，便是把ASML全体算法组搬过来，恐怕都没用。
为什么没用？
这里面涉及到几个观点，工程、技能、科学、数学都是什么？
它们之间的关系又是什么呢？
举个例子。
我之前用电脑用得腰酸背疼，颈椎腰椎都出缺点，于是就发明了下图这种桌子，就叫它“墨子桌”吧。
它的每一个部位都可以调节，这样我就可以用任意姿势办公，关键累了还可以随时换姿势，用过的都说好。
这种发明算个什么呢？
它该当属于技能，由于办理的是一个现实天下的详细问题。
由于这个问题第一次被以这种办法办理，以是我拿到了专利。
专利便是技能最常见的详细表现形式。
但是申请专利的时候我只有一台原型机，很多人想用不足分怎么办？
那就须要去工厂量产。
进入量产，这就变成了一个工程问题。
有人说原型都有了，照着复制不就得了嘛。
哪有那么大略？
原型我不用考虑本钱效率，不惜统统代价做出来就行，但量产行吗？
显然弗成，否则本钱还不得上了天。
而且一旦批量，之前隐蔽起来的概率问题就都出来了，怎么担保产品质量就成了难点。
就拿大略的焊接来说。
我自己做原型，不哀求都雅，也不哀求速率，以是想怎么焊就怎么焊。
但是量产就弗成了，每一个焊点都要给出详细焊接手法、细节哀求、做好工装、培训工人……然后人家才能按部就班操作。
这个中哪怕错一点，全体产品就废了。
当然，详细怎么能焊得又快又好，这也是技能。
由于这种技能太多太细，为了区分，我们也叫它工艺。
而一个项工程中有无数项技能（工艺）。
别看哪一项都不起眼，但是哪一项做不好全体工程都可能半途而废。
而且并不是所有技能（工艺）背后都有理论支撑，大多数便是一点点试错试出来的。
虽然光刻机的繁芜度不是墨子桌可比，但道理还是那个道理。
我们做不出来不但是由于技能有多难，很多时候便是人家试出来了，不见告你，那你就得自己一点一点花韶光去试。
此外，光刻机还涉及到无数项专利，这些都是人家为后来者设置的壁垒。
技能在专利上写得明明白白，你一看就会，但便是不能用。
以是现在很多技能事情的目的实在不是发明什么，而是去绕开人家的专利壁垒。
很多时候你也分不清他是工程师，还是状师。
工程和技能说完了，那科学是干嘛的呢？
科学可以为技能指明方向，大大降落开拓技能的投入，包括金钱投入和韶光投入。
例如墨子桌的升降臂，通过力学事理可以打算出气压杆推力，这样我就不用把所有型号都试一遍。
又例如光刻机，精度到达一定程度会产生量子隧穿效应，提前知道有些路走不通，就不用撞了南墙再转头。
不过技能也未必一定须要科学辅导。
例这样多人挂在嘴边的原子弹，实在发明原子弹并不必须用到质能方程。
只要办理了“醉鬼走路”问题，确定了铀半球直径，能够确保链式反应发生，原子弹的核心技能就已经办理了。
剩下的诸多细节又成了工程问题。
以是原子弹的发明跟爱因斯坦没啥直接关系。
但是我们又不能把科学和技能截然分开，由于科学包括理性和实证两部分。
实证是通过实验对理论加以证明或证伪，而实验本身也是在办理现实天下的详细问题，以是你也可以说它是技能。
反过来，技能也会反浸染于科学。
例如宇宙微波背景辐射，也是两个工程师在摆弄天线时无意间创造的。
他们当时并不怀有科学目的，但结果却支撑了物理学中的“大爆炸”理论。
从这个角度看，科学和技能之间的界线实际上是很模糊的。
不过现实中倒是有一个比较大略粗暴的剖断办法，研究结果发论文的，人家因此科学为目的，可以归为科学。
而申请专利的，便是以商业为目的，那么可以归纳为技能。
末了说说数学。
跟我们算法组打交道最多的是建模组，他们做的事便是数学建模。
这是数学偏运用的一壁，相应的还有理论数学，也叫纯数学。
但实在纯数学你也可以把它理解为不针对详细问题创造的抽象模型。
对付纯数学而言，这个模型并不须要有什么现实代价。
有些可能只是创建之初还未创造用场，但会在未来的某一时候被科学用到，例如黎曼几何在广义相对论中的运用。
有些可能在可预见的未来都不会有什么实际用场，做出来只是追求数学之美，例如费马定理。
那么数学和科学之间的关系是什么呢？
数学为科学的理性部分供应模型，而理性的另一部分是提出假设。
很多时候，提出假设的过程也便是将实际问题链接到数学模型的过程。
以是你可以说，科学家实际上便是在搞数学建模和求解算法。
在ASML搞建模也被称为科研，他们会跟我们一块，将寻径问题布局成一个“背包问题”。
然后我们就可以采取一些经典算法，例如基因算法，来办理这个问题。
那么他们可以布局成其他问题吗？
当然也可以，但如果布局的模型太繁芜，以至于我们设计不出来与之匹配的算法，那么就会哀求重修。
这就好比下象棋，做算法的只理解一些残局定式，你建模地给我摆一个刚走两步的开局，我也没法下。
如此看来，别看算法、建模、数据……听起来高大上，实在这些玩意倒是更倾向技能。
毕竟是把人家发明的理论模型运用到现实天下，从而办理实际问题。
而我做的寻径优化只是浩瀚技能中的一个眇小环节，而且还不是核心。
核心的是光刻机机器上那些硬件技能，以及浩瀚生产加工工艺。
核心跟非核心技能加起来，才是终极的工程。
你让我一个非核心技能职员，去办理这么大一个工程问题，是不是不着边际？
以是大体可以这样总结一下，技能是现实问题的办理方案，实验科学约即是技能。
理论科学便是对客不雅观天下的数学建模，纯数学则是抽象的数学建模。
末了说说两弹一星和芯片。
这两个都属于工程问题，但性子又不同。
两弹一星当时办理的是“从无到有”的问题，只要有了就能产生威慑，就能带来和平。
和平的代价有多大呢？
可以看作无穷大。
以是两弹一星我们可以举全国之力，一举而竟全功。
但是芯片呢？
虽然也主要，但不致命。
如果我们举全国之力，不惜代价能不能造出一枚尖端芯片呢？
我想是可以的，只不过良品率可能极其低，以至于这枚芯片根本不可能作为商品流利。
那我们要这样的芯片故意义吗？
没故意义。
我们须要的是成百上千万枚商品芯片，以是还得慢工出细活，须要一个迭代周期。
不过话说回来，我们现在对尖端芯片的需求真有那么急迫吗？
实在未必。
一些中低端芯片我们已经有能力自给自足，有了这些芯片我们心里是有底的。
对付那些前辈制程，我们处于“保二争一”的节骨眼。
韶光在我们这边，按照自己的节奏来，急的该当是别人。
反正收藏也不看，点个赞意思下得了……
