計算機方面研究的大方向就三個，計算機體系結構，計算機軟件與理論，計算機應用技術。很多人都在抉擇應用還是理論，但當下明顯選擇應用的人數多於理論，這是爲什麼呢?
第一，因爲應用的可挖掘性很多，你想，大到國家政府軍隊，小到買菜吃飯看病，對計算機的依賴那是越來越重。這麼旺盛的應用需求，雖然能應用的計算機理論就那麼幾種幾十種，但是每一個應用層都需要做針對性優化，不能直接拿來主義啊。比如都是網購，核心技術都差不多，可是以淘寶和噹噹的體量，這背後的算法理論什麼的，肯定不一樣是不是，不然淘寶雙十一早就扛不住了。
第二，計算機應用門檻低，理論方面相對較高。第一條已經說過，理論方面的東西相比應用需求還是很少的，我想這不僅是在計算機方面，任何行業都是搞理論要難於搞應用。
第三，搞應用容易出成績啊，應用或者優化一個理論解決一個問題，時間肯定比提出一個理論短吧，無論高校研究所還是大企業都不想把錢一直燒在短期內不出效益的理論研究上吧。微軟研究院是一個例外，後面單獨說。
以國內高校和科研院所爲例，老師接項目一般分爲兩種，一種是橫向項目，就是xxx系統，受國家委派或者企業聯合做項目，這種就是應用的代表，時間一般都不長，經費很充足，即使中間有個別核心技術專利，但是基本對計算機這顆大樹沒什麼實質性影響。另一種就是以國家自然科學基金爲代表的純基礎理論研究項目，這種項目給錢一般很少，而且時間跨度長，項目難度大，研究人員壓力也大。比如我們所一個搞生物信息的小組，就是純粹搞研究，已經在國際頂級生物學期刊發表幾篇文章了，在國際都是領先水平，那個組的壓力基本是全所最大，回報除了論文和表彰以外好像沒什麼吧，既不能幫你在首都買房也不能讓你社會地位提高。
目前的情況，橫向項目大大多於基礎科學研究項目。研究生來上學就是積攢工作經驗的，尤其是碩士，幹不了研究，百分之八九十都是在給老師做項目中度過的，做完項目之後不僅攢經驗升能力，還能在簡歷中寫上參與過某某項目，項目稱號還都高大上，多拉風啊。老師也舒服啊，學生給幹活還要錢少，項目完成人署名是自己，對自己那是隻有好處啊。大家都不傻是吧。於是就一直這樣啦。
所以，相應地，企業對搞應用的崗位需求肯定比搞理論的多得多。於是學生自己也不傻啊，搞理論研究那麼累不容易出成果還不好找工作，幹嘛不搞應用，乾的輕鬆壓力小還掙錢多，早日當上CEO贏取白富美走上人生巔峯不再是夢啊。
但是真正決定一個學科長遠發展的，還得是那些基礎研究。所以在這方面我一直都特別佩服微軟，它數十年如一日地燒錢供着分佈於世界各地的微軟研究院，目的就是研究各種計算機領域的核心理論，比如算法複雜性，計算機視覺，機器學習等。不以做應用爲目的，就是純粹搞研究。每年統計世界學術界那些頂級會議期刊發表的論文的'數量和質量，微軟都是第一。也正因微軟在基礎理論方面巨大地投入，當它的Windows Phone 帶着全新的語音助理Cortana 橫空出世時，直接把Google now和Siri鄙視了(這裏不討論手機好壞，純粹說技術,手機沒有成功的原因有很多，但肯定不是因爲技術)。沒有理論支持，這些是不可能發生的。同樣的例子請見Kinect和Hololens，後者在今年發佈時幾乎是一片倒的好評。
在技術壁壘一定時，微軟是技術驅動，但是缺乏好的產品經理，所以微軟的產品一值飽受大家摧殘;蘋果是產品驅動，技術只能說是剛剛好，它是一個聰明的企業，能夠把現有的技術用到最好;谷歌是工程師驅動，骨子裏流着就是應用的血，從安卓這幾年發展就能看出來，完全是工程師思路，每個版本都可以作爲測試版，有問題下一版再補。這就是我對當今計算機時代三大巨頭的看法。
順帶說一下我對計算機方面創業的理解。在我看來，互聯網時代計算機方面的創業基本只有兩種類型，一種是產品驅動，就是說，產品經理和運營爲導向的，成也PM敗也PM。這種公司說白了就是搞應用，只是，大家都可能做同樣的產品，今天你有一個，明天我就馬上能山寨一個，程序員有那麼多，技術方面基本沒有壁壘。這種比的是點子，比的是運營，而不是技術。不是說程序員不重要，只是在這種情況下，產品經理纔是決定公司成敗的關鍵。這種類型代表就是我現在實習的公司，做一個圖片社交軟件，基本沒有核心技術，拼的就是產品好不好看運營得行不行有沒有人用。第二種就是技術型創業，當年的硅谷模式，有自己的核心技術，同樣的問題下只有我能做或者只有我能做好，因爲我有技術，別人模仿不來。這方面要推一個我最近看的公司叫DataRobot，專注於雲端機器學習。就是說比如你有一堆大數據，需要建立一個模型，傳統方式肯定是你先抽取一小部分數據來搞，差不多之後搭建大數據分佈式環境，接着重新來做。這樣做的成本顯而易見很高，光搭建大數據環境就已經很複雜了，就別說在小數據集上表現好的模型不一定在大數據上有效了。而DataRobot公司就是解決這個問題的，方式很簡單，你只需要提交數據到它的接口，它用自己的大數據分佈式幫你在雲端用各種模型評估，自動給你返回所有模型最優結果和參數。這個公司成立只有兩年多，剛成立的時候只有兩個人，估值2500萬刀，一年以後發展到16個人，估值7500萬刀。這就是技術的力量。我個人明顯偏向第二種嘛。
應用和理論是兩架馬車，沒有哪一個比哪一個好這種說法，主要還是看個人興趣。什麼時候科研人員真心熱愛自己的方向耐得住寂寞老實搞研究，做應用的充分掌握技術踏實放開做，各展所長，這個學科纔會發展得越來越好。
