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促成果变现,帮科研掘金

 

作为科技创新的“最后一公里”,科技成果转化一直广受关注。从去年开始,从中央到地方都出台相关政策,破解转化难题。毋庸讳言,难题依旧难解,还需持续努力。近日,美国科学院院士、斯坦福大学终身教授王永雄做客《文化讲坛》,结合自身统计学的科研经历和实践,讲述了该校科技成果的商业转化模式和成功案例,并为国内高校解决科技成果转化难题提供借鉴。

  ——编 者

研究成果如果只留在大学和实验室里,是一种浪费

我是做统计学研究的,主要工作是统计推论,就是以数据为依据进行分析推理,从中获取知识,从而了解、认识、干预现实世界。从理论统计到计算统计,再到生物统计,过去30年,这几个领域我都有涉足。目前,我比较感兴趣的是计算生物学。通俗地讲,就是用统计学方法,研究人类基因问题。具体地说,就是把统计学应用在基因组学、精准医学方面。用统计学方法研究人类基因,前景非常广阔。

20世纪90年代,以基因芯片为代表的第一代基因测序技术有了重大突破——人类可以同时测量成千上万个不同基因。在此之前,基因测量要一个一个来做。效率大幅提高的同时也带来了问题:如何从海量数据中提取出有价值的信息?对生物学家来说,这是巨大的挑战;而对统计学者来说,这是很好的机会。

2005年到2010年,新一代的基因测序方法又有突破,测序的效率一下子又提高了1000倍,同时可以看到更多位点的状态,获取更全面的信息。科学家们都意识到,精准医疗会有爆炸性的发展。具体说来,人类基因组是由30亿个位点组成的,在其中大约500万个位点上,人与人存在差异。这些差异化的变异位点造成了人的相貌、罹患疾病的可能性、对治疗药物的反应等各不相同。如果我们能够掌握不同个体变异位点的状态,全面收集它们的健康和发病情况、对药物的反应情况,就有可能通过对数据的统计分析,揭示基因组对健康影响的内在规律,从而实现精准医疗。

科学研究的目的,不仅仅是为了求知、求新,从根本上说,是为了推动社会进步。科研成果如果只留在大学、实验室里,而不转化为生产力,无疑是一种浪费。常年的积累使我们发掘出了一些具有商业价值的研究成果。近年来,我和学生陆续成立了几家高科技公司。比如,2010年,我的一个研究生毕业后创办了一家专注于基因组测序数据分析的高科技公司,当时的很多美国药企积累了庞大的基因组数据,但缺乏系统分析的方法和工具。我们开发出一套系统性的解决方案,在产业层次上实现了对基因组测序数据的有效分析,为企业从数据中发现价值提供了有力保证。2014年,这家公司被罗氏制药收购。

设计清晰的机制,才能保障科技成果运用到社会

其实,对于科技成果,大家的理解见仁见智。在我看来,科技成果既应包括学术论文、研究报告、模型、专利等,也应包括科学活动中培养出的人才。斯坦福大学的科技成果转化非常活跃,大体有4种模式。

第一种,是人们最熟悉的,通过知识产权授权的方式。比如,某位科研人员有成果,可向学校的技术转化和授权办公室提交发明和技术发布表,办公室就会对成果进行评估,并考虑是否申请专利。一旦校方决定申请专利,并且申请成功,专利的所有权将归学校所有,但可以通过授权或转让的方式供第三方使用。专利所产生的收益有明晰的分配机制,大致是学校、院系和个人各占1/3。值得一提的是,斯坦福大学的技术转化和授权办公室很专业,雇用了一批各个领域具有硕士和博士学位的工作人员。他们既能预判成果的价值,又了解产业界的情况,是研究成果和产业界对接的桥梁。

第二种是本科生创业。严格来说,这种模式不太容易产生真正有价值的成果转化。它要求的是高校的本科教育,或者是学生的兴趣和特长,和社会需求有很好的衔接。学生看到市场机会,就可能投身创业。如果创业学生的素质特别高,机遇也好,也能够成功。

第三种是研究生、博士后拿着研究小组的成果去创业。这是最直接、有效的成果转化途径,我参与创业的公司都属于这种形式。作为导师,我会对公司发展给出建议。对公司来说,得到有声望的学者的支持,在募资、开拓市场上也有帮助。在这种模式下,导师一般不担任公司中的管理职务,也不直接参与公司管理,从而能够在学校里集中精力做研究。

第四种是学校教员直接创业,担任公司的创始人。在斯坦福大学,教员可以申请1年无薪假期来创办公司,原则上不能超过两年,否则只能离职。教员直接创业固然有长处,但这是一柄双刃剑,可能会冲击到学校的教学研究工作。比如,斯坦福大学计算机系在人工智能领域非常强,但过去5年内,几乎一半以上的教员都去创业了,这样会严重削弱学校的研究力量。毕竟,大学的主要任务是创造知识,而不是创造财富。大学首先要保证培养人才、科学研究的主要地位,然后才是学术与产业界的互动。

在我看来,除了常见的知识产权授权外,导师充当顾问、有商业头脑的学生创办公司,也是良性、可持续的模式。它既不会冲击教学研究工作,也能最大程度让科技成果应用到社会。从斯坦福大学的经验看,这种模式成功运转的先决条件是要有一套清晰的机制来保障。比如,为保证教职员大部分时间用在科研和教学上,校方要求教员每周只能把不超过1天的时间放在公司上。此外,每一个教职员都要申报,参与了哪些公司、在其中扮演什么角色,甚至包括收入情况。

制度上,斯坦福大学对科技成果归属也设立“保险墙”。如果科研过程中非偶发性地用到学校资源(包括资金、设备、人力等),使用方需要和学校签订协议,知识产权也归校方所有,除非校方放弃所有权。这样就避免了产权纠纷。例如,当年雅虎与谷歌的创始人分别向技术授权办公室提交自己的技术,调查后判定,雅虎开发中利用学校资源只是偶发性的,不需要进行技术许可;而谷歌超过偶发性地利用了校园资源,技术的所有权归校方,需要进行技术许可。

成果转化生态链中,各方的关系要捋顺

事实上,美国的科技成果转化也经历了由弱到强的过程。在《拜杜法案》由国会通过前,美国高校中政府科研项目取得的专利、软件著作权等发明成果,所有权归政府所有。由于美国联邦政府没有统一的专利政策,要对这些成果进行商业化应用,需要20多个政府部门批准。繁琐的行政手续导致大量专利闲置。截至1980年,联邦政府虽然持有2.8万件专利,但授权商用的比例低于5%。

1980年,《拜杜法案》由国会通过。根据《拜杜法案》,联邦政府资助的科研项目取得的专利、软件著作权等发明成果,其所有权属于高校等受资助单位,将成果转移的工作交由高校负责,从而尽可能地扩大成果转化率。

近些年,中国出台了很多促进高校院所科技成果转化的措施。我认为,最关键的就是设计一套清晰的制度规范。比如,知识产权如何归属,收益怎么分配,教学科研和创业如何平衡,如何透明化管理等。科技成果转化涉及完整的生态链条,要捋顺各方之间的关系。从科技资源分配、科研经费应用机制、人员管理等方面进行通盘考虑。“头痛医头,脚痛医脚”并不能达到很好的效果。国内高校也有必要设立专门的、具有一定规模的专利管理机构,为科技成果转化提供专业服务,对接产业界需要。

——转自“人民网”

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  • 受访人:李  东
  • 采访人:张心雨

张心雨:李老师,请简述您的求学经历,您为什么选择了统计?

李老师:这个要从大学时候说起。我本科是数学系应用数学专业的,刚开始学数学教育。大三的时候,面临考研究生选择方向的问题。我当时最喜欢的并不是统计,当时学统计的人还很少。我当时最喜欢的是群论和非线性分析,研究生就准备考这方面的。但是后来老师对我建议,选方向要照顾一下未来的就业问题,所以我就改成了当时并算不上热门的统计。当时想报中科院数学与系统科学研究院,于是给吴国富研究员写了一封信,问他收不收学生,得到首肯之后就报考了,最后以总分391分的成绩考入中科院应用数学所读硕士。入学之后,我还有另外一位导师陈敏研究员。

在大四的时候,我选修了概率论与数理统计,了解了一些统计推断的内容。那个时候特别喜欢参数统计推断,而对非参数不怎么感兴趣,结果读研究生之后,就开始学非参数的内容。研究生时对时间序列不是很感兴趣,结果研二下学期就开始做时间序列分析。研二时对线性时间序列模型比较感兴趣,对非线性的不感兴趣,结果后来发现线性时间序列模型早就被别人做完了,并且有完备的理论,于是就开始转向非线性时间序列模型,主要研究门限模型。

所以刚开始的时候,做的并不是自己喜欢的那个方向,但是自己喜欢的方向发现都被别人做的差不多了,于是只能找那个你不太心甘情愿的方向去做了,但是后来也就慢慢地就喜欢上那个方向了。做研究可能就是做多了,做习惯了的一个过程。现在回想,当初这个选择还不错,因为没有别人和你竞争。你不会发现自己正在研究的东西已经被别人研究过;同时你会做出来很多基础性的结果,对这个方向产生比较重要的影响。所以我觉得自己也还比较幸运,至今也仍在尝试用更多工具来研究门限模型。

张心雨:老师您理论功底很强,您觉得这个主要归功于您哪个阶段的学习?还是纯粹兴趣使然?

李老师:强算不上,只能说比较熟悉。这并不是因为本科学数学的原因,我当时也只学过初等概率论这一门课。主要是从我到中科院读书之后吧。一年级学习了概率论、随机数学这些基础课,二年级的时候,我们组织讨论班来讨论概率论,主要是周元燊那本《probability theory》,一本绿皮书。当时安鸿志老师指导我们读了很多概率论的书,他当时考察我们的方法很有意思。他给我们一些题目让大家去做,但并不考察你是否会做,而要求你用最简单的方法做出来。他搜集了七个比较有意思的题目,我当时一共做出了五个题目,其中有三个和他给的方法简易度相当,一个比他方法复杂,一个比他方法简单。所以安老师那时候就极力推荐我去读博士。我那时读博士的意愿并不算强烈,但老师说如果你去业界工作的话可能就浪费了。如果你还喜欢读书,那我就送你去香港好不好?于是我就到香港科技大学跟着凌仕卿老师学习时间序列。至于概率论的基础都是在平时的时候,自己读书做习题。

所以说现在我教高等概率论这门课的时候,就跟学生说不布置作业了,习题你自己去做就好。概率论主要可以看这几本书:一本是钟开莱的书,一本是周元燊的书,还有一本是Kallenberg的书,或者是Durrett的书都行,然后你去做书后面的习题。做的多了之后就会发现有很多收获,将来做研究的时候就比较得心应手。平时读到好文章,拿笔记本记录下来,经常翻看,也会有收获的。所以呢主要是靠在中科院时自己自觉读书和讨论班,以及在香港又重新修了概率论、随机过程等课程,前后一共学了四年半的概率论,又做了很多习题,所以只能说基础好一点点,没有你说的那么强。

张心雨:老师,我知道您对历史特别感兴趣。前两天和汤家豪教授座谈聊天的时候,他也提到了历史。我忽然就开了个脑洞,因为时间序列感觉和历史也有些关联,是不是研究时间序列的人会更容易对历史感兴趣呢哈哈?

李老师:没有。我从中学的时候就对历史比较感兴趣,当时教我们的老师非常有意思,从不让大家记笔记,上课像讲评书一样。虽然后来由于他教的太好被文科班抢走了吧,但是我这个兴趣就一直留下了。到了大学里面就看了一些历史书,然后又到了香港之后书就更多了,各个方面的历史书都有,后来在美国也看了很多。但是大部分也不是正史,主要是为了娱乐。因为有很多牛人,你看汤教授啊,安教授啊,他们也喜欢历史,为了和大家聊天比较和谐,自己就也去了解一些。我觉得统计圈里面讨论历史的人还比较多的,尤其是我们这些男的碰到一起,有时候大家不聊学术了没话题了,就开始聊历史了,这还是个不错的材料。历史呢,主要是个人的兴趣爱好,平时看专业的东西,看累的时候读一读,缓解一下心情。

张心雨:嗯老师,那您觉得时间序列跟历史会有某种共通之处吗?

李老师:嗯共通之处我倒没考虑过。不过确实有人用统计研究历史,有一个方向是历史动态学, dynamic history,还发表过不错的文章。我看到过别人的研究,是研究每个历史朝代它持续的时间,与当时朝代环境的一些关系。时间序列和音乐也有关系的,我当时在香港科技大学当助教的时候,有个学生就研究时间序列和音乐的关系。

(张心雨:嗯我之前去一个日本大学访问,他们有一个文化情报学部,主要就是拿统计来研究历史、文物等。)

对,时间序列可以预测未来,也可以预测过去,预测过去也就是考古嘛。根据已有信息对时间节点以前的事情进行推测。我们平时比较注重预测将来,预测过去也是有人做的。

张心雨:老师,您平时除了研究都有什么其他爱好?

李老师:我的爱好就是坐着,哈哈。我现在还好了,现在经常去跑步。以前读书的时候,喜欢的运动比较多,乒乓球篮球足球游泳网球这些,有时几个朋友周末一起打打牌,在香港的时候经常去爬山,一起买菜做饭。到了清华任教之后,这几年科研压力比较大的话,也没有去运动,现在好一点了,从今年暑假开始每天去跑步,3个月瘦了7公斤。

张心雨:老师您觉得一个比较好的、合理的博士生生活是怎样的?您对博士生有什么建议?可以是科研、生活各个方面的建议。

李老师:读博士本来就是一个很辛苦的事情。我个人当年读博士也是比较辛苦的,读书、查文献啊,给你题目之后各种事情都要自己思考自己做。对博士有什么建议的话,不同方向要求不太一样,我只说时间序列分析。个人认为时间序列分析是统计里面比较难的一个分支了,因为它不像其他分支是处理独立同分布的数据较多,时间序列分析里都是相关的数据,所以用的工具可能就比较复杂一些,对概率论的要求可能就比较高了。所以我就要求你两个师兄,一定要学好概率论的基础课,然后多做一些习题,增加一些尝试,掌握一些技术技巧。将来你做研究,你总不能遇到一个理论问题,就找别人去帮你做,不太现实。不能对别人的依赖性太强,这样你才可以走得更远。遇到困难的问题当然是可以找领域的其他人咨询的,但是你如果上来就问很简单的问题就不太好了。当然了,统计方法是很重要的,统计的思想更重要。你要有好的想法,并且有能把它实现的功底。所以第一个要求就是理论功底要扎实,第二个要求就是要有统计思想。

至于生活上,每个人生活方式都不一样了。你经常去爬爬山也行,经常回家也行,周末打打牌也行,没有什么太严格的要求。但是有一点,最好是经常锻炼,这样的话精力比较充沛。不要整天闷在办公室里,有些问题的解决并不一定是在办公室或者实验室解决的,有可能是你在外面玩的时候吃饭的时候,或者你在机场、车站的时候解决的。我就经常在走路的时候想问题,有时走到家或者到吃饭的时候就把这个问题给解决了。做研究嘛,解决问题就好了,对时间地点都没有限制。

读博士这几年时间非常快,一定要抓紧时间。给你一个题目之后,就尽快尽最大努力去做。研究的时候也不要看一山比另一山高,摇摆不定,总是换题目,这样的话,最后你把时间全浪费了,一个问题都没解决。有些问题,也许你再坚持一下就解决了。有些问题可能确实太难,近期解决不了,但是老师总不至于给你这么难的题目,这样你就没法毕业了嘛。所以肯定是一个难度适当的题目让你去做,你产生一些比较好的想法再努力去做,基本上就可能解决一个比较好的问题。

张心雨:老师请您简单介绍一下清华大学统计学研究中心。

李老师:清华大学统计学研究中心,她是一个比较年轻的实体,是直属学校的机构。目前的制度与美国大学的制度比较相像,是一个比较有激励作用的有活力的中心。目前中心有6位全职教员、3位兼职教员,也还在逐步招募新的教员。中心招的大部分都是年轻的教员,还有一些比较有名望的教授,比如杨立坚教授。中心所有教员都有海外背景。该中心是2015年6月27号正式成立的,到目前已有一年半的时间,发展还是比较迅猛的,出了一些高质量的科研成果,同时也招了一批高质量的博士生。并开设了本科生的统计学辅修学位,清华本科生对统计的需求非常大,中心教员逐渐增开新的统计课程,以满足需求。新单位嘛,没有什么历史包袱的,大家都放开手就开始干,比较有冲劲。我们现在要做的事情主要是想让中心制度化、品牌化。

张心雨:最后一个问题,老师您了解统计之都吗?您对我们有什么建议?

李老师:嗯,知道,我以前在海外的时候就知道,当时在统计之都主站上下载专业相关的材料。我感觉统计之做的这些志愿性的东西非常棒。现在你们经常举办R语言会议是吧,每年有多少场?

(张:啊今年很多,各地加起来一共有9场)

哦怪不得每个月都看到有R 会议的通知,是不是有点太多了,可以适当减少一点,我个人的感觉哈。

张心雨:嗯我们也注意到了这个问题,谢谢老师的建议!

访谈后记

李东老师是我未来的博士生导师,在学术上理论功底深厚,生活中又非常幽默有趣,是一个非常好的老师。清华大学统计中心科研氛围浓厚,老师师兄师姐又都非常优秀善良,是一个非常好的中心。欢迎各位师弟师妹关注~不说了,我去学时间序列和历史去了…

 

编辑 | 张心雨

审稿 | 蔡占锐

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哈佛大学著名汉学家包弼德教授访问我中心并接受《人民日报》、“人民网”联合专访

《人民网》:哈佛”萌教授”包弼德:中国不该与自己的历史脱钩

《人民日报》:以史为桥 理解中国(人民映像)( 2016年01月25日 09 版)

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“你好,我是包弼德。”一个挺拔如穿天杨的“老外”,走进清华大学伟清楼统计学研究中心办公室,身上还带着三九天的寒气。如果闻其声未见其人,单凭这口地 道的普通话,你准会以为进来的是个中国人。这就是包弼德(Peter K. Bol),美国哈佛大学终身教授、著名的中国思想史研究学者。他刚刚结束哈佛、北大和清华三校在北京召开的“数字人文新动向”国际会议。

历史的意义:历史告诉我们,人们曾做了什么样的选择,又如何影响了历史的变迁

历史对于我们有什么意义?“这可不是个小问题。”包弼德摇摇头,显然,他对记者的客套话“先问一个小问题”不大认同。“历史不会告诉我们应该怎样做,它只 会告诉我们:人们曾做过什么,发生了什么样的变迁。”在包弼德看来,历史的故事就是变迁的故事,而这变迁,又和当时人们的想法、选择密切相关。“同时历史 也给我们教训:什么样的想法、什么样的选择,可能会产生什么样的变迁结果。”

“历史还给人以提醒。从历史中我们可以看到某一国家、某一地区有什么经常性的问题。”包弼德举例说,中国的地域性很强,秦始皇灭六国的时候,各地就有不同 的风俗、文字、语言、思想。同时中国政治家希望统一的意愿也很强。商、周以来,中国的政治制度变革了多次,但中央和地方的关系,始终是最重要的问题之一。 “通过历史我们能明白,今天我们可能面对的困难是什么。”

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一个美国人,为什么会对中国历史感兴趣?事情得追溯到20世纪60年代。那时包弼德还在读高中,受“左派”父母的影响,他对社会主义中国充满好感。可是当 时美国并不承认中华人民共和国。“怎么可以忽略占世界人口五分之一的中华人民共和国?”包弼德想了解中国,于是开始学习汉语,学习中国历史。这一钻研,就 是五十年。

历史的学习:把历史“问题化”,对历史深耕细作的同时,也需要广阔的研究视野

包弼德在中国学界大名鼎鼎,但被中国网友所熟知,则是因为一曲“朝代歌”。2013年,哈佛大学在开放在线课堂平台(edX)上发布了一门“中国课” (China X)视频课程。课程中,包弼德和柯伟林两位教授唱起了用《两只老虎》曲子改编的“中国朝代歌”:“商周秦汉,商周秦汉,隋唐宋,隋唐宋。元明清 Republic(中华民国),元明清Republic,毛泽东,毛泽东。” 这段视频被中国多家媒体转发,唱儿歌的“萌萌哒”教授——包弼德和柯伟林名声大噪,在中国一夜间拥有了学术界之外的众多粉丝。

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“哈佛中国课”是免费课程,目前已吸引170多个国家的43万名学生注册学习,其中13%来自中国;在中国“学堂在线”上线后,有8万学生选修。包弼德认 为,开这门课一方面是想告诉人们,“应该怎样思考历史”,另一方面是向外国人介绍中国历史,“打消他们对中国的疑虑和偏见”。包弼德认为,不了解中国的历 史,就不会理解中国目前在做什么、为什么会这么做。“同时,我们也想给中国人一个机会,了解中国历史在美国是怎么教的、美国人是如何看待中国的。这样也有 利于消除中国人对美国的偏见。”

在包弼德看来,学历史的一个重要方法,就是把历史“问题化”。一个历史事件、一段历史变迁,即使看起来是自然而然、顺理成章的,也有其内在的根源和发展过 程,因此要多问几个“为什么”。比如,宋代最重要的思想变迁就是理学的兴起,“为什么理学成功了,变成那么有影响力的思想?”学界都认为这不是一个问题, 认为理学回答了佛教的挑战,因而自然会成功。可包弼德认为这种解释很无力,“我们必须要给出有说服力的解释才行。”由此,包弼德完成了《斯文:唐宋思想的 转型》一书。“中国学生善于搜集资料、积累知识。美国学生善于提问,善于把史实‘问题化’。”包弼德摊开双手,“两者都是必须的。善于发现问题,也须要有 知识积累,不然还是无法回答问题。”

一些历史学学者在某一领域深耕细作,包弼德并不否认这种研究方法的贡献。但他认为,广阔的研究视野能给历史学习、历史研究别样的发现。在《斯文:唐宋思想 的转型》一书中,他用思想史、政治史、文学史等各个学科的材料和研究方法,来解释唐宋思想的转变。在“哈佛中国课”中,他尝试从思想、社会、经济的变迁, 以及地域、人文地理、民族、朝代等维度对中国历史文明进行解读,也邀请哈佛大学研究中国历史、文学、政治学、社会学、经济学等各学科的教授参与授课。

包弼德对统计学和信息技术也非常感兴趣。15年前,他就开始和复旦大学中国历史地理研究中心合作,建立了一个中国历史地理信息系统(CHGIS)。最近十 年来,他和北大中国古代史研究中心、台湾“中央研究院”合作,建立了大型的“中国历代人物传纪数据库”(China Biographical Database),现在已经收集了37万余人的传记信息。最近,他又和清华大学统计学研究中心合作,运用统计学方法整理、分析这些信息。用统计学和计算 机科学搜集、分析信息,他觉得很有意思:“从很多人的信息中,我们可以看到一些分析单个样本时很难察觉到的趋向和变迁。”现在越来越多的学者开始使用“中 国历代人物传纪数据库”的数据做研究,有些国家的学者也在尝试建立相似的数据库,这让包弼德很有成就感。

历史的汲取:中国既不该与自己的历史“脱钩”,也不该“窄化”历史

中国正处于飞速发展的历史阶段。从自己的历史中,中国应该汲取什么样的营养?

在包弼德眼中,对中国有误解的不只是西方人,也包括中国人自己。“19世纪末20世纪初,特别是五四时期,有不少中国人认为,中国的未来应该与历史无关。 唯一的关系,就是要切断这种联系。”包弼德说。那时中国的精英阶层大都极力想脱离中国的历史,他们觉得,中国应该发生变化,变成另外一个国家——风俗、思 想、文化、文字都应该“西方化”“现代化”。“但几次‘脱钩’的努力都失败了。”包弼德说,“现在,随着中国的逐渐强大,中国人恢复了自信,认识到自己的 未来应该和历史紧密联系。”但究竟是“什么样的关系”,是不容易说清楚的:“这是中国人要决定的,中国人要努力寻找的,不是美国学者的任务。”

令包弼德感到惋惜的是,在阐释历史、向历史汲取营养时,许多中国人对历史、文化进行了“窄化”“简单化”处理。“在中国几千年的历史中,中国文学、中国思 想、中国哲学、中国宗教,那么多有趣、那么多丰富的文化,我们怎么不应该学习?”包弼德耸耸肩表示无奈:“可那不是某一种文化,中国文化是多元的,至少从 历史的立场来讲是这样的。如果有人说,中国历史上只有某一种文化值得学习,我知道,这太可惜了,也会有人不同意他的看法。”

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