北方枸杞-闻芯

作者：马作鹏来源：人民日报海外版发布时间：2026/1/3 7:54:36 选择字号：小中大

丘成桐：为学术交流“拆围墙”

2025年9月10日，丘成桐（左二）与求真书院学生代表座谈交流。

图源：清华大学求真书院网站

不久前，上海临港。首度出席2025世界顶尖科学家论坛的丘成桐，此行专为他的学生孙理察致颁奖词而来。

半个世纪亦师亦友，丘成桐颁奖时这样评价孙理察：“作为他的导师，今日我既自豪又谦卑。得见学生超越所有期待，以如此优雅的姿态重塑整个学科，实属师者至幸。”

世界顶尖科学家论坛开幕前两日，孙理察在丘成桐发起设立的上海数学与交叉学科研究院发表报告——所涉极小曲面、广义相对论，正是其获得“顶科协奖”的内核。

这座研究院的广场前，中式水景缓缓溢出刻满各种数学公式的池壁，不远处金黄色“卡拉比—丘空间”模型勾勒出六维抽象结构，中西融合，相得益彰。

我们在这里与丘成桐聊了关于“师者”“学者”的诸多话题。

“科研的生命力还是在年轻人”

40多年前，丘成桐成为首位华人菲尔兹奖得主。这一奖项被视为数学界的诺贝尔奖。

之后40余年，丘成桐把精力都给了数学科研和学术人才培养。76岁的他，每天早上六点，游泳，这是一天的开始，风雨无阻。和他相识逾30年的老友林文伟教授说，游泳是他保持头脑清醒的秘诀，“若当天状态好，游了1500米，我的手机就会弹出丘老师发来的微信：‘今天游了超过1500米。’他很满意”。

林教授认为，一副强健的身体，让丘老能够持续奔波，构建无界的学术交流环境。

香港、北京、杭州、上海、深圳，丘成桐在国内发起设立的数学科研机构，越来越多。

“建院的宗旨之一，就是搭桥，让数学不同领域的学者到同一空间交流。”上海数学与交叉学科研究院副院长连文豪教授说。

按照丘成桐的构思，从具象的广场到无形的学域桥梁，上海数学与交叉学科研究院要构建的，是一个激发科学兴趣、促进思想碰撞的开放生态。多元化的讨论班制度，将代数几何、算子代数、物理数学等方向的讨论班向所有研究者开放，既可在教室现场参与，也可线上加入，“为学术交流拆掉围墙”。

截至2025年10月，这个研究院已聘约100位科研人员，并成功举办了世界华人数学家联盟2023、2024年会。

引进人才，更要培育人才。丘成桐在复旦大学接受采访时说：“很多地方只引进不培养，一流人才引进后缺少与年轻人的交流合作，导致一流学者与年轻一代慢慢脱节，成为不再重要的学者。科研的生命力还是在年轻人。”

据报道，研究院希望在10年内拥有核心数学领域20名世界一流水平数学家、20个交叉领域的研究团队，培养30至40名国际学术前沿水平的青年数学家，具有世界一流水平的博士后100名、研究生500名。“好的学者都喜欢跟好的学生沟通并互相学习。丘先生把全国最优秀的学生集中在这里，对全球顶尖学者很有吸引力。”连文豪说。

开放包容的学术生态，渗透在丘成桐与团队的日常。连文豪在哈佛大学读博士后时，办公室就在丘成桐隔壁，“丘教授会来敲我门：某某年份有这么一篇文章，可能和我们现在这个问题相关，赶快去看一下。”

然而，没有结果是一种常态。连文豪坦言：“做学术，如果是重要的问题，有2%的时间找到好的答案，已经很不错了。其余98%的时间，虽不能说是浪费，但往往没有直接成果。”不同观点的碰撞，并非意气之争，而是深入的思维辩论。“我和丘先生之间经常有‘debate（争论）’，也可以说是切磋，这很寻常。”

“不屈不挠在求真的道路上挺进”

“中国的小孩子，经历过中高考的，没有胆量去挑战老师的学术，这是错的。”丘成桐说。

他在自传里回忆，赴美留学时，导师陈省身“一开始要我解决黎曼猜想，但我对这个题目的兴趣不大。”尽管陈省身当时是享誉世界的数学大师，年轻的丘成桐还是选择研究自己更感兴趣的卡拉比猜想。

“陈先生很宽容，放弃了要我朝着这个方向走。”这种尊重独立思考的师生关系，最终孕育了数学史上的重要突破：卡拉比—丘流形的发现。

如今，丘成桐直接培养指导的博士超过70名，还培养了同样数目的博士后，一批青年学者成为国内外数学界的核心成员和骨干力量。

丘成桐还倡导开设了丘成桐少年班数理拔尖人才培养项目。珍视学生的好奇心和质疑精神的他，欣喜地发现，一些12岁的学生对提出问题很有兴趣，“他们年轻，不怕挑战老师”。

丘成桐的学术视野宽广，很清楚如何打磨有天赋的学生，引导他们找到突破的方向。连文豪说：“你要做什么，丘先生都清楚。他不仅提供文献，更能指引你这个问题到了这个节奏应该找哪位去讨论细节。”丘成桐的学术网络横跨多个领域，当学生在某一学科中陷入困境，他总能为其串联起跨学科的专家或学术工具。“对一个年轻学者来说，这是很重要的资源。”连文豪说。

从不敢提问到勇于挑战，从遵循权威到开拓创新，丘成桐通过理念浸润与制度塑造，试图改良教育的土壤。在他看来，让学生“不受外力干扰，不屈不挠在求真的道路上挺进”，不仅是培养数学家的需要，更是中国科学能否真正崛起的根本所在。

“文学、历史、哲学与数学相通”

丘成桐曾两度带领学生前往曲阜祭孔，希望引领年轻学子在先贤之地感受科学的根与魂。

他谈科学时，总要谈起文化。

“要做一流的科学，不可能从石头里蹦出来。”他说，“我们有文化的沉淀——在这沉淀里长出苗，苗长成树，中间一定要经过肥沃的土壤。”

土壤何在？丘成桐说：“牛顿、黎曼，从宗教中来；对中国人来讲，文学就是很好的土壤。”

年幼时，父亲丘镇英每周都在家中与学生们畅谈孔孟之道、禅宗义理。几十年后，丘成桐在大洋彼岸依旧传承着这样的文化记忆。连文豪在哈佛大学读博士后时，每年都和同学一起去丘教授家中庆祝春节，顺便打桥牌。

丘成桐常写旧体诗，文风古朴凝练。丘成桐透露，杨振宁离世后，他提笔写下挽联，思念泉涌，倾泻而出——“慕双雄携手，破宇称守恒，启我后学二三辈。继外尔规范，始强力物理，叱咤科坛六十年。”

这副挽联后来在“数理人文”发布，这个微信号还曾发布过很多丘成桐的文学作品。他认为，“文学、历史、哲学与数学相通”，都是研究自然中最重要、最奥秘的问题，只是视角不同。“真理是一样的，只是从山不同的方向去看。文学是心灵与自然交流得出的经验，科学是用规律观察自然。”

据不完全统计，在丘成桐最新著作《我的教育观》中，“哲学”一共出现122次，“诗”出现120次，“文学”106次，“历史”98次。

丘成桐在书中说：“文史哲对我的数学研究影响颇深。”他曾提出猜测，断言三维球面里的光滑极小曲面，其第一特征值等于2。尽管当时这些曲面例子不多，但他用“比兴”手法，利用相关情况模拟而得出猜测，近期得到证明。

正因为笃信一流学问发展自文化之根，丘成桐在数学学院做了许多看似与数学解题、考试无关的事。在清华大学求真书院，他创设“求真大讲堂”，请各领域学者给学生们谈庄子、讲魏晋风度、论苏东坡——让人文成为数学专业学生的必修。

每周，他给求真书院的学生上《数学史》。声音洪亮，站着讲述历代大师的成长过程，讲他亲历的那段数学历史。

他在书中写到开课的原因：“我从读历史中领悟到一种方法，那就是必须总结历史教训……我希望学生学习数学史，让他们晓得伟大数学家的想法是怎么来的，从而思考他们以后的路要怎么走。

“基础的问题最漂亮”

上世纪90年代，丘成桐开始推动国际数学家大会落地中国。彼时的中国数学，他形容是“一穷二白”。“以前很多人都送出国了，回国的很少，本土能产生的研究很少。当时学术研究的钱太少，人家不可能来。”

2002年，国际数学家大会在北京召开，丘成桐说：“我期望用这个刺激一下当时中国对数学的重视。”

如今随着经济发展，“中国提供的薪资待遇甚至比欧洲、比美国都要好”，丘成桐认为，“中国的数学正在崛起，已经站在世界水平前沿”。丘成桐指出，当今学问远比爱因斯坦的时代丰富，“我们多姿多彩”。

他倡议由中国主办2030年国际数学家大会，希望在未来5年间，中国能孕育出一批在国际上备受认可、斩获大奖的中国数学家；到2034年，能有中国数学家拿到菲尔兹奖。

在AI时代，丘成桐说，如果重新选择研究方向，还会投身基础研究。“因为基础的问题最漂亮。”他认为，人工智能本质上就是数学的一部分，“是向前推一步的产物，因为人工智能就是算法。”

2025年7月，丘成桐与林文伟教授等人合作在胶质瘤影像遗传学研究中的成果发表于国际顶级期刊《美国国家科学院院刊》。他们用最基础的微分几何方法，将数学之美应用于医学影像，通过精巧的变换，将诊断准确率提升约17%。

林文伟很快收到丘成桐发来的微信——“极好！”因为“丘老师提出来奥妙的地方被我们实现了”。这两个字，在他们上百次交流中仅出现过两次，林文伟把这条微信珍重地存了起来。

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丘成桐：为学术交流“拆围墙”—新闻—科学网

2026-07-30 13:18

如果说模型本身是“大脑”，那么Skills更像是“经验+行动指南”。通过编写Skills，我们可以让OpenClaw不再只是被动回答问题，而是能够按照既定规则，主动完成复杂任务。

截至发稿前，ClawHub社区中发布的Skills数量已达到了2.6w+，但这些Skills中超过99%都是面向Windows/x86 Linux/Mac且聚焦于办公、网页自动化等方面，面向嵌入式Linux的Skills数量极少且成熟度较低，缺乏对嵌入式外设（GPIO、UART、SPI、I2C、传感器、电机、摄像头）的标准化封装与驱动适配，并且没有针对边缘计算、低功耗、实时性场景（如工业控制、机器人、智能家居、车载等）的专用技能集。

难道嵌入式领域就不配吃"龙虾"吗？！

本文，小编将以一个“控制OK1126B-S开发板上的Led灯闪烁节奏”的简单案例做演示，从基础开始逐步拆解Skills的设计与使用方法。

2、什么是Skills?

从本质上来说，Skills就是一本“操作手册”。它并不是直接帮AI完成任务，而是告诉AI在什么情况下应该做什么，以及如何去做。

我们用一个简单的类比来理解：

在射击游戏中，玩家的目标是击败敌人。枪作为工具，它的职责非常单一：

输入：扣动扳机
输出：发射子弹

至于子弹打到哪里，枪本身并不关心。而这个Skill的作用，则类似于“战术手册”。它会告诉AI：

什么时候可以开枪（检测到敌人）
什么时候不该开枪（有友军在前）
什么时候停止（敌人血量归零）

通过这些规则约束，AI就不再是一个机械执行指令的工具，而是开始具备初步的判断能力与决策逻辑，开始“像人一样思考”。

2.1 Skill的基本构成

在OpenClaw中，一个Skill实际上是一个结构化的目录，通常存放在：

~/.openclaw/workspace/skills/${SKILL_NAME}

一个完整的Skill由四个部分组成：

命名规范：

Skill的目录名称必须符合规范，否则无法被识别：

只能使用：小写字母+数字+连字符（-）
示例：gpio-led-control

这个规范虽然简单，但在实际开发中非常关键，很多Skill无法加载的问题，往往就出在这里。

2.2 SKILL.md 详细解释

SKILL.md是整个Skill的核心，可以理解为“说明书+行为指南”。它由两部分组成：

① 前置元数据（Metadata）

使用---包裹，主要用于定义Skill的基本信息，这些信息的作用是：

帮助OpenClaw识别Skill
提供语义匹配（Skill触发关键词）

例如：

--- name: gpio-led-control # 必填项 description: 开发板 GPIO LED 灯控制技能。 # 必填项（以下列出部分可选项，仅供参考） user-invocable: true # 可选:是否可被用户直接调用 ---

②正文（操作手册）

正文部分则就是具体的操作指导手册了，可以根据需求灵活组织，以我们已经提前写好的"gpio-led-control"下的SKILL.md 简化版为例进行展示：

# GPIO LED Control - 开发板 LED 灯控制控制 OK1126B-S 等开发板上的系统 LED 灯（work/net 等）。 ## 快速开始 ### 查看可用 LED ### 控制 LED 亮灭 ## 使用场景示例 ## 权限说明 ## 注意事项

在实际编写时，可以根据需要扩展，例如：增加判断逻辑（何时执行）、增加错误处理、增加参数说明、增加示例输入输出等。除了核心的SKILL.md之外，其余三个目录属于辅助结构，各自承担不同角色。

其中，scripts目录主要用来存放可直接运行的脚本文件，适合那些执行逻辑固定、无需频繁改动的任务场景，例如控制LED灯的亮灭转换等。这类脚本可以被直接调用运行，从而减少重复生成代码的过程，提高整体执行效率与稳定性。

references目录则用于整理各类参考资料，例如：API文档、数据库结构说明或操作手册等。这些内容并不会在一开始全部加载，而是根据实际需要按需引入上下文，既避免了无关信息占用资源，也能在关键时刻为AI提供更深入、专业的知识支持。

而assets目录用于存放各类资源文件，例如模板、图片等。与 references 不同，这里的内容不会参与模型上下文推理，而是服务于最终结果的生成，例如报告模板、输出所需图片等，用于提升Skill输出的表现力和完整度。

2.3 自定义Skill编写流程

理解结构之后，我们就可以开始编写自己的Skill了。编写Skill的整个流程可以总结为：

需求分析→资源规划→初始化→编写→打包→测试

第一步：需求分析

在动手之前，必须明确：

Skill要解决什么问题？
使用场景是什么？
用户会怎么触发它？
输入输出是什么？

触发条件一定要清晰，否则会出现Skill无法被调用或被错误调用的情况

第二步：资源规划

根据需求判断是否需要：

scripts（是否需要执行代码）
references（是否需要文档支持）
assets（是否需要输出资源）

提前规划可以避免后期结构混乱以及反复修改导致的冗余

第三步：编写与调试

我们可以借助OpenClaw，在指定目录中自动生成一份符合规范的Skill初始模板，并在此基础上进行二次完善。不过需要注意的是，这类自动生成的Skill只是一个“起点”，通常无法直接满足实际需求。要想真正落地使用，仍然需要结合具体场景，对其内容进行逐步调整与反复测试，最终打磨出符合预期的功能效果。

3、Skill实战展示

为了更直观地理解，我们编写了一个简单的Skill并放在了对应的目录下，该Skill用于控制OK1126B-S开发板上两颗 LED灯的闪烁。

在OpenClaw这么火，用它做个飞书助手怎么样？一文中，我们已经将安装在开发板上的OpenClaw接入了飞书，因此，我们此时可以直接用飞书对OpenClaw下达命令。

接入不同的Skill后，OpenClaw会：识别用户意图→匹配对应Skill→根据SKILL.md的规则执行→调用scripts中的脚本→返回执行结果。

整个过程无需人工干预，实现真正的“自然语言控制硬件”。

4、总结

我们通过拆解Skills的核心概念、结构，并结合LED控制简易实操案例，清晰展现了Skills的落地应用逻辑。即便只是基础的硬件控制场景，这个案例也直指Skills的核心价值：把复杂业务流程封装成可复用的标准化能力单元。

Skills的设计初衷，就是实现指令化调用、规范化执行：完成Skills搭建后，仅需一句指令即可驱动AI按预设规则完成任务，既彻底规避重复开发、重复调试的冗余劳动，又能保障全场景任务执行的稳定性与一致性，在嵌入式开发、自动化运维、智能设备管控等领域具备极强的实用价值。

嵌入式领域是OpenClaw生态落地的核心突破口，既是实现硬件实时交互、落地边缘智能的关键入口，也是整个生态中增长潜力最大、优质能力供给最紧缺的赛道。只有持续打造丰富、易用、高可靠的嵌入式Skills能力池，OpenClaw才能突破桌面工具的定位局限，真正成长为覆盖“云-边-端”全链路的完整智能执行框架。

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你的OpenClaw只会答不会做？Skills帮你构建主动执行能力

2026-07-30 12:38

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