揭穿围攻“中国航天之父”钱学森先生的舆论黑幕…|中国航天|宇宙|科学|钱学森

一、怪事：2025年，钱学森突然被“团建”了

2025年的夏天，各大平台上出现了一个奇怪的现象：每天都有批判、攻击钱学森的回答被推送上来，几位自由派大V乐此不疲地为这些回答点赞，有的已经冲到大几万赞。不久后，在境外的网军殖人聚集地推特上，同样出现了大量攻击钱学森的内容，和知乎上的回答如出一辙。

钱老已经仙逝多年，最近没有任何和他相关的新闻。怎么突然冒出这么多人开始黑他，而且言辞极其恶毒？这咄咄怪事背后，有迹可循。

二、他们为什么害怕一个逝去的人？

答案很简单：因为中国近几年在高新科技上迅速突破，许多领域已经领先世界。这引起了美国的恐慌，遏制中国高新科技已经成为其重大国家战略。

美国智库里面确实有明白人——他们看出了钱学森对于中国高新科技发展的极为重大的意义，尽管他早已不在人世。

钱学森不仅是“中国航天之父”、“火箭之王”、中国近代力学和系统工程理论与应用研究的奠基人，还是最重要的战略科学家和整个中国科研系统的奠基人之一。更重要的是，他是坚持维护科技主权、发展自主技术路线——坚决反对一味追随模仿西方技术路线，乃至“造不如买、买不如租”——的最核心的代表人物。

钱老的学术贡献和制度设计至今惠泽着中国的科研工作，而其晚年那些尚未得到应有重视的思想遗产，在未来的中国科技突破中必将发挥重要作用。

所以我说，美国智库里面有明白人——知道要想遏制中国高新科技全面突破的势头，在舆论场打倒钱学森，是很高明的一步棋。

攻击钱学森的那些回答，大都是不断复读两大所谓“黑点”。第一，他大跃进时期论证“亩产万斤”合理。第二，他80年代以党性保证特异功能是真的。网军们以此证明他是靠“逢君之恶”搞政治投机的人，进而全盘否定其人。然而，这两个所谓“黑点”，恰恰暴露了攻击者的无知与恶意。

三、“亩产万斤”的真相：被断章取义的科学讨论

那些攻击钱学森的人拿出的所谓“罪证”，就是1958年6月16日《中国青年报》上署名钱学森的文章《粮食亩产量会有多少？》。

文章写道：“把每年射到一亩地上的太阳光能的30％作为植物以利用的部分，而植物利用这些太阳光能把空气里的二氧化碳和水分制造成自己的养料，供给自己发育、生长结实，再把其中的1/5算是可吃的粮食，那么稻麦每年的亩产量就不仅仅是现在的2000多斤或3000多斤，而是2000斤的20多倍！”

仅看这一段，确实容易让人以为钱学森在为“亩产万斤”站台。但事情的真相远非如此。

首先，这篇文章根本不是钱学森的投稿或约稿，而是编辑从他另一篇文章中截取一段，再经过各种加工而成。关于此，叶永烈有过详细考证。在“大跃进”年代，作为科学界的头面人物，钱学森应约就《1956-1967年全国农业发展纲要》发表谈话，原本不过是应景文章而已。《中国青年报》编辑截取他的文章一小段，经过改头换面式的编辑加工，演变成为农业“高产卫星”提供“科学依据”的文章。

其次，钱学森的论证本质上是一个基于光合作用能量转换效率的理论推算，而非农业实践中的现实判断。根据钱学森当时更完整的论述：“一年中落在一亩地上的阳光，一共折合约94万斤碳水化合物。如果植物利用太阳光的效率真的是百分之百，那么单位面积干物质年产量就应该是这个数字，94万斤！自然，高等植物叶子利用太阳光的效率不可能是百分之百，估计最高也不过是1/6，这就是说，单位面积干物质的年产量大约是15.6万斤。但是植物生长中所积累的物质，只有一部分粮食，像稻、麦这一类作物的谷粒重量，约占重量的一半，所以照这样算来，单位面积的粮食的年产量应该是7.8万斤。这是说全年三百六十五天都是晴天。如果因为阴天而损失25%，那么粮食的亩产量应该是5.85万斤。这是说，作物要在全年都生长，如果仅在暖季才长，也许要再打一个2/3的折扣，那么平均亩产量是3.9万斤了。”

整个论证过程十分严密，既讲了理论上的可能性，又讲了现实中的制约因素。

第三，钱学森一生都坚信这个理论推算。 1993年，在给友人的通信中，他对粮食最高亩产的估算达到了更高的数值：“据气象记录，在中国大地上每年每平方厘米上接受的日光能量为120-200大卡，即每年每亩地接受日光能量为8-13.3×10^8大卡。如百分之百地用空气中的CO2和从根吸取的水合成碳水化合物，则每亩地每年有190-320吨。光合作用的能量效率可达50%，而粮粒只占全部产物的1/3，故理想最高年亩产是32-53吨。说亩产万斤，才5吨，远远小于理想数。所以充分发挥科学技术的作用是可以实现的。”

这说明什么？说明钱学森讨论的从来就是一个科学理论上的极限问题，而非农业实践中的现实问题。将两者混为一谈，正是所有误解的根源。而故意把二者混为一谈的，是当时《中国青年报》的编辑。可笑的是，2009年，财经作家吴晓波在《新周刊》发文《钱学森的伟大只欠一个道歉》。到底谁该向谁道歉？

四、“特异功能”的真相：一场全球“心灵军备竞赛”

在网军殖人的叙事里，钱学森支持特异功能被描绘成晚年糊涂、陷入封建迷信的铁证，或者是为了迎合某位领导人而再次“逢君之恶”。他们拿出钱学森“以党性保证特异功能是真的”这句话，如获至宝。

然而，这种非黑即白的拙劣抹黑，再次暴露了他们的无知——在那个年代，对“特异功能”的研究根本不是中国的独有现象，而是一场发生在全球两大超级大国之间的、高度机密的“心灵军备竞赛”。

先看美国。从上世纪70年代开始，出于对苏联可能掌握“心灵武器”的恐惧，美国中央情报局（CIA）和国防情报局（DIA）启动了一系列高度机密的特异功能研究项目，最终被统一命名为“星门计划”（Project Stargate）。这个计划从启动到1995年被解密，持续了二十多年。其核心研究内容，就是利用“遥视”能力来获取情报——让特异功能者在不离开房间的情况下，描述千里之外的苏联核潜艇基地、秘密武器设施。这绝非地摊文学，而是由斯坦福研究院等顶级科研机构承接、耗费巨额资金的国家级严肃项目。

再看苏联。苏联的研究起步更早，规模也相当可观。从60年代起，在克格勃和军方的支持下，苏联投入大量资源，希望将遥视、心灵感应等能力武器化，用于情报窃取、远程影响敌方人员身心状态。正是来自苏联的威胁情报，直接催生了美国的星门计划。

所以，当钱学森倡导对特异功能进行研究时，他看到的是世界科技强国正在秘密布局一个全新的、充满不确定性但可能具有颠覆性潜力的战略领域。他所做的，是站在一个战略科学家的角度，呼吁中国绝不能在这一未来的可能性上缺席或落后。

那么，他为什么会“以党性保证”特异功能是真的？1982年5月5日，钱学森给中宣部副部长郁文写了一封信。当时，中国科协通知说“耳朵认字”之类不是科研方向，不准在报刊上介绍和宣传。上海《自然杂志》被命令撤出几篇有关人体特异功能的科学研究论文。钱学森在信中写道：“难道党对有争议的科学研究能这样处理吗？难道前车之鉴还少吗？不是发动批判过摩尔根遗传学吗？还有批控制论，批量子化学共振论，批人工智能；还有批数量经济学，批形象思维。”

随后他说：“我也向您表白我的判断，我并以党性保证人体特异功能是真的，不是假的，有作假的、有骗人的，但那不是人体特异功能。 ”

钱学森用“党性”一词，只是表明自己是认真严肃的，不是开玩笑的。他的真实目的，根本不是为什么神功大师站台，而是作为战略科学家，为了排除行政干预，为一门他认为可能引发“新科学革命”的、充满争议的新生领域，争取一个最起码的、能够自由探索的宽松空间。

后来高层的处理其实是不错的——允许少数科学家继续研究，但大众媒体不再报道未经证实的东西。

钱学森的人体科学研究，根植于他独特的科学哲学——复杂性科学与“开放的复杂巨系统”理论。他认为，宇宙间的大量事物，从航天工程到社会组织，再到人体本身，都不能用研究钟表零件那样的简单思维去理解。它们都是“开放的复杂巨系统”。在他看来，人就是宇宙间已知的最复杂、最高级的“开放的复杂巨系统”。所谓的“特异功能”，很可能就是人体这个最复杂的巨系统在某种特殊“功能态”下“涌现”出的特殊表现。

五、战略科学家钱学森：超越时代的远见

钱学森不仅是科学家，更是中国最重要的战略科学家。他思考的从来不只是某个具体的科学问题，而是中国科技发展的整体布局、根本路线和未来方向。

1. 优先发展导弹的非对称战略。上世纪50年代，新中国百废待兴。在国防建设上，是优先发展飞机还是直接挑战技术门槛极高的导弹？这是一个重大的战略抉择。当时，确定优先发展飞机研制已经成为中共中央和中央军委的共识。让高层出乎意料的是，钱学森却态度鲜明地建议应优先发展导弹。他的逻辑是典型的“非对称”战略思维：在飞机技术上，我们与美苏差距巨大，全面追赶耗资巨大且短期难以奏效。而导弹核武器是能从根本上改变国家安全格局的武器。这一决策奠定了中国的大国地位。

2. 倡导沙产业，变劣势为优势。 1984年，钱学森提出“沙产业”理论——运用系统工程的观点，认为沙漠不应被视为负担，而是一种独特的资源。他主张建立“多采光、少用水、新技术、高效益”的知识密集型农业。如今从内蒙古库布其到甘肃河西走廊的光伏农业和沙生经济产业，完美印证了这一构想。

3. 建议新能源汽车，实现“换道超车”。 1992年，81岁高龄的钱学森在给时任国务院副总理邹家华的信中建议：“我国汽车工业应跳过用汽油柴油阶段，直接进入减少环境污染的新能源阶段。 ”他写道：“我们绝不应再等待，要立即制订蓄电池能源的汽车计划，迎头赶上，力争后来居上。 ”三十年后的今天，中国已成为全球新能源汽车的领导者。

4. 思维科学与人工智能的未来。在80年代，当世界主流AI研究还聚焦于基于逻辑规则的“符号主义”时，钱学森已经看到了这条路线的根本局限。他将人类思维划分为三个层次：抽象（逻辑）思维、形象（直感）思维和灵感（顿悟）思维。他特别强调要在形象思维研究方面有所突破。今天的人工智能，无论是识别图片、理解语言还是自动驾驶，其核心正是通过神经网络对海量数据进行“形象思维”式的模式学习。