职业|我为什么反对把大学办成职业技校，或只培养学者的象牙塔( 二 )
作为从事应用技术研发的专业人士 ， 我清楚地了解具体的研究对象常常会对人们已经掌握的传统技术手段提出新的要求 ， 直接的、鲁莽的“拿来主义”不足以解决问题 。 因此从学科发展的角度上来讲 ， 单是应用于文物检测的技术手段的开发 ， 本身就足以成为考古学门下一个特定的研究方向 。 这也意味着 ， 如果某个考古学家有这个意愿和兴趣愿意去研究 ， 他/她完全有可能像物理学家或者化学家一样开发新的技术和方法 ， 发明新的仪器设备并发表专利 。
亦或者单纯出于文物保护的目的 ， 开发新的用于文物保护的技术手段和材料 。 如果大家感兴趣去看看北京大学考古文博学院的师资队伍在职教师 ， 也可以看到北大有几位老师就是专门从事文物保护技术研究的 。
另外 ， 从已有的经验来讲 ， 出于某个目的而开发的材料可能具有多种应用价值在科学界并不鲜见 ， 比如我知道瑞典沉船博物馆里展出的Vasa战船（见下图）的保护用到了polyethylene glycol（PEG ， 聚乙二醇）来防止船体氧化 ， 而我曾经在单分子实验中使用PEG来防止研究对象蛋白分子被吸附到玻璃片上 ， 方便我研究目标分子在水溶液中自由扩散的速率 。
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声明一下 ， 这个例子并不是说PEG是为了文物保护而发明的 ， 但是完全有可能将来单纯出于保护文物开发的技术或材料具有更广泛的应用价值 。
考古学是一门覆盖范围很广的学科 ， 完全不像很多人想象的那样工作内容狭窄 。 在这里 ， 我还想举一个更冷门、而同时和考古学关系紧密的古生物学例子 。
我还记得几年前北京大学古生物学专业多年来只有一个毕业生 ， 也曾引发网络热烈的讨论 。 我不知道有多少人还记得2010级的新闻主角薛逸凡 ， 2014年北大毕业后她去了卡内基梅隆大学读计算生物学硕士 ， 2016年进入匹兹堡大学攻读生物医学信息学博士学位 ， 现在在亚马逊担任实习应用科学家 。
有人可能会觉得这跨度有点大 ， 但是对于在个人科研过程中已经用到三维计算图形学知识的我而言 ， 这简直是太自然不过的事情了 。 早些年前我就读到过一篇为实现定量对比远古人类牙齿几何相似性而开发的三维图形算法论文（我就不专门科普这篇论文的具体内容 ， 就做个高度概括的简述） 。
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我想说的是该论文的第一作者Doug M. Boyer ， 现在是杜克大学演化人类学的教授 ， 而他的导师、论文的通讯作者是著名荷兰裔女科学家Ingrid Daubechies 。 值得一提的是 ， 尽管Ingrid的博士论文做的是量子力学理论方面的工作 ， 但她在学术界声名大噪却是因为小波分析的出色工作（但凡工作中接触过信号分析的 ， 应该都知道小波以及它和傅里叶变换之间的关系 ， 也能理解相关工作的重要性 ， 此处我就不做拓展介绍了） ， 而我知道她是因为她在三维计算图形学中的突出贡献 。 Ingrid因为数学上的成就 ， 当选了美国三院院士（工程院 ， 科学院 ， 人文与科学院） ， 现在也往往被看作是数学家 。
通过这篇颇具代表性的论文和这两位学者的职业轨迹 ， 大家至少获得几个感性的认识：
一是科学问题本身并不一定受人为学科划分的限制；事实上越是具有开拓性的、颠覆性的前沿研究 ， 往往越是需要跨过传统学科边界的 。 三维计算图形学技术被用于研究古生物学问题 ， 对于学界而言其实在已不是新鲜事（当然这并不意味着古生物学界人人都掌握相应的技能） ， 薛逸凡今天可以跨界去做IT领域做应用科学家事实上并不奇怪 。
也许有的人会猜测薛逸凡现在要投身工业界是因为收入的原因 。 我个人不愿做这样的推断 ， 因为事实上以她的跨学科背景 ， 在古生物学界应该还是颇有竞争力的 ， 在学界找一个不错的职位并不难 ， 尽管或许收入不如在IT行业高 ， 但是确保体面的生活质量是完全没有问题的——现在国内大学教授的收入其实也不低了 。 我个人认为比IT工程师996“福报”的物质条件更好 ， 在国内的话年龄焦虑也不如后者强烈 ， 当然比收入的上限恐怕确实是比不了 。
毕竟在大学里从事研究工作 ， 生产的是知识 ， 而企业在商言商 ， 看重的就是盈利的能力 。 这也是为什么我认为企业需要自我培养人才的体系 ， 也不应该指望大学直接为企业培养完美契合的人才 。 首先企业最了解自己的需求 ， 而且任何技能的深化必然需要在相应的过程中充分锻炼才更有利于积累 ， 否则容易闹纸上谈兵的笑话——在这方面 ， 大学难以越俎代庖 。
当然大学可以为企业提供基础扎实、具有多种发展潜力的人才 ， 但人才潜力的发挥以及能发挥到什么程度 ， 一定需要企业根据其自身的战略定位创造条件 ， 有意识地在具体的项目中锤炼潜力人才的各项技能 ， 以契合企业发展的目标和需要 。 当然 ， 大学也可以和企业有合作 ， 甚至是较为深度的合作 。 大学在科学和技术的研究上往往具有前瞻性 ， 研究的技术具有更强的探索性质 ， 而企业擅长的是将技术立即（在可预期的若干年内）变现的整合能力 ， 通常只在某个技术已经具有很强实用性前景的情况下才会投入研发资源 ， 否则试错成本太高、难以为继 。
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