李开复给中国学生的第七封信——21世纪最需要的7种人才
日期：2009/12/29 11:17:03 访问点击：
具体说来，以计算机科学为例，人们已经分别将计算机科学与心理学、语言学、经济学、生物学、建筑与土木工程、戏剧、机械与自动化等专业门类结合，开创出了用户界面设计、计算语言学等一大批充满活力的新兴学科（如下表所示）：
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计算机科学 |
| 统计学 |
数据挖掘
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| 概率论 |
机器学习
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| 心理学 |
用户界面设计
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| 语言学 |
计算语言学
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| 经济学 |
计量经济学
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| 生物学 |
基因分析
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| 建筑与土木工程 |
计算机辅助设计（CAD）
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| 戏剧 |
数字娱乐
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| 机械与自动化 |
机器人学
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| …… |
……
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EDS的研究院甚至做出了大胆的预测：“未来的CIO不再是Chief Information Officer（首席信息官），而是Chief Integration Officer（首席集成官）。”
Google的成功其实也是“跨领域合成”。可能许多人会认为Google一定在信息检索（也就是“搜索”）方面掌握了先进的技术，取得了重大的突破。但实际上，早在Google成立二十多年前就有一个世界领先的信息检索公司Lexis-Nexis。Lexis-Nexis可以说是信息检索行业的开拓者和领头羊，二十多年前就在大文本和数据库的搜索方面开发出了领先世界的产品。但是，Lexis-Nexis因为过度地专注在信息检索行业本身而错过了互联网的革命，他们没有看到利用庞大的并行计算来检索互联网上海量信息的巨大机会。相反，Google在技术上依靠着多学科、多领域知识的交叉互补与综合运用，反而后来居上。如果深入剖析的话，看似简单的Google网络搜索技术其实是由信息检索（如何找到最佳的信息匹配）、网络（如何用最新的网络技术满足用户需求）、用户界面（如何让用户在最佳的使用体验中更便捷地获取信息）、信息采集（如何收集分散在网络各个角落的信息资源）、硬件（如何为复杂的计算任务提供硬件支持）以及并行处理（如何快速处理大规模的计算任务）等技术领域组合而成的。
除了产品之外，在学术研究领域也是一样的道理。在一个成熟领域更深入地研究下去，或去开创一个新的理论，这都是很困难的。例如，在语音识别领域，我的博士论文被许多人认为是该领域里的一个里程碑，因为我实现了世界上第一个不指定语者的连续语音识别技术。也许你会以为，其中肯定包含有精深的声学研究或语言学研究，但如果剖析我的论文，你就会发现，其实我并没有发明任何新的理论，也没有在声学和语言学做出任何实质性的突破。我的论文的特点在于，我除了运用传统的声学和语言学，也加入了跨领域的新技术，包括统计学、信号处理以及模式识别等各个相关领域的结合体。这样的一个实事求是的创新才能更快得到应用。今天，全球的语音识别系统大都是在我的论文所奠定的技术基础上发展而来的。
今天的热门产品，从iPod到Xbox，没有一个不是跨领域合成的结晶。这些趋势在未来只会更加明显。例如，未来的医学突破很可能是生物科学家、基因学家、计算机科学家合作进行理论研究，并在医药学、化学、临床实验等领域的配合下所获得的科技成果。
而且，这不仅仅是发展高科技的有效方法。今天，做市场工作的人也需要懂相当的数学知识，搞文学研究的也需要会使用最新的计算机技术（例如学术搜索），律师行业则需要驾驭超大规模的数据库，同时需要具备计算机取证等相关知识（因为有了电脑，证据比以前多太多了）。
总之，未来的工作需要跨领域的知识和实践，需要快速进入并掌控新领域的学习能力，更需要跨领域的综合性人才。当然，这并不意味着我们不再需要认真学好某一门专业知识——但过于钻牛角尖可能会失去创新实践的机会。将不同专业最新的思想结合起来，做一些即有创意又可以实践的东西，这可能是最有成长空间的机会。21世纪需要的是那些既能对某个专业领域拥有深入的理解和认识，又能兼顾相关领域发展，善于与其他领域开展合作的综合性人才。如果你在就读自己不喜欢的专业，不必为此过分着急，而你可以把你的时间花在寻找你的专业和你的爱好中的“跨领域”机会。
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