关系代数作为数据库的基础理论，四十年来并没有关键性的发展，仍然是当前业界的主流。然而，面对更复杂的需求和更大的数据量时，关系代数在运算描述和实施方面都显得有些力不从心。一家国内的新技术公司——润乾软件，敢于颠覆传统，开创性地提出来离散数据集模型，试图撼动关系代数在数据库领域的统治地位，开发拥有自主理论体系的新一代数据库和数据仓库。
润乾公司“创新技术推动应用进步”的理念与其创始人蒋步星密切相关。作为96年清华计算机系硕士毕业生，蒋步星曾被冠以“数学天才”的名号，他是1989年中国首次获得国际数学奥林匹克竞赛（IMO）团体冠军的主力队员，并获个人金牌。同时他的创业情怀在校期间已有展现，直到从清华毕业，蒋步星都是通过自食其力赚取收入。
除了学业工作上的优秀，蒋师兄更是弹得一手好吉他。带着各种敬佩、好奇，数据派研究部在近日有幸和这位优秀师兄约谈，聊一聊他的成长故事。感恩回馈，原版无码高清采访记录分享如下~~
1. 请您先讲一讲您的人生经历，跟数据科学的缘分。
我在新疆长大，88年高二通过选拨考试到北京实验中学理科实验班培训数学竞赛，后被保送到清华。毕业留校工作3年，期间在紫光工作过（小编后来才知道，工作是指的出任清华紫光系统集成部副总经理，师兄真的好低调~），01年创办了润乾软件公司，前一阶段主要做报表软件，是数据呈现环节的产品，在国内也有些名气，约七八年前开始涉足数据计算等领域，今年下半年将会再推出数据库和数据仓库产品，这些都是和数据密切相关的基础软件。
2. 作为“数学天才”，您为什么没有选择毕业继续科研，而是选择了创业？
事实上，现在我在公司也是做科研居多。对于有较强应用色彩的计算机类学科而言，特别是面对复杂的数据处理业务时，企业科研环境更好，因为很多技术问题的背景要在实际的需求刺激下才能更深刻地体会，也容易提出更具有工程可行性的解决方案，避免闭门造车。IT行业中有许多新的学术成果也确实是企业而不是大学做出来的。
3. 您以前的数学竞赛或当年数学课学到的知识，对现在的工作有帮助吗？
具体的数学知识现在能用到的不多，但那些年严格的数学训练却对我的影响非常巨大。
“ “数学使我受益的主要有两个方面，一是严格，二是抽象。我不会轻易地相信自己的直觉，无论直觉感觉是多么合理也一定要有严格地证明才能认定结论是正确的，而一旦从理论上证明过的东西，就不再怀疑，无论直觉感觉是多么不合理也可以接受；抽象则是贯穿于我的工作的任何环节的，我习惯于从问题的表面追溯其本质，从众多看似杂乱无章的东西中寻找出其共同的规律，从而发现一致的美，然后再充分利用总结出来的理论去指挥其它的工作。” ”
（以上摘自蒋步星纪念陈省身教授逝世时写的文章《感谢数学》）
4. 讲讲您的爱好吧（通过并不小道的纽约周立大学石溪分校终身教授、清华大学丘成桐数学科学中心访问教授顾险峰学长处得知，蒋步星学长的古典吉他演奏水平已经是近乎专业选手了，嘿嘿~）
我是偶然得到一本曲集，之后自学吉他的。我并不认为自己在音乐上有天赋，弹琴全凭刻苦，这也是数学训练中教给我的品质。有一段时间，除右小拇指和左大拇指不用外，其它八个指头全部出水泡肿疼，可能也有练习不得法的原因，但也坚持下去了，直到现在仍然能保持每天一小时左右的练习。
5. 颠覆关系数据库是个艰巨的任务，它在未来前进的路上肯定会遇到很多困难，您有没有想过需要多少年才能完成这个任务？
首先需要纠正的是颠覆性发明并不是我的目标，我们只是发现了这些有价值的问题并努力解决，结果很自然地就会走到要颠覆传统理论和产品的地步。一个好的商业公司的目标应是从客户角度出发解决实际问题，并不断地完善下去，其实并不存在一个“完成”的状态。如果一定要给这个任务设定一个完成标志的话，那我希望是：20年后，我们创造的这些理论将被写进大学计算机系的教科书！
6. 目前国内做数据库厂家也有很多，跟其他厂家相比贵公司的竞争优势是什么？是什么让您自信一个小公司能去挑战Oracle等数据库巨头？
与同行相比，我们的独特之处是拥有自主创新的理论体系，这未必都是优势，但总归有特点。在已有IBM、Oracle的这样的世界级巨头时，作为追赶者，我认为采用跟随的技术路线是没有希望的。简单地说，这些巨头人多钱多起步早，除非人家自己犯错误，否则没机会被超越。这无关于追赶者是否优秀和勤奋，事实上我见过的很多国产数据库厂商的工程师们都很强且有情怀，但是被追赶者一样足够优秀。这时想超越就必须有颠覆性的技术，实现弯道超车。
对待IBM、Oracle这些巨头，我们尊敬但不惧怕。初期的不足而不被看好是很正常的，早期机动车在速度和舒适性上都赶不上当时的马车，但有了发动机机制后就能逐渐迭代出现代汽车而淘汰马车，。
7. 贵公司未来产品路线规划是什么？您如何看待AI革命？
我们现在推出了一个作为计算引擎的阶段产品：集算器。下半年会基于此再推出数据仓库和云数据库产品。配合原有的报表软件，我们将能提供从数据采集、呈现到数据计算、分析以及存储、事务等全线基础数据类产品，然后就是漫长的完善优化阶段。
AI现在炒得很火热，不过我并不熟悉这一领域。我们对待任何决策都要经过谨慎推理（如何习得师兄的推理能力，请重温3哦~）。相比于进军人工智能领域，我更倾向把现有发现的问题解决好。
8. 您对研发方面的应聘者的基本要求是什么？更偏向应届毕业生还是已有工作经验的人？
勤奋+聪明，而实际上两者经常是同时出现的，逻辑思维在这里非常很重要（师兄表示，聪明的程序员快到碗里来）。我招聘时并不刻意关注应聘者的工作年限，主要还是靠考试来判断，不过大多数情况时有工作经验的人考试成绩比应届生要好很多（看来考试还是很难滴~）。
9. 目前很多非数据专业的人希望加入到这个行业内，能否给这部分同学一些建议？同时对于希望创业的同学，您又有何建议？
对于没有数据科学背景的同学来说，与应用联系更紧密的行业会更适合，因为这是一个所有毕业生都在同一起跑线的职业选择。而对于创业者，我有三个建议：实用；可行；难度大。相比于前两者，最后一点被很多人忽略了。实际上创业者的优秀就在于发现问题并解决完善，所以更多的机会存在于困难的问题上，熬得住才能成功。难度不一定体现在技术上，还可能是在对行业的理解程度上。创业者需要对社会需求有足够的理解。
蒋师兄的坦率谦逊、慎思笃行给我们留下了很深的印象，至此小编已经成为师兄的迷妹了。在浮躁的社会，更应该保持清晰谨慎的思维，刻苦坚持的努力，敢于问难的勇气。还没有看够优秀师兄的经验谈？来约28号的“颠覆传统，告诉你一个不同于数据库的计算体系”讲座吧，和师兄面对面，倾听数据创业者对大数据时代的见解。
图片：蒋步星16年度计算机系校友会
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