text: 数学领域的竞争可以说是从19世纪以来大国之间最重要的竞争领域之一，由于数学是诸多自然学科的重要理论基础和研究工具，繁荣的数学研究往往代表着未来数十年甚至更长时间内自然科学研究的繁荣。
  18世纪末的法国大革命深刻地改变了欧洲的社会面貌，新兴资产阶级为了提高生产效率和开发更新式的武器装备而重视数学的发展，炮兵出身的拿破仑本人就受过良好的数学训练，而火炮在战争中的重要作用一方面让拉扎尔·卡诺这样的数学家成为军政领袖，军校广泛开设数学课程，数学教育也由贵族普及到平民，这奠定了19世纪上半叶法国称霸欧洲同时作为自然科学发展的中心的地位。
  而19世纪中法国面临的最大竞争者则是德国，与在军事斗争中发展，重视实用性的法国数学界不同，现代德国的前身普鲁士在1806年第四次反法同盟中战败，教育改革作为德国“卧薪尝胆”的一部分，教育家威廉·冯·洪堡鼓励纯数学研究，在教学改革中不仅要求中学教师需要掌握较高水平的数学知识，也创立了柏林大学（柏林洪堡大学的前身）将研究提升到与教学同等重要的水平，这促成了数学史上柏林学派的形成。
  随着1870年普法战争中普鲁士胜利德国得到统一，德国在数学领域的领先地位一直维持到20世纪。直到第二次世界大战前夕，纳粹的排犹政策让大量数学家离开德国，并促成了20世纪下半叶美国数学的繁荣。
  可以说，世界数学研究中心的转换代表着一个国家在自然科学研究和工程技术上的领导力。
  20世纪下半叶，电子计算机率先在美国获得广泛应用，作为人类前所未有的强大数学工具，在推动数学本身的发展的同时也加速了数学理论、方法向其他行业的渗透。无论是核物理、航空航天等本身就高度依赖数学计算的领域，还是电信等与计算机同步兴起的新领域。
  而一些企业界支持的数学研究也在20世纪下半叶大放异彩，比如贝尔实验室的数学家桑顿·卡尔·弗莱在1941年提出“Industrial Mathematics”即工业数学，指出数学研究对于工业的价值，其应用概率与排队论在军事、通信等领域有着重要运用。
  而贝尔实验室出身的另一位重要数学家，则是现代信息论的奠基人克劳德·香农，他在1948年发表的《通信的数学原理》使用概率论的方法研究 通信问题，建立了通信系统的数学模型，可以说今天我们能够在计算机网络上传递信息的基础，都是建立在香农的研究上的。
  而除了贝尔实验室，IBM也支持过大量数学研究，今天的信息系统中使用最广泛的数据库模型是关系型数据库，它是银行、电子商务和社交网络应用的基础。而这一切的基础则是埃德加·科德在1970年提出的基于谓词逻辑和集合论的关系模型。
  目前，延续着20世纪下半叶的优势，美国仍然是全球数学研究最为领先的国家，数学上的领先地位让计算机软件、人工智能等新兴学科从中受益并同样具有巨大的先发优势。而近年来中国在信息科技领域取得的长足的进展，其实也得益于以1977年高考恢复为起点，40余年来教育事业，特别是以数学教育为基础的理工科教育的发展。
  1979年清华大学应用数学系得以重建，在应用与计算数学领域取得了丰厚的成果，而2009年12月由著名数学家丘成桐的支持下成立数学科学中心之后更是将基础数学方向也提升到一个新的水平。
  虽然几乎没有人不会承认数学研究是信息科技等热门应用学科的储备和后劲，但目前我国的数学研究的主要支持者仍然是国家。由于数学研究回报周期长，往往需要数十年的建设才能有所突破，而向应用领域转化也往往需要十年以上的时间，如前面提到的关系数据库在埃德加·科德论文十多年后的80年代才在商业上广泛可用。
  联想作为1984年成立至今近40年历史的国内信息科技领军企业，较早意识到教育的发展对促进产业繁荣的长期价值。近年来联想频频向国内高校捐款，资助教育事业的发展：2015年，杨元庆先生向上海交通大学教育发展基金会捐赠1000万元人民币，设立了“杨元庆先生教育基金”；2017年向中科大捐赠1000万元，成立“中国科学技术大学杨元庆先生教育基金”并设立设立“杨元庆顶尖科研奖学金”和“杨元庆卓越讲席教授”；2020年，向中国科技大学捐赠1000万元，用于中国科大新冠疫情科研攻关和公共卫生领域的研究；2021年杨元庆先生则个人出资1亿元，建设杨元庆科学计算中心。
  今年，联想首次联手清华大学，资助数学研究，是联想长期主义战略的延续。9月1日的世界人工智能大会上，丘成桐院士在和人工智能专家沈向洋的对话中指出：“未来的人工智能和科技革命中，数学不可能缺席”。强调数学在人工智能发展中的基础地位。
  就在前一天的8月31日，美国收紧对华芯片出口限制，显示中美之间在科技、国力领域中的竞争正在加剧。虽然今日的国际形势让中美之间的对抗大概不会像前文所述的“法德世仇”那样表现为每个数十年就会爆发的战争，但经济、科技领域的封锁却很可能会持续加剧。
  目前，人工智能在运用时仍然依赖大量硬件资源，特别是主要由美国开发的高性能计算机芯片。但随着芯片工艺逼近物理极限，人工智能的发展很可能面临瓶颈。在2020年底丘成桐院士接受南方日报采访时就指出“数学理论却没有明显的突破，这也是人工智能领域存在诸多瓶颈的本源。”
  而我认为这正是联想加大对国内数学研究支持力度的重要背景和原因，我们很可能在可预见的未来就遇到摩尔定律的终结，“堆硬件”很可能不再是可持续的选择，到时只有数学理论的发展才是解决人工智能开发和应用诸多瓶颈的关键，而今日对数学研究的投入，短期来看将会有效提升清华大学的数学研究实力，使之跻身全球数学研究的顶峰。而在未来的时日里，基础研究对产业的帮助也会逐渐体现出来，我们将有希望在可预见的未来看到中国人提出的基础理论转化而来的应用成果渗透到每个人的日常生活当中。